Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule. / Modern vehicles are increasingly equipped with new mechanisms to improve occupant safety. These new systems are often active parts using data from sensors on the vehicle. However, in case of malfunction of a sensor, the consequences for the vehicle can be dramatic. To ensure safety in the vehicle, new methodologies for detection of faults suitable for vehicles are proposed. The developed methodologies are extended from the method of parity space for linear parameter varying systems (LPV). In addition, the transformation of fault detection problem for the detection of critical situations is also available. Application of results achieved on a real vehicle within the INOVE project illustrate the performance of fault detection and detection of loss of stability of the vehicle.

Cette thèse porte sur l'estimation d'état des systèmes dynamiques à temps discret dans le contexte de l'intégration d'incertitudes statistiques et à erreurs bornées. Partant du filtre de Kalman intervalle (IKF) et de son amélioration (iIKF), nous proposons un algorithme de filtrage pour des systèmes linéaires dont les bruits sont gaussiens incertains, c'est-à-dire de moyenne et matrice de covariance définies par leur appartenance à des intervalles. Ce nouveau filtre de Kalman intervalle (UBIKF) repose sur la recherche d'une matrice de gain ponctuelle minimisant une borne majorante de l'ensemble des matrices de covariance de l'erreur d'estimation en respectant les bornes des incertitudes paramétriques. Un encadrement de tousles estimés possibles est ensuite déterminé en utilisant l'analyse par intervalles. Le filtre UBIKF permet de réduire à la fois la complexité calculatoire de l'inversion ensembliste des matrices intervalles présent dans le filtre iIKF et le conservatisme des estimations. Nous abordons ensuite différents cadres permettant de représenter des connaissances incomplètes ou imprécises, y compris les fonctions de répartition, la théorie de possibilité et la théorie des fonctions de croyance. Grâce à cette dernière, un modèle sous forme d'une fonction de masse pour une distribution gaussienne multivariée incertaine est proposé. Un filtrage particulaire ensembliste basé sur cette théorie est développé pour des systèmes dynamiques non linéaires dans lesquels les bruits sur la dynamique sont bornés et les erreurs de mesure sont modélisées par une fonction de masse gaussienne incertaine. Enfin, le filtre UBIKF est utilisé pour la détection et l'isolation de défauts en mettant en œuvre le schéma d'observateurs généralisé et l'analyse structurelle. Au travers de différents exemples, la capacité d'isolation de défauts capteurs/actionneurs de cet outil est illustrée et comparée à d'autre approches. / This thesis deals with state estimation in discrete-time dynamic systems in the context of the integration of statistical and bounded error uncertainties. Motivated by the drawbacks of the interval Kalman filter (IKF) and its improvement (iIKF), we propose a filtering algorithm for linear systems subject to uncertain Gaussian noises, i.e. with the mean and covariance matrix defined by their membership to intervals. This new interval Kalman filter (UBIKF) relies on finding a punctual gain matrix minimizing an upper bound of the set of estimation error covariance matrices by respecting the bounds of the parametric uncertainties. An envelope containing all possible estimates is then determined using interval analysis. The UBIKF reduces not only the computational complexity of the set inversion of the matrices intervals appearing in the iIKF, but also the conservatism of the estimates. We then discuss different frameworks for representing incomplete or imprecise knowledge, including the cumulative distribution functions, the possibility theory and the theory of belief functions. Thanks to the last, a model in the form of a mass function for an uncertain multivariate Gaussian distribution is proposed. A box particle filter based on this theory is developed for non-linear dynamic systems in which the process noises are bounded and the measurement errors are represented by an uncertain Gaussian mass function. Finally, the UBIKF is applied to fault detection and isolation by implementing the generalized observer scheme and structural analysis. Through various examples, the capacity for detecting and isolating sensor/actuator faults of this tool is illustrated and compared to other approaches.

