Les matériaux composites sont largement utilisés dans l'industrie en raison de leur bonne tenue mécanique et de leur faible densité. La diversité des domaines d’application des matériaux composites donne lieu à une grande variété de modes de sollicitation et d’endommagement. De ce fait, l’évaluation de leurs propriétés et le contrôle de leur état présentent un grand intérêt industriel. Dans ce travail, une nouvelle méthode d’évaluation et de contrôle non destructif dite par sonothermographie est explorée. Cette méthode est basée sur l'analyse du champ thermique induit par des ondes ultrasonores de puissance dans les matériaux absorbants tels que les composites. Deux applications complémentaires sont étudiées, d’une part l’évaluation des propriétés thermiques du matériau et d’autre part le contrôle non destructif de structures par thermographie infrarouge. Dans ce cadre, le problème direct de la sonothermographie est résolu numériquement à partir d’un modèle par éléments finis. Ce modèle permet de simuler le champ thermique induit par la propagation d’ondes ultrasonores dans un matériau absorbant dont les propriétés sont connues. Les simulations réalisées permettent de montrer l’applicabilité de la sonothermographie à la détection de défauts. Une nouvelle approche de caractérisation thermique est également développée. Cette approche basée sur la formulation faible de l’équation de conduction de la chaleur permet une estimation robuste de la diffusivité thermique du matériau à partir du champ thermique induit par les ondes ultrasonores de puissance. Des résultats expérimentaux sont présentés pour le cas de plaques minces. / The composite materials are widely used in industry because of their high mechanical resistance and low density. The diversity of composite materials application fields gives rise to a large variety of solicitation and damage conditions. For this reason, the evaluation of their properties and their health monitoring are of great industrial interest. In this work, a new method of evaluation and non-destructive testing named sonothermography is explored. This method is based on the analysis of thermal fields induced by ultrasonic waves in absorbent materials such as composites. Two additional applications are studied: the evaluation of the thermal properties of the material and the non-destructive testing of structures by infrared thermography. In this framework, the direct problem of sonothermography is solved numerically using a model based on the finite element method. This model allows to simulate the thermal field induced by the propagation of ultrasonic waves in absorbent material whose properties are known. The simulations carried out show the applicability of the sonothermography for the detection of defects. An innovative approach for thermal characterization is also developed. This approach based on the weak formulation of the heat conduction equation allows a robust estimate of the thermal diffusivity of the material from the thermal field induced by ultrasonic waves. Experimental results are presented for thin plates.

TRAPIL est une société Française ayant à charge l'exploitation et l'entretien de pipelines d'hydrocarbures. L'entretien de pipelines enterrés nécessite le passage de racleurs équipés de sondes ultrasons réalisant une cartographie de la structure du pipeline, qui est ensuite analysée à la main afin de détecter et d'identifier les différents défauts pouvant apparaître ou évoluer.L'objectif de ce travail de thèse est d'apporter une solution algorithmique permettant d'accélérer et de compléter le travail des analystes à l'aide des méthodes modernes de traitement d'images et du signal.Notre approche suit le mode opératoire des experts et est découpée en trois partie.Tout d'abord nous réalisons une détection des soudures d'aboutage permettant de séparer le pipelines en les différents tubes qui le composent. Les signaux de sondes représentant la circonférence du tube sont regroupés et compressés dans une détection de rupture par comparaison de moyenne à court et long terme, puis les signaux résultants sont fusionnés à l'aide d'une pondération unique permettant une augmentation majeure du contraste entre bruit et soudure, offrant une détection et une localisation presque sans faille.Les tubes subissent ensuite une première segmentation visant à éliminer le plus grand nombre de pixels sains. Usant de modélisation d'histogramme des valeurs d'épaisseur par un algorithme EM initialisé pour notre problématique, l'algorithme suit un principe récursif comparable aux méthodes de type split and merge pour détecter et isoler les zones dangereuses.Enfin, Les zones dangereuses sont identifiées à l'aide d'une foret aléatoire, apprise sur un grand nombre d'exemples de défauts. Cette troisième partie est centrée sur l'étude de différentes méthodes de reconnaissance de forme appliquées à notre nouvelle problématique.Au travers de ces différentes étapes, les solutions que nous avons apportées permettent à TRAPIL un gain de temps significatif sur les tâches les plus fastidieuses du processus d'analyse (par exemple 30% sur la détection de soudures) et leur offre de nouvelles possibilités commerciales, par exemple la possibilité de fournir un pré-rapport à leur clientèle en quelques jours pendant que l'analyse manuelle est réalisée pouvant prendre plus d'un mois. / TRAPIL is a French society who is in charge of exploitation and maintenance of oil pipelines. Maintenance of buried pipeline implies the use of ultrasonic sensor-equipped devices, providing thickness and structural maps of the pipe, which are analysed by experts in order to detect and identify defects that may