Caractérisation des fissures de fatigue dans les matériaux métalliques par tomographie à rayons X

Characterization of fatigue cracks in metallic materials by X-ray tomography

• Auteur / Autrice : Ce Xiao
• Direction : Jean-Yves Buffière, Jean-Michel Létang
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Science des matériaux
• Date : Soutenance le 30/03/2022
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Matériaux de Lyon (Villeurbanne ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des sciences appliquées (Lyon ; 1957-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : MATEIS - Matériaux : Ingénierie et Science (Rhône) - Matériaux- ingénierie et science [Villeurbanne] / MATEIS
• Jury : Président / Présidente : Yves Nadot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Yves Buffière, Jean-Michel Létang, Yves Nadot, Nathalie Limodin, Franck P. Vidal
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Nathalie Limodin, Franck P. Vidal

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie tridimensionnelle

Tomographie par émission

Matériaux -- Fissuration

Mots clés libres

Matériau métallique

Tomographie par rayon X

Synchrotron

Fissure

Fatigue

Contraste de phase

Corrélation d'images volumiques

Segmentation d'images

Fissure de fatigue

Metallic material

X-Ray tomography

Synchrotron

Crack

Fatigue

Phase contrast

Digital Volume Correlation

Image segmentation

Fatigue crack

Résumé

La tomographie à rayons X est la méthode expérimentale la plus couramment utilisée et la plus efficace pour la caractérisation en 3D des fissures dans les métaux, notamment dans le cadre des essais de fatigue in-situ. La forme et la taille des fissures peuvent être observées et caractérisées avec une résolution variant entre 10 et 1 µm selon le type de source de rayons X utilisé, qu’il s’agisse de sources de laboratoire ou de sources synchrotron. Dans certains cas, l’analyse des images de tomographie de fissures présente un certain nombre de problèmes. Pour les images de tomographie de laboratoire, l’énergie limitée des rayons X et le rapport signal/bruit donnent des images en niveaux de gris à faible contraste et bruitées, ce qui rend difficile l’extraction automatique et précise de la forme des fissures. Ainsi, une méthode de segmentation d’images basée sur les matrices Hessienne a été utilisée pour une image de tomographie de laboratoire contenant une fissure faiblement contrastée. La corrélation d’images volumiques, une autre méthode efficace d’analyse quantitative, a été également utilisée pour caractériser des fissures avec le même type d’images. La fermeture de fissures de fatigue internes dans une fonte à graphite sphéroïdal a ainsi pu être mesurée pour la première fois à partir d’images de tomographie de laboratoire. Dans les images de tomographie synchrotron, le contraste de phase aide à détecter des fissures dont l’ouverture est inférieure à la taille du voxel, mais il complique également le contraste des fissures dans l’image et génère certains artefacts spécifiques (streak artefact et wrinkled artefact notamment) lorsque l’algorithme de reconstruction classique par rétroprojection filtrée est utilisé. Une méthode de segmentation basée sur un réseau neuronal a été développée pour extraire automatiquement des fissures de fatigue 3D d’une série d’images de tomographie synchrotron in-situ. Afin de mieux comprendre le contraste des fissures dans les images 3Dreconstruites, d’étudier la source des artefacts mentionnées précédemment et de trouver des moyens de réduire ces artefacts, des simulations de la tomographie par contraste de phase ont été réalisées et les résultats en bon accord avec les images expérimentales ont permis une meilleure analyse de ces dernières.

X-ray tomography is the most commonly used and most advantageous method for 3D crack characterization in metals, especially in the in-situ fatigue test. The shape and size of cracks can be observed and characterised with a resolution varying from 10 to 1 µm depending on the kind of X-ray source used, either laboratory sources or synchrotron sources. In some cases, there are some challenges to analyse the crack tomography images. For laboratory tomography image, the limited X-ray energy and signal-to-noise ratio give low contrast and relatively noisy gray scale images which makes difficult to extract completely 3D crack shape from matrix. Thus, a image segmentation method based on Hessian matrix has been used for noisy laboratory CT image of crack. Digital Volume Correlation as another effective method for quantitative analysis method has been used to study internal fatigue crack closure in cast iron from limited resolution laboratory tomography images. In synchrotron tomography images, phase contrast helps for detecting the cracks with sub-voxel opening, but it also complicates the contrast of the cracks in the image and brings some specific artifacts (streak artifact and wrinkled artifact) to affect the imaging quality. A development of segmentation method based on neural network have been done to automatically extract the 3D crack from a series of in-situ synchrotron tomography images. To better understand crack contrast in the reconstructed image, investigate the source of streak artifacts and wrinkled artifact and find some ways to reduce these artefacts, simulations of phase contrast tomography have been performed in this thesis and the results correspond nicely to the experimental images.