Thèse de doctorat : Electronique, Electrotechnique et Automatique : Ecully, Ecole centrale de Lyon : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. 48 ref.

Thèse (Ph.D.)--Université Laval, 2005. / Titre de l'écran-titre (visionné le 23 février 2006). Dans le résumé: le " 1/2 " de la formule "[mu]=([alpha] /[pi]f)1/2" est suscrit ; le " b " des symboles " fb " et " f'b "est souscrit ; le " 1 " de la formule " z=C1[mu] " et du symbole "C1" est souscrit ; le " n " de la formule " Dn=D/z " est souscrit. Bibliogr. Présenté aussi en version papier.

Les matériaux diélectriques jouent un rôle important dans les applications industrielles et les domaines de la recherche scientifique et leur utilisation a augmenté ces dernières années. Leurs applications concernent l'industrie moderne des circuits intégrés et les réseaux d'antennes compacts. De plus, les composites structuraux légers dans l'industrie aérospatiale, les armures corporelles en Kevlar et les composites à matrice céramique pour la stabilité thermique dans les environnements chauds des moteurs sont des exemples de certaines des applications récemment développées des matériaux diélectriques. Par conséquent, la détection des défauts de ces matériaux diélectriques devient très importante pour le contrôle du processus de fabrication, l'optimisation de la conception et des performances des appareils électriques, et la surveillance et le diagnostic du système. Par conséquent, le besoin de tests de contrôle non destructifs (CND) précis des matériaux structurels et fonctionnels diélectriques a également augmenté. Cependant, le CND de ces matériaux n'est pas aussi développé que celui des métaux et de nouvelles approches pour évaluer la qualité de ces matériaux lors de la fabrication et de la maintenance n'ont pas encore été développées. Par conséquent, il sera utile de développer de nouvelles méthodes telles que des techniques de détection capacitive qui peuvent surmonter certaines des restrictions associées à d'autres techniques d'évaluation des matériaux diélectriques. La simulation numérique utilisant la modélisation par éléments finis (FEM) tridimensionnelle (3D) est utilisée dans le logiciel COMSOL Multiphysics pour simuler la distribution du champ électrique à partir d'un capteur capacitif coplanaire et la façon dont il interagit avec divers échantillons composés de différents types de défauts. Une analyse détaillée FEM est fournie pour étudier les paramètres de conception, y compris la forme/taille/distance des électrodes coplanaires pour évaluer et identifier les caractéristiques importantes des électrodes capacitives coplanaires, telles que la pénétration et la force du champ électrique en fonction du capteur propriétés géométriques. De plus, l'influence des différentes fréquences, du décollement et de la présence ou de l'absence d'une plaque de blindage métallique et d'une électrode de garde sur le résultat de sortie est analysée par la même méthode. En outre, la distribution du champ électrique, en fonction du nombre d'électrodes, à partir d'un capteur capacitif coplanaire multi-électrodes avec différents agencements d'électrodes d'entraînement et de détection, et comment ce champ peut être modifié en changeant l'agencement est simulé et illustré par le MEF 3D. Des expériences physiques sont réalisées avec plusieurs capteurs capacitifs coplanaires pour vérifier les résultats de la simulation et évaluer les performances de la sonde. Dans ces expériences, les performances d'imagerie du capteur, l'effet des paramètres de conception sur les performances du capteur, l'impact des divers matériaux testés et la faisabilité de la sonde capacitive coplanaire multi-électrodes seront pris en compte. La comparaison des résultats de simulation numérique et d'expériences physiques montre qu'ils sont en bon accord qualitatif. / Dielectric materials have an extensive role in both industrial applications and scientific research areas and their use has increased in recent years. Furthermore, lightweight structural composites in the aerospace industry, Kevlar body-armour and ceramic-matrix composites for thermal stability in hot engine environments are examples of some of the recently developed applications of dielectric materials. Therefore, the flaw detection of these dielectric materials becomes markedly important for the process control in manufacturing, optimization of electrical apparatus design and performance, and system monitoring and diagnostics. Consequently, the need for accurate non-destructive testing (NDT) of dielectric structural and functional materials has also been increased. However, the NDT of such materials is not as well developed as those for metals and new approaches to evaluate the quality of these materials during manufacturing and maintenance have not yet been expanded. Therefore, it will be valuable to develop new methods such as capacitive sensing techniques which can overcome some of the restrictions associated with other techniques for assessing dielectric materials. The numerical simulation using three dimensional (3 D) Finite Element Modelling (FEM) is employed in COMSOL Multiphysics software to simulate the electric field distribution from a coplanar capacitive sensor and the way it interacts with various specimens composed of different types of defects. A detailed analysis FEM is provided to study the design parameters including the shape/size/distance of the coplanar electrodes to assess and identify the important features of the coplanar capacitive electrodes, such as the penetration and strength of the electric field as a function of sensor geometrical properties. In addition, the influence of the different frequencies, lift-off, and the presence or absence of a metal shielding plate and guard electrode on the output result is analyzed by the same method. Besides, the electric field distribution, as a function of the number of electrodes, from a multi-electrode coplanar capacitive sensor with different arrangements of driving and sensing electrodes, and how this field may be altered by changing the arrangement is simulated and illustrated by the 3D FEM. Physical experiments are carried out by several coplanar capacitive sensors to verify the simulation results and evaluate the performance of the probe. In these experiments, the imaging performance of the sensor, the effect of design parameters on the sensor performance, the impact of various materials under test, and the feasibility of the multi-electrode coplanar capacitive probe will be considered. Comparison of the numerical simulation results and physical experiments illustrate that they are in good qualitative agreement.

