Systèmes et Algorithmes de Traitement d’Images pour l’Estimation de Déformées de Structures d’Avion en Vol

Image Processing Systems and Algorithms for estimating Deformations of Aircraft Structures in Flight

• Auteur / Autrice : Quentin Demoulin
• Direction : Jean-Yves Tourneret, Denis Kouamé, Adrian Basarab
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et Télécommunication
• Date : Soutenance le 30/04/2021
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)
• Jury : Président / Présidente : Christine Fernandez-Maloigne
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Yves Tourneret, Denis Kouamé, Adrian Basarab, Christine Fernandez-Maloigne, Maxime Lhuillier, Jean-Luc Vialette
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Yannick Berthoumieu, Olivier Lézoray

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Photogrammétrie

Avions -- Essais en vol

Mots clés libres

Déformation d’Aile

Essais en Vol

Photogrammétrie

Ajustement de Faisceaux

Optimisation sous Contraintes

Limites Mécaniques

Propagation d’Incertitude

Wing Deformation

Flight Tests

Photogrammetry

Bundle adjustment

Optimization under Constraints

Mechanical Limits

Propagation of Uncertainty

Résumé

Si vous avez déjà été à bord d’un avion et que vous avez regardé par le hublot, vous avez sans doute remarqué les déformations impressionnantes de ses ailes. Ces observations sont en fait très instructives sur les efforts aérodynamiques qui sont appliqués à l’avion. Bien avant le premier vol d’un avion, les constructeurs sont en mesure de prédire son comportement mécanique dans divers scenarii en fonction par exemple du poids de l’avion, de sa vitesse ou de son angle d’attaque, sur la base de modèles théoriques précis. Dans le cadre de la procédure de certification des avions, ces modèles doivent être validés et affinés par l’estimation en vol des déformations des ailes. Cependant, à mesure que la qualité et la précision des modèles d’ailes augmentent, les méthodes utilisées pour obtenir les mesures réelles devraient également évoluer. Dans le cadre de ce travail, un nouveau système est développé et évalué pour estimer la forme 3D d’une aile en vol. Pour répondre aux nouveaux besoins de cartographie dense, de précision ou de fréquence, sans pour autant introduire de perturbation sur le comportement aérodynamique de l’aile, cette étude se concentre sur les méthodes de reconstruction 3D sans contact. Après avoir réalisé une analyse détaillée de l’état de l’art dans ce domaine, une approche photogrammétrique utilisant plusieurs caméras installées aux fenêtres de l’avion a été retenue, et un système algorithmique et matériel complet a été développé. Comme la plupart des méthodes de photogrammétrie standard, l’approche proposée est basée sur l’ajustement des faisceaux (ou en anglais Bundle Adjustment, BA), une méthode classique qui estime simultanément les positions des caméras et la scène 3D environnante. Le BA est un algorithme d’optimisation itératif qui vise à minimiser une fonction de coût non convexe et non linéaire. On ne peut donc pas garantir sa convergence à un minimum global, et le choix des conditions initiales est crucial dans les applications pratiques. Par conséquent, l’application de la photogrammétrie à la reconstruction 3D des ailes en vol est un véritable défi, en raison de fortes contraintes d’installation et d’un environnement très variable avec des vibrations, des changements de luminosité, des réflexions potentielles et des ombres. Pour faire face à ces défis, ce travail présente un nouveau BA contraint, qui utilise les connaissances préalables résultant des limites mécaniques de l’aile au-delà desquelles la voilure se briserait, et améliore les résultats de la reconstruction comme démontré par des tests réalistes. Dans un deuxième temps, une étude approfondie des sources d’erreur et de l’incertitude de la reconstruction est fournie afin de garantir la qualité de l’estimation 3D, ainsi que la possibilité d’avoir une meilleure interprétation des erreurs de reconstruction. Pour ce faire, toutes les sources potentielles d’incertitude sont évaluées et propagées dans le cadre proposé en utilisant trois approches : le calcul analytique, la simulation de Monte-Carlo et la validation expérimentale sur des images synthétiques. Les différentes mises en oeuvre et résultats ont permis de conclure sur les avantages et les inconvénients de chaque méthode. Ils prouvent également que le système développé répond aux attentes d’Airbus. Enfin, le système conçu est validé sur des tests réels avec un A350-1000 du centre d’essais en vol d’Airbus. Ces expérimentations menées en conditions réelles montrent la pertinence de la solution proposée par rapport aux sources d’incertitude observées, et fournissent des résultats prometteurs.

If you have ever been on an aircraft and looked at the window, you may have noticed the remarkable deformations of its wings. This observation actually conveys a lot of information about the aerodynamic efforts that are applied to the aircraft. Long before the first flight of an aircraft, manufacturers are able to predict its mechanical behavior in various scenarii depending for instance on the aircraft weight, speed or angle of attack, based on accurate theoretical models. As part of the aircraft certification procedure, these models have to be validated and refined through in-flight estimation of wing deformations. However, as the quality and accuracy of the wing models increase, the methods used to obtain the actual measurements should also evolve. In this work, a new system is developed and evaluated to estimate the 3D shape of a wing in flight. To answer the new needs of dense mapping, precision, or frequency, while introducing no disturbance on the wing aerodynamic behavior, this study is focusing on the methods of non-contact 3D reconstruction. After performing a detailed study about state-ofthe-art systems in this field, a photogrammetry approach using multiple cameras installed at the aircraft windows was retained, and a full algorithmic and hardware system was developed. Similarly to most standard photogrammetry methods, the proposed approach is based on Bundle Adjustment (BA), a classical method that simultaneously estimates camera positions and surrounding 3D scene. BA is an iterative optimization algorithm that aims at minimizing a non-convex and non-linear cost function. Therefore, one cannot guarantee its convergence to a global minimum, and the choice of the initial conditions is crucial in practical applications. Consequently, the application of photogrammetry to 3D wing reconstruction in flight is a very challenging problem, due to strong installation constraints, and highly varying environment with vibrations, luminosity changes, potential reflections and shadows. To face these challenges, this work presents a new constrained BA, which uses prior knowledge resulting from wing mechanical limits beyond which the wing would break, and improves reconstruction results as demonstrated through realistic tests. In a second step, an in-depth study of error sources and reconstruction uncertainty is provided in order to guarantee the quality of the 3D estimation, as well as the possibility of having a better interpretation of reconstruction errors. To this aim, all potential sources of uncertainty are evaluated, and propagated through the proposed framework using three approaches: analytical calculation, Monte-Carlo simulation, and experimental validation on synthetic images. The different implementations and results allowed one to conclude on the advantages and disadvantages of each method. They also prove that the developed system meets the expectations of Airbus. Finally, the designed system is validated on real tests with an A350-1000 of the flight test center in Airbus. These experimentations conducted in real conditions show the pertinence of the proposed solution with respect to the observed sources of uncertainty, and provide promising results.