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

&KDSLWUH ,,, 7UDLWHPHQW DXWRPDWLTXH GHV GRQQpHV
__________________________________________________________________________________________
privilégié le regroupement d’objets au risque de regrouper des défauts différents. L’objet final
obtenu après regroupement des traducteurs est le plus petit parallélépipède qui contient
les
i j
O ,
US
traducteur n° j).
qui s’interceptent deux à deux (où
i j
O ,
US
représente l’objet n° i détecté par le
IV.2. Recalage des objets RX
Après avoir recalé les objets US dans le repère du matériau, nous devons également recaler
les objets RX dans le même repère en tenant compte des incertitudes de mesures liées à la
géométrie du système d’acquisition. Ces incertitudes sont décrites dans le chapitre II et
permettent de définir pour chaque objet RX, un rectangle dans le plan X-Y du matériau dont
les dimensions traduisent l’incertitude de position liée au fait que l’objet détecté est une
projection en incidence oblique du défaut sur un plan.
Finalement, pour chaque objet détecté (RX et US), les dimensions sont définis de manière
imprécise mais nous sommes sur que le défaut est situé dans cette région. Ceci permet de
prévenir les problèmes classiques de recalage des deux contrôles mais il sera nécessaire de
définir plus précisément la position ainsi que les dimensions du défaut lors du processus de
fusion des deux contrôles.
V. CONCLUSION
Dans ce chapitre, nous avons étudié les protocoles de détection et de caractérisation des
défauts par les techniques de contrôle RX et US.
Le traitement de l'image radiologique est fondé sur un seuillage global après mise à plat. Le
seuil est calculé automatiquement à partir de l'histogramme en niveaux de gris d’une zone
sans défaut. Une partie du bruit est supprimée par reconstruction morphologique après
érosion. Cette technique présente l'inconvénient de détecter deux types de fausses détections
localisées sur les bords et à l'intérieur du cordon de soudure. Cet inconvénient, lié au choix du
seuil, nous semble inévitable lorsqu'il s'agit de détecter des défauts très faiblement contrastés.
Nous avons montré que, grâce à un seuil relativement faible, un défaut faiblement contrasté
est correctement détecté mais, il reste un certain nombre de fausses détections. Un seuil qui
3DJH