Les matériaux diélectriques jouent un rôle important dans les applications industrielles et les domaines de la recherche scientifique et leur utilisation a augmenté ces dernières années. Leurs applications concernent l'industrie moderne des circuits intégrés et les réseaux d'antennes compacts. De plus, les composites structuraux légers dans l'industrie aérospatiale, les armures corporelles en Kevlar et les composites à matrice céramique pour la stabilité thermique dans les environnements chauds des moteurs sont des exemples de certaines des applications récemment développées des matériaux diélectriques. Par conséquent, la détection des défauts de ces matériaux diélectriques devient très importante pour le contrôle du processus de fabrication, l'optimisation de la conception et des performances des appareils électriques, et la surveillance et le diagnostic du système. Par conséquent, le besoin de tests de contrôle non destructifs (CND) précis des matériaux structurels et fonctionnels diélectriques a également augmenté. Cependant, le CND de ces matériaux n'est pas aussi développé que celui des métaux et de nouvelles approches pour évaluer la qualité de ces matériaux lors de la fabrication et de la maintenance n'ont pas encore été développées. Par conséquent, il sera utile de développer de nouvelles méthodes telles que des techniques de détection capacitive qui peuvent surmonter certaines des restrictions associées à d'autres techniques d'évaluation des matériaux diélectriques. La simulation numérique utilisant la modélisation par éléments finis (FEM) tridimensionnelle (3D) est utilisée dans le logiciel COMSOL Multiphysics pour simuler la distribution du champ électrique à partir d'un capteur capacitif coplanaire et la façon dont il interagit avec divers échantillons composés de différents types de défauts. Une analyse détaillée FEM est fournie pour étudier les paramètres de conception, y compris la forme/taille/distance des électrodes coplanaires pour évaluer et identifier les caractéristiques importantes des électrodes capacitives coplanaires, telles que la pénétration et la force du champ électrique en fonction du capteur propriétés géométriques. De plus, l'influence des différentes fréquences, du décollement et de la présence ou de l'absence d'une plaque de blindage métallique et d'une électrode de garde sur le résultat de sortie est analysée par la même méthode. En outre, la distribution du champ électrique, en fonction du nombre d'électrodes, à partir d'un capteur capacitif coplanaire multi-électrodes avec différents agencements d'électrodes d'entraînement et de détection, et comment ce champ peut être modifié en changeant l'agencement est simulé et illustré par le MEF 3D. Des expériences physiques sont réalisées avec plusieurs capteurs capacitifs coplanaires pour vérifier les résultats de la simulation et évaluer les performances de la sonde. Dans ces expériences, les performances d'imagerie du capteur, l'effet des paramètres de conception sur les performances du capteur, l'impact des divers matériaux testés et la faisabilité de la sonde capacitive coplanaire multi-électrodes seront pris en compte. La comparaison des résultats de simulation numérique et d'expériences physiques montre qu'ils sont en bon accord qualitatif. / Dielectric materials have an extensive role in both industrial applications and scientific research areas and their use has increased in recent years. Furthermore, lightweight structural composites in the aerospace industry, Kevlar body-armour and ceramic-matrix composites for thermal stability in hot engine environments are examples of some of the recently developed applications of dielectric materials. Therefore, the flaw detection of these dielectric materials becomes markedly important for the process control in manufacturing, optimization of electrical apparatus design and performance, and system monitoring and diagnostics. Consequently, the need for accurate non-destructive testing (NDT) of dielectric structural and functional materials has also been increased. However, the NDT of such materials is not as well developed as those for metals and new approaches to evaluate the quality of these materials during manufacturing and maintenance have not yet been expanded. Therefore, it will be valuable to develop new methods such as capacitive sensing techniques which can overcome some of the restrictions associated with other techniques for assessing dielectric materials. The numerical simulation using three dimensional (3 D) Finite Element Modelling (FEM) is employed in COMSOL Multiphysics software to simulate the electric field distribution from a coplanar capacitive sensor and the way it interacts with various specimens composed of different types of defects. A detailed analysis FEM is provided to study the design parameters including the shape/size/distance of the coplanar electrodes to assess and identify the important features of the coplanar capacitive electrodes, such as the penetration and strength of the electric field as a function of sensor geometrical properties. In addition, the influence of the different frequencies, lift-off, and the presence or absence of a metal shielding plate and guard electrode on the output result is analyzed by the same method. Besides, the electric field distribution, as a function of the number of electrodes, from a multi-electrode coplanar capacitive sensor with different arrangements of driving and sensing electrodes, and how this field may be altered by changing the arrangement is simulated and illustrated by the 3D FEM. Physical experiments are carried out by several coplanar capacitive sensors to verify the simulation results and evaluate the performance of the probe. In these experiments, the imaging performance of the sensor, the effect of design parameters on the sensor performance, the impact of various materials under test, and the feasibility of the multi-electrode coplanar capacitive probe will be considered. Comparison of the numerical simulation results and physical experiments illustrate that they are in good qualitative agreement.

