Thèse de doctorat en Physique
Sous la direction de Bernard Picinbono.
Soutenue en 1989
à Paris 11 .
L'échographie ultrasonore comporte des avantages qui la rendent essentielle en Contrôle Non Destructif (CND). Cependant, l'importante énergie acoustique nécessaire pour traverser des matériaux très atténuants ne peut être obtenue qu'à l'aide de traducteurs résonnants, ce qui limite sérieusement la résolution sur les échogrammes mesurés. Cette résolution peut être améliorée avec des méthodes de déconvolution. Mais l'application des méthodes de déconvolution monodimensionnelle pose problème en contrôle non destructif quand le milieu est fortement anisotrope et hétérogène (l'acier austénitique par exemple). Les techniques de déconvolution sont nombreuses et bien documentées dans la littérature en CND. Mais elles proviennent généralement d'autres domaines d'application (génie biomédical, géophysique) et nous montrons que ces techniques ne sont pas bien adaptées aux principaux problèmes du CND : l'atténuation en fréquence du milieu et la phase non-minimale de l'ondelette. Nous avons développé une méthode de déconvolution temporelle qui permet de prendre en compte les caractéristiques de l'ondelette. Notre méthode traite le problème de déconvolution comme un problème d'estimation et comporte 2 étapes : (i) une étape de correction en phase qui prend en compte la phase de l'ondelette pour estimer l'échogramme corrigé en phase. La phase de l'ondelette est uniquement caractéristique du traducteur utilisé et reste constante lors de la propagation. (ii) une étape d'égalisation spectrale qui permet de restaurer le contenu spectral de la réflectivité idéale. Les deux étapes sont mises en œuvre par des filtres de Kalman rapides qui permettent de réduire considérablement le coût en calcul de la méthode. La présentation de résultats synthétiques et réels montre que l'approche adoptée permet effectivement d'améliorer sensiblement la résolution dans les matériaux atténuants
Resolution enhancement for ultrasonic echographic technique in non destructive testing with an adaptative deconvolution method
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