Electronique
Techniques de traitement des signaux ultrasonores appliquées au contrôle non destructif des matériaux
Cette thèse répond aux problèmes essentiels du Contrôle Non Destructif par ultrasons des matériaux à savoir : la résolution, la sensibilité et l'identification des défauts. La problématique ainsi que l'objectif du travail réalisé, sont divisés en trois parties: 1-Dans la détection de défaut par ultrasons, il est souvent difficile de distinguer entre le signal du défaut et le bruit provenant des grains du matériau à contrôler. Ce bruit masque souvent le signal du défaut et crée une gêne dans sa détection. Il faut donc rehausser la visibilité du défaut par des techniques basées sur l'analyse du spectre de l'écho du défaut. Dans ce but, nous développons des méthodes de traitement du signal afin de les appliquer à l'extraction d'échos de défauts noyés dans le bruit de structure. 2-Le contrôle par ultrasons permet de détecter aisément les défauts, cependant, l'identification ou la connaissance de leur nature est très complexe. Des analyses effectuées sur des exemples d’échos de défauts détectés dans des pièces métalliques ont montré clairement que l’on peut décrire ces formes détectées suivant un ensemble de paramètres caractéristiques afin de pouvoir faire la discrimination entre un défaut plan et un défaut volumique. Dans ce but, nous développons une méthode de mesure d’attributs caractérisant les signaux de défauts. Ces attributs seront introduits dans un classificateur développé à base de réseaux de neurones multicouches permettant la classification des défauts de soudure (défaut plan ou défaut volumique). 3- La mesure de fines épaisseurs par des techniques classiques posent énormément de problèmes dans la détection d’échos superposés dans le temps. Dans ce but les représentations temps-fréquence sont développées et sont appliquées pour la mesure de telles épaisseurs des matériaux métalliques. Voir les détails
Mots clés : contrôle non destructif, ultrason, traitement de signal, SSP
Optimisation par algorithme génétique multi-objectif de la pénalité floue pour la reconstruction d’images à partir de projections en tomographie-x
Les approches de reconstruction d’images sont rendues très mal posées par le fait que les projections sont en nombres limitées. De ce fait toutes les méthodes classiques comme la méthode analytique basée sur la transformée inverse de radon, ou les méthodes algébriques comme les moindres carrées, ne peuvent donner des résultats satisfaisants. Il est alors indispensable d’apporter de l’information a priori sur l’objet et/ou le fond pour régulariser le problème. L’une des approches c’est la modélisation probabiliste de cette information et l’estimation bayésienne ainsi que l’inférence floue. Dans ces méthodes les paramètres sont estimés à partir des projections en définissant la solution comme un minimisateur d’un critère régularisé approprié; soit par Moindre Carrées (MC) ou une méthode itérative régularisée comme le Maximum-Likelihood (ML), ou le maximum a posteriori (MAP), ou la régularisation floue. Les résultats après l’introduction des optimisateurs globaux, tels que les algorithmes génétiques et les optimisateurs PSO sont comparés avec l’utilisation des optimisateurs locaux tels que le gradient, newton-raphson etc. Notre nouvelle méthode a été testée et validée sur un ensemble d’images synthétiques et réelles. Les résultats simulés sont vraiment encourageants spécialement quant le nombre et les angles des projections sont limités. Quelques comparaisons avec les méthodes classiques (Analytiques, Algébriques et Probabilistes) sont faites pour attester les performances de nos méthodes proposées. Voir les détails
Mots clés : Tomographie, Reconstruction d’images, contrôle non destructif CND, estimation analytique, inférence bayésienne, inférence floue, optimisation génétique, optimisateur PSO (Particle Swarm Optimization)
Segmentation d’images par approches statistiques et recherche d’images par le contenu. Application aux images radiographiques de soudures
La première partie de cette thèse décrit trois méthodes de segmentation d’images pour ladétection des défauts de soudures dans les radiogrammes. Un modèle probabiliste de contouractif basé région est proposé. La modification du modèle initial en utilisant des opérations deséparation/fusion selon une métrique du contour améliore les résultats de la segmentation.Une évaluation objective de quelques méthodes de seuillage basées sur les approches globaleet locale pour la détection des défauts est menée et discutée où les méthodes locales s’avèrent lesplus efficaces. L’efficacité du modèle de mélange de gaussiennes généralisées est aussiobservée dans l’extraction des régions du défaut, du cordon de soudure et du métal de base.Dans la deuxième partie de la thèse, l’approche de recherche d’image avec retour de pertinenceest utilisée sur la base des défauts où un nouveau descripteur issu de la fusion desdescripteurs géométriques de forme avec les descripteurs de Fourier génériques a amélioré lestaux de récupération. Voir les détails