Cette thèse propose une nouvelle approche de détection de défauts pour des systèmes linéaires soumis à des incertitudes par intervalles, des perturbations et des bruits de mesures bornés. Dans ce contexte, la détection de défauts est fondée sur une estimation ensembliste de l'état du système. Les contributions de cette thèse concernent trois directions principales :- La première partie propose une méthode d'estimation d'état ensembliste améliorée combinant l'estimation à base des zonotopes (qui offre une bonne précision) et l'estimation à base d'ellipsoïdes (qui offre une complexité réduite).- Dans la deuxième partie, une nouvelle approche d'estimation d'état ellipsoïdale fondée sur la minimisation du rayon de l'ellipsoïde est développée. Dans ce cadre, des systèmes multivariables linéaires invariants dans le temps, ainsi que des systèmes linéaires variants dans le temps ont été considérés. Ces approches, résolues à l'aide de problèmes d'optimisation sous la forme d'Inégalités Matricielles Linéaires, ont été étendues au cas des systèmes soumis à des incertitudes par intervalles.- Dans la continuité des approches précédentes, deux techniques de détection de défauts ont été proposées dans la troisième partie utilisant les méthodes d'estimation ensemblistes. La première technique permet de détecter des défauts capteur en testant la cohérence entre le modèle et les mesures. La deuxième technique fondée sur les modèles multiples permet de traiter simultanément les défauts actionneur/composant/capteur. Une commande prédictive Min-Max a été développée afin de déterminer la commande optimale et le meilleur modèle à utiliser pour le système, malgré la présence des différents défauts. / This thesis proposes a new Fault Detection approach for linear systems with interval uncertainties, bounded perturbations and bounded measurement noises. In this context, the Fault Detection is based on a set-membership state estimation of the system. The main contributions of this thesis are divided into three parts:- The first part proposes an improved method which combines the good accuracy of the zonotopic set-membership state estimation and the reduced complexity of the ellipsoidal set-membership estimation.- In the second part, a new ellipsoidal state estimation approach based on the minimization of the ellipsoidal radius is developed, leading to Linear Matrix Inequality optimization problems. In this context, both multivariable linear time-invariant systems and linear time-variant systems are considered. An extension of these approaches to systems with interval uncertainties is also proposed. - In the continuity of the previous approaches, two Fault Detection techniques have been proposed in the third part based on these set-membership estimation techniques. The first technique allows to detect sensor faults by checking the consistency between the model and the measurements. The second technique is based on Multiple Models. It deals with actuator/component/sensor faults in the same time. A Min-Max Model Predictive Control is developed in order to find the optimal control and the best model to use for the system in spite of the presence of these faults.

Les avions du futur auront une topologie tout électrique. Pour cela, les constructeurs augmentent la puissance et la tension d'utilisation du réseau d'énergie embarqué. Cependant, le défaut d'arc électrique est un risque qui est souvent la cause d'incidents d'exploitation voire de crash. La contribution de cette thèse porte sur la problématique de l'identification et la détection de défauts électriques sur un réseau de distribution d'énergie de type HVDC ±270VDC destiné à l'aéronautique. Dans ce manuscrit, le premier axe suivi est exploratoire. Il porte sur l'observation du comportement et de la phénoménologie d'arc dans le milieu proche de l'aéronautique (notamment par l'émulation de l'altitude par la pression). Le second axe de recherche porte sur l'analyse, la mise au point et le développement de méthode de détection fiable d'un défaut d'arc électrique par un coeur de distribution d'énergie (SSPC) sur charges résistive et légèrement inductive. Cinq méthodes ont été développées au cours de ce travail de thèse. Elles sont basées sur l'analyse des caractéristiques temporelles, fréquentielles et temps-fréquence du courant de ligne. À l'issue de chaque méthode est produit un indicateur qui est ensuite utilisé par une logique de discrimination dépendant de chaque critère. Le comportement non-déterministe des arcs notamment aux conditions d'expérimentation (courant, tension, matériaux des électrodes, longueur de l'arc, etc.) rendent la détection difficile par un simple seuil sur le résultat des critères. Dans ces travaux, une approche proportionnelle au défaut est proposée pour la discrimination à l'aide de seuils variables selon le courant, la variation de charge ou le bruit électrique du système. Le résultat combiné des méthodes aboutit à une décision de mise en protection. Pour valider expérimentalement les algorithmes proposés, une vaste base de données a été constituée