appear or evolve.The objective of this work is to provide an algoritmic solution allowing to accelerate and aid the experts's work with modern image and signal processing methods.Our approach follows the experts's operating mode and is divided in three sections.First, a weld detection is realized allowing to split the pipe in tubes. The signals of probes representing the circumference of the pipe are regrouped and compressed through an abrupt change detection, using short and long-term average comparison, then the resulting signals are merged using a unique weightening function allowing a massive increase of the contrast between welds and noise, offering near-perfect detection and localization.The tubes then undergoes a first segmentation aiming at eliminating a large amount of sane pixels. Using histogram modelization through an EM algorithm tuned specially for our purpose, the algorithm follows a recursive approach comparable to split and merge methods to detect and isolate dangerous areas.Finally, those dangerous areas are identified with a Random Forest, which has been learnt on a large amount of defect examples. This third part is greatly focused on the study of different pattern recognition methods applied on our new problematic.Through those different steps, the solution we brought allows TRAPIL to save a lot of time on the most tedious tasks of the analysis process (for example 30% of gain in processing time for the weld detection) and offers new commercial possibilities, like for example the possibility to provide their clients a first report in a matter of days, while the manual analysis is completed, which can take more than a month.

La tomographie en 2D et 3D sont largement utilisée dans l’imagerie médicale ainsi que dans le Contrôle Non Destructif (CND) pour l’industrie. Dans toutes les deux applications, il est nécessaire de réduire le nombre de projections. Dans certains cas, la reconstruction doit être faite avec un nombre d’angle de projections limité. Les données mesurées sont toujours avec des erreurs (erreurs de mesure et de modélisation). Nous sommes donc presque toujours dans la situation de problèmes inversés mal posés. Le rôle des méthodes probabilistes et de la modélisation a priori devient crucial. Pour la modélisation a priori, en particulier dans les applications NDT, l’objet à l’examen est composé de plusieurs matériaux homogènes, avec plusieurs blocs continus séparés par des discontinuités et des contours. Ce type d’objet est dit continu par morceaux. L’objet de cette thèse est sur la reconstruction des objets continu ou constante par morceaux, ou plus généralement homogène par morceaux. En résumé, deux méthodes principales sont proposées dans le contexte de l’inférence bayésienne. La première méthode consiste à reconstruire l’objet en imposant que sa transformée de Haar soit parcimonieuse. Un modèle bayésien hiérarchique est proposé. Dans cette méthode, les variables et les paramètres sont estimés et les hyper-paramètres sont initialisés selon la définition des modèles antérieurs. La deuxième méthode reconstruit les objets en estimant simultanément les contours. L’objet continu par morceaux est modélisé par un modèle markovien non-homogène, qui dépend du gradient de l’objet, et le gradient dépend aussi de l’estimation de l’objet. Cette méthode est également semi-supervisé, avec les paramètres estimés automatiquement. Ces méthodes sont adaptées aux reconstructions de grande taille de données 3D, dans lesquelles le processeur GPU est utilisé pour accélérer les calculs. Les méthodes sont validées avec des données simulées et des données réelles, et sont comparées avec plusieurs méthodes classiques. / 2D and 3D X-ray Computed Tomography (CT) is widely used in medical imaging as well as in Non Destructive Testing (NDT) for industrial applications. In both domains, there is a need to reduce the number of projections. In some cases we may also be limited in angles. The measured data are always with errors (measurement and modelling errors). We are consequently almost always in the situation of ill-posed inverse problems. The role of the probabilistic methods and the prior modelling become crucial. For prior modelling, in particular in NDT applications, the object under examination is composed with several homogeneous materials, with several continuous blocs separated by some discontinuities and contours. This type of object is called the piecewise-continuous object. The focus of this thesis on the reconstruction of the picewise continuous or constant, or more generally piecewise homogeneous objects. In summary two main methods are proposed in the context of the Bayesian inference. The first method consists in reconstructing the object while enforcing the sparsity of the discrete Haar transformation coefficients of the object. A hierarchical Bayesian model is proposed. In this method, the unknown variables and parameters are estimated and the hyper-parameters are initialized according to the definition of prior models. The second method reconstruct objects while the contours are estimated simultaneously. The piecewise continuous object is modeled by a non-homogeneous Markovian model, which depends on the gradient of the object, while the gradient also depends on the estimation of the object. In this methods, the semi-supervised system model is also achieved, with the parameters estimated automatically. Both methods are adapted to the 3D big data size reconstructions, in which the GPU processor is used to accelerate the computation. The methods are validated with both simulated and real data, and are compared with several conventional state-of-the-art methods.

