Multi-physical modeling of thermographic inspection methods and fast imaging

par Almpion Ratsakou

Thèse de doctorat en Traitement du signal et des images

Sous la direction de Dominique Lesselier.

Le président du jury était Jean-Christophe Batsale.

Le jury était composé de Theodoros Theodoulidis, Marc Lambert, Shejuan Xie, Anastassios Skarlatos.

Les rapporteurs étaient Jean-Christophe Batsale, Theodoros Theodoulidis.

  • Titre traduit

    Modélisation multi-physique de méthodes d'inspection par thermographie et imagerie rapide


  • Résumé

    L’inspection thermographique est une technique populaire de contrôle non destructif qui fournit des images de distributions de température sur de grandes étendues aux surfaces des pièces testées. Détecter les délaminations entre couches métalliques est le sujet ici. La simulation de ces inspections contribue en effet à compléter les études expérimentales, à évaluer les performances en termes de détection, et à être support d'algorithmes basés sur modèles. On se focalise sur un modèle semi-analytique basé sur un développement tronqué en fonctions propres par région. Le problème est résolu dans le domaine de Laplace en temps, et la distribution de température approximée par un développement sur une base produit tensoriel. Les sources considérées sont des lampes flash, mais aussi des sources courants de Foucault (conduisant à un couplage électromagnétisme et chaleur). La description des délaminages sous forme de minces couches d'air se révèle équivalente à l'introduction d'une résistance superficielle au flux de chaleur permettant le traitement via l'approche modale sans discrétisation supplémentaire. Des calculs complémentaires par des codes commercial (méthode des éléments finis) et interne (technique d'intégration finie) confirment l'exactitude. Puis une grande attention est donnée à l'imagerie et la détection. Une procédure en deux étapes est conçue : débruitage des signaux bruts et détection de tout éventuel défaut en utilisant une reconstruction de signal thermographique conduisant à une haute résolution spatiale et temporelle dans le plan transverse, complété par une détection de frontière, puis optimisation itérative, les résultats de la première étape étant utilisées pour la régularisation d'un schéma moindres carrés afin de caractériser épaisseurs et profondeurs. Tout ce qui précède est illustré par de nombreuses simulations numériques dans des conditions proches de l'application.


  • Résumé

    Thermographic inspection is a popular nondestructive testing (NdT) technique that provides images of temperature distribution over large areas at surfaces of tested workpieces. Detecting delaminations between metallic layers is the matter here. Simulation of these inspections indeed helps to complement experimental studies, evaluate performance in terms of detection and support model-based algorithms. A semi-analytical model based on a truncated region eigenfunction expansion for simulation of thermographic inspection is focused onto. The problem is solved in the Laplace domain w.r.t time, and the temperature distribution approximated by expanding it on a tensor product basis. Considered sources are lamps providing thermal excitation but may also be eddy current sources (leading to a coupled electromagnetic and heat problem). The description of the delaminations as thin air gaps between the workpiece layers proves to be equivalent with introduction of a surface resistance to the heat flow, enabling treatment via the applied modal approach without additional discretisation. Complementary computations by industry (Finite Element Method) and in-house (Finite Integration Technique) codes confirm the accuracy of the developments. Then, much attention is put on imaging and detection. A two-step procedure is devised, first denoising of raw signals and detection of any possible defect using a thermographic signal reconstruction leading to high spatial and temporal resolution in the transverse plane, completed by proper edge detection, second an iterative optimization being employed, with results of the first step used for regularization of a least-square scheme to characterize thicknesses and depths. All the above is illustrated by comprehensive numerical simulations in conditions close to practice.



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