La tomographie par rayons X ou CT pour "Computed Tomography" est un outil puissant pour caractériser et localiser les défauts internes et pour vérifier la conformité géométrique d’un objet. Contrairement au cas des applications médicales, l’objet inspecté en Contrôle Non Destructif (CND) peut être très grand et composé de matériaux de haute atténuation, auquel cas l’utilisation d’une trajectoire circulaire pour l’inspection est impossible à cause de contraintes dans l’espace. Pour cette raison, l’utilisation de bras robotisés est l’une des nouvelles tendances reconnues dans la CT, car elle autorise plus de flexibilité dans la trajectoire d’acquisition et permet donc la reconstruction 3D de régions difficilement accessibles dont la reconstruction ne pourrait pas être assurée par des systèmes de tomographie industriels classiques. Une cellule de tomographie X robotisée a été installée au CEA. La plateforme se compose de deux bras robotiques pour positionner et déplacer la source et le détecteur en vis-à-vis. Parmi les nouveaux défis posés par la tomographie robotisée, nous nous concentrons ici plus particulièrement sur la limitation de l’ouverture angulaire imposée par la configuration en raison des contraintes importantes sur le mouvement mécanique de la plateforme. Le deuxième défi majeur est la troncation des projections qui se produit lorsque l’objet est trop grand par rapport au détecteur. L’objectif principal de ce travail consiste à adapter et à optimiser des méthodes de reconstruction CT pour des trajectoires non standard. Nous étudions à la fois des algorithmes de reconstruction analytiques et itératifs. Avant d’effectuer des inspections robotiques réelles, nous comptons sur des simulations numériques pour évaluer les performances des algorithmes de reconstruction sur des configurations d’acquisition de données. Pour ce faire, nous utilisons CIVA, qui est un outil de simulation pour le CND développé au CEA et qui est capable de simuler des données de projections réalistes correspondant à des configurations d’acquisition définies par l’utilisateur. / X-ray computed tomography (CT) is a powerful tool to characterize or localize inner flaws and to verify the geometric conformity of an object. In contrast to medical applications, the scanned object in non-destructive testing (NDT) might be very large and composed of high-attenuation materials and consequently the use of a standard circular trajectory for data acquisition would be impossible due to constraints in space. For this reason, the use of robotic arms is one of the acknowledged new trends in NDT since it allows more flexibility in acquisition trajectories and therefore could be used for 3D reconstruction of hardly accessible regions that might be a major limitation of classical CT systems. A robotic X-ray inspection platform has been installed at CEA LIST. The considered system integrates two robots that move the X-ray generator and detector. Among the new challenges brought by robotic CT, we focus in this thesis more particularly on the limited access viewpoint imposed by the setup where important constraints control the mechanical motion of the platform. The second major challenge is the truncation of projections that occur when only a field-of-view (FOV) of the object is viewed by the detector. Before performing real robotic inspections, we highly rely on CT simulations to evaluate the capability of the reconstruction algorithm corresponding to a defined scanning trajectory and data acquisition configuration. For this purpose, we use CIVA which is an advanced NDT simulation platform developed at CEA and that can provide a realistic model for radiographic acquisitions and is capable of simulating the projection data corresponding to a specific CT scene defined by the user. Thus, the main objective of this thesis is to develop analytical and iterative reconstruction algorithms adapted to nonstandard trajectories and to integrate these algorithms in CIVA software as plugins of reconstruction.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LYSEI113 |
| Date | 10 November 2016 |
| Creators | Banjak, Hussein |
| Contributors | Lyon, Kaftandjian, Valérie |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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