La simulation opérationnelle a déjà été développée pour diverses activités dont l'exercice en conditions réelles peut s'avérer coûteux voire dangereux : le pilotage d'avion, les interventions chirurgicales, etc. L'idée consiste à remplacer la réalité par une simulation suffisamment réaliste pour donner l'impression aux utilisateurs qu'ils réalisent réellement l'activité.Le Contrôle Non-Destructif (CND) regroupe l'ensemble des méthodes mises en œuvre pour tester l'intégrité des pièces mécaniques sans les altérer. Dans ce domaine, la simulation opérationnelle n'a été introduite que très récemment par un brevet déposé par Airbus. Cette approche permet de simuler numériquement la présence de défauts sans avoir à les ajouter réellement dans les pièces. Les pièces aéronautiques étant coûteuses, la simulation opérationnelle permet de réduire les coûts liés à la formation des opérateurs, à l'évaluation des performances des méthodes ou aux tests en conditions réelles de nouvelles procédures.La présente thèse vise à développer les outils scientifiques et technologiques nécessaires à donner vie au concept de simulation opérationnelle en CND. Pour remplacer la réalité par la simulation, les défis à relever sont de trois ordres : le réalisme de la simulation, la rapidité des calculs et l'instrumentation. Nous avons choisi d'illustrer ces trois aspects dans le cadre de l'inspection par ultrasons de pièces en matériaux composites. Les modèles de simulation couramment employés --- basés sur la résolution des équations de la physique --- n'offrent pas des temps de calculs suffisamment courts pour satisfaire les pré-requis de la simulation opérationnelle. Par ailleurs, le réalisme des simulations souffre parfois de la difficulté à paramétrer correctement les modèles. Nous explorons donc une autre approche : les modèles sont construits à partir de données expérimentales. Cette stratégie est exploitée pour traiter différents types de phénomènes tels que l'endommagement par impact, le trou à fond plat ou encore les perturbations de la micro-structure des matériaux. Par ailleurs, une solution matérielle et logicielle sont proposées et un premier prototype de simulateur opérationnel est mis au point. Ce système permet d'exploiter les modèles développés et de montrer que les signaux synthétiques peuvent sembler aussi réalistes que la réalité. Cette thèse court ainsi du concept jusqu'au prototype. / Several fields have already adopted the concept of operational simulation to limit risks and costs. For instance, part of the training phase of airline transport pilots or surgerons can now rely on simulations instead of real-life situations.Non-Destructive Testing (NDT) assesses the integrity of structural and mechanical components without damaging them. Operational simulation has drawn attention of the NDT community only recently through an Airbus patent. In this field, the operational simulation can be used to simulate the presence of a defect in a component without actually inserting the defect. For expensive parts such as aeronautical structures, this approach can reduce the costs of training operators, evaluating NDT method performances or testing new procedures in real-conditions.This thesis work aims to apply the concept of operational simulation to NDT. Three main scientific and technological challenges are to be tackled: the simulation realism, the computation speed and the instrumentation. We chose to focus this study on the ultrasound NDT technique applied to composite materials. Classical simulation approaches based on physical equations are not fast enough for a real-time synthesis of ultrasound signals. Moreover, the realism is often limited by the fidelity of the inspection set-up description. For instance, the material properties are not always well-known and bring to a drop of realism. Thus, we investigate an alternative way: the models are built directly from experimental data. This strategy is applied to model the effect of several phenomena such as impact damages, flat bottom holes or material micro-structure. Hardware and software solutions are also studied to propose a first prototype. We have shown that the replacement of real signals by on-the-fly simulated ones is achievable: the simulation is realistic enough to be considered as reality by operators. thus, this thesis work brings the concept to a first prototype dedicated to ultrasound NDT.

