Ce mémoire porte sur l’étude de nouvelles méthodes quantitatives d’analyse d’images rayons x en test non destructif. Ces méthodes permettent d’obtenir plus d’information à partir d’images radiographiques numériques et devraient faciliter l’automatisation de l’inspection industrielle de pièces. Le travail se sépare en trois parties. Premièrement, le contexte de radiographie industrielle qui a mené à ce travail de recherche sera détaillé. Ensuite, il sera question d’un article publié dans le cadre de la conférence de recherche de l’ASNT en avril 2019 [5]. Cet article propose une nouvelle méthode quantitative d’analyse radiographique pour le craquement par corrosion sous contrainte des pipelines. Il est parfait pour introduire le reste de ce mémoire puisque le travail fait dans le cadre de cet article a directement contribué au reste de la recherche. Il sera ensuite question du travail effectué pour obtenir des images rayons x de défauts internes de pièces d’inspection industrielle. Nous parlerons des nouvelles méthodes ayant été appliquées, telles que la simulation, le recalage itératif d’une image simulée et l’optimisation de la courbe d’atténuation globale de la pièce. Pour terminer, nous montrerons le résultat de ce projet sous la forme d’images de différences entre les images simulées et les images réelles.
Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/66898 |
Date | 02 February 2024 |
Creators | Bélanger, Yohan |
Contributors | Maldague, Xavier |
Source Sets | Université Laval |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
Format | 1 ressource en ligne (xii, 47 pages), application/pdf |
Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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