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

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&KDSLWUH ,9 0RGpOLVDWLRQ GHV &RQQDLVVDQFHV HW IXVLRQ GHV GRQQpHV __________________________________________________________________________________________ III.2.1.2. Régions de confiance A partir de ce graphe d’apprentissage, nous souhaitons attribuer une confiance automatique en la présence d'un défaut (ou non) à un nouvel objet qui serait situé quelque part sur le graphe. A cet effet, nous avons effectué une partition du graphe en 5 régions de confiance représentées sur la figure ci-dessous. surface 10000 1000 VD FBC FIC FBR vrais défauts faux défauts Z3 Z2 Z5 100 Z1 Z4 Contraste-sur-bruit 10 0,1 1 2 3,5 10 Figure IV.8. : représentation des régions de confiance sur la présence d'un vrai défaut définies à partir des paramètres C b et S Chaque région de confiance est définie en fonction du pourcentage de vrais et faux défauts qu'elle contient (tableau .IV.9.). Tableau IV.9. : répartition des vrais et faux défauts par région et propositions associées Z 1 Z 2 Z 3 Z 4 Z 5 VD 75 58 10 61 154 FD RX 58 (10 FIC, 48 FBR) 35 (19 FIC, 16 FBC) 11 FBC 11 FBR 0 % VD 56% 62% 48% 85% 100% % FD RX 44% 38% 52% 15% 0% Proposition p 1 (VD, FIC ∪ FBR) p 1 (VD , FIC ∪ FBC) p 1 (VD,FBC) p 3 (VD,FBR) p 4 (VD) 3DJH
&KDSLWUH ,9 0RGpOLVDWLRQ GHV &RQQDLVVDQFHV HW IXVLRQ GHV GRQQpHV __________________________________________________________________________________________ Les régions Z 1 à Z 3 sont des zones d'incertitude sur la présence d'un défaut. Ces régions correspondent toutes à un contraste faible mais à des surfaces différentes. Nous pouvons remarquer que dans la région de surface élevée, on ne trouve que des fausses détections liées aux bords du cordon. Ceci montre que le paramètre de surface permet d’apporter une précision sur la nature des fausses détections. Les FD RX présents dans Z 1 sont soit de type FIC soit de type FBR. Il est donc exclu qu'un faux défaut de type FBC soit présent dans cette région, ce qui est traduit par la proposition p 1 (VD, FIC, FBR). La région Z 2 correspond à une zone d'incertitude entre FIC, FBC, et VD. Dans la région Z 3 l'incertitude repose entre les vrais défauts et les fausses détections de type BC. La proposition p 1 (VD , FBC)) est donc utilisée. La distinction entre ces trois régions permet ainsi d'exclure dans chaque région au moins un type de faux défaut. La région Z 4 contient 84% de vrais défauts, ce que nous traduisons par une bonne confiance en la présence d'un défaut avec un léger doute sur la possibilité qu'il s'agisse d'une fausse détection (FBR) liée au bruit de l'image (p 3 (VD, FBR)). Enfin, la région Z 5 ne contient que des vrais défauts et c'est une zone de certitude en la présence d'un défaut (p 4 (VD)). Chaque objet du graphe est ainsi associé à une proposition et donc à un jeu de masse discret défini dans le tableau IV.3.. Par référence à l’exemple du sondage, les paramètres C b et S permettent de modéliser l’incertitude de la méthode de contrôle RX sur la présence d’un défaut avec toutefois une certaine précision apportée par la surface. III.2.1.3. Transition continue entre les régions de confiance Bien que la représentation "discrète" du doute ou de la préférence soit commode, il est, dans la pratique, nécessaire de définir des fonctions de croyance continues. Lors du contrôle automatique, les objets détectés prennent toutes les valeurs possibles de contraste-sur-bruit et de surface et il est important de pouvoir représenter le passage entre deux régions du graphe de manière continue. La théorie des ensembles flous est réputée pour traduire le passage continu d'un ensemble à un autre et c'est pourquoi nous l'avons utilisée ici. Les limites entre les régions permettent de définir 3 gammes de valeurs de surface (S < 100, 100 < S < 1000 et S > 1000) ainsi que trois gammes de valeurs de contraste-sur-bruit (C b < 2, 2 < C b < 3,5 et C b > 3,5). Chacune de ces gammes est représentée par un sous-ensemble flou de surface S = {petite, moyenne, grande} et par un sous-ensemble flou de contraste-sur-bruit C b = {faible, moyen, élevé}. Les fonctions d'appartenance aux sous-ensembles flous µ C b (i) (où 3DJH
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