M´ethodes de flot optique pour la mesure de champ au pixel en m´ecanique des solides

Optical flow methods for the pixel-wise measurement of fields in solid mechanics

• Auteur / Autrice : Ahmed Chabib
• Direction : Pierre Gosselet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique, énergétique, génie des procédés, génie civil
• Date : Soutenance le 08/01/2024
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l’ingénierie et des systèmes (Lille ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LaMcube - Laboratoire de mécanique, multiphysique, multiéchelle
• Jury : Président / Présidente : Bertrand Wattrisse
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvia Feld-Payet, Jan Neggers, Jean-François Witz, Vincent Magnier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Julien Réthoré, Jean-Charles Passieux

Mots clés

Mots clés contrôlés

Mouvements

Pixels

Calcul intensif (informatique)

Vision par ordinateur

Traitement d'images -- Techniques numériques

Déformations (mécanique)

Mécanique non linéaire

Mots clés libres

Mécanique non-Linéaire

Déformation

Corrélation d'images numérique

Calcul parallèle

Flot optique

Non-Linear Mechanics

Strain

Digital image correlation

Parallel computing

Résumé

Pendant les essais mécaniques, les matériaux subissent des déformations souvent non uniformes dont la mesure reste difficile à obtenir précisément. Cela est particulièrement le cas quand le matériau étudié présente des variations locales de propriétés comme les matériaux composites, ou en présence de singularité comme les fissures. Les méthodes optiques pour la mesure de champs, tel que la Corrélation d'Images Numériques (CIN) très utilisée en mécanique, peuvent pallier ce manque. La communauté du “Flot Optique” en analyse d'image partage le même objectif que la CIN en ciblant le mouvement de chaque pixel, mais ces méthodes sont peu fréquemment employées dans notre communauté. Ce travail de thèse vise à prouver la pertinence et l'efficacité de certaines configurations du Flot Optique pour l'estimation des quantités d'intérêt du mécanicien, en particulier la déformation.Dans un premier temps, on présente l'intérêt de flot optique qui sera repositionné vis-à-vis des autres méthodes existantes comme la CIN. Si la norme L2 est omniprésente dans la CIN, beaucoup de métriques ont été étudiées pour le Flot Optique appliqué au calcul de champs de déplacement. L'objectif étant d'éviter un effet de sur-lissage des discontinuités . Cette thèse analyse l'effet de certaines métriques (Charbonnier et Lorentz) sur la restitution des discontinuités et des déformations. On montre que la fonction de Lorentz peut fournir des résultats satisfaisants, alors que la fonction de Charbonnier encourage l'apparition des discontinuités parasites dans les champs. On montrera qu'à l'aide d'une image masque on peut changer les paramètres localement afin de forcer l'apparition des phénomènes locaux tout en gardant l'homogénéité de la solution.L'acquisition rapide des champs cinématiques revêt d'une importance primordiale dans l'objectif de tendre vers les “smart testing” par exemple. Ainsi, le dernier objectif de la thèse est la génération d'un code de corrélation à l'échelle du pixel accéléré par GPU, facile à comprendre et à modifier. Ce code open source a été utilisé pour des applications différentes comme la calibration d'un système de stéréo corrélation..En fin de compte, des efforts ont été déployés pour améliorer le gradient conjugué, solveur linéaire de Krylov essentiel à la résolution des systèmes symétriques et définis positifs de très grande dimension, en utilisant un préconditionneur guidé par la régularisation de Tikhonov et en profitant des valeurs de Ritz pour filtrer et recycler l'information dans le but d'ajuster la régularisation.

During mechanical tests, the materials undergo strain, often non-uniform and complex to measure precisely. This is particularly the case when the material under study shows local variations in its properties, as is the case with composite materials, or in the presence of singularity like cracks. The optical methods for the full-field measurement such as the Digital Image Correlation (DIC) widely used in mechanics help to overcome this lack. The community of Optical Flow in image analysis shares the same objective as the DIC by targeting the motion of each pixel, but these methods are rarely used in our community. This dissertation work aims to prove the efficiency and the relevance of some optical flow configurations for estimating quantities of interest in mechanics, in particular the strain.In the first stage, we present the interest of Optical Flow which will be repositioned in relation to the existing methods of DIC. If L2 is omnipresent in DIC, several metrics have been studied in the optical flow for the calculation of the displacement field. The objective is to avoid the over-smoothing effect on discontinuities. This dissertation inspects the effect of some of these metrics (Charbonier and Lorentz) over the restitution of discontinuities and strain. We show that Lorentz function can provide satisfactory results while the Charbonnier encourages the appearance of some parasitic cracks in the fields. With the help of an image mask containing different values of regularization, we show that we can force the emergence of local phenomenons while maintaining the homogeneity of the solution.The rapid acquisition of kinematic fields holds paramount importance, as we aim to advance towards 'smart testing' for instance. Thus, the last purpose of this dissertation is the generation of a pixel-wise code of image correlation, GPU-accelerated and easy to understand and modify. Our open source code was used for different applications such as the calibration of a stereo-correlation system.Finally, efforts have been made to improve the Conjugate Gradient, a linear solver of Krylov essential for solving large-scale symmetric and positive-definite systems, by employing a preconditionner guided by the regularization of Tikhonov and by taking the advantage of Ritz values for filtering and recycling the digital information in order to adjust regularization.