Ce travail de thèse porte sur l'étude et le développement de stratégies innovantes pour la résolution, basée sur l'utilisation de la simulation et de la théorie de l'apprentissage statistique, de problèmes inverses dans le domaine contrôle non destructif (CND) par méthodes électromagnétiques. L’approche générale adoptée consiste à estimer un ensemble des paramètres inconnus, constituant un sous-ensemble des paramètres décrivant le scénario de contrôle étudié. Dans les cas de CND, les trois applications classiquement visées sont la détection, la localisation et la caractérisation de défauts localisés dans le matériau inspecté. Ce travail concerne d’une part la localisation et la caractérisation des fissures et d’autre part l'estimation de certains paramètres de sonde difficiles à maîtriser ou inconnus. Dans la littérature, de nombreuses méthodes permettant de remonter aux paramètres inconnus ont été étudiées. Les approches d'optimisation standard sont basées sur la minimisation d'une fonction de coût, décrivant l'écart entre les mesures et les données simulées avec un solveur numérique. Les algorithmes les plus répandus se fondent sur des approches itératives déterministes ou stochastiques. Cette thèse considère le problème de l'estimation de paramètres inconnus dans une perspective d'apprentissage statistique/automatique. L’approche supervisée adoptée est connue sous le nom de d’apprentissage par l'exemple (LBE en anglais). Elle se compose d’une première phase, dite hors ligne, pendant laquelle un « modèle inverse » est construit sur la base de la connaissance d’un ensemble de couples entrée/sortie connu, appelé ensemble d’entraînement. Une fois la phase d’apprentissage terminée et le modèle généré, le modèle est utilisé dans une phase dite en ligne pour prédire des sorties inconnues (les paramètres d'intérêt) en fonction de nouvelles entrées (signaux CND mesurés appartenant à un second ensemble dit de test) en temps quasi-réel. Lorsqu’on considère des situations pratiques d'inspection, en raison du grand nombre de variables impliquées, la création d'un modèle précis et robuste n’est pas une tâche triviale (problème connu comme la malédiction de la dimensionnalité). Grâce à une étude approfondie et systématique, l’approche développée dans cette thèse a conduit à la mise en place de différentes solutions capables d’atteindre une bonne précision dans l’estimation des paramètres inversés tout en conservant de très bonnes performances en temps de calcul. Le schéma LBE proposé dans cette thèse a été testé avec succès sur un ensemble des cas réels, en utilisant à la fois des données synthétiques bruitées et des mesures expérimentales. / The research activity of the PhD thesis focuses on the study and development of innovative strategies for the solution of inverse problems arising in the field of Non-Destructive Testing and Evaluation (NDT-NDE), based on the use of statistical learning theory. Generally speaking, the objective of the optimization stage is the retrieval of the unknown parameters within the studied electromagnetic scenario. In the case of NDT-NDE, the optimization problem, in terms of parameters to estimate, is divided into three stages, namely detection, localization and characterization. This work mainly addresses localization and characterization of crack(s) and/or estimation of probe(s) parameters. Unknown parameters, constituting a subset of the parameters set describing the electromagnetic scenario, are robustly estimated using several approaches. Standard optimization approaches are based on the minimization, by means of iterative approaches like stochastic and/or deterministic algorithms, of a cost function describing the discrepancy between measurements and prediction. This thesis considers the estimation problem in a machine learning perspective, adopting well known Learning-By-Example (LBE) paradigm. In a so-called offline phase, a surrogate inverse model is first fitted on a set of known input/output couples, generated through numerical simulations. Then, in a so-called online phase, the model predicts unknown outputs (the parameters of interest) based on new inputs (measured NDT signals) in quasi-real time. When considering practical inspection situations, due to the large number of variables involved (known as curse of dimensionality), obtaining an accurate and robust model is not a trivial task. This thesis carries out a deep and systematic study of different strategies and solutions to achieve simultaneously good accuracy and computational time efficiency in the parameters estimation. Moreover, a particular emphasis is put on the different approaches adopted for mitigating the curse of dimensionality issue. The proposed LBE schema has been tested with success on a wide set of practical problems, using both synthetic noisy data and experimental measurements.

