présentation - CARCREFF Ewen

Déconvolution pour le contrôle des matériaux par ultrasons
Ewen Carcreff
Sébastien Bourguignon (IRCCyN/Éc. Cent. de Nantes), Jérôme Idier (IRCCyN/CNRS), Laurent Simon (LAUM/Univ. du Maine)
L A DÉCONVOLUTION POUR LE CND
• Principe
M ODÉLISATION ET ALGORITHMES
:
• Modèle
Pièce
y
Impulsion
électrique
x
G
Transducteur
=
Propagation
acoustique
Signal reçu
×
Matrice
Données
Déconvolution
• Intérêt
linéaire : y = G x
Vecteur à identifier
– Le vecteur x est nul sauf aux positions des discontinuités
– La matrice G peut prendre en compte :
1. la réponse du transducteur
pic = discontinuité (surfaces,
arêtes, défauts, etc.)
de la déconvolution :
– amélioration de la résolution et débruitage
2. les phénomènes propagatifs (atténuation fréquentielle, dispersion de la vitesse)
grâce à des profils fréquentiels [3,4]
– séparation d’échos recouvrants
3. la diffraction (source, réflecteurs)
– compatible avec différents types de transducteur (mono-palpeur, phased-array)
– Ce modèle linéaire permet l’utilisation de méthodes avancées de déconvolution impulsionnelle, utilisant une contrainte de parcimonie [1,2]
– insertion dans des processus d’imagerie (B-scan, SAFT, FMC)
• Déconvolution
A PPLICATION : C ALCUL D ’ ÉPAISSEUR
2
J(x) = y − Gx
+µ x
Minimisation d’un critère pénalisé [1] :
où
0
x
0
= Card {xi = 0}
=⇒ Développement d’algorithmes d’optimisation rapides [2]
Mesures réalisées en immersion et en pulse-echo
avec une incidence normale
transducteur
eau
• Plaque
impulsionnelle
e
fine d’aluminium (@ 2.25 MHz) :
A PPLICATION : D ÉTECTION DE DÉFAUT
• Plaque
de Plexiglas contenant un FBH (@ 2.25 MHz) :
Données
Plaque d’épaisseur 23.9 mm
Flat Bottom Hole (FBH) ∅ 10 mm, prof. 0.7 mm
1
échos de surface et de
fond mélangés
0.5
0
−0.5
Données
−1
6
8
10
12
14
écho de
surface
0.5
t [µs]
Déconvolution
0
1
surface
échos du FBH et
de fond mélangés
−0.5
0.5
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
t [µs]
0
Déconvolution
rebonds du fond
1
−0.5
6
8
10
12
14
0.8
t [µs]
surface
0.6
- Plaque fine (∼2 mm)
fort recouvrement des échos
- 4 pics régulièrement espacés
temps de parcours moyen ∆t = 0.61 µs
- Vitesse dans l’aluminium c = 6500 m/s
épaisseur e = c∆t /2 = 1.98 mm
0.4
0.2
FBH
0
−0.2
0
• Plaque
2
4
6
8
de polycarbonate (@ 5 MHz) :
10
12
14
16
18
20
t [µs]
- Échos de fond et du FBH mélangés
problème de détection
- Détection du défaut grâce à la déconvolution impulsionnelle
- Modèle d’atténuation linéaire avec un coefficient 11 Np/MHz/m
- Vitesse dans le Plexiglas c = 2805 m/s
FBH : 22.99 mm, fond : 23.77 mm
Données
0.2
écho de
surface
0.1
fond
0
écho de
fond
−0.1
• Plaque
d’aluminium 40 mm contenant 4 FBH (@ 5 MHz) :
FBH ∅ 10 mm, profondeurs 10, 4, 2 et 1 mm
c = 6500 m/s
−0.2
0
2
4
6
8
10
t [µs]
Déconvolution
0.02
0.015
Bscan brut
surface
0.01
0
0.005
10
z [mm]
0
−0.005
fond
−0.01
0
2
4
6
8
10
20
30
FBH1
FBH2
FBH3
FBH4
40
t [µs]
50
- Plaque épaisse (∼10.2 mm) mais atténuation très importante
- Modèle d’atténuation linéaire avec un coefficient 54 Np/MHz/m
- Temps entre les deux pics ∆t = 8.60 µs
- Vitesse dans le polycarbonate c = 2372 m/s
e = c∆t /2 = 10.23 mm
50
100
150
200
250
200
250
x [mm]
Bscan deconvolué
0
P UBLICATIONS
[1] C. Soussen, J. Idier, E. Carcreff, L. Simon et C. Potel. Ultrasonic non destructive testing based
on sparse deconvolution. Journal of Physics: Conference Series, vol. 353, 2012.
z [mm]
10
20
30
40
50
50
[2] E. Carcreff, S. Bourguignon, J. Idier et L. Simon. Resolution enhancement of ultrasonic signals
by up-sampled sparse deconvolution. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and
Signal Processing, Vancouver, Canada, Mai 2013.
[3] E. Carcreff, S. Bourguignon, J. Idier, L. Simon et Aroune Duclos. Including frequencydependent attenuation for the deconvolution of ultrasonic signals. 19th International Congress on
Acoustics, Montréal, Canada, Juin 2013.
[4] E. Carcreff, S. Bourguignon, J. Idier et L. Simon. A linear model approach for ultrasonic inverse problems with attenuation and dispersion. A paraître dans IEEE Transactions on Ultrasonics,
Ferroelectrics and Frequency Control, 2014.
100
150
x [mm]
R EMERCIEMENTS
Cette thèse est financée par la Région Pays de la Loire
dans le cadre du programme Évaluation et Contrôle Non
Destructifs en Pays de la Loire (ECND-PdL). Nous remercions également l’Université du Maine.

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