comprenant aussi bien des signaux de nature résistive que selfique avec à la fois des arcs et des variations de charges sans arcs afin de vérifier qu'aucune détection n'opère à tort. Le fruit de ces travaux a été en partie implémenté dans un prototype d'analyse en temps réel de la ligne de distribution / Tomorrow’s aircraft will have an all-electric topology. This mean, manufacturers boost power and voltage of the embedded energy network. Nevertheless, the lack of an electric arc is a risk that is often the cause of the crash or operated occurrences. This thesis contributions concerns identification issue and electric arc fault detection on an energy distribution smart grid of HVDC network dedicated to avionic. The first line of this manuscript is exploratory. It covers behavioural observation and arc phenomenology in the grounded sphere of aeronautic (in particular emulated altitude by pressure). The second line of research deals with analysis, clarification and development of reliable approach of electric arc default detection through a central energy distribution on resistive charges. Five methods have been initiated throughout this thesis paper. They are based on several characteristic (time, frequency and time-frequency) of the line current. An indicator is produced at the end of each method. Subsequently, the indicator is used by a logic of discrimination according to each criterion. The non-deterministic behaviour of arc notably testing conditions (current, voltage, electrode materials, etc. makes detection difficult by a simple threshold on result of criteria. In this work, a new approach of arc fault discrimination is proposed. This used a proportional and variable threshold according to the current, load or noise variations from the system. The combined outcome of method results to a decision providing protection. To confirm experimentally proposed algorithms, a wide range database has been established. That included equally resistive and inductive signals with both arcs and load variations without arc fault so as to ensure that any detection is not mistakenly occurring. The upshot of this research work has been implemented in real time protection device prototype for HVDC +-270V smart-grid

L’identification des efforts vibratoires agissant sur les structures et la détection des défauts à partir des mesures opérationnelles sont des sujets importants dans des projets académiques et industriels. Le choix de l’outil ou de la méthode utilisée dépend de la bande de fréquences d'étude puisqu’il existe des approches appropriées pour chaque domaine fréquentiel. Une méthode énergétique appelée la méthode énergétique simplifiée (MES) est utilisée pour prédire la répartition de la densité d'énergie vibroacoustique en moyennes et hautes fréquences. L'objectif de ce mémoire est d'étendre cette méthode pour résoudre les problèmes vibro-acoustiques inverses pour identifier d'une part les sources de vibration et d'autre part pour détecter les défauts. La formulation MES inverse (IMES) est numériquement validée pour des systèmes continus basés sur le couplage tel que le cas d’un système comportant plusieurs plaques couplées et celui d’un système composé d’une cavité acoustique couplée avec une plaque. En plus, une nouvelle méthodologie numérique est proposée, pour étendre cet outil d'identification IMES pour la détection des défauts. Une analyse paramétrique est effectuée pour le cas d’un modèle présentant des défauts afin de tester la robustesse et l’efficacité de cette approche. Finalement, une étude expérimentale est effectuée pour valider la technique IMES à fin d'identifier et localiser les charges exercées pour plusieurs cas, et détecter les défauts. / The identification of inputs forces acting on structures and the detection of defects from operating measurement have been important topics in both academic and industrial projects. The choice of the used tool or method depends on the frequency band of study since there are appropriate approaches for each frequency domain. An energetic method so called the simplified energy method (MES) is used to predict the distribution of the vibro-acoustic energy density in the medium and high frequency band. The objective of this thesis is to extend this energy method to solve inverse vibro-acoustic problems and to identify the sources of vibrations on one hand and to detect the defects on the other hand. The inverse MES formulation (IMES) is numerically validated for continuous coupling-based systems such as the case of a system composed with several coupled plates and the case of a system composed of an acoustic cavity coupled with a plate. In addition, a new numerical methodology is proposed to extend this IMES identification tool for the detection of defects. A parametric analysis is performed in the case of plate with defects in order to test the robustness and the efficiency of this approach. Finally, an experimental study is carried out to validate the IMES technique to identify and locate the input loads for several scenarios, and detecting the defects.

