14.09.2014 Views

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

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

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

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

&KDSLWUH 9 5pVXOWDWV H[SpULPHQWDX[<br />

__________________________________________________________________________________________<br />

La faible taille <strong>de</strong>s soufflures (par rapport à la largeur du faisceau acoustique) explique<br />

qu’el<strong>les</strong> ne soient pas détectées en contrôle ultrasonore automatique. Le contrôle US ne<br />

détecte pas ici <strong>de</strong> fausse détection.<br />

II.2.3. Confiance attribuée aux obj<strong>et</strong>s détectés<br />

II.2.3.1.<br />

Confiance attribuée aux obj<strong>et</strong>s RX<br />

Les <strong>de</strong>ux graphes suivants représentent la crédibilité d'être un vrai défaut pour <strong>les</strong> obj<strong>et</strong>s RX<br />

i<strong>de</strong>ntifiés par l'expert comme <strong>de</strong>s vrais défauts (figure V.12.a) ou comme faux défauts (figure<br />

V.12.b).<br />

Cr(VD)<br />

Cr(VD)<br />

1<br />

1<br />

0,67<br />

0,67<br />

0,33<br />

7<br />

8<br />

10<br />

11<br />

14<br />

26<br />

27<br />

28<br />

29<br />

2<br />

3<br />

16<br />

19<br />

21<br />

22<br />

23<br />

24<br />

25<br />

0,33<br />

15<br />

5<br />

0<br />

Type<br />

MF<br />

(n°1)<br />

SO<br />

(MF n°2)<br />

SO<br />

0<br />

Type<br />

1<br />

12<br />

13<br />

4<br />

FIC<br />

9<br />

17<br />

6<br />

18<br />

20<br />

a) obj<strong>et</strong>s RX i<strong>de</strong>ntifiés par l’expert comme <strong>de</strong>s vrais b) obj<strong>et</strong>s RX i<strong>de</strong>ntifiés par l’expert<br />

défauts<br />

comme <strong>de</strong>s fausses détections<br />

Figure V.12. : crédibilité d'être un vrai défaut pour <strong>les</strong> obj<strong>et</strong>s détectés à l'issue du traitement<br />

<strong>de</strong> l'image RX<br />

Certains faux défauts ont une confiance élevée <strong>et</strong> ils ne peuvent donc se distinguer <strong>de</strong>s vrais<br />

défauts. Les plus élevés (n°1, 12 <strong>et</strong> 15) correspon<strong>de</strong>nt à <strong>de</strong>s zones <strong>de</strong> variations d’épaisseurs<br />

importantes sur <strong>les</strong> bords <strong>de</strong> l’excès <strong>de</strong> pénétration que l’on peut observer sur l’image RX.<br />

D’autres fausses détections sont liées aux vagues créées lors <strong>de</strong>s passes successives <strong>de</strong><br />

soudage. Le résultat <strong>de</strong> l’attribution <strong>de</strong>s couleurs est présenté sur le graphe suivant.<br />

3DJH

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!