De nombreuses structures utilisées industriellement peuvent être considérées comme des guides d'ondes, comme les plaques, les tuyaux ou encore le rails. La maintenance de ces structures nécessite de pouvoir détecter efficacement des défauts internes par le Contrôle Non Destructif. Nous nous intéressons dans ce manuscrit à l'application d'une méthode d'échantillonnage, la Linear Sampling Method, au CND des guides d'ondes élastiques, qui en particulier impose des sollicitations et des mesures à la surface du guide en régime temporel. La stratégie choisie repose sur une formulation modale et multi-fréquentielle de la LSM, spécifique aux guides d'ondes, qui permet une régularisation efficace et de nature physique du problème inverse, qui est par nature mal posé. Cette stratégie permet par ailleurs une optimisation du nombre et de la position des émetteurs et des récepteurs. Nous nous limitons dans un premier temps au cas scalaire du guide d'ondes acoustiques, pour ensuite s'attaquer au cas vectoriel, et par conséquent plus complexe, du guide d'ondes élastiques.L'efficacité de la méthode inverse est dans un premier temps démontrée sur des données artificielles (obtenues numériquement), puis sur des données réelles obtenues à l'aide d'expériences réalisées sur des plaques métalliques. Ces expériences confirment la faisabilité du CND par méthode d'échantillonnage dans un cadre industriel. Dans le cas où une seule sollicitation est réalisée, l'utilisation de la LSM est exclu. Nous utilisons une approche tout à fait différente et dite "extérieure", couplant une formulation mixte de quasi-réversibilité et une méthode de lignes de niveau, pour reconstruire le défaut. / Widely used structures in an industrial context, such as plates, pipes or rails, can be considered as waveguides. Hence efficient Non Destructive Testing techniques are needed in order to detect defects in these structure during their maintenance. This work is about adapting a sampling method, the Linear Sampling Method, to the context of NDT for elastic waveguides. This context implies that the sollicitations and measurements must be on the surface of the waveguide in a time-dependent regime. A modal and multi-frequency formulation of the LSM, specific to waveguides, has been chosen to solve the problem. This formulation allows an efficient and physical regularization of the inverse problem, which is naturally ill-posed. An optimization of the number of sources and measurements and of their positioning is possible thanks to the methodology used to solve the problem. The scalar case of an acoustic waveguide is considered as a first step, while the vectorial case of an elastic waveguide, more complex by nature, is addressed in a second time.The efficiency of the method is at first tested on artificial data (numerically made), and then on real data obtained from experiments on metallic plates. These experiments show the feasibility of using sampling methods for Non Destructive Testing in an industrial context. In the case when only one sollicitation is available, the LSM can not be applied. A completely different approach is then used, which is called the ``exterior'' approach, coupling a mixed formulation of quasi-reversibility and a level-set method in order to recover the shape of the defect.

L’auscultation des ouvrages en béton précontraint à l’aide de la post-tension pose un défi particulier puisque l’armature de précontrainte de même que les gaines de précontrainte sont noyées dans le béton et deviennent, par le fait même, difficilement accessibles pour inspection. L’état des armatures de précontrainte (présence de corrosion) de même que la qualité de l’injection au coulis de ciment des gaines (présence de vides de coulis) sont pourtant des indicateurs importants de la durabilité des ouvrages. Afin d’apporter un éclairage sur l’auscultation de tels ouvrages, la présente étude propose d’abord une revue de la littérature sur les méthodes d’évaluation non destructives et commente leur applicabilité dans le contexte des ouvrages précontraints. Suite à cette étude, la méthode de l’impact écho a été sélectionnée puis mise à profit pour l’auscultation de corps d’épreuve fabriqués en laboratoire ainsi que pour l’auscultation de portions de poutres de ponts démantelés. L’endoscopie, considérée comme une méthode semi-destructive, est venue en appui à la méthode de l’impact écho et a été utilisée sur les mêmes éléments de béton. Suite à la description du processus méthodologique utilisé et des échantillons de béton à disposition, un chapitre entier est dédié aux résultats typiques observés. Les conclusions de l’étude montrent que la pratique d’endoscopies sur les ouvrages précontraints est particulièrement bien adaptée à l’observation de vides de coulis dans les gaines de post-tension et à l’observation de l’état des câbles de précontrainte. Dans le cas de l'impact-écho l’étude a montré que, bien qu’il existe un potentiel de détection des vides de coulis, dans les situations de pièces massives et complexes du fait de la présence de multiples câbles, de la présence de dégradations ou d’imperfections géométriques, l’interprétation des résultats s’avère difficile. Le traitement des résultats (signaux) demande à être plus approfondi avant que la méthode impact écho puisse être utilisée de façon courante sur des éléments massifs. / Auscultation of post-tensioned concrete structures represents a particular challenge because the prestressing reinforcement as well as prestressing ducts are embedded in the concrete and become, thereby, mostly inaccessible to Inspection. However, the condition of the tendons (presence of corrosion) as well as the quality of the grout injection of the ducts (presence of voids) are important