Brevet FR2752938A1 — publié le 19980306

1i 2752938 PROCEDE DE DETECTION AUTOMATIQUE DE DEFAUTS DANS DES PIECES MECANIQUES A GEOMETRIE COMPLEXE L'invention concerne un procédé de détection automatique de défauts dans des pièces mécaniques à géométrie complexe inspectées à partir d'images radioscopiques. Elle s'applique en particulier, dans le domaine de l'aéronautique, à l'expertise automatique des aubes de fonderie contrôlées par radioscopie. Le contrôle non destructif par radioscopie est limité jusqu'à maintenant à des radioscopies de pièces présentant une géométrie simple. Pour ce type de pièces, les radioscopies comportent des zones expertisables d'apparence homogène dans lesquelles la variation des niveaux de gris sont de type basse fréquence et dans lesquelles les défauts éventuels sont recherchés. Ces défauts sont recherchés après utilisation des opérations de traitement d'image telles que des transformations morphologiques et des filtrages linéaires. Ces opérations de traitement d'image sont définies à partir d'éléments structurants standards de taille et de forme prédéterminée et supposent que les zones expertisables de l'image sont des ensembles infinis, tous les points de l'image ayant le même nombre de points voisins (cette condition n'est en réalité par vérifiée aux limites des zones expertisables). Dans le cas des pièces à géométrie complexe pour lesquelles l'image radioscopique présente une texture comportant des zones faiblement contrastées exemptes d'information utile constituant des zones non expertisables, ces zones non expertisables se superposant aux zones expertisables de l'image, l'application des opérations classiques de traitement d'image donne des résultats erronés dus à l'effet de ces zones exemptes d'information utile. Les zones faiblement contrastées ou saturées constituent en effet des discontinuités dans les zones expertisables qui ne peuvent plus être considérées comme des ensembles infinis. 2 2752938 Le but de l'invention est de déterminer un procédé de détection automatique de défauts qui s'applique à des pièces à géométrie complexe dont les radioscopies comportent des zones expertisables présentant un gradient de niveaux de gris et dans lesquelles se superposent des zones saturées dans des niveaux de gris très clairs ou très sombres ne comportant pas d'information utile. Pour cela,l'invention consiste à appliquer aux radioscopies de pièces complexes, des nouvelles opérations de traitement d'image dont le résultat dépend uniquement des points de l'image situés dans des zones expertisables de la radioscopie. Ces nouvelles opérations consistent à segmenter l'image radioscopique en deux classes de zones de manière à obtenir une image binaire, appelée masque, dans laquelle les zones expertisables et les zones non expertisables prennent respectivement les valeurs 1 et O, puis à appliquer à l'image radioscopique des transformations morphologiques conditionnelles élaborées à partir d'un élément structurant conditionnel. L'élément structurant conditionnel est obtenu par intersection entre un élément structurant classique et le masque. Selon l'invention, le procédé de détection automatique de défauts dans des pièces mécaniques à géométrie complexe à partir d'images radioscopiques présentant des zones exemptes d'information utile à l'intérieur de zones dites expertisables, est caractérisé en ce qu'il consiste: - à réaliser au moins une image radioscopique de la pièce à contrôler, - à segmenter l'image radioscopique en deux classes de zones appelées respectivement zones expertisables et zones non expertisables, - à élaborer une image biphasée dans laquelle les valeurs de niveaux de gris représentent les zones expertisables et les zones non expertisables de l'image radioscopique; - à élaborer des transformations morphologiques conditionnelles insensibles à l'effet des zones non expertisables et à 3 2752938 appliquer ces transformations morphologiques conditionnelles à l'image biphasée de façon à mettre en évidence des éventuels défauts dans les zones expertisables de l'image. D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront clairement dans la suite de la description donnée à titre d'exemple non limitatif, et faite en regard des figures annexées qui représentent: - la figure 1, un exemple de radioscopie d'une aube de fonderie creuse; - la figure 2, un schéma synoptique des principales étapes du procédé de détection de défauts dans une radioscopie de pièce mécanique complexe, selon l'invention; La figure 1 représente un exemple de radioscopie d'une aube creuse. L'aube creuse comporte des structures internes, tels que des perturbateurs et des parois, qui se superposent à la zone expertisable à contrôler et donnent dans l'image des régions faiblement contrastées et exemptes d'information utile. Ces régions apparaissent en noir sur l'image radioscopique de l'aube creuse représentée sur la figure 1 et constituent des zones non expertisables. Par ailleurs l'aube creuse n'ayant pas une épaisseur uniforme, la radioscopie présente un gradient de niveaux de gris dans la zone expertisable. La figure 2 représente un schéma synoptique des principales étapes du procédé de détection de défauts dans une radioscopie de pièce mécanique complexe, selon l'invention. Dans une première étape 10, la radioscopie de la pièce est segmentée en deux classes de zones, ces deux classes correspondant respectivement aux zones expertisables homogènes et aux zones non expertisables. Le résultat de la segmentation