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[...]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

Made available in DSpace on 2015-02-24T19:48:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 WashingtonLET_TESE.pdf: 9876489 bytes, checksum: b0b53c16cdf88ab9e63cb1b22c08ab0f (MD5) Previous issue date: 2013-06-17 / The monitoring of Earth dam makes use of visual inspection and instrumentation to identify and characterize the deterioration that compromises the security of earth dams and associated structures. The visual inspection is subjective and can lead to misinterpretation or omission of important information and, some problems are detected too late. The instrumentation are efficient but certain technical or operational issues can cause restrictions. Thereby, visual inspections and instrumentation can lead to a lack of information. Geophysics offers consolidated, low-cost methods that are non-invasive, non-destructive and low cost. They have a strong potential and can be used assisting instrumentation. In the case that a visual inspection and strumentation does not provide all the necessary information, geophysical methods would provide more complete and relevant information. In order to test these theories, geophysical acquisitions were performed using Georadar (GPR), Electric resistivity, Seismic refraction, and Refraction Microtremor (ReMi) on the dike of the dam in Sant Lloren? de Montgai, located in the province of Lleida, 145 km from Barcelona, Catalonia. The results confirmed that the geophysical methods used each responded satisfactorily to the conditions of the earth dike, the anomalies present and the geological features found, such as alluvium and carbonate and evaporite rocks. It has also been confirmed that these methods, when used in an integrated manner, are able to reduce the ambiguities in individual interpretations. They facilitate improved imaging of the interior dikes and of major geological features, thus inspecting the massif and its foundation. Consequently, the results obtained in this study demonstrated that these geophysical methods are sufficiently effective for inspecting earth dams and they are an important tool in the instrumentation and visual inspection of the security of the dams / O monitoramento do comportamento de barragens de terra faz uso da inspe??o visual e da instrumenta??o para identificar e caracterizar danos no barramento ou estruturas auxiliares. A primeira ? subjetiva possibilitando erros de interpreta??o ou omiss?o, mesmo assim, alguns problemas s? podem ser detectados tardiamente. A instrumenta??o tem se mostrado satisfat?ria, mas pode apresentar restri??es por quest?es t?cnicas ou operacionais. Assim, pode existir defici?ncia nas informa??es produzidas pela inspe??o visual e pela instrumenta??o. A Geof?sica disp?e de m?todos consolidados, n?o invasivos, n?o destrutivos, e de baixo custo, com forte potencial para atuar auxiliando a instrumenta??o convencional, podendo, no caso de inexist?ncia ou falha geral desta, fornecer informa??es mais completas e relevantes que a inspe??o visual. Para fundamentar essas afirma??es, foram realizadas aquisi??es geof?sicas de Resistividade El?trica, Georadar (GPR), S?smica de refra??o, e Refraction Microtremor (ReMi) no dique da barragem de Sant Lloren? de Montgai, localizada na prov?ncia de Lleida, a 145 Km de Barcelona Catalunha. Os resultados obtidos confirmaram que os m?todos geof?sicos utilizados respondem individualmente de forma satisfat?ria ?s condi??es construtivas do dique de terra, ?s anomalias presentes, e ? geologia encontrada (aluvi?o, rochas carbon?ticas e evapor?ticas). Pode se afirmar ainda que esses m?todos, quando utilizados de forma integrada, s?o capazes de diminuir as ambiguidades nas interpreta??es individuais e permitem o imageamento satisfat?rio do interior do dique e das principais fei??es geol?gicas e dessa forma inspecionar o maci?o e sua funda??o. Dessa forma, os resultados apresentados por essa pesquisa demonstram que os m?todos geof?sicos constituem uma importante ferramenta que pode ser utilizada na verifica??o das condi??es do maci?o de uma barragem de terra