Thèse soutenue

Inspection de pièces manufacturées par imagerie THz en régime perturbé
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Auteur / Autrice : Morgan Fouque
Direction : Olivier StraussNicolas Sutton-Charani
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 20/09/2022
Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....) - Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
Jury : Président / Présidente : William Puech
Examinateurs / Examinatrices : Olivier Strauss, Nicolas Sutton-Charani, William Puech, Philippe Roy, Jean-François Giovannelli, Meriam Triki
Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Roy, Jean-François Giovannelli

Mots clés

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Résumé

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Cette thèse, dont l'intitulé formel est "Inspection de pièces manufacturées par imagerie Térahertz en régime perturbé", vise à simplifier le contrôle non destructif de pièces industrielles par imagerie térahertz. Complémentaire à la spectroscopie par térahertz, l'imagerie à onde continues à fréquence fixe possède des avantages industriels non négligeable : un coût bien plus faible qu'un équipement de spectroscopie ainsi qu'une vitesse d'acquisition théoriquement supérieure. Cependant ces avantages se paient via l'apparition de phénomènes interférentiels dans les images, directement lié à la correspondance entre la longueur d'onde utilisée et les épaisseurs contrôlées : on emploie des ondes millimétriques pour observer des structures millimétrique.Les images issues du Térahertz sont donc très différentes des images obtenues dans le visible : les traitements conventionnels ne sont pas applicables. Au travers de nos travaux, ayant menés à deux articles journaux (dont un en cours de revue) ainsi qu'à un brevet, nous exposons une méthode fondée sur un modèle pour segmenter et faire de la mesure d'épaisseur au sein de telles images. Les travaux en Térahertz visant à faire de la mesure d'épaisseur sont généralement ponctuels : nous proposons une méthode novatrice pour régulariser spatialement l'information et améliorer les estimations en raisonnant à plus large échelle. Cela nous permet d'obtenir des résultats compétitifs en ne nous basant que sur trois images à trois fréquences différentes. En parallèle de cette méthode, nous proposons différentes méthodes fondées sur des réseaux neuronaux profonds pour la tâche de segmentation. Cette méthode est plus permissive sur le contrôle du processus d'acquisition des images, comblant ainsi certaines lacunes des méthodes fondées sur des modélisations physiques,plus rigides.