La surveillance des systèmes industriels et/ou embarqués constitue une préoccupation majeure en raison de l’accroissement de leur complexité et des exigences sur le respect des profilsde mission. La détection d’anomalies tient une place centrale dans ce contexte. Fondamentalement,les procédures de détection à base de modèles consistent à comparer le fonctionnement réel dusystème avec un fonctionnement de référence établi à l’aide d’un modèle sans défaut. Cependant,les systèmes à surveiller présentent souvent des dynamiques non linéaires et difficiles à caractériserde manière exacte. L’approche retenue dans cette thèse consiste à englober leur influencepar des incertitudes bornées. La propagation de ces incertitudes permet l’évaluation de seuils dedécision visant à assurer le meilleur compromis possible entre sensibilité aux défauts et robustesseaux perturbations tout en préservant une complexité algorithmique raisonnable. Pour cela, unepart importante du travail porte sur l’extension des classes de modèles dynamiques à incertitudesbornées pour lesquels des observateurs intervalles peuvent être obtenus avec les preuves d’inclusionet de stabilité associées. En s’appuyant sur des changements de coordonnées variant dans letemps, des dynamiques LTI, LPV et LTV sont considérées graduellement pour déboucher sur desclasses de dynamiques Non Linéaires à Incertitudes Bornées continues (NL-IB). Une transformationdes modèles NL-IB en modèles LPV-IB a été utilisée. Une première étude sur les non-linéaritésd’une dynamique de vol longitudinal est présentée. Un axe de travail complémentaire porte surune caractérisation explicite de la variabilité (comportement aléatoire) du bruit de mesure dansun contexte à erreurs bornées. En combinant cette approche à base de données avec celle à basede modèle utilisant un prédicteur intervalle, une méthode prometteuse permettant la détection dedéfauts relatifs à la position d’une surface de contrôle d’un avion est proposée. Une étude portenotamment sur la détection du blocage et de l’embarquement d’une gouverne de profondeur. / The monitoring of industrial and/or embedded systems is a major concern accordingto their increasing complexity and requirements to respect the mission profiles. Detection of anomaliesplays a key role in this context. Fundamentally, model-based detection procedures consist incomparing the true operation of the system with a reference established using a fault-free model.However, the monitored systems often feature nonlinear dynamics which are difficult to be exactlycharacterized. The approach considered in this thesis is to enclose their influence through boundeduncertainties. The propagation of these uncertainties allows the evaluation of thresholds aimingat ensuring a good trade-off between sensitivity to faults and robustness with respect to disturbanceswhile maintaining a reasonable computational complexity. To that purpose, an importantpart of the work adresses the extension of classes of dynamic models with bounded uncertaintiesso that interval observers can be obtained with the related inclusion and stability proofs. Based ona time-varying change of coordinates, LTI, LPV and LTV dynamics are gradually considered tofinally deal with some classes classes of nonlinear continuous dynamics with bounded uncertainties.A transformation of such nonlinear models into LPV models with bounded uncertainties has beenused. A first study on nonlinearities involved in longitudinal flight dynamics is presented. A complementarywork deals with an explicit characterization of measurement noise variability (randombehavior of noise within measurement) in a bounded error context. Combining this data-drivenapproach with a model-driven one using an interval predictor, a promising method for the detectionof faults related to the position of aircraft control surfaces is proposed. In this context, specialattention has been paid to the detection of runaway and jamming of an elevator.