indicators of a structure durability. In order to shed light upon auscultation of post-tensioned structures, this study first proposes a review of the literature on nondestructive methods and discusses their applicability in the context of prestressed structure assessment. Based on the review, the impact echo method was selected and utilized for the auscultation of test bodies, manufactured in laboratory, as well as for the auscultation of dismantled post-tensioned bridge sampled beams. Endoscopy, considered a semi-destructive testing method, came in support to the impact echo method and was used on the same concrete test bodies or samples. Following the description of the methodology related to the two assessment methods and the description of the concrete samples available, an entier chapter is dedicated to typical experimental results. The findings of the study show that the practice of endoscopy is particularly well suited to the observation of injection voids or of the prestressed reinforcement state in the grouted ducts.. In the case of the impact-echo the study showed that, although there is a potential of grout void detections, in situations where massive and complex parts are involved (due to the presence of multiple cables, the presence of damage or geometrical imperfections), the interpretation of results is difficult. The treatment of the mesures (signals) needs to be further developed before the impact echo method can be used routinely on large elements.

L’industrie du plastique se tourne de plus en plus vers les matériaux composites afin d’économiser de la matière et/ou d’utiliser des matières premières à moindres coûts, tout en conservant de bonnes propriétés. L’impressionnante adaptabilité des matériaux composites provient du fait que le manufacturier peut modifier le choix des matériaux utilisés, la proportion selon laquelle ils sont mélangés, ainsi que la méthode de mise en œuvre utilisée. La principale difficulté associée au développement de ces matériaux est l’hétérogénéité de composition ou de structure, qui entraîne généralement des défaillances mécaniques. La qualité des prototypes est normalement mesurée en laboratoire, à partir de tests destructifs et de méthodes nécessitant la préparation des échantillons. La mesure en-ligne de la qualité permettrait une rétroaction quasi-immédiate sur les conditions d’opération des équipements, en plus d’être directement utilisable pour le contrôle de la qualité dans une situation de production industrielle. L’objectif de la recherche proposée consiste à développer un outil de contrôle de qualité pour la qualité des matériaux plastiques de tout genre. Quelques sondes de type proche infrarouge ou ultrasons existent présentement pour la mesure de la composition en-ligne, mais celles-ci ne fournissent qu’une valeur ponctuelle à chaque acquisition. Ce type de méthode est donc mal adapté pour identifier la distribution des caractéristiques de surface de la pièce (i.e. homogénéité, orientation, dispersion). Afin d’atteindre cet objectif, un système d’imagerie hyperspectrale est proposé. À l’aide de cet appareil, il est possible de balayer la surface de la pièce et d’obtenir une image hyperspectrale, c’est-à-dire une image formée de l’intensité lumineuse à des centaines de longueurs d’onde et ce, pour chaque pixel de l’image. L’application de méthodes chimiométriques permettent ensuite d’extraire les caractéristiques spatiales et spectrales de l’échantillon présentes dans ces images. Finalement, les méthodes de régression multivariée permettent d’établir un modèle liant les caractéristiques identifiées aux propriétés de la pièce. La construction d’un modèle mathématique forme donc l’outil d’analyse en-ligne de la qualité des pièces qui peut également prédire et optimiser les conditions de fabrication. / The use of plastic composite materials has been increasing in recent years in order to reduce the amount of material used and/or use more economic materials, all of which without compromising the properties. The impressive adaptability of these composite materials comes from the fact that the manufacturer can choose the raw materials, the proportion in which they are blended as well as the processing conditions. However, these materials tend to suffer from heterogeneous compositions and structures, which lead to mechanical weaknesses. Product quality is generally measured in the laboratory, using destructive tests often requiring extensive sample preparation. On-line quality control would allow near-immediate feedback on the operating conditions and may be transferrable to an industrial production context. The proposed research consists of developing an on-line quality control tool adaptable to plastic materials of all types. A number of infrared and ultrasound probes presently exist for on-line composition estimation, but only provide single-point values at each acquisition. These methods are therefore less adapted for identifying the spatial distribution of a sample’s surface characteristics (e.g. homogeneity, orientation, dispersion). In order to achieve this objective, a hyperspectral imaging system is proposed. Using this tool, it is possible to scan the surface of a sample and obtain a hyperspectral image, that is to say an image in which each pixel captures the light intensity at hundreds of wavelengths. Chemometrics methods can then be applied to this image in order to extract the relevant spatial and spectral features. Finally, multivariate regression methods are used to build a model between these features and the properties of the sample. This mathematical model forms the backbone of an on-line quality assessment tool used to predict and optimize the operating conditions under which the samples are processed.

