Brevet FR3108727A1 — publié le 20211001

Un procédé de contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique par radiographie comprenant une acquisition (E1) d’une image radiographique (ImAc), un traitement (E2) de l’image radiographique (ImAc), une détection des défauts (E3) de la pièce aéronautique à partir de l’image optimisée (IMOpt), le traitement (E2) comportant une étape de filtrage fréquentiel de l’image radiographique (ImAc) dans le plan fréquentiel par un algorithme adaptatif WLS « Weight Least Square » de manière à obtenir une image filtrée conservant les gradients de haute fréquence. Figure de l’abrégé : Figure 2 Procédé et système de contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique par radiographie La présente invention concerne le domaine du contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique par un procédé radiographique. De manière connue, en référence à la figure 1, un procédé de contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique P comprend une acquisition AA1 d’une image radiographique ImAc de la pièce aéronautique P, un traitement AA2 de l’image radiographique ImAc de manière à obtenir une image traitée ImTAA mettant en exergue les défauts DEFAA de la pièce aéronautique P et une détection AA3 des défauts DEFAA de la pièce aéronautique P à partir de l’image traitée ImTAA. Dans l’art antérieur, il est connu différentes méthodes de traitement d’une image radiographique ImAc afin de faciliter la détection de défauts DEFAA. En pratique, les méthodes de traitement sont générales et permettent de renforcer le contraste ou améliorer la définition des contours sans tenir compte de la pièce aéronautique P. Ces méthodes de traitement sont peu adaptées pour le contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique P étant donné qu’elles ne tiennent pas compte des spécificités de la pièce aéronautique P, à savoir, des défauts liés à des variations haute fréquence de l’image radiographique ImAc, de la non-linéarité de l’image radiographique IMAc, de la position des structures (paroi, ouverture, etc.) de la pièce aéronautique P, des directions privilégiées de la pièce aéronautique P, en particulier, de la direction radiale selon laquelle s’étend une pièce aéronautique tournante. En pratique, les méthodes de traitement de l’art antérieur ne sont pas suffisamment performantes et imposent de détecter les défauts DEFAA de la pièce aéronautique P de manière manuelle, ce qui est chronophage et coûteux. De plus, la qualité de la détection dépend de l’opérateur en charge de la détection, ce qui présente un autre inconvénient. Afin d’améliorer le traitement, il a été proposé de traiter localement chaque zone de l’image radiographique IMAc de manière spécialisée. A cet effet, un opérateur doit appliquer différents filtres en fonction des zones de l’image radiographique IMAc. Un tel traitement est également chronophage, coûteux et dépendant de l’opérateur en charge du traitement. L’invention vise à éliminer au moins certains de ces inconvénients en proposant un nouveau procédé de détection non-destructif par radiographie dont le traitement de l’image radiographique est améliorée de manière à permettre une détection automatique des défauts pour une pièce aéronautique. PRESENTATION DE L’INVENTION L’invention concerne un procédé de contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique par radiographie comprenant : une acquisition d’une image radiographique de la pièce aéronautique, l’image radiographique comportant une pluralité de pixels associés à une nuance de gris, chaque nuance de gris étant associée, dans le plan fréquentiel à une fréquence donnée, un traitement de l’image radiographique de manière à obtenir une image optimisée mettant en exergue des défauts de la pièce aéronautique, une détection des défauts de la pièce aéronautique à partir de l’image optimisée, procédé caractérisé par le fait que, le traitement comporte une étape de filtrage fréquentiel de l’image radiographique dans le plan fréquentiel par un algorithme adaptatif WLS « Weight Least Square » de manière à obtenir une image filtrée conservant les gradients de haute fréquence, l’algorithme adaptatif WLS minimisant la formule ci-dessous : [Math. 1] dans laquelle p est un pas itératif dans laquelle g est une image d’entrée de l’algorithme adaptatif WLS u est une image de sortie de l’algorithme adaptatif WLS