Description des données d’entrée
Détection automatique de défauts en tomographie par intelligence artificielle

Comme la radiographie, la tomographie est basée sur l’atténuation différentielle des rayons X en fonction de la densité de matière et sa composition chimique, mais elle exploite un grand nombre de vues réalisées suivant différents angles par rotation de l’objet observé. Les différentes vues permettent de déterminer l’atténuation de chaque élément de volume appelé « voxel » et ainsi de reconstituer l’objet en trois dimensions. Par rapport à la radiographie, qui produit des images du volume projeté sur le plan du détecteur, la tomographie permet d’examiner la matière par tranches ou coupes fictives. Cela évite d’être gêné par les nombreuses variations d’épaisseurs ou par les projections de parois qui sont caractéristiques de la radiographie, et ainsi la reconnaissance de la nature des discontinuités (ou défauts) présentes est grandement facilitée. La tomographie est ainsi un outil de choix lors de la mise au point de pièces ou en expertise. Grâce à l’accélération des moyens de calcul, la tomographie commence à être utilisée en contrôle de production.

La question de l’interprétation des données devient alors une problématique cruciale. En effet, pour examiner la totalité du volume, il faut faire défiler à l’écran les coupes virtuelles 2D ou utiliser un algorithme permettant une représentation en 3D du volume de l’objet, et interpréter l’ensemble du volume est très lourd à réaliser manuellement. Sur une ligne de production, il est nécessaire de disposer d’un traitement automatique des données afin de détecter les discontinuités (manque de matière ou inclusions). Une telle tâche peut être réalisée avec des traitements de filtrage de bruit et seuillage adaptatif, mais les performances atteintes résultent d’un compromis entre détection des petits défauts, et détection de fausses alarmes, dues en particulier au fait que la tomographie est sujette à des artefacts de reconstruction. L’avènement des réseaux de neurones convolutifs, et le succès obtenu sur des images naturelles par des réseaux profonds, permettent de penser que les performances doivent être bonnes dans une situation de contrôle non destructif telle que la tomographie.

Cet article propose de montrer l’utilité des méthodes de détection automatique de défauts dans des images de tomographie industrielle en utilisant des réseaux de neurones convolutifs. Le domaine d’application visé est la fonderie d’aluminium, mais d’autres domaines sont possibles, sous réserve de définir une base de données adéquate.