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

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Les protocoles de contrôle manuel et automatique sont ensuite décrit et comparés afin de
dégager les principales différences
En réalité, la mise en ouvre d’une analyse automatique de l’image radioscopique sera d’autant
plus aisée et fidèle qu’elle s’inspire de connaissances physiques sur l’origine de l’image. Il est
par exemple, impossible d’apprécier la taille d’un défaut sans introduire le flou géométrique,
ou encore de parler de contraste sans présenter les phénomènes d’atténuation et de bruit
quantique du faisceau de rayons X qui conditionnent la lecture d’un défaut.
Au niveau du contrôle ultrasonore, cette connaissance est d’autant plus importante que le
résultat est une succession de signaux difficiles à interpréter; Cette constatation à d’ailleurs
amené les fabricants de dispositifs ultrasonores à mettre en œuvre des outils simples tels que
l’émission d’un signal sonore en présence d’un défaut. Lors de cette étude, nous souhaitons,
outre détecter le plus de défauts possible, estimer leur positions et dimensions dans le volume
de la soudure afin de fournir à l’utilisateur une visualisation simple et complète des défauts.
Cela est rendu possible en considérant toutes les incertitudes propres à la physique des
ultrasons à travers par exemple la répartition de pression acoustique du champ sonore dans le
matériau.
C’est donc dans un esprit d’utilisation des connaissances physiques à des fins de commodité
et de fiabilité du contrôle automatique que nous présentons ici les bases physiques des
contrôles par ultrasons et rayons X.
Le contrôle automatique, bien qu’il soit reproductible, est figé, il est donc beaucoup moins
complet que le contrôle manuel;
L’étude du contrôle de défauts dans les joints soudés par rayons X et ultrasons nécessite une
bonne connaissance des phénomènes physiques autant au niveau du mode opératoire que celui
de l’expertise.
Nous avons mentionné au chapitre précédent que la fusion de données est la combinaison
d’informations provenant de différents capteurs en vue d’améliorer la fiabilité d’un processus
(dans notre étude, la détection de défaut). Il s’agit donc, dans un premier temps, d’évaluer les
fonctions de chaque capteur et cela ne peut se faire dans l’aide de l’expert.
L’objectif de ce chapitre est fournir les
Ce chapitre se décompose en quatre parties
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