λ est un premier paramètre de régularisation compris entre [0.5 ; 1] F(∆u 2 ) est une fonction du gradient de u . De manière avantageuse, grâce à l’invention, les gradients de haute fréquence sont conservés tandis que les gradients de faible fréquence sont supprimés afin de faciliter la détection des défauts. Une telle étape est particulièrement pertinente étant donné que les défauts sont liés à des gradients de haute fréquence ainsi que les contours de la pièce aéronautique. La position d’une anormalité par rapport au contour de la pièce peut être aisément déterminée afin de conclure à la présence éventuelle d’un défaut. De manière préférée, le paramètre λ est obtenu par un procédé d’optimisation. De préférence, le traitement comprend, postérieurement à l’étape filtrage fréquentiel, une étape de filtrage morphologique directionnel de l’image filtrée selon au moins une direction structurelle de la pièce aéronautique. De manière avantageuse, on tire avantage de la direction structurelle d’une pièce aéronautique, en particulier la composante radiale d’une pièce aéronautique tournante afin d’accentuer les gradients selon cette direction et les atténuer selon d’autres directions. De manière préférée, l’étape de filtrage morphologique directionnel de l’image filtrée pour une direction structurelle d’angle AngleGrad comporte des sous-étapes de filtrage selon la direction AngleGrad, la direction orthogonale à AngleGrad et les diagonales aux directions précitées. La sous-étape de filtrage selon la direction AngleGrad est une accentuation tandis que les autres sous-étapes sont des atténuations. Selon un aspect préféré, au cours de l’étape de filtrage morphologique directionnel, on calcule l’orientation d’au moins un gradient dans l’image radiographique pour déterminer l’angle de la direction structurelle de la pièce aéronautique. La détermination de l’angle de la direction structurelle est ainsi automatique. De préférence, on détermine le gradient dans l’image radiographique par un algorithme de détection de contour, en particulier, un algorithme de Sobel. De manière préférée, dans lequel, on calcule l’orientation d’au moins un gradient dans l’image radiographique dont la norme est supérieure à un seuil prédéterminé. De manière préférée, le traitement comprend, préalablement à l’étape de filtrage fréquentiel, une étape de normalisation de l’image radiographique de manière à obtenir une image normalisée dans laquelle la composante basse fréquence de l’image radiographique a été retirée. Une telle étape de normalisation permet avantageusement de retirer tout biais lié à l’acquisition. De préférence, l’image normalisée est obtenue par approximation d’une composante basse fréquence de l’image radiographique par une surface plane d’équation h(x,y) = p0 + p1*x + p2*y dans laquelle les paramètres p0, p1, p2 sont des constantes et les paramètres x, y les coordonnées d’un pixel de l’image radiographique. De préférence, la fonction F(∆u 2 ) est égale à la formule ci-dessous : dans laquelle α x et α y sont des deuxièmes paramètres de calibrage compris entre [0.05 ; 0.4] qui déterminent la valeur de la norme du gradient maximale de u que l’on peut atténuer. De manière avantageuse, les gradients de haute fréquence sont conservés de manière optimale tandis que les gradients de faible fréquence sont supprimés afin de faciliter la détection des défauts. De manière préférée, les paramètres α x et α y sont obtenus par un procédé d’optimisation. L’invention concerne également un système de contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique par radiographie pour la mise en œuvre du procédé tel que présenté précédemment, le système comprenant un dispositif d’acquisition pour la mise en œuvre de l’étape d’acquisition, un dispositif de traitement pour la mise en œuvre de l’étape de traitement et un dispositif de détection pour la mise en œuvre de l’étape de détection. PRESENTATION DES FIGURES L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple, et se référant aux dessins annexés donnés à titre d’exemples non limitatifs, dans lesquels des références identiques sont données à des objets semblables et sur lesquels : est une représentation schématique d’un procédé de contrôle non-destructif selon l’art antérieur ; est une représentation schématique d’un procédé de contrôle non-destructif selon une forme de réalisation de l’invention ; est une représentation schématique d’une aube de turbine aéronautique ; est une représentation schématique d’un système de contrôle non-destructif selon une forme de réalisation de l’invention ; est une représentation schématique des étapes de traitement d’une image radiographique ; et sont respectivement des représentations d’une image radiographique et d’une image normalisée. et sont différentes images filtrées par un algorithme WLS. Il faut noter que les figures exposent l’invention de manière détaillée pour mettre en œuvre l’invention, lesdites figures pouvant bien entendu servir à mieux définir l’invention le cas échéant. