Développement de stratégies de reconstruction à grandissement variable pour la tomographie X robotisée
Le Département Instrumentation Numérique regroupe des compétences très variées à travers plusieurs plateformes expérimentales et logicielles. Dans le Service Monitoring, Contrôle et Diagnostic, une des thématiques de recherche est l’inspection par méthodes RX. Dans ce cadre, une cellule d’inspection robotisée est en service depuis plusieurs années et sert comme plateforme d’expérimentation pour des développements algorithmiques et sur le plan de l’instrumentation. Un enjeu important des configurations de scan robotisées est la possibilité d’inspecter des pièces de grandes dimensions. Pour la plupart des cas d’application, des zones d’intérêt sont définies, pour lesquelles une résolution spatiale plus élevée est souhaitée. Dans ce contexte, un programme comportant plusieurs axes de développement est proposé avec l’objectif principal de faciliter la mise en œuvre et l’utilisation pour des cas d’application industriels.
Un premier volet du travail consistera à développer des algorithmes de reconstruction tomographique pour une stratégie à grandissement variable, via une approche analytique comme proposé par Dennerlein [1] et ensuite d’adapter des algorithmes itératifs de type SART.
Un deuxième volet concernera l’adaptation des algorithmes pour permettre une représentation multi-échelle des volumes reconstruits, par des décompositions de type de type octree ou ondelettes. Une approche de corrélation entre les données expérimentales et le modèle de la pièce inspectée permettra une meilleure adaptation pour améliorer la méthodologie de tomographie VOI (volume d’intérêt).
Un troisième volet visera la phase de validation expérimentale et aussi le développement d’un système de vérification du positionnement des éléments de la scène à l’aide de capteurs de distance. Une mesure simultanée de la distance source – surface de la pièce avec la prise d’image radiographique permettra de corriger les erreurs de positionnement pour chaque acquisition et de les intégrer à terme directement dans le processus de reconstruction.
Contrôle de manipulateur mobile à haute mobilité en contexte dynamique
Le développement de manipulateur mobile capable de capacités d’adaptation est porteur d’avancées importantes pour le développement de nouveaux moyens de production, que ce soit dans des applications industrielles ou agricoles. En effet de telles technologies permettent de réaliser des tâches répétitives avec précision et sans contraintes liées à la limitation de l’espace de travail. Néanmoins, l’efficience de tels robots est soumise à leur adaptation à la variabilité du contexte d’évolution et de la tâche à réaliser. Aussi, cette thèse propose de concevoir des mécanismes d’adaptation des comportements sensori-moteurs pour ce type de robots, afin de garantir une bonne adéquation de leurs actions en fonction de la situation. Elle envisage d’étendre les capacités de reconfiguration des approches de perception et de commande par l’apport de l’Intelligence Artificielle, ici comprise au sens de l’apprentissage profond. Il s’agira de développer de nouvelles architectures décisionnelles capables d’optimiser les comportements robotiques pour la manipulation mobile dans des contextes évolutifs (notamment intérieur-extérieur) et la réalisation de plusieurs travaux de précision.
Magnétorésistances géantes pour la caractérisation locale de l’état magnétique de surface: vers des applications du type Contrôle Non-Destructif (CND)
Thèse Cifre dans le domaine du contrôle non destructif par utilisation de capteurs magnétiques en collaboration entre 3 partenaires :
-le Laboratoire de Nanomagnétisme et Oxyde (LNO) du CEA Paris-Saclay
-le Laboratoire de Génie Electrique et Ferroélectricité (LGEF) de l’INSA Lyon
-l’entreprise CmPhy
La grande majorité des aciers de structure et de construction utilisés par l’industrie du transport, de l’énergie et du bâtiment sont ferromagnétiques. Ces aciers possèdent la propriété de s’aimanter sous l’effet d’un champ externe et de conserver un état magnétique lors de sa disparition.
Les propriétés mécaniques et la microstructure sont des marqueurs forts qui permettent d’anticiper l’état de dégradation de ces pièces en acier. Ces informations qui sont fondamentales en production comme en maintenance peuvent être lues de façon indirecte et non-destructive à travers l’observation du comportement magnétique.
Dans cette thèse, nous proposons de développer des capteurs magnétiques de type magnétorésistance géante (GMR) pour remonter à l’état magnétique de surface et indirectement aux contraintes résiduelles, à la microstructure et au niveau de dégradation.
L’utilisation de l’effet de magnétorésistance géante (GMR), basé sur l’électronique de spin permet de développer des capteurs magnétiques innovants, extrêmement sensibles, détectant des champs magnétiques de l’ordre du nT/vHz. Leur taille peut être submicronique ce qui les rends complètements adaptés à la caractérisation de surface. Leur sensibilité est telle que l’effet du champ magnétique terrestre est suffisant pour induire une réponse magnétique mesurable. Ceci permet d’envisager un CND magnétique allégé ne nécessitant pas d’inducteur pour la génération du champ.
Les deux applications principales associées à cette thèse seront:
• Détection de défauts surfaciques ou sous surfaciques (de l’ordre du mm).
• Détecter des variations micro structurelles locales, des contraintes surfaciques ou des déformations plastiques.
Plusieurs aspects pourront être traités pendant la thèse. Une partie intégration dont le but est d’aller jusqu’à la mise au point d’un démonstrateur (un intérêt pour ce démonstrateur a déjà été signifié par de grands groupes industriels tel que Framatome, EDF, DGA, SAFRAN, etc.). Des mesures sur des échantillons tests et en conditions réelles seront en amont réalisées pour valider la technique. En parallèle, un outil de modélisation pour l’analyse des signaux sera développé afin de comprendre et interpréter les résultats.
La Financement CIFRE proposé repose sur la collaboration de 2 laboratoires académiques (le Laboratoire de Nanomagnétisme et Oxyde (LNO) du CEA Paris-Saclay, spécialiste des capteurs magnétiques et le Laboratoire de Génie Electrique et Ferroélectricité (LGEF) de l’INSA Lyon, spécialiste des matériaux magnétiques et de leur applications) et une entreprise CmPhy, qui conçoit et fabrique des équipements d'analyses et de contrôles CND ainsi que des bancs de caractérisation magnétiques.
Imagerie ultrasonore 3D par adressage orthogonal du réseau de sonde matricielle pour le CND par ultrasons
Le travail de thèse s’inscrit dans le cadre des activités du Département Instrumentation Numérique (DIN) dans le domaine du Contrôle Non-Destructif (CND), et vise à concevoir une nouvelle méthode d’imagerie ultrasonore 3D rapide à l’aide de sondes multi-éléments matricielles. L’ambition sera de produire des images échographiques en trois dimensions du volume interne d’une structure pouvant contenir des défauts (ex. : fissures), de la manière la plus réaliste possible et avec des performances accrues en terme de rapidité de l’acquisition et de formation de l’image. La méthode proposée s’appuiera sur une approche développée en imagerie médicale basée sur l’adressage du réseau de sonde matricielle par lignes et colonnes, ou Row and Column Addressing (RCA). Un premier volet de la thèse consistera à développer de nouvelles stratégies d’acquisition des données pour des sondes matricielles et d’algorithmes de formation de l’image associés afin de traiter des configurations d’inspection usuelles en CND. Dans un deuxième volet, les méthodes développées seront validées sur les données simulées et évaluées sur des données expérimentales acquises avec une sonde matricielle conventionnelle de 16x16 éléments fonctionnant en mode RCA. Enfin, à l’issue de thèse, une preuve de concept temps-réel sera démontrée en implémentant les nouvelles méthodes d’imagerie 3D dans un système d’acquisition de laboratoire.