Thèse de doctorat : Sciences physiques et de l'Ingénieur. Mécanique : Bordeaux 1 : 2009. Thèse de doctorat : Sciences physiques et de l'Ingénieur. Mécanique : Tongji University : 2009. / Thèse soutenue en co-tutelle. Titre provenant de l'écran-titre.

In a very restrictive economic context, the built heritage managers are eager to evaluate their structures in order to know there security state and also assess the need for maintenance. Among the most common structural disorders in old masonry structures, we find the presence of voids within the masonry and especially deep unfilled joint defects. The objective of this research is to use radar technology to increase the accuracy of this technique in recognizing geometric masonry structures and particularly the detection of deep unfilled joint defects. An imaging algorithm inspired from migration methods and based on a multi-receiver acquisition was developed. To implement this method, improvement in the use of radar data, such as determining the emission time, inaccessible to conventional radar system were needed. The development of the algorithm was made from numerical experiments on simulated environments integrating various dimensions of unfilled joint defects. A sensitivity study has also been proposed. The imaging algorithm was finally tested on real masonry structures and the effectiveness in detecting small-sized voids (deep unfilled joint defects, buried pipes) was demonstrated. The determination of wave velocity in the medium combined to the exploitation of phase in the recorded echoes allowed to precisely locate and partially identify the different interfaces of the monitored structure.

Thèse de doctorat : Electronique, Electrotechnique et Automatique : Ecully, Ecole centrale de Lyon : 2008. / 48 ref.

Thèses (M.Sc.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2002. / Titre de l'écran-titre (visionné le 18 juillet 2006). Publié aussi en version papier.