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION En référence à la figure 2, il est présenté un procédé de contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique P comprenant une acquisition E1 d’une image radiographique ImAc de la pièce aéronautique P, un traitement E2 de l’image radiographique ImAc de manière à obtenir une image optimisée ImOPt mettant en exergue les défauts DEF de la pièce aéronautique P et une détection E3 des défauts DEF de la pièce aéronautique P. Dans cet exemple, en référence à la figure 3, la pièce aéronautique P est une aube de turbine qui comprend en pied de montage, un corps d’aube, définissant un bord d’attaque et un bord de fuite, qui comprend des canaux internes de refroidissement. Une telle aube de turbine est connue de l’homme du métier. Toujours en référence à la figure 3, la pièce aéronautique P comporte des structures S, c’est-à-dire, des éléments structuraux qui définissent sa forme et son contour. Dans cet exemple, les structures se présentent sous la forme de parois d’intrados et d’extrados ainsi que d’orifices. De même, dans cet exemple, la pièce aéronautique P comprend deux directions structurelles préférentielles D1, D2 qui correspondent à une direction structurelle radiale D1 du corps de l’aube de turbine et à une direction structurelle longitudinale D2 du pied de montage. La pièce aéronautique P est de préférence une pièce aéronautique tournante comportant au moins une direction structurelles radiale D1. La pièce aéronautique P est de préférence métallique. Dans cet exemple, comme illustré à la figure 4, le procédé est mis en œuvre par un système de contrôle non-destructif 10 qui comporte un dispositif d’acquisition 11, un dispositif de traitement 12, par exemple un calculateur informatique, et un dispositif de détection 13, par exemple, un ordinateur avec un moniteur. De manière préférée, le dispositif de traitement 12 et le dispositif de détection 13 appartiennent à un même équipement. Dans cet exemple de mise en œuvre, la pièce aéronautique P est introduite dans le dispositif d’acquisition 11, en particulier, une cabine à rayons X de manière à réaliser une acquisition E1 d’une pluralité d’images radiographiques ImAc qui sont des projections du volume de la pièce aéronautique P. Il va de soi que l’acquisition E1 pourrait être réalisée de différentes manières connues de l’homme du métier. De manière connue, l’image radiographique ImAc comporte une pluralité de pixels associés à une nuance de gris, chaque nuance de gris étant associée, dans le plan fréquentiel (suite par exemple à une transformation de Fourier) à une fréquence donnée. Dans cet exemple de mise en œuvre, en référence à la figure 5, le traitement de l’image radiographique E2, mise en œuvre par le dispositif de traitement 12, comporte une étape de normalisation E21 de l’image radiographique ImAc de manière à obtenir une image normalisée IMNorm, une étape de filtrage fréquentiel E22 de manière à obtenir une image filtrée ImF et une étape de filtrage morphologique directionnel E23 de manière à obtenir une image optimisée ImOpt. Lors de l’étape de normalisation E2, une composante basse fréquence h de l’image radiographique ImAc est supprimée de manière à obtenir une image normalisée ImNorm. Une telle suppression est avantageuse pour une pièce aéronautique P. En effet, une pièce aéronautique P n’étant pas plane, la suppression de composante basse fréquence h permet de s’affranchir de la géométrie de la pièce aéronautique P pour mieux mettre en avant les défauts. En pratique, l’image radiographique ImAc d’une pièce aéronautique P présente une importante composante basse fréquence h qui est liée à l’incidence entre la pièce aéronautique P et le dispositif d’acquisition. Pour permettre sa