Méthode automatique de détermination des paramètres d'inspection ultrasonore pour la reconstruction TFM

Mouthon, Hugo (2024). Méthode automatique de détermination des paramètres d'inspection ultrasonore pour la reconstruction TFM. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Ce mémoire présente le développement d'un outil complémentaire à la reconstruction TFM (« Total Focusing Method » en anglais), un algorithme d'imagerie de plus en plus utilisé dans le contrôle non-destructif par ultrasons. Malgré sa capacité à fournir des images avec une résolution élevée, la TFM présente une grande sensibilité aux incertitudes de mesures des paramètres d'inspection, nécessitant une connaissance précise des vitesses de propagation et des paramètres géométriques. Le cadre d’étude est la visualisation de défauts dans une pièce dont l’épaisseur et les vitesses de propagation sont inconnues en utilisant une sonde positionnée sur un sabot à angle. L’enjeu est donc de développer une méthode rapide, efficace et automatique capable de déterminer ces paramètres à partir de la donnée FMC (« Full Matrix Capture » en anglais) utilisée pour reconstruire l’image TFM. Deux approches ont été proposées pour résoudre ce défi. La première, analytique, repose sur la comparaison des temps de vol réels et théoriques des échos structuraux, mais elle se révèle être très sensibles aux conditions expérimentales et notamment à la couche de couplant entre les différentes pièces. Par ailleurs, son temps de calcul ne permet pas une optimisation en temps réel. La seconde méthode, basée sur un réseau de neurones convolutif, offre de meilleures performances sur des données réelles, avec une grande rapidité de calcul et une incertitude inférieure à 3,5% permettant une visualisation très fidèle des défauts. Ces deux méthodes sont à utiliser de manière complémentaire. La première, efficace lorsque l'épaisseur est connue, permet de créer une base de données expérimentales dont on connait les paramètres avec précision. Ces données sont ensuite utilisées pour entraîner un réseau de neurones capable de déterminer les paramètres d'une pièce dont l'épaisseur est inconnue.

Titre traduit

Automated method for determining ultrasonic inspection parameters for TFM reconstruction

Résumé traduit

This thesis presents the development of a complementary tool for the Total Focusing Method (TFM) reconstruction, an increasingly used imaging algorithm in ultrasonic non-destructive testing. Despite its ability to provide high-resolution images, TFM is highly sensitive to the measurement uncertainties of inspection parameters, requiring precise knowledge of propagation velocities and geometric parameters. The study focuses on defect visualization in a specimen with unknown thickness and propagation velocities using a probe positioned on an angle wedge. The challenge is to develop a fast, efficient, and automated method capable of determining these parameters from the Full Matrix Capture (FMC) data used for TFM image reconstruction. Two approaches were proposed to tackle this challenge. The first one, an analytical method, relies on comparing real and theoretical times of flight of structural echoes. However, it proves to be highly sensitive to experimental conditions, particularly the presence of coupling between the different components. Additionally, its computation time does not allow real-time optimization. The second method, based on a Convolutional Neural Network (CNN), demonstrates superior performance on real data, with fast computation and an uncertainty below 3.5%, enabling a highly accurate visualization of defects. These two methods are meant to be used complementarily. The first one, effective when the thickness is known, enables the creation of an experimental database with precisely known parameters. These data are then utilized to train a neural network capable of determining the parameters of a specimen with unknown thickness.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise avec mémoire en génie mécanique". Comprend des références bibliographiques (pages 85-87).
Mots-clés libres:	contrôle non-destructif, ultrason, TFM, FMC, paramètres d'inspection, équations analytiques, CNN
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Bélanger, Pierre
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie mécanique
Date de dépôt:	24 mai 2024 14:12
Dernière modification:	24 mai 2024 14:12
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3449

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