La Thermographie de Phase Pulsée (TPP) est une technique d’Évaluation Non-Destructive basée sur la Transformée de Fourier pouvant être considérée comme étant le lien entre la Thermographie Pulsée, pour laquelle l’acquisition de données est rapide, et la Thermographie Modulée, pour laquelle l’extraction de la profondeur est directe. Une nouvelle technique d’inversion de la profondeur reposant sur l’équation de la longueur de diffusion thermique : μ=(α /πf)½, est proposée. Le problème se résume alors à la détermination de la fréquence de borne fb, c à d, la fréquence à laquelle un défaut à une profondeur particulière présente un contraste de phase suffisant pour être détecté dans le spectre des fréquences. Cependant, les profils de température servant d’entrée en TPP, sont des signaux non-périodiques et non-limités en fréquence pour lesquels, des paramètres d’échantillonnage Δt, et de troncature w(t), doivent être soigneusement choisis lors du processus de discrétisation du signal. Une méthodologie à quatre étapes, basée sur la Dualité Temps-Fréquence de la Transformée de Fourier discrète, est proposée pour la détermination interactive de Δt et w(t), en fonction de la profondeur du défaut. Ainsi, pourvu que l’information thermique utilisée pour alimenter l’algorithme de TPP soit correctement échantillonnée et tronquée, une solution de la forme : z=C1μ, peut être envisagée, où les valeurs expérimentales de C1 se situent typiquement entre 1.5 et 2. Bien que la détermination de fb ne soit pas possible dans le cas de données thermiques incorrectement échantillonnées, les profils de phase exhibent quoi qu’il en soit un comportement caractéristique qui peut être utilisé pour l’extraction de la profondeur. La fréquence de borne apparente f’b, peut être définie comme la fréquence de borne évaluée à un seuil de phase donné φd et peut être utilisée en combinaison avec la définition de la phase pour une onde thermique : φ=z /μ, et le diamètre normalisé Dn=D/z, pour arriver à une expression alternative. L'extraction de la profondeur dans ce cas nécessite d'une étape additionnelle pour récupérer la taille du défaut. / Pulsed Phase Thermography (PPT) is a NonDestructive Testing and Evaluation (NDT& E) technique based on the Fourier Transform that can be thought as being the link between Pulsed Thermography, for which data acquisition is fast and simple; and Lock-In thermography, for which depth retrieval is straightforward. A new depth inversion technique using the phase obtained by PPT is proposed. The technique relies on the thermal diffusion length equation, i.e. μ=(α /π·f)½, in a similar manner as in Lock-In Thermography. The inversion problem reduces to the estimation of the blind frequency, i.e. the limiting frequency at which a defect at a particular depth presents enough phase contrast to be detected on the frequency spectra. However, an additional problem arises in PPT when trying to adequately establish the temporal parameters that will produce the desired frequency response. The decaying thermal profiles such as the ones serving as input in PPT, are non-periodic, non-band-limited functions for which, adequate sampling Δt, and truncation w(t), parameters should be selected during the signal discretization process. These parameters are both function of the depth of the defect and of the thermal properties of the specimen/defect system. A four-step methodology based on the Time-Frequency Duality of the discrete Fourier Transform is proposed to interactively determine Δt and w(t). Hence, provided that thermal data used to feed the PPT algorithm is correctly sampled and truncated, the inversion solution using the phase takes the form: z=C 1 μ, for which typical experimental C 1 values are between 1.5 and 2. Although determination of fb is not possible when working with badly sampled data, phase profiles still present a distinctive behavior that can be used for depth retrieval purposes. An apparent blind frequency f’b , can be defined as the blind frequency at a given phase threshold φd , and be used in combination with the phase delay definition for a thermal wave: φ=z /μ, and the normalized diameter, Dn=D/z, to derive an alternative expression. Depth extraction in this case requires an additional step to recover the size of the defect. / La Termografía de Fase Pulsada (TFP) es una técnica de Evaluación No-Destructiva basada en la Transformada de Fourier y que puede ser vista como el vínculo entre la Termografía Pulsada, en la cual la adquisición de datos se efectúa de manera rápida y sencilla, y la Termografía Modulada, en la que la extracción de la profundidad es directa. Un nuevo método de inversión de la profundidad por TFP es propuesto a partir de la ecuación de la longitud de difusión térmica: μ=(α /π·f)½. El problema de inversion se reduce entonces a la determinación de la frecuencia límite fb (frecuencia a la cual un defecto de profundidad determinada presenta un contraste de fase suficiente para ser detectado en el espectro de frecuencias). Sin embargo, las curvas de temperatura utilizadas como entrada en TFP, son señales no-periódicas y no limitadas en frecuencia para las cuales, los parámetros de muestreo Δt, y de truncamiento w(t), deben ser cuidadosamente seleccionados durante el proceso de discretización de la señal. Una metodología de cuatro etapas, basada en la Dualidad Tiempo-Frecuencia de la Transformada de Fourier discreta, ha sido desarrollada para la determinación interactiva de Δt y w(t), en función de la profundidad del defecto. Así, a condición que la información de temperatura sea correctamente muestreada y truncada, el problema de inversión de la profundidad por la fase toma la forma : z=C 1 μ, donde los valores experimentales de C 1 se sitúan típicamente entre 1.5 y 2. Si bien la determinación de fb no es posible en el caso de datos térmicos incorrectamente muestreados, los perfiles de fase exhiben de cualquier manera un comportamiento característico que puede ser utilizado para la extracción de la profundidad. La frecuencia límite aparente f’b , puede ser definida como la frecuencia límite evaluada en un umbral de fase dado φd , y puede utilizarse en combinación con la definición de la fase para una onda térmica: φ=z /μ, y el diámetro normalizado Dn , para derivar una expresión alternativa. La determinación de la profundidad en este caso, requiere de una etapa adicional para recuperar el tamaño del defecto.