suppression, la composante basse fréquence h est préalablement estimée au moyen d’une méthode d’approximation, par exemple par une surface plane d’équation h(x,y) = p0 + p1*x + p2*y dans laquelle les paramètres p0, p1, p2 sont des constantes et les paramètres x, y les coordonnées d’un pixel, ou au moyen d’une méthode de filtrage gaussien, le filtre étant de grande taille par rapport à la taille de l’image radiographique ImAc. A titre d’exemple, l’image normalisée ImNorm est obtenue par la formule suivante : dans laquelle si il existe (x,y) tel que h(x,y) L’étape de normalisation permet avantageusement de corriger les écarts sur les niveaux de gris qui sont liés à l’acquisition E1, en particulier, liés à distance d’absorption lors de l’acquisition E1. A titre d’exemple, il est représenté à la figure 6A une image radiographique ImAc et à la figure 6B l’image normalisée ImNorm suite à l’étape de normalisation E21 . Au cours de l’étape de filtrage fréquentiel E22, les basses fréquences résiduelles de l’image normalisée ImNorm sont supprimées afin d’obtenir une image filtrée ImF. De manière générale, une pièce aéronautique P possède une géométrie très complexe définissant plusieurs plans d’orientation sur une même pièce aéronautique P. En pratique, suite à l’acquisition radiographique E1, il est difficile de détecter les défauts qui sont situés à l’intersection des plans d’orientation de la pièce aéronautique P. L’utilisation d’un filtre adaptatif de type passe haut permet avantageusement de conserver les gradients importants de l’image normalisée ImNorm. De manière avantageuse, il est mis en œuvre un filtrage haut adaptatif qui tient compte de la géométrie de la pièce aéronautique P, en particulier, de ses différentes structures. Les gradients importants sont représentatifs des éventuels défauts recherchés et du contour des structures de la pièce aéronautique P. Autrement dit, un tel filtrage haut permet de ne conserver que l’information pertinente pour détecter un défaut DEF et son positionnement sur la pièce aéronautique P Un algorithme adaptatif de filtrage haut du type WLS pour «Weight Least Square » (moindres carrés pondérés) est avantageusement mis en œuvre. Le principe d’un tel algorithme est de transformer l'image d'entrée g (dans notre exemple une image normalisée ImNorm) en une image de sortie u (image filtrée ImF), la plus lisse possible sauf autour de valeurs significatives d’un gradient prédéterminé. L’image de sortie u est celle qui minimise la formule suivante : dans laquelle g est une image d’entrée de l’algorithme u est une image de sortie de l’algorithme un premier paramètre de régularisation λ qui correspond au poids de la régularisation des gradients. Plus le premier paramètre de régularisation paramètre λ est élevé, plus on impose à l’image de sortie u d’être lisse. des deuxièmes paramètres de calibrage α x et α y qui déterminent la valeur de la norme du gradient maximale de l’image de sortie u que l’on peut atténuer. L’équation précédente peut être rédigée de la manière suivante [Math. 5] dans laquelle F(∆u 2 ) est une fonction du gradient de u . Un tel algorithme de filtrage permet d’obtenir une image de sortie u qui est représentative à l’image d’entrée g tout en étant la plus lisse possible à l’exception des gradients les plus importants de l’image d’entrée g. Ainsi, les défauts et les contours (qui ont des gradients importants) sont mis en exergue. Pour obtenir ces avantages, le premier paramètre de régularisation λ est compris entre [0.5 ; 1] et les deuxièmes paramètres de calibrage α x et α y sont compris entre [0.05 ; 0.4]. A titre d’exemple, en référence aux figures 7A à 7C, il est représenté plusieurs exemples d’images filtrée ImF en fonction de différents paramétrages de l’algorithme de filtrage haut du type WLS avec des paramètres λ, α x , α y qui sont croissants entre les figures 7A à 7C. Aux figures 7A-7C, les paramètres λ, α x , α y sont respectivement définis comme suit : Figure 7A : λ= 0.5 et α x =α y =0.005 Figure 7B : λ= 1 et α x =α y =0.01 Figure 7C : λ= 1 et α x =α y =0.04 On remarque que plus le premier paramètre λ est élevé, plus l’image filtrée ImF est lisse. De même, plus, les deuxièmes paramètres α x , α y sont élevés, plus le filtrage est important. Selon un aspect préféré de l’invention, l’algorithme de filtrage est appliqué selon différentes échelles pour conserver les structures à