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

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&KDSLWUH ,9 0RGpOLVDWLRQ GHV &RQQDLVVDQFHV HW IXVLRQ GHV GRQQpHV<br />

__________________________________________________________________________________________<br />

défaut à un obj<strong>et</strong> détecté à partir du paramètre d’amplitu<strong>de</strong> maximale A max . L’étape suivante<br />

consiste à préciser sa nature en tenant compte du paramètre <strong>de</strong> position du défaut dans le<br />

volume interne <strong>de</strong> la soudure (position estimée à partir <strong>de</strong> t écho ). Contrairement au contrôle<br />

RX, nous ne disposons pas d'une base <strong>de</strong> <strong>données</strong> représentative <strong>de</strong>s défauts <strong>et</strong> nous <strong>de</strong>vons<br />

donc utiliser <strong>les</strong> connaissances a priori <strong>de</strong> l’expert. Cel<strong>les</strong>-ci nous perm<strong>et</strong>tent <strong>de</strong> modéliser <strong>les</strong><br />

informations apportées par le paramètre <strong>de</strong> position mais, el<strong>les</strong> ne nous perm<strong>et</strong>tent pas <strong>de</strong><br />

modéliser cel<strong>les</strong> apportées par l’amplitu<strong>de</strong> du défaut, sauf lorsque celle-ci est très importante<br />

(la présence d’un défaut est alors certaine). Afin <strong>de</strong> modéliser <strong>les</strong> connaissances apportées par<br />

le paramètre d’amplitu<strong>de</strong>, nous avons utilisé l’échantillon <strong>de</strong> calibrage étudié pour la<br />

détermination du seuil d’amplitu<strong>de</strong> lors du traitement automatique.<br />

Les connaissances apportées par ces <strong>de</strong>ux informations sont modélisées dans <strong>les</strong> <strong>de</strong>ux<br />

paragraphes suivants.<br />

III.3.1.<br />

Connaissances apportées par le paramètre d'amplitu<strong>de</strong><br />

Les obj<strong>et</strong>s détectés à l'issue <strong>de</strong> la phase <strong>de</strong> traitement sont ceux dont l'amplitu<strong>de</strong> maximale<br />

A max du signal est supérieure à un seuil S 2 proche du bruit (cf chapitre III.§.III.1.2.2). L'étu<strong>de</strong><br />

<strong>de</strong> l’échantillon <strong>de</strong> calibrage fait apparaître que le choix du seuil détermine le nombre <strong>de</strong> vrais<br />

<strong>et</strong> <strong>de</strong> faux défauts détectés. Ce sont <strong>les</strong> connaissances sur c<strong>et</strong> échantillon que nous utilisons<br />

pour modéliser la confiance sur la présence d'un vrai défaut. Pour une amplitu<strong>de</strong> <strong>de</strong> signal<br />

comprise <strong>entre</strong> le seuil S 2 <strong>et</strong> le niveau S 3 nous avions observé un nombre i<strong>de</strong>ntique <strong>de</strong> vrais <strong>et</strong><br />

<strong>de</strong> faux défauts. C<strong>et</strong>te propriété est traduite par la proposition p 1 (VD, FD US ). Entre <strong>les</strong><br />

niveaux S 3 <strong>et</strong> S 4 il apparaît 12 VD contre 8 FD US , ce que nous traduisons par une légère<br />

préférence pour la présence d'un vrai défaut avec un doute important (p 2 (VD, FD US )). Au <strong>de</strong>là<br />

du niveau S 4 , il n'y a plus <strong>de</strong> faux défauts. Un signal dont l'amplitu<strong>de</strong> est supérieure à ce<br />

niveau provient donc d'un défaut <strong>et</strong> il est associé à la proposition p 4 (VD). Chaque intervalle<br />

<strong>de</strong> valeur <strong>de</strong>s amplitu<strong>de</strong>s définit une région <strong>de</strong> confiance associée à une proposition (figure<br />

IV.20.).<br />

3DJH

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