La vision par ordinateur est un domaine qui consiste à extraire ou identifier une ou plusieurs informations à partir d'une ou plusieurs images dans le but soit d'automatiser une tache, soit de fournir une aide à la décision. Avec l'augmentation de la capacité de calcul des ordinateurs, la vulgarisation et la diversification des moyens d'imagerie tant dans la vie quotidienne, que dans le milieu industriel, ce domaine a subi une évolution rapide lors de dernières décennies. Parmi les différentes modalités d'imagerie pour lesquels il est possible d'utiliser la vision artificielle cette thèse se concentre sur l'imagerie infrarouge. Plus particulièrement sur l'imagerie infrarouge pour les longueurs d'ondes comprises dans les bandes moyennes et longues. Cette thèse se porte sur deux applications industrielles radicalement différentes. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons une application de la vision artificielle pour la détection du moment de vêlage en milieux industriel pour des vaches Holstein. Plus précisément l'objectif de cette recherche est de déterminer le moment de vêlage en n'utilisant que des données comportementales de l'animal. À cette fin, nous avons acquis des données en continu sur différents animaux pendant plusieurs mois. Parmi les nombreux défis présentés par cette application l'un d'entre eux concerne l'acquisition des données. En effet, les caméras que nous avons utilisées sont basées sur des capteurs bolométriques, lesquels sont sensibles à un grand nombre de variables. Ces variables peuvent être classées en quatre catégories : intrinsèque, environnemental, radiométrique et géométrique. Un autre défit important de cette recherche concerne le traitement des données. Outre le fait que les données acquises utilisent une dynamique plus élevée que les images naturelles ce qui complique le traitement des données ; l'identification de schéma récurrent dans les images et la reconnaissance automatique de ces derniers grâce à l'apprentissage automatique représente aussi un défi majeur. Nous avons proposé une solution à ce problème. Dans le reste de cette thèse nous nous sommes penchés sur la problématique de la détection de défaut dans les matériaux, en utilisant la technique de la thermographie pulsée. La thermographie pulsée est une méthode très populaire grâce à sa simplicité, la possibilité d'être utilisée avec un grand nombre de matériaux, ainsi que son faible coût. Néanmoins, cette méthode est connue pour produire des données bruitées. La cause principale de cette réputation vient des diverses sources de distorsion auquel les cameras thermiques sont sensibles. Dans cette thèse, nous avons choisi d'explorer deux axes. Le premier concerne l'amélioration des méthodes de traitement de données existantes. Dans le second axe, nous proposons plusieurs méthodes pour améliorer la détection de défauts. Chaque méthode est comparée à plusieurs méthodes constituant l'état de l'art du domaine. / Abstract Computer vision is a field which consists in extracting or identifying one or more information from one or more images in order either to automate a task or to provide decision support. With the increase in the computing capacity of computers, the popularization and diversification of imaging means, both in industry, as well as in everyone's life, this field has undergone a rapid development in recent decades. Among the different imaging modalities for which it is possible to use artificial vision, this thesis focuses on infrared imaging. More particularly on infrared imagery for wavelengths included in the medium and long bands. This thesis focuses on two radically different industrial applications. In the first part of this thesis, we present an application of artificial vision for the detection of the calving moment in industrial environments for Holstein cows. More precisely, the objective of this research is to determine the time of calving using only physiological data from the animal. To this end, we continuously acquired data on different animals over several days. Among the many challenges presented by this application, one of them concerns data acquisition. Indeed, the cameras we used are based on bolometric sensors, which are sensitive to a large number of variables. These variables can be classified into four categories: intrinsic, environmental, radiometric and geometric. Another important challenge in this research concerns the processing of data. Besides the fact that the acquired data uses a higher dynamic range than the natural images which complicates the processing of the data; Identifying recurring patterns in images and automatically recognizing them through machine learning is a major challenge. We have proposed a solution to this problem. In the rest of this thesis we have focused on the problem of defect detection in materials, using the technique of pulsed thermography. Pulse thermography is a very popular method due to its simplicity, the possibility of being used with a large number of materials, as well as its low cost. However, this method is known to produce noisy data. The main cause of this reputation comes from the various sources of distortion to which thermal cameras are sensitive. In this thesis, we have chosen to explore two axes. The first concerns the improvement of existing data processing methods. In the second axis, we propose several methods to improve fault detection. Each method is compared to several methods constituting the state of the art in the field.

