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

&KDSLWUH ,,, 7UDLWHPHQW DXWRPDWLTXH GHV GRQQpHV
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(c’est-à-dire A ref - 6dB) de celle observée sur un défaut artificiel étalon (en général, il s'agit
d'un trou de diamètre 1, 2, ou 3 mm). A l'issue de la segmentation, on mesure le nombre
d'objets détectés par chaque traducteur correspondant soit à une fausse détection soit à l'un des
4 défauts artificiels. Les résultats, en terme de nombre total d'objets détectés sont présentés
pour chacun des 4 seuils sur la figure III.22.:
N objets vrais défauts
20
4 défauts
15
4 défauts
3 défauts
10
5
3 défauts
0
S 1 S 2 S 3 S 4 Seuil
Figure III.22. : Influence du choix du seuil sur la détection des vrais défauts par les 8
traducteurs (a) et sur le nombre de fausses détections (b)
Pour le seuil S 1 , les 4 défauts artificiels sont détectés par plusieurs traducteurs totalisant 18
objets mais le nombre de fausses détections est trop important pour cet échantillon (38 objets).
Au contraire, on peut remarquer que le seuil retenu dans la plupart des systèmes industriels
(S 4 ) correspond à une démarche de fiabilité puisqu'il n'y a pas de fausse détection mais l'un
des vrais défauts n'est pas détecté. Là encore, nous choisissons de ne prendre aucune décision
trop rapide, et nous préférons retenir le seuil S 2 , qui, à nos yeux, correspond à un bon
compromis entre la détection de vrais et faux défauts. Pour ce seuil, on peut remarquer que les
vrais défauts sont tous détectés et, de plus, il sont détectés par plusieurs traducteurs. Il sera
donc possible d'augmenter la confiance en la présence du défaut lorsqu'un même objet sera
détecté par plusieurs traducteurs. Dans le cas contraire, la fusion avec le contrôle par rayons X
pourra éventuellement lever l'ambiguïté. Les fausses détections sont au contraire toujours
détectées par un seul traducteur.
3DJH