est exprimé sous la forme d'une image binaire, appelée masque 4 2752938 M, dans laquelle les deux classes de zones sont représentées par des valeurs binaires respectivement égales à O et à 1. Par exemple, la valeur 1 est attribuée aux points de l'image qui appartiennent à une zone expertisable, la valeur O est attribuée aux points de l'image correspondant aux zones non expertisables. La segmentation de l'image radioscopique est effectuée en plusieurs sous étapes successives. La première sous étape 11 consiste à effectuer un seuillage approximatif de l'image radioscopique de manière à sélectionner les points de l'image appartenant sans ambiguïté aux régions exemptes d'information utile et à affecter à ces points une valeur de niveau de gris prédéterminée. La valeur de niveau de gris est choisie telle qu'elle ne puisse pas se confondre avec de l'information utile. Par exemple la valeur 255 qui correspond à du blanc saturé peut être choisie puisque cette valeur ne peut pas représenter de l'information utile. Dans le cas o l'image radioscopique présente un fort gradient de niveaux de gris dans la zone expertisable, la sous étape 11 peut être précédée d'une opération préliminaire pour remettre à plat le fond de la zone expertisable. L'opération préliminaire peut être par exemple une transformation dite "chapeau haut de forme" ou un filtre passe-bas. Le seuillage ayant été effectué approximativement, les points de l'image appartenant aux régions exemptes d'information utile ne sont pas tous mis à la valeur 255 et il reste des zones résiduelles non expertisables de taille très réduite situées sur le pourtour des zones mises à la valeur 255. Pour obtenir le masque M, dans une deuxième sous étape 12, ces zones résiduelles de dimension réduite sont bouchées en utilisant une opération de fermeture consistant à appliquer à l'image obtenue dans la sous étape 11 au moins un filtre alterné séquentiel. Dans le cas o l'image présente des défauts de taille inférieure ou égale à la taille des zones résiduelles non expertisables, l'application du filtre alterné séquentiel peut être suivie d'une opération de récupération des défauts 2752938 consistant à comparer les images obtenues avant et après application du filtre alterné séquentiel et à attribuer, à chaque point de l'image, la valeur de niveau de gris maximale associée à ce point dans l'une ou l'autre de ces images. Lorsque les zones résiduelles non expertisables sont fermées, l'image obtenue est une image biphasée dont les valeurs de niveaux de gris représentent les zones expertisables et les zones non expertisables de l'image radioscopique. Dans cette image biphasée, les zones non expertisables ont un niveau de gris égal à une valeur prédéterminée, par exemple 255. Cette image est seuillée dans une troisième sous étape 13, de manière à obtenir une image binaire dans laquelle les zones expertisables et les zones non expertisables prennent respectivement les valeurs binaires 1 et 0. Cette image binaire constitue un masque à partir duquel est défini un élément structurant conditionnel et des transformations morphologiques conditionnelles. Ce masque est ensuite mis sous la forme d'une image numérique en niveaux gris au moyen d'une multiplication par la valeur 255 correspondant à la valeur maximale d'une image en niveaux de gris. Dans une deuxième étape 20 des transformations morphologiques conditionnelles sont élaborées et appliquées à l'image biphasée obtenue dans la sous étape 12 de segmentation de manière à mettre en évidence des défauts éventuels. Les transformations morphologiques conditionnelles sont élaborées en remplaçant dans les expressions des transformations morphologiques classiques, l'élément structurant classique par un élément structurant conditionnel. Cet élément structurant conditionnel est obtenu en réalisant l'intersection entre un élément structurant classique et le masque M et permet de prendre en compte des configurations de voisinage dans lesquelles le nombre de voisins n'est pas constant. L'élément structurant conditionnel a la même taille que l'élément structurant classique, mais permet de ne tenir compte que des points appartenant aux zones expertisables de l'image. Dans le cas o les transformations morphologiques conditionnelles sont appliquées sur des images binaires, ces 6 2752938 images sont considérées comme des ensembles et les transformations font intervenir des opérations d'intersection et d'union dans lesquelles le masque M est mis sous une forme binaire. Par exemple la dilatation morphologique conditionnelle d'une image binaire X est l'ensemble des origines y de tous les éléments structurants conditionnels translatés dans l'image X dont l'intersection avec l'image X n'est pas vide. L'élément structurant conditionnel étant obtenu par une intersection avec le masque M, le résultat de la dilatation conditionnelle ne dépend pas des points de l'image situés dans les zones non expertisables. En considérant les propriétés des intersections entre des ensembles, la dilatation morphologique conditionnelle d'une image binaire X peut aussi être obtenue en réalisant une intersection entre l'image binaire X et le masque M puis en appliquant une dilatation morphologique classique au résultat de cette intersection. De même, l'érosion morphologique conditionnelle d'une image binaire X est l'ensemble des origines y de tous les éléments structurants conditionnels translatés qui sont complètement inclus dans l'image X. En considérant les propriétés des