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

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des croyances. Pour l’instant, les caractéristiques des défauts après fusion sont obtenues par
combinaison des paramètres de chacun des deux contrôles. Les caractéristiques des défauts
détectés en ultrasons (position, surface, élongation, orientation) sont calculées sur une image
ultrasonore obtenue par sommation des coupes élémentaires en profondeur (CScan) à partir
des signaux à hautes fréquences. Les mêmes caractéristiques des défauts sont obtenues sur
l’image radiologique (à l’exception de la position en profondeur). Ces informations sont
utilisées pour recaler les défauts dans un même repère et leur attribuer un facteur de confiance
en fonction des paramètres de chaque contrôle [ANCI-98].
IV.
CONCLUSION
Nous avons étudié dans ce chapitre les principales théories mathématiques utilisées pour la
fusion de données. Chacune d’entre elles fournit, un modèle de représentation des
connaissances par l’intermédiaire d’une ou de plusieurs mesures de confiance, des règles pour
combiner ces mesures sur plusieurs capteurs, et enfin différents critères de décision.
La théories des probabilités présente l’avantage de fournir des outils robustes, mais ne permet
de représenter que le caractère imprécis d’une hypothèse. Au contraire, les deux dernières
théories permettent de représenter à la fois les caractères incertain et imprécis d’un ensemble
d’informations à travers deux mesures de confiance, mais la théorie des croyances offre une
plus grande souplesse de modélisation.
Dans le domaine du CND, il est reconnu que l’utilisation de plusieurs techniques de mesures
d’origines physiques diverses permet d’améliorer la fiabilité du contrôle des défauts dans les
matériaux. Des outils permettant de représenter les mesures dans un environnement visuel
commun sont apparus depuis quelques années mais, les techniques de fusion de données ne
sont encore que très rarement utilisées. L’emploi des techniques de fusion de données est
récente, même si de nombreux auteurs démontrent l’intérêt d’utiliser les théories de l’incertain
pour modéliser les connaissances du contrôle.
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