La thermographie à phase pulsée (TPP) a été présentée comme une nouvelle technique robuste de thermographie infrarouge (TIR) pour les essais non destructifs (END). Elle utilise la transformée de Fourier discrète (TFD) sur les images thermiques obtenues après un chauffage flash de la surface avant d'un spécimen pour extraire les informations de délai de phase (ou phase). Les gammes de phase calcules (ou cartes de phase) sont utilises pour la visualisation des défauts dans de nombreux matériaux. Le contraste de température permet de détecter les défauts à partir des données thermographiques. Cependant, les images thermiques comportent généralement un niveau de bruit important et des arrière-plans non uniformes causés par un chauffage inégal et des réflexions environnementales. Par conséquent, il n'est pas facile de reconnaître efficacement les régions défectueuses. Dans ce travail, nous avons appliqué la technique LSTM (Long Short Term Memory) et des réseaux de neurones convolutifs (RNC) basés sur des modèles d'apprentissage profond (AP) à la détection des défauts et à la classification de la profondeur des défauts à partir de données d'images thermographiques. Nos résultats expérimentaux ont montré que l'architecture proposée basée sur l'AP a obtenu des scores de précision de 0.95 et 0.77 pour la classification des pixels sains et défectueux. En outre, les résultats expérimentaux ont montré que les techniques LSTM et RNC ont obtenu des précisions de 0.91 et 0.82 pour la classification de la profondeur des défauts, respectivement. Par conséquent, la technique LSTM a surpassé la technique RNC pour les cas de détection des défauts et de classification de la profondeur des défauts. / Pulse Phase Thermography (PPT) has been introduced as a novel robust Non-Destructive Testing (NDT) Infrared Thermography (IRT) technique. It employs Discrete Fourier Transform (DFT) to thermal images obtained following flash heating of the front surface of a specimen to extract the phase delay (or phase) information. The computed phase grams (or phase maps) are used for defect visualization in many materials. The temperature contrast enables defect detection based on thermographic data. However, thermal images usually involve significant measurement noise and non-uniform backgrounds caused by uneven heating and environmental reflections. As a result, it is not easy to recognize the defective regions efficiently. In this work, we applied Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutions Neural Networks works (CNNs) based on deep learning (DL) models to defect detection and defect depth classification from thermographic image data. Our experimental results showed that the proposed DL-based architecture achieved 0.95 and 0.77 accuracy scores for sound and defected pixels classification. Furthermore, the experimental results illustrated that LSTM and CNN techniques achieved 0.91 and 0.82 accuracies for defect-depth classification, respectively. Consequently, the LSTM technique overcame the CNNs technique for defect detection and defect-depth classification cases.