Utilisation du Deep Learning pour la détection des détection des défauts de soudure sur des images de radiographie de joints soudés

Abstract

Cette thèse vise à tester plusieurs modèles basés sur des réseaux neuronaux convolutionnels pour analyser et détecter plusieurs défauts dans des joints soudés à partir d'images radiographiques. Différentes architectures de réseaux neuronaux convolutionnels seront construites, entraînées et testées sur une base de données comprenant des classes de défauts ainsi qu'une classe sans défaut. L'objectif est d'identifier l'architecture la plus efficace pour prédire plusieurs défauts