La performance des cuves d’électrolyse utilisées dans la production d’aluminium primaire par le procédé Hall-Héroult est fortement influencée par la qualité des anodes de carbone. Celles-ci sont de plus en plus variables en raison de la qualité décroissante des matières premières (coke et braie) et des changements de fournisseurs qui deviennent de plus en plus fréquents afin de réduire le coût d’achat et de rencontrer les spécifications des usines. En effet, les défauts des anodes, tels les fissures, les pores et les hétérogénéités, causés par cette variabilité, doivent être détectés le plus tôt possible afin d’éviter d’utiliser des anodes défectueuses dans les cuves et/ou d’apporter des ajustements au niveau du procédé de fabrication des anodes. Cependant, les fabricants d’anodes ne sont pas préparés pour réagir à cette situation afin de maintenir une qualité d'anode stable. Par conséquent, il devient prioritaire de développer des techniques permettant d’inspecter le volume complet de chaque anode individuelle afin d’améliorer le contrôle de la qualité des anodes et de compenser la variabilité provenant des matières premières. Un système d’inspection basé sur les techniques d’analyse modale et d’acousto-ultrasonique est proposé pour contrôler la qualité des anodes de manière rapide et non destructive. Les données massives (modes de vibration et signaux acoustiques) ont été analysées à l'aide de méthodes statistiques à variables latentes, telles que l'Analyse en Composantes Principales (ACP) et la Projection sur les Structures Latentes (PSL), afin de regrouper les anodes testées en fonction de leurs signatures vibratoires et acousto-ultrasoniques. Le système d'inspection a été premièrement investigué sur des tranches d'anodes industrielles et ensuite testé sur plusieurs anodes pleine grandeur produites sous différentes conditions à l’usine de Alcoa Deschambault au Québec (ADQ). La méthode proposée a permis de distinguer les anodes saines de celles contenant des défauts ainsi que d’identifier le type et la sévérité des défauts, et de les localiser. La méthode acousto-ultrasonique a été validée qualitativement par la tomographie à rayon-X, pour les analyses des tranches d’anodes. Pour les tests réalisés sur les blocs d’anode, la validation a été réalisée au moyen de photos recueillies après avoir coupé certaines anodes parmi celles testées. / The performance of the Hall-Héroult electrolysis reduction process used for the industrial aluminium smelting is strongly influenced by the quality of carbon anodes, particularly by the presence of defects in their internal structure, such as cracks, pores and heterogeneities. This is partly due to the decreasing quality and increasing variability of the raw materials available on the market as well as the frequent suppliers changes made in order to meet the smelter’s specifications and to reduce purchasing costs. However, the anode producers are not prepared to cope with these variations and in order to maintain consistent anode quality. Consequently, it becomes a priority to develop alternative methods for inspecting each anode block to improve quality control and maintain consistent anode quality in spite of the variability of incoming raw materials.A rapid and non-destructive inspection system for anode quality control is proposed based on modal analysis and acousto-ultrasonic techniques. The large set of vibration and acousto-ultrasonic data collected from baked anode materials was analyzed using multivariate latent variable methods, such as Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS), in order to cluster the tested anodes based on vibration and their acousto-ultrasonic signatures. The inspection system was investigated first using slices collected from industrial anodes and then on several full size anodes produced under different conditions at the Alcoa Deschambault in Québec (ADQ). It is shown that the proposed method allows discriminating defect-free anodes from those containing various types of defects. In addition, the acousto-ultrasonic features obtained in different frequency ranges were found to be sensitive to the defects severities and were able to locate them in anode blocks. The acousto-ultrasonic method was validated qualitatively using X-ray computed tomography, when studying the anode slices. The results obtained on the full size anode blocks were validated by means of images collected after cutting some tested anodes.