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

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Enfin, l’interprétation du contrôle est parfois délicate <strong>et</strong> l'expert est amené à nuancer son<br />

jugement par une relative incertitu<strong>de</strong>. Il est donc naturel que le système automatique soit<br />

confronté à ce type <strong>de</strong> situation, par manque d’informations suffisantes, lorsqu'il analyse <strong>les</strong><br />

caractéristiques <strong>de</strong>s défauts. Il est alors nécessaire <strong>de</strong> disposer d’outils mathématiques capab<strong>les</strong><br />

<strong>de</strong> modéliser <strong>et</strong> <strong>de</strong> combiner <strong>les</strong> incertitu<strong>de</strong>s <strong>et</strong> imprécisions du contrôle. Nous avons choisi<br />

d’utiliser la théorie <strong>de</strong>s croyances <strong>de</strong> Dempster-Shafer qui s’inscrit dans le cadre <strong>de</strong>s théories<br />

mathématiques dites <strong>de</strong> l'incertain.<br />

Le système-automatique doit apprendre, reproduire, imiter, <strong>et</strong> modéliser <strong>les</strong> différentes<br />

connaissances <strong>de</strong> l'expert humain. C'est donc l'objectif que nous nous sommes fixés tout au<br />

long <strong>de</strong> c<strong>et</strong>te étu<strong>de</strong>, intégrant également <strong>les</strong> contraintes industriel<strong>les</strong>, <strong>et</strong> dont le présent ouvrage<br />

tente <strong>de</strong> rendre compte.<br />

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