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

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II.5. Analyse des résultats obtenus
Comme nous l’avons mentionné précédemment, notre objectif est de permettre à l’utilisateur
de retenir les défauts d’une plage de confiance donnée (une couleur donnée) en fonction des
normes de détection liées au domaine d’utilisation du matériau contrôlé. Nous allons donc
étudier la nature des défauts détectés en fonction de leur couleur. Les échantillons décrits dans
les paragraphes précédents totalisent 50 1 défauts observés par l’expert humain sur les clichés
radiologiques en considérant également le contrôle ultrasonore. A l’issue des techniques de
traitement automatique de l’image RX et des signaux US, 48 d’entre eux sont détectés et deux
soufflures de petites tailles ne sont pas détectées (de l’ordre de 300µm de diamètre), ce qui
constitue un bon résultat, contrebalancé par le nombre important de fausses détections (30).
Les vrais et faux défauts sont ensuite affectés d’une couleur par le système automatique à
l’issue du processus de fusion de données. Les nombres de faux et de vrais défauts sont
représentés sur le graphe de la figure ci-dessous en fonction de la couleur attribuée par le
système automatique.
nombre de défauts
nombre total de
défauts
50
40
vrai défaut
faux défaut
30
20
10
0
37
5
5 6 2
4
vert orange rouge
Couleur
Figure V.30. : performances du système automatique après fusion des données RX-US pour
l’ensemble des soudure longitudinales et comparaison avec l’expert humain
La plupart des vrais défauts sont correctement classés dans la gamme de couleur rouge. Parmi
eux, on retrouve les défauts les plus graves tels que les 4 manques de fusion l’inclusion de
laitier et le manque de pénétration. Cette gamme de couleur révèle également 31 soufflures de
1 Il existe en réalité 54 défauts mais 4 d’entre eux sont les soufflures superposées au défaut de manque de fusion
de l’échantillon n°2: ces défauts sont considérés comme identiques puisqu’ils sont détectés en un seul défaut
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