Le contrôle de soudures laser par radiographie X

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1 Le contrôle de soudures laser par radiographie X
31/01/2008 Mathieu CAUJOLLE, Gilson LIMA, Sébastien GIVORD, Stéphane JAEHN

2 Sommaire 1-Introduction 2-Prétraitement 3-Imagerie par Rayons X
4-Mise à Plat de l’Image 5-Recadrage non-linéaire 6-Filtrage 7-Transformée de Hough 8-Résultats 9-Conclusions 10 -Références

3 1-Introduction Objectif:
Positionner et mesurer les défauts présents dans le volume et causés par la soudure. Contexte: Les images ont été acquises avec un capteur linéaire sensible aux rayons X. Les défauts sont toujours circulaires (bulles de gaz).

4 Chaîne du traitement proposé
Extraction de la zone de travail Image initiale Soustraction des 2 images Image de référence Mise à plat de l’image Recadrage non linéaire Filtrage médian Filtrage de Sobel Seuillage Transformée de Hough Circulaire

5 2-Prétraitement But : Obtention d’une image binaire en vue de l’application de l’algorithme de la transformée de Hough Circulaire Identification et mesure des défauts présents Le prétraitement envisagé devra permettre d’effectuer au final un seuillage de l’image efficace et robuste pour ne perdre ni défauts, ni générer des artefacts entièrement automatique

6 Image de référence (sans défaut)
Crayon Combustible Soudure

7 Image à traiter (avec défaut)

8 Différence des 2 images

9 Zone de travail + recadrage

10 3-Imagerie de Rayons X Loi d’absorption : Avec: Io R Cylindre d/2 y x
Plan d’observation I1

11 Absorption des rayons X par le cylindre

12 Absorption des rayons X par le cylindre

13 Absorption des rayons X par le cylindre

14 I0 y et sont les indices d’absorption du milieu traversé

15 Absorption des rayons X de l’ensemble

16 Absorption des rayons X de l’ensemble
Saut de niveau de gris Saut de niveau de gris

17 Histogramme des profils horizontaux

18 4-Mise à Plat de l’Image Afin d’enlever l’effet de bouger dans l’image, on lui a appliqué une technique de mise à plat par région.

19 Histogramme des profils horizontaux

20 Mise à plat Deux étapes :
retirer le gradient sur chacune des zones de l’image Pour chaque zone j de l ’image :

21 Mise à plat retirer le gradient sur chacune des zones de l’image
Deux étapes : retirer le gradient sur chacune des zones de l’image mettre le niveau de gris moyen de chacune de ces zones au niveau de l’ensemble de l’image Pour chaque zone j de l ’image :

22 Histogramme des profils horizontaux

23 Traitement du cylindre central
Avant traitement

24 Traitement du cylindre central

25 Image avant mise à plat du cylindre

26 Image après traitement du cylindre

27 Image après mise à plat

28 5-Recadrage non-linéaire
1 I1(x,y) frecadre(I1(x,y)) Seuil du recadrage hauteur

29 Histogramme après mise à plat
Moyenne de l’image Seuil du recadrage

30 Histogramme après recadrage non linéaire

31 Image après recadrage non linéaire

32 6-Filtrage Le bruit impulsif, aussi appelé bruit poivre et sel, est une dégradation de l'image où certains pixels deviennent aléatoirement soit blancs, soit noirs. Contrairement au lissage linéaire, le filtre médian est bien adapté au filtrage du bruit impulsif. Il s'appliquera aussi pour éliminer des griffes dans nos images.

33 Image après filtrages médian

34 Filtrage de Sobel L'opérateur de Sobel calcule le gradient de l'intensité de chaque pixel. Celui-ci indique la direction de la plus forte variation du clair au sombre, ainsi que le taux de changement dans cette direction.

35 Image après filtrage de Sobel

36 Seuillage 1 I1(x,y) fseuil(I1(x,y)) Seuil

37 Image après seuillage

38 7-Transformée de Hough Une technique "optimale" pour détecter les droites dans les images très bruitées. Cette transformée ne dépend pas de la continuité des droites. Cependant, elle fournit des droites, pas des segments. Une équation de droite s'exprime comme :

39 Pour chaque point (x,y) de l'image, il y a un ensemble de valeurs possibles pour les paramètres
La Transformée de Hough utilise un tableau de "cellules" dans lequel on peut accumuler l’évidence pour les droites de contraste.

40 Si des points de contraste de l'image sont alignés, les droites correspondantes de l'espace de Hough passent toutes par un même point (a, c). Un "pic" en h(a, c) indique les valeurs a et c d'une droite de contraste.

41 Transformée de Hough Circulaire
Une équation de cercle s'écrit: On considère l'espace de Hough h(a, b, r). Chaque point (x, y) de l'image correspond à un cône de l'espace (a, b, r). Pour un rayon fixé, chaque point (x,y) correspond à un cercle de l'espace (a, b, r).

42 Idée de l'algorithme : Pour chaque rayon r>0, on trace les cercles de l'espace de Hough correspondant aux points de l'image. Lorsque tous les cercles se coupent en un même point, on a trouvé le bon rayon et les coordonnées (a, b) de ce point correspondent au centre du cercle.

43 8-Résultats (1)

44 8-Résultats (2)

45 8-Résultats (3)

46 9-Conclusions Le processus de prétraitement proposé nous a permis d’obtenir une binarisation de l’image très efficace. Par conséquence, on a pu appliquer la transformée de Hough Circulaire sans grands efforts et ainsi identifier et mesurer les défauts existants.

47 La méthode que nous avons élaborée est :
Robuste, puisqu’elle est entièrement automatique : les paramètres n’ont pas besoin d’être changés à chaque exécution, ils s’adaptent à l’image; Rapide, puisqu’elle n’exige que quelques secondes de calcul; Originale, puisqu’aucune méthode équivalente n’existe dans la littérature.

48 10-Références [1] http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform
[2] Jau Ruen Jen; Mon Chau Shie; Chen, C., "A Circular Hough Transform Hardware for Industrial Circle Detection Applications," Industrial Electronics and Applications, ST IEEE Conference on , vol., no., pp.1-6, May 2006. [3] R. C. Gonzales, R. E. Woods, “Digital Image Processing.” Prentice-Hall Inc. 2002 [4] F.Courteille A.Crouzil J.-D.Durou P.Gurdjos, “Setting flat of documents by shape fromshading”, Traitement du Signal, vol. 23:1:7-23, 2006 [5] Amin Sarafraz 2004 objectId=4985&objectType=file