Imagerie à courants de Foucault pour l'évaluation non-destructive de structures rivetées aéronautiques
Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire ont permis le développement d'imageurs à courants de Foucault (ICF) intégrés et innovateurs utilisant un procédé magnéto-optique pour la mesure directe haute résolution de champ magnétique. Les ICF sont destinés à l'évaluation non-destructive...
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École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan
2008
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[SPI:AUTO] Engineering Sciences/Automatic Analyse en composante principales Caractérisation de défauts Évaluation nondestructive Courants de Foucault Imagerie magnéto-optique Maximum de vraisemblance Séparation de sources Le Diraison, Yohan Imagerie à courants de Foucault pour l'évaluation non-destructive de structures rivetées aéronautiques |
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Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire ont permis le développement d'imageurs à courants de Foucault (ICF) intégrés et innovateurs utilisant un procédé magnéto-optique pour la mesure directe haute résolution de champ magnétique. Les ICF sont destinés à l'évaluation non-destructive des joints rivetés sur des structures aéronautiques et permettront la caractérisation avancée de ces structures. Les images fournies par l'ICF de laboratoire utilisé durant cette thèse et appliqué à l'inspection de rivets fissurés présentent des informations utiles pour la caractérisation des rivets. Ces images nécessitent des traitements par des algorithmes d'amélioration de la visualisation des fissures afin de mener à bien ces caractérisations. Ces algorithmes basés sur des analyses en composantes principales (ACP) ont été développés et leurs performances quantifiées. A partir de ces données traitées, des processus de caractérisation de rivets, c'est à dire la détection de fissures et leur classification en termes de longueur et profondeur, ont été proposés. Ces traitements donnent de bons résultats et permettent de localiser assez précisément des fissures enfouies dans les plaques de métal rivetées. Cette étude est particulièrement encourageante car elle permettra par la suite d'appliquer des algorithmes d'inversion afin de reconstruire les défauts détectés. |
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