Mots clés : radiographie, défaut de soudure, segmentation d’images, contour actif basérégion, seuillage, modèle de mélange, descripteur de forme, recherche d’image par le contenu
Contribution à la détection et au diagnostic des défauts. Application aux systèmes dynamiques et aux matériaux
La détection et le diagnostic des défauts, jouent un rôle important dans la sécurité et la productivité.Ils fournissent aux opérateurs des informations relatives au fonctionnement des processus et la qualité des produits. Ils peuvent être effectués manuellement dans les cas simples. Dans les autres cas, un apport d’outils avancés sera nécessaire pour l’analyse. Cette assistance contribue à mieux interpréter les données, c’est-à-dire suivre l’évolution des processus ainsi que l’état des produits.Les travaux présentés dans cette thèse se situent dans le cadre de l’application des méthodes existantes et la proposition des nouvelles approches pour le diagnostic des défauts des systèmes dynamiques et des matériaux. Voir les détails
Mots clés : détection et diagnostic des défauts, sécurité, productivité, qualité des produits, systèmes dynamiques, matériaux
Indexation et recherche par le contenu de séquences d'images médicales
Le but de ce travail est la recherche d'images par leur contenu dans des bases d’images médicales, en associant à la fois, quand elles existent, des informations sémantiques fournies par le médecin lors de l'enregistrement des images, et des informations numériques extraites directement par analyse et traitement numérique des images. L'objectif est de retrouver dans des dossiers patients des images similaires à l'image ou aux images issues d'un nouvel examen, de manière à donner aux praticiens des éléments d'information issus de ces dossiers, pouvant leur être utile pour leur diagnostic. Il ne s'agit pas ici d'une classification : les images trouvées similaires aux images requêtes sont affichées, et c'est le praticien qui décide de l'utilisation des résultats. L'étape indispensable de ce travail est l'indexation des images, qui passe par des descripteurs textuels ou numériques, suivie de la recherche de méthodes efficaces d'utilisation de ces descripteurs (signatures numériques), en lien si possible avec les connaissances médicales du domaine. Voir les détails
Mots clés : indexation, images médicales, recherche d’images par le contenu, descripteurs, fouille de données
Méthodes de traitement et d'analyses de texture des images ultrasonores B-SCAN du type TOFD dans la détection et l’identification des défauts
Les images ultrasonores du type TOFD utilisées dans le Contrôle Non Destructif (CND), sont basées sur la diffraction des ondes ultrasonores et sont formées par l’enregistrement des signaux ultrasonores obtenus pour plusieurs positions du traducteur. Sur l’axe horizontal de l’image, les pixels sont séparés par le pas de déplacement de ce traducteur. Alors que sur l’axe vertical, les pixels sont séparés par la période d’échantillonnage qui peut être traduite en profondeur connaissant l’angle de réfraction et la célérité des ondes ultrasonores utilisées. Nous nous proposons de constituer ce type d'images puis de procéder à leurs analyses par diverses méthodes afin de détecter les défauts et de les caractériser en taille et en nature. Le traitement de ce type d’images est de plus en plus étudié. Il permet d'exploiter de nombreuses informations contenues dans ces acquisitions. L'exploitation de ces informations augmente la robustesse des outils de contrôle et évite des inspections multiples de la matière souvent nécessaires pour détecter la présence d'un défaut. Il s’agit de passer en revue les algorithmes utilisant les informations basées sur la texture d'un défaut dans une image. La recherche de texture permet de détecter des défauts partiellement visibles par un opérateur. Parmi ces méthodes, nous nous proposons d’étudier et d’implémenter les méthodes statistiques, les méthodes basées sur l'étude des formes et les méthodes spatio-fréquentielles. Une contribution sera donnée dans cet axe avec une application sur des images ultrasonores issues du contrôle de certains matériaux tels que les composites. Voir les détails
Mots clés : analyse de texture, time of flight diffraction (TOFD), évaluation non destructive
Structures planaires en optique à base d’un substrat a éléments imaginaires négatifs
