Optimisation conjointe du nombre et du rapport signal sur bruit de radiographies pour la reconstruction 3D de défauts en contrôle industriel

par Jean-Pierre Bruandet

Thèse de doctorat en Images et systèmes

Sous la direction de Françoise Peyrin.


  • Résumé

    Parmi les nombreuses techniques de contrôle non destructif existantes, l'utilisation de rayonnements ionisants permet de sonder le cœur des objets. En réalisant plusieurs acquisitions de l'objet sous différents angles de vue, il est possible de remonter à la structure interne 3D de la pièce Ce travail de thèse aborde deux thématiques d'optimisation d'un contrôle tomographique pour la caractérisation de défauts dans les soudures métalliques. La première concerne l'optimisation de la phase d'acquisition. Du fait de sa mise en œuvre sur la chaîne de production, la durée totale de l'examen est limitée. Le nombre d'acquisitions est alors très faible. Cette contrainte conduit alors à deux stratégies d'acquisitions. Soit nous décidons d'acquérir peu d'acquisitions avec un bon rapport signal sur bruit, soit nous augmentons le nombre d'acquisitions mais au détriment du rapport signal sur bruit. La deuxième thématique concerne l'optimisation algorithmique de la reconstruction 3D à partir de peu de projections coniques. Dans une première partie, nous mettons en œuvre les algorithmes algébriques ART et ICM régularisé par un modèle d'Ising. Nous constatons qu'une augmentation du nombre de vues est préférable au détriment du rapport signal sur bruit. L'amélioration des reconstructions est assurée par la prise en compte d'a priori spécifiques tels que la contrainte de support ou un modèle physique de bruit. Dans une seconde partie, nous proposons une nouvelle approche de reconstruction surfacique basée région. En effet, du fait de la binarité des objets, la seule connaissance de l'enveloppe des défauts suffit à les caractériser. Sa mise en œuvre dans un formalisme de type ensembles de niveaux (ou level sets) permet une gestion aisée de la topologie des objets. Les résultats obtenus sur une version régularisée de l'algorithme a permis d'obtenir des résultats attrayants dans notre domaine d'application.

  • Titre traduit

    = Joint optimization between the number of radiographs and their signal to noise ratio in 3D defect tomographic reconstruction in non destructive evaluation


  • Résumé

    Among numerous techniques for non-destructive evaluation (NDE), X-rays systems are well suited to inspect inner objects. Acquiring several radiographs of inspected objects under different points of view enables to recover a three dimensional structural information. A tomographic testing is considered in this NDE application. This work deals with two tomographic testing optimizations in order to improve the characterization of defects that may occur into metallic welds. The first one consists in the optimization of the acquisition strategy. Because tomographic testing is made on-line, the total duration for image acquisition is fixed, limiting the number of available views. Hence, for a given acquisition duration, it is possible either to acquire a very limited number of radiographs with a good signal to noise ratio in each single acquisition or a larger number of radiographs with a limited signal to noise ratio. The second optimization consists in optimizing the 3D reconstruction algorithms from a limited number of cane-beam projections. To manage the lack of data, one first uses algebraic reconstruction algorithms such as ART or regularized ICM. In terms of acquisition strategy optimization, a projections number increase seems to be valuable. Taking into account specific prior knowledge such as support constraint or physical noise model in attenuation images improves reconstruction. Then, a new regularized region based approach has been developed. Defects to reconstruct are binary (lack of material in a homogeneous abject). As a consequence, they are entirely described by their shapes. Because the number of defects to recover is unknown and is totally arbitrary, the level set formulation is used. This formulation handles topological changes. Results obtained with a regularized algorithm are optimistic in the proposed context.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (XI-160 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.152-160

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  • Bibliothèque :
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(2574)
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