Thèse soutenue

Caractérisation des propriétés physico-chimiques de surfaces d'acier par imagerie hyperspectrale

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Auteur / Autrice : Tarek Zenati
Direction : Jesús Angulo López
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Morphologie mathématique
Date : Soutenance le 24/01/2023
Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de morphologie mathématique (Fontainebleau, Seine et Marne)
établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
Jury : Président / Présidente : Saïd Moussaoui
Examinateurs / Examinatrices : Jesús Angulo López, Vincent Mazet, Bruno Figliuzzi, Cédric Carteret, Joana Maria Frontera Pons
Rapporteurs / Rapporteuses : Vincent Mazet

Mots clés

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Résumé

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Au cours du procédé de fabrication des tôles d’acier, l’incorporation d’éléments d’alliage à l’acier pour améliorer sesperformances mécaniques peut entraîner la formation de couches d’oxydes sélectifs en surface. La formation de cescouches peut avoir un impact significatif sur les propriétés de surface des tôles d’acier, ce qui rend leur détection essentielle.Dans ce travail de thèse, nous présentons une nouvelle méthode basée sur des observations hyperspectralesvisant à détecter la présence de couches oxydées à la surface des tôles. Les capteurs hyperspectraux permettent demesurer la réflectance de la surface à caractériser sur une large bande du spectre électro-magnétique, généralementdans la gamme infrarouge. Cependant, du fait de la résolution spatiale limitée des capteurs, les spectres de réflectanceobservés mélangent la contribution de plusieurs oxydes élémentaires. Une étape essentielle en vue de caractériser lachimie des surfaces étudiées est donc d’identifier les oxydes élémentaires contribuant aux observations, une tâche appeléeséparation de sources hyperspectrales dans la littérature. Dans notre cas, une difficulté majeure est que le modèleoptique décrivant la formation de l’onde électromagnétique arrivant sur les capteurs est fortement non linéaire. Danscette thèse, nous proposons deux approches distinctes pour pallier cette difficulté faisant respectivement appel à desméthodes de régressions parcimonieuse et d’apprentissage supervisé.