Analyse d'images radioscopiques et fusion d'informations multimodales pour l'amélioration du contrôle de pièces de fonderie

= Radioscopic image analysis and multimodal fusion from improving casting sample control

• Auteur / Autrice : Gwenaële Lecomte
• Direction : Daniel Babot, Valérie Kaftandjian
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Images et systèmes
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Lyon, INSA

Mots clés

Mots clés contrôlés

Fusion multicapteurs

Traitement d'images

Radioscopie

Résumé

Dans le cadre d'un projet du 5ème PCRD Européen, une machine de contrôle non destructif a été développée pour des pièces de fonderie, combinant trois techniques : la radioscopie, la spectrométrie et la vibration. Nous présentons dans ce rapport de thèse le traitement des images radioscopiques, utilisant le filtre morphologique du chapeau haut de forme et le seuillage par hysteresis. Des caractéristiques sont extraites automatiquement des objets détectés pour les classer en fausse alarme ou en défaut. L'analyse des caractéristiques est réalisée avec l'étude des courbes ROC. Un indice de confiance est calculé à partir de trois caractéristiques. Il donne une bonne performance de classification entre défaut et fausse alarme pour les 684 images analysées. La fusion des trois modalités de contrôle se déroule en trois étapes successives, entre les images radioscopiques, puis avec la spectrométrie, et enfin avec l'analyse vibratoire. La théorie de Dempster-Shafer a été choisie pour la fusion afin de modéliser la part de doute liée aux informations. Nous présentons la méthodologie de calcul des jeux de masses pour les 3 étapes successives de fusion : au niveau local pour chaque objet détecté dans les images radioscopiques, puis pour les volumes de mesures en spectrométrie, puis au niveau global de la pièce pour le contrôle vibratoire. La cadre de discernement est adapté à chaque étape de fusion. Les résultats obtenus montrent l'intérêt de la fusion des images radioscopiques entre elles qui augmente la part de confiance attachée à chaque défaut détecté. Les autres modalités de contrôle demandent à être améliorées pour que la fusion soit intéressante. Les premiers résultats montrent un manque de fiabilité de ces deux modalités

In the frame of the 5th european PCRD, a non destructive control machine was developed to control casting samples by merging three techniques : radioscopy, spectrometry and vibration. We present in this report the image processing based on the top hat morphological and the hysteresis filters. Features are automatically extracted to classified detected objects as defect or false alarm. A confidence defect index is calculated with three features and gives good classification performance for the 684 analysed images. Thanks to the explicit geometric model developed for the X rays control system, the detected objects are matched with objects from the three others images, taken with other sample orientations. The three non destructive techniques are fused with the Dempster-Shafer theory, which takes into account the information ignorance. The fusion is done in three steps : first between radioscopic detected objects, secondly between radioscopic and spectrometric objets and to finish at the sample level with the vibration analysis. For each control, the confidence level estimations are presented, respectively at the detected objet level, at the control volume level and at the sample level. The frame of decision is adapted for each step. Results show that the fusion of radioscopic detected objets together increases the defect hypothese confidence. The spectrometry and vibration techniques must be improved to supply reliable information.