Le travail présenté dans cette thèse porte sur l'inspection de surfaces métalliques industrielles. Nous proposons de généraliser des méthodes de l'imagerie hyperspectrale à des données multimodales comme des images optiques multi-canales, et des images thermographiques multi-temporelles. Dans la première application, les cubes de données sont construits à partir d'images multi-composantes pour détecter des défauts de surface. Les meilleures performances sont obtenues avec les éclairages multi-longueurs d'ondes dans le visible et le proche IR, et la détection du défaut en utilisant l'angle spectral, avec le spectre moyen comme référence. La deuxième application concerne l'utilisation de l'imagerie thermique pour l'inspection de pièces métalliques nucléaires afin de détecter des défauts de surface et sub-surface. Une approche 1D est proposée, basée sur l'utilisation du kurtosis pour sélectionner la composante principale parmi les premières obtenues après réduction des données avec l’ACP. La méthode proposée donne de bonnes performances avec des données non-bruitées et homogènes, cependant la SVD avec les algorithmes de détection d'anomalies est très robuste aux perturbations. Finalement, une approche, basée sur les techniques d'analyse de franges et la lumière structurée est présentée, dans le but d'inspecter des surfaces métalliques à forme libre. Après avoir déterminé les paramètres décrivant les modèles de franges sinusoïdaux, l'approche proposée consiste à projeter une liste de motifs déphasés et à calculer l'image de phase des motifs enregistrés. La localisation des défauts est basée sur la détection et l'analyse des franges dans les images de phase. / The work presented in this thesis deals with the quality control and inspection of industrial metallic surfaces. The purpose is the generalization and application of hyperspectral imagery methods for multimodal data such as multi-channel optical images and multi-temporal thermographic images. In the first application, data cubes are built from multi-component images to detect surface defects within flat metallic parts. The best performances are obtained with multi-wavelength illuminations in the visible and near infrared ranges, and detection using spectral angle mapper with mean spectrum as a reference. The second application turns on the use of thermography imaging for the inspection of nuclear metal components to detect surface and subsurface defects. A 1D approach is proposed based on using the kurtosis to select 1 principal component (PC) from the first PCs obtained after reducing the original data cube with the principal component analysis (PCA) algorithm. The proposed PCA-1PC method gives good performances with non-noisy and homogeneous data, and SVD with anomaly detection algorithms gives the most consistent results and is quite robust to perturbations such as inhomogeneous background. Finally, an approach based on fringe analysis and structured light techniques in case of deflectometric recordings is presented for the inspection of free-form metal surfaces. After determining the parameters describing the sinusoidal stripe patterns, the proposed approach consists in projecting a list of phase-shifted patterns and calculating the corresponding phase-images. Defect location is based on detecting and analyzing the stripes within the phase-images.

Cette thèse étudie les problèmes de diagnostic itératif et propose des outilsd’aide au diagnostic interactif. Différents processus de diagnostic où des outils interactifs homme-automate sont utiles, sont présentés. Ces outils permettent de résoudre des difficultés liées à la représentation d’un grand nombre d’éléments d’un système, des difficultés liées à la représentation du comportement et du fonctionnement d’un système et des difficultés liées à l’explicitation de l’expertise. Nos travaux ont conduit à la conception de différents types d’outils interactifs d’aide au diagnostic. Le premier permet d’exploiter des représentations structuro-fonctionnelles pour construire et résoudre progressivement un problème de diagnostic.Le second outil interactif permet d’exploiter des modèles de comportement construit au fur et à mesure de la résolution d’un problème de diagnostic. Enfin, un dernier outil a étéproposé pour montrer qu’il est possible de prendre compte la connaissance implicite d’un expert dans la résolution de problème de diagnostic. Un problème de diagnostic est donc présenté comme un processus itératif avec des interactions homme-automate. / This PhD thesis studies the iterative diagnosis problems and provides thecomputer-aided diagnostic tool for interactive diagnosis. Different diagnosis processes wherethe tool to support human-machine interaction are useful, are presented. These tools help totackle difficulties related to the representation of a large number of elements in a system,difficulties related to the representation of the behavior functioning of a system and difficultiesencountered while expliciting the expertise. Our work led to the design of different interactivetools to support the diagnosis process. The first tool allows to exploit the structural-functionalmodeling to build and solve progressively a diagnosis problem. The second interactive toolallows to exploit the behavioral models built step by step in the diagnosis process and tosolve the diagnosis problem. The final tool was proposed to show that it is possible to takeinto account the implicit knowledge of an expert in order to solve the diagnosis problem.A diagnosis problem is therefore presented as an iterative process with human-machineinteractions.

