Optimisation de la base des attributs quantitatifs des images des défauts de soudure en radiographie industrielle par l'analyse de données.

Abstract

La radiographie s'avères être une technique de plus en plus prometteuse dans le contrôle non destructif. La radiation transmise détecter sur un film radiographique. Ce dernier est interprété pour détecter discontinuités dans la soudure. On rencontre divers types de défauts de soudure tels que les porosités, les inclusions, les fissures, le manque de pénétration, le manque de fusion etc. La tâche d'interprétation est assurée par des interpréteurs en radiographie, elle est soumise au jugement humain telles que l'expérience de l'interpréteur, rendant l'interprétation de la qualité de la soudure très subjective et parfois inconsistante. Il est ainsi souhaitable de développer des techniques par ordinateur pour assister l'interpréteur à évaluer la qualité des joints soudés. Ce travail est réalisé dans le but est la classification passant par l'analyse quantitative des images de défaut basée sur la recherche d'attributs invariants (Compacité, Elongation, Rectangularité...etc) qui découlent du calcul des paramètres géométriques (surface, périmètre, etc.). Les valeurs de ces attributs et vu d'autres considérations imposées par l'analyse en composante principale (ACP) dans le but de réduire la base d'attributs. Par la suite cette nouvelle base d'attributs sera l'entrée de réseau de neurones artificiel pour la classification des défauts de soudure.