Depuis l'émergence des techniques d'imagerie, IRM, tomographie, il est maintenant possible d'observer directement l'organisation géométrique de systèmes tels l'os, le ciment, le papier, le verre, les roches. Comme les propriétés physiques et mécaniques dépendent de l'organisation géométrique, il existe un intérêt scientifique et industriel de comprendre et de définir cette relation de dépendance à l'aide de ces techniques d'imagerie. S'inscrivant dans ce contexte, le but de cette thèse est de développer un ensemble d'outils numériques pour l'analyse d'image de la géométrie d'un matériau, puis d'appliquer ces outils dans l'étude de l'évolution de la porosité de la pâte de ciment. En première partie, nous présentons les deux techniques d'imageries sélectionnées, la microscopie électronique à balayage et la tomographie par synchrotron, pour l'analyse de la pâte de ciment et le protocole expérimental pour la préparation des échantillons. En deuxième partie, nous proposons une méthodologie générique, efficace et simple de segmentation. La segmentation est la transformation de l'image en niveaux de gris en une image labellisée où chaque label représente une phase du matériau. L'implémentation de l'ensemble des algorithmes optimisés associés à cette méthodologie est rendue possible grâce à la conceptualisation théorique de la croissance de régions. En dernière partie, nous quantifions statistiquement la morphologie et la topologie de la géométrie du matériau. Puis, nous décomposons une phase en éléments élémentaires suivant deux conventions: l'une morphologique, l'autre topologique. Enfin, nous utilisons l'information stéréologique estimée sur une coupe 2D pour reconstruire un modèle 3D à l'aide de l'algorithme optimisé du recuit simulé. Une validation de la reconstruction 3D est effectuée par un suivi des propriétés de transport diffusif.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00516939 |
| Date | 19 February 2009 |
| Creators | Tariel, Vincent |
| Publisher | Ecole Polytechnique X |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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