Plusieurs industries manipulent des substances liquides et gazeuses qui circulent souvent dans de longues canalisations. La technique d'ondes guidées est couramment utilisée dans ce domaine. Cette technique est en progrès continu. Dans cette thèse, un système d'inspection a été conçu et développé. Il est basé sur des transducteurs piézoélectriques qui génèrent des ondes guidées de torsion pouvant se propager le long du tube testé. Les signaux réfléchis des défauts et singularités rencontrés sont détectés aussi par des capteurs piézoélectriques. Des simulations numériques utilisantpar la méthode d'éléments finis standard et la méthode Wave Finite Element(WFEM) ont été effectuées afin de vérifier et de visualiser le phénomène de propagation des ondes dans des tubes intacts et endommagés. Un ensemble de tests a été mis en place sur des tubes droits et courbés avec deux matériaux différents: PVC et acier. L'interaction entre les ondes générées et les défauts usinés a été prouvée.Les résultats numériques et expérimentaux confirment certaines caractéristiques spécifiques concernant le coefficient de réflexion de l'onde. Par la suite, un pipeline industriel d'environ soixante mètres de long et contenant plusieurs défauts et singularités a été testé par le système d'inspection. Les signaux enregistrés ont soumis certains traitements numériques afin de les rendre exploitables. Les signaux traités sont analysés afin d'identifier et de distinguer les réflexions des défauts de celles des singularités structurés. La méthode WFEM a été employée pour construire une base de données numérique des coefficients de réflexion en variant la profondeur et les extensions axiale et circonférentielle du défaut modélisé. Le calcul a été établi en fonction de la fréquence. La corrélation des tailles des défauts est effectuée en balayant la base de données numérique pour trouver la combinaison appropriée de dimensions pour un défaut donné. Les réflexions à partir des singularités structurées (coudes, blocs de béton, colliers, et les soudures) sont traitées ainsi en comparant des coefficients de réflexion obtenus par WFEM à ceux évalués expérimentalement. Enfin, on a étudié numériquement l'effet de la position angulaire d'un défaut sur les coefficients de réflexion et de transmission tout en excitant à différents types d'ondes. La méthode WFE est aussi utilisée pour effectuer le calcul. Cette étude donne un guide à la localisation circonférentielle des défauts dans les tubes. / Long pipelines are widely used in several industries transporting liquid or gas. The guided wave technique is commonly used in this field and it is under continuing progress. In this thesis, an inspection system has been designed and developed. Piezoelectric transducers are employed to generate torsional guided waves that could propagate along the tested pipe; and receive reflected signals from encountered features and damages. Numerical simulations using standard FE and Wave Finite Element methods have been carried out in order to verify and visualize the wave propagation phenomenon in both intact and damaged pipes. A set of tests has been performed on straight and curved pipes with two different materials: PVC and steel. The interaction between generated waves and machined defects has been proven. Numerical and experimental results confirm some specific features in the wave reflection coefficient. Thereafter, an industrial pipeline of about sixty meters long and containing several features has been tested by the inspection system.Recorded signals had submitted some numerical treatments in order to make them interpretable. Processed signals are analyzed to identify defects reflections from structured singularities echoes. The Wave Finite Element Method (WFEM) has been used to construct a numerical database of reflection coefficients from modelled defects by varying thickness, axial and circumferential extents. Calculation was made depending on frequency. The approximation of defect sizes is carried out by sweeping the numerical database to find the suitable combination of dimensions fora given defect. Reflections from structural singularities (elbows, concrete blocks,clamps, and welds) are treated as well by comparing reflection coefficients obtained by WFEM to those evaluated experimentally. Finally, a numerical investigation deals with the effect of defect angular-position on reflection and transmission coefficients while exciting by different types of waves. The spectral method Wave Finite Element has been used to carry out calculation. This study gives guidance to circumferential localization of defects in pipes.

