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

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permettrait d'éliminer la plupart des fausses détections conduirait à supprimer ce type de
défaut, ce qui n’est pas satisfaisant du point de vue de l’efficacité de détection.
Le contrôle ultrasonore délivre une quantité importante de signaux (échogrammes ou Ascan)
correspondant aux positions successives des différents traducteurs lors de leur déplacement le
long de la soudure. Chaque signal est seuillé individuellement à partir d'une amplitude
traduisant le niveau de fond maximal du signal observé sur un échantillon de calibrage sans
défaut. Là encore, nous avons montré que le choix du seuil réside dans un compromis entre
l'aptitude à détecter correctement les défauts et un nombre de fausses détections faible. Une
méthode originale, fondée sur les incertitudes liées à l’aspect physique du contrôle, a été
spécialement développée afin de regrouper tous les signaux correspondant au même défaut en
un seul et même objet global.
Afin d’attribuer par la suite un degré de confiance pour chaque objet détecté, nous avons
étudié ses caractéristiques physiques. Il s’agit des caractéristiques géométriques de l’objet, du
paramètre de contraste-sur-bruit pour l’objet RX et, du paramètre d’amplitude maximale de
l’écho US. L’imprécision sur la position d’un défaut par rapport au bord du cordon de soudure
dans l’image RX, et, par rapport aux différentes zones internes de la soudure pour l’objet US,
est représentée par des ensembles flous de position. C'est donc à partir de ces caractéristiques,
que nous souhaitons, dans le chapitre suivant, distinguer les vrais défauts des fausses
détections lors des étapes de modélisation des connaissances.
Enfin, le processus de recalage des objets vers le repère du matériau contrôlé nous permet de
représenter les objets RX sous la forme de rectangles dans le plan X-Y du matériau, et les
objets US sous la forme de parallélépipèdes dans le volume X-Y-Z pour le processus de
fusion de données. La prise en compte rigoureuse de toutes les incertitudes liées au contrôle
nous permet d’éviter les problèmes usuels de recalage en fusion de données.
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