L'étude, que nous allons mener, porte sur des structures a guides d’ondes optiques planaires simples et multicouches, selon deux types, dont les matériaux considérés seront, soit des diélectriques isotropes, ou d’une anisotropie à éléments imaginaires négatifs (avec différent facteur d’anisotropie). - Simulation des modèles théoriques adoptés, en pratiquant la programmation structurée et optimisée : Mise au point des programmes, incluant la minimisation du temps d’exécution et l’utilisation des procédures stables, qui peuvent s’adapter à d’autres structures. Ceux-ci peuvent être écrits en Fortran professionnel ou en Matlab. A titre comparatif, la simulation par Comsol professionnel reste également envisageable. Voir les détails
Mots clés : bi-anisotropie, isotropie, structures planaire, substrat, multicouches
Sélection de l’ordre du modèle (model order selection) d’un signal InSAR à plusieurs composantes affecte par un bruit multiplicatif
Les critères de théorie de l’information ‘‘Information Theoretic Criteria’’ (ITC) sont conçus pour traiter le cas de la somme finie de signaux à amplitude constante affectée par un bruit additif qui n’est malheureusement pas le cas des signaux InSAR. En effet, ces derniers sont affectés par un bruit multiplicatif. Par conséquent l’application directe de ces méthodes sur les signaux InSAR est non fondée. D’où la recherche de nouvelles méthodes beaucoup plus performantes s’avère plus qu’indispensable. Notre travail s’inscrit dans le cadre de la proposition de nouvelles méthodes ou approches pour sélectionner l’ordre du modèle (nombre de composantes) et si possible, tenir compte de la présence effective du bruit multiplicatif. Voir les détails
Mots clés : critères de théorie de l’information, bruit multiplicatif, layover, InSAR, méthodes haute résolution, analyse spectrale
Commande optimale de systèmes acoustiques
La recherche de la commande, c’est-à-dire l’excitation, optimale de systèmes est un domaine relativement nouveau en acoustique puisque cette quête a commencé avec les travaux précurseurs de M. Fink sur le retournement temporel vers le début des années 90 et les travaux de V. Gibiat sur l’énergie topologique vers le milieu des années 2000. Le sujet de thèse, proposé ici, s’inscrit dans la continuité du travail initié dans la thèse de S. Ménigot. L’objectif sera de proposer de nouvelles approches et concepts de commande optimale d’une part et d’étendre le champ d’application à tout le domaine de l’acoustique allant de l’imagerie ultrasonore au contrôle de santé de matériaux d’autre part. La mise en place de modèles numériques, prenant en compte la commande, les capteurs, la diffraction, la propagation non-linéaire, l’atténuation (par diffusion et absorption) dans des matériaux complexes, sera d’abord investiguée. Ces modèles serviront de bases aux simulations de signaux réalistes. L’identification du système complet sera ensuite abordée avec des modèles de type Volterra, Hammerstein, NARMA en vue de proposer une base solide pour effectuer le retour sur la commande. Plusieurs types de commande seront alors étudiés : les commandes déterministes, les commandes aléatoires et les commandes chaotiques. Après avoir établi la fonction de coût à minimiser (ou à maximiser), les techniques d’optimisation adaptées du type simplex, méta heuristiques seront investiguées. Finalement, les différentes techniques développées sous Matlab, seront testées puis validées à partir de simulations mais aussi à partir d’expérimentations. Les applications concerneront domaine de du contrôle de santé actif de matériaux. Voir les détails
Mots clés : commande optimale, ondes acoustiques intelligentes, imagerie ultrasonore
Approche d’analyse et de traitement des signaux ultrasonores dans la détection et la classification des défauts
Les travaux de recherche menés, concernent le développement des méthodes de traitement du signal pour le contrôle non destructif des matériaux à fort bruit de structure, l’objet des travaux consiste à caractériser et à localiser le bruit de structure d’un aciers austénitique avec ou sans soudure, présentant ou non des défauts en utilisant des méthodes de traitement du signal basées sur les représentations temps - échelle (transformée en ondelettes continues et discrètes). Une approche complémentaire a été appliquée, dont le but est de fournir une information quantitative permettant d'interpréter chaque motif du plan temps - échelle, qu'il soit associé à du bruit de structure ou à des défauts. Pour ce faire, un test d'hypothèse a été réalisé. Il s'agit de tester la formulation « le motif correspond à un bruit de structure » contre « le motif est révélateur d'autre chose - comme par exemple la signature d'un défaut ». Voir les détails
Mots clés : traitement du signal, ondelette, cnd, ultrasons, bruit de structure