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Fusion entre les données ultrasonores et les images de radioscopie ...

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82]. Celle-ci est fondée sur l'hypothèse que <strong>les</strong> lois <strong>de</strong> variations <strong>de</strong> l'amplitu<strong>de</strong> avec la<br />

fréquence sont différentes <strong>entre</strong> <strong>les</strong> grains <strong>et</strong> <strong>les</strong> défauts. Le principe est <strong>de</strong> décomposer le<br />

spectre du signal ultrasonore brut (HF) par ban<strong>de</strong>s successives <strong>de</strong> fréquence à l'ai<strong>de</strong> <strong>de</strong><br />

fenêtres <strong>de</strong> filtrage (passe-ban<strong>de</strong>). Les signaux temporels, obtenus par la transformation <strong>de</strong><br />

Fourier inverse <strong>de</strong> ces différents spectres, sont ensuite moyennés pour reconstruire le signal<br />

final. Au lieu <strong>de</strong> moyenner <strong>les</strong> signaux, certains auteurs proposent d'utiliser <strong>de</strong>s critères <strong>de</strong><br />

minimisation. C<strong>et</strong>te technique perm<strong>et</strong> <strong>de</strong> détecter <strong>de</strong>s échos <strong>de</strong> défauts dans <strong>de</strong>s signaux<br />

fortement bruités tels que ceux obtenus dans <strong>les</strong> milieux biologiques [CUDE-99]. J. Moysan a<br />

étudié dans son travail <strong>de</strong> thèse <strong>les</strong> performances <strong>de</strong>s matrices <strong>de</strong> cooccurrence pour analyser<br />

<strong>et</strong> segmenter <strong>les</strong> <strong>images</strong> <strong>ultrasonores</strong> (B-Scan) fortement bruitées <strong>et</strong> démontre que c<strong>et</strong>te<br />

démarche est complexe <strong>et</strong> <strong>les</strong> résultats sont jugés insuffisants pour apporter une solution<br />

efficace dans tous <strong>les</strong> cas [MOYS-92]. I. Cornwell <strong>et</strong> al. ont étudiés différents techniques <strong>de</strong><br />

segmentation <strong>de</strong>s image <strong>ultrasonores</strong> en 3 dimensions pour la détection <strong>et</strong> la caractérisation <strong>de</strong><br />

défauts dans le soudures. Les segmentations par seuillage <strong>de</strong> l’histogramme, par matrice <strong>de</strong><br />

cooccurrence, <strong>et</strong> par morphologie mathématique sont comparés sur la détection d’un seul<br />

défaut <strong>de</strong> manque <strong>de</strong> fusion. La première technique <strong>de</strong> segmentation semble fournir <strong>de</strong><br />

meilleurs résultats [LEGG-98].<br />

La résolution latérale du contrôle ultrasonore peut être n<strong>et</strong>tement améliorée lors du contrôle<br />

par <strong>de</strong>s techniques <strong>de</strong> focalisation du faisceau. Il peut s'agir <strong>de</strong> focaliser le faisceau en<br />

émission à l'ai<strong>de</strong> <strong>de</strong> traducteurs comme nous l’avons étudié au chapitre II. Ces techniques<br />

ten<strong>de</strong>nt malheureusement à augmenter considérablement la durée du contrôle. Une autre<br />

technique consiste à focaliser le faisceau en réception en utilisant un traducteur non focalisé<br />

puis, <strong>de</strong> reconstruire le signal final à partir <strong>de</strong>s temps effectifs <strong>de</strong> parcours <strong>entre</strong> le réflecteur<br />

<strong>et</strong> <strong>les</strong> différentes positions successives du traducteur lors <strong>de</strong> son déplacement. C<strong>et</strong> algorithme<br />

est connu sous le nom <strong>de</strong> technique d'ouverture synthétique ou SAFT (Synth<strong>et</strong>ic Aperture<br />

Focusing Technique) [LUDW-89]. Certaines techniques <strong>de</strong> déconvolution du signal sont<br />

parfois utilisés. Viv<strong>et</strong> propose d'améliorer la résolution <strong>de</strong>s métho<strong>de</strong>s <strong>de</strong> mesure ultrasonore<br />

en utilisant une technique appelée déconvolution myope appliquée au domaine du CND<br />

[VIVE-89].<br />

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