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

&KDSLWUH ,9 0RGpOLVDWLRQ GHV &RQQDLVVDQFHV HW IXVLRQ GHV GRQQpHV
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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