intersections et des unions entre des ensembles, l'érosion morphologique conditionnelle d'une image binaire X peut aussi être obtenue en réalisant l'union entre l'image binaire X et le complémentaire du masque M puis en appliquant une érosion morphologique classique au résultat de cette union. De la même façon, une ouverture morphologique conditionnelle, ou une fermeture morphologique conditionnelle, est élaborée en utilisant un élément structurant conditionnel. En considérant les propriétés des intersections et des unions entre des ensembles, l'ouverture morphologique conditionnelle peut aussi être obtenue en réalisant l'union entre l'image binaire X et le complémentaire du masque M, puis en appliquant une ouverture morphologique classique au résultat de cette union, suivie d'une intersection du résultat de l'ouverture avec le masque M. 7 2752938 De façon analogue, la fermeture morphologique conditionnelle peut être obtenue en réalisant l'intersection entre l'image binaire X et le masque M, puis en appliquant une fermeture morphologique classique au résultat de cette intersection, suivie d'une union du résultat de la fermeture avec le complémentaire du masque M. Des transformations plus complexes, comme les filtres alternés séquentiels ou le gradient sont obtenues de façon similaire en utilisant des combinaisons des transformations explicitées ci- dessus. Comme pour les transformations morphologiques classiques, les transformations conditionnelles peuvent être généralisées à des images numériques en niveaux de gris. Dans ce cas le masque M est une image dans laquelle les points qui appartiennent à une zone non expertisable prennent la valeur maximale en niveau de gris, les autres points de l'image prenant la valeur zéro. Les opérations d'intersection et d'union sont respectivement remplacées par les fonctions minimum et maximum entre deux images numériques. L'invention n'est pas limitée à l'exemple de réalisation précisément décrit, en particulier elle s'applique également au cas o les zones exemptes d'information utile se présentent comme des zones très claires en utilisant le principe de dualité selon lequel les opérations de fermeture morphologique sont remplacées par des opérations d'ouverture morphologique et réciproquement; de même les opérations d'érosion morphologique sont remplacées par des opérations de dilatation morphologique. Par ailleurs, lorsque les zones exemptes d'information utile sont des zones très claires, la récupération des défauts après application d'un filtre alterné séquentiel à l'image radioscopique est effectuée en attribuant à chaque point de l'image la valeur minimale de niveau gris qui lui est associée dans l'image avant filtrage ou après filtrage. 8 2752938 REVENDICATIONS 1. Procédé de détection automatique de défauts dans des pièces mécaniques à géométrie complexe à partir d'images radioscopiques présentant des zones exemptes d'information utile à l'intérieur de zones dites expertisables, caractérisé en ce qu'il consiste: - à réaliser au moins une image radioscopique de la pièce à contrôler, - à segmenter (10) l'image radioscopique en deux classes de zones appelées respectivement zones expertisables et zones non expertisables, - à élaborer une image biphasée dans laquelle les valeurs de niveaux de gris représentent les zones expertisables et les zones non expertisables de l'image radioscopique; - à élaborer (20) des transformations morphologiques conditionnelles insensibles à l'effet des zones non expertisables et à appliquer ces transformations morphologiques conditionnelles à l'image biphasée de façon à mettre en évidence des éventuels défauts dans les zones expertisables de l'image. 2. Procédé de détection automatique de défauts selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'image segmentée est une image binaire, appelée masque, dans laquelle les zones expertisables et non expertisables de l'image radioscopique prennent respectivement les valeurs binaires 1 et 0. 3. Procédé de détection automatique de défauts selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'élaboration des transformations morphologiques conditionnelles est effectuée par utilisation d'un élément structurant conditionnel défini comme l'intersection entre un élément structurant classique et le masque. 9 2752938 4. Procédé de détection automatique de défauts selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que la segmentation (10) de l'image radioscopique comporte une première étape (11) consistant à effectuer un seuillage approximatif de l'image radioscopique de manière à sélectionner les points de l'image appartenant sans ambiguïté à des zones non expertisables, et à attribuer à ces points une valeur de niveau de gris prédéterminée; une deuxième étape (12) consistant à fermer les zones résiduelles non expertisables situés au voisinage des points sélectionnés; une troisième étape (13) consistant à seuiller l'image obtenue dans la deuxième étape (12) pour obtenir une image constituant le masque. 5. Procédé de détection automatique de défauts selon la revendication 4, caractérisée en ce que la fermeture des zones résiduelles non expertisables dans une image consiste à appliquer à l'image, au moins un filtre alterné séquentiel, à comparer les images obtenues avant et après application du filtre alterné séquentiel, à attribuer à chaque point de l'image, la valeur de niveau de gris maximale associé à ce point dans l'une des images obtenues avant et après application du filtre alterné séquentiel.