[...]L’inspection des surfaces considérées est basée sur la technique d’Inspection par Particules Magnétiques (Magnetic Particle Inspection (MPI)) qui révèle les défauts de surfaces après les traitements suivants : la surface est enduite d’une solution contenant les particules, puis magnétisées et soumise à un éclairage Ultra-Violet. La technique de contrôle non destructif MPI est une méthode bien connue qui permet de révéler la présence de fissures en surface d’un matériau métallique. Cependant, une fois le défaut révélé par le procédé, ladétection automatique sans intervention de l’opérateur en toujours problématique et à ce jour l'inspection basée sur le procédé MPI des matériaux tubulaires sur les sites de production deVallourec est toujours effectuée sur le jugement d’un opérateur humain. Dans cette thèse, nous proposons une approche par vision artificielle pour détecter automatiquement les défauts à partir des images de la surface de tubes après traitement MPI. Nous avons développé étape par étape une méthodologie de vision artificielle de l'acquisition d'images à la classification.[...] La première étape est la mise au point d’un prototype d'acquisition d’images de la surface des tubes. Une série d’images a tout d’abord été stockée afin de produire une base de données. La version actuelle du logiciel permet soit d’enrichir la base de donnée soit d’effectuer le traitement direct d’une nouvelle image : segmentation et saisie de la géométrie (caractéristiques de courbure) des défauts. Mis à part les caractéristiques géométriques et d’intensité, une analyse multi résolution a été réalisée sur les images pour extraire des caractéristiques texturales. Enfin la classification est effectuée selon deux classes : défauts et de non-défauts. Celle ci est réalisée avec le classificateur des forêts aléatoires (Random Forest) dont les résultats sontcomparés avec les méthodes Support Vector Machine et les arbres de décision.La principale contribution de cette thèse est l'optimisation des paramètres utilisées dans les étapes de segmentations dont ceux des filtres de morphologie mathématique, du filtrage linéaire utilisé et de la classification avec la méthode robuste des plans d’expériences (Taguchi), très utilisée dans le secteur de la fabrication. Cette étape d’optimisation a été complétée par les algorithmes génétiques. Cette méthodologie d’optimisation des paramètres des algorithmes a permis un gain de temps et d’efficacité significatif. La seconde contribution concerne la méthode d’extraction et de sélection des caractéristiques des défauts. Au cours de cette thèse, nous avons travaillé sur deux bases de données d’images correspondant à deux types de tubes : « Tool Joints » et « Tubes Coupling ». Dans chaque cas un tiers des images est utilisé pour l’apprentissage. Nous concluons que le classifieur du type« Random Forest » combiné avec les caractéristiques géométriques et les caractéristiques detexture extraites à partir d’une décomposition en ondelettes donne le meilleur taux declassification pour les défauts sur des pièces de « Tool Joints »(95,5%) (Figure 1). Dans le cas des « coupling tubes », le meilleur taux de classification a été obtenu par les SVM avec l’analyse multirésolution (89.2%) (figure.2) mais l’approche Random Forest donne un bon compromis à 82.4%. En conclusion la principale contrainte industrielle d’obtenir un taux de détection de défaut de 100% est ici approchée mais avec un taux de l’ordre de 90%. Les taux de mauvaises détections (Faux positifs ou Faux Négatifs) peuvent être améliorés, leur origine étant dans l’aspect de l’usinage du tube dans certaines parties, « Hard Bending ».De plus, la méthodologie développée peut être appliquée à l’inspection, par MPI ou non, de différentes lignes de produits métalliques / Industrial surface inspection of tubular material based on Magnetic Particle Inspection (MPI) is a challenging task. Magnetic Particle Inspection is a well known method for Non Destructive Testing with the goal to detect the presence of crack in the tubular surface. Currently Magnetic Particle Inspection for tubular material in Vallourec production site is stillbased on the human inspector judgment. It is time consuming and tedious job. In addition, itis prone to error due to human eye fatigue. In this thesis we propose a machine vision approach in order to detect the defect in the tubular surface MPI images automatically without human supervision with the best detection rate. We focused on crack like defects since they represent the major ones. In order to fulfill the objective, a methodology of machine vision techniques is developed step by step from image acquisition to defect classification. The proposed framework was developed according to industrial constraint and standard hence accuracy, computational speed and simplicity were very important. Based on Magnetic Particle Inspection principles, an acquisition system is developed and optimized, in order to acquire tubular material images for storage or processing. The characteristics of the crack-like defects with respect to its geometric model and curvature characteristics are used as priory knowledge for mathematical morphology and linear filtering. After the segmentation and binarization of the image, vast amount of defect candidates exist. Aside from geometrical and intensity features, Multi resolution Analysis wasperformed on the images to extract textural features. Finally classification is performed with Random Forest classifier due to its robustness and speed and compared with other classifiers such as with Support Vector Machine Classifier. The parameters for mathematical morphology, linear filtering and classification are analyzed and optimized with Design Of Experiments based on Taguchi approach and Genetic Algorithm. The most significant parameters obtained may be analyzed and tuned further. Experiments are performed ontubular materials and evaluated by its accuracy and robustness by comparing ground truth and processed images. This methodology can be replicated for different surface inspection application especially related with surface crack detection