détecter qui sont très locales (petite échelle) ou très étendue (grande échelle). En pratique, l’algorithme de filtrage est appliqué selon une première échelle et une deuxième échelle dont la dimension est plus grande que la première échelle. Une telle approche multi-échelle est connue de l’homme du métier pour un algorithme WLS. De manière préférée, l’algorithme de filtrage WLS est paramétré de manière automatique afin d’être plus performant. Dans cet exemple, les paramètres α x , α y , λ sont obtenus par optimisation statistique, par exemple, par utilisation de méta modèles de types « krigeage » combinés à une montée de gradient en multi Start connu de l’homme du métier. Pour l’optimisation, une fonction coût doit être maximisée et correspond, de préférence, à la somme des rapports contrastes à bruit (CNR) entre les structures à préserver et leurs contours. Dans cet exemple, il est réalisé une étape de filtrage multidirectionnel E23 étant donné que la pièce aéronautique P définit une pluralité de directions structurelles D1, D2. Néanmoins, il va de soi que le filtrage pourrait être monodirectionnel si la pièce aéronautique P ne possède qu’une direction structurelle, notamment, une direction structurelle radiale pour une pièce aéronautique tournante. Une telle étape de filtrage directionnel (mono ou multi) E23 permet de mettre en évidence dans l’image filtrée ImF des zones d’intérêt situées à proximité d’une structure de la pièce aéronautique P, par exemple une paroi, qui s’étend selon cette direction structurelle. Autrement dit, les structures qui ne s’étendent pas selon la direction structurelle sont avantageusement atténuées. Pour mettre en œuvre l’étape de filtrage directionnel E23, il est tout d’abord réalisé une identification des structures de la pièce aéronautique et, pour chaque structure identifiée, une détermination de la direction structurelle de ladite structure. A titre d’exemple, pour une paroi du corps d’une aube de turbine, il est déterminé une direction structurelle radiale. De manière préférée, pour déterminer les directions structurelles, on utilise un algorithme de détection de contour, par exemple un opérateur de Sobel, afin de déterminer l’orientation principale des gradients, c’est-à-dire, les angles des directions structurelles. De préférence, on calcule l’orientation d’au moins un gradient dans l’image radiographique dont la norme est supérieure à un seuil prédéterminé. Les structures de la pièce aéronautique P sont les éléments à forts gradients, ainsi on supprime les faibles amplitudes pour obtenir une cartographie des éléments structurants de l’image filtrée ImF. Dans cet exemple, la direction structurelle possède un angle par rapport à l’axe horizontal x qui est égal à angleGrad. Lors du filtrage directionnel, le traitement se fait suivant 4 axes : l’axe directionnel D faisant un angle angleGrad avec l’axe x, l’axe orthogonal à l’axe D et les axes diagonaux. Les composantes selon le premier axe sont accentuées tandis que les composantes selon les autres axes sont atténuées. De manière préférée, pour une pièce aéronautique tournante P comportant une direction structurelle radiale selon l’axe Y. Le traitement se fait suivant 4 axes : l’axe x, l’axe y et les axes diagonaux. Lors du traitement, on atténue les structures qui ne s’étendent pas selon un des 4 axes. Suite à l’étape de filtrage directionnel E23, on obtient une image optimisée ImOpt dont l’interprétation est plus simple et rapide étant donné que les défauts DEF sont mis en avant. De manière avantageuse, grâce au procédé selon l’invention, le traitement E2 des images radiographiques ImAc de la pièce aéronautique P est automatique et plus performant. De manière avantageuse, du fait de la qualité de l’image optimisée ImOpt, la détection E3 peut être réalisée de manière automatique, en particulier, en utilisant un algorithme de prédiction tel qu’un réseau de neurones, un algorithme à support de vecteurs. Procédé de contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique (P) par radiographie comprenant : une acquisition (E1) d’une image radiographique (ImAc) de la pièce aéronautique (P), l’image radiographique (ImAc) comportant une pluralité de pixels associés à une nuance de gris, chaque nuance de gris étant associée, dans le plan fréquentiel à une fréquence donnée, un traitement (E2) de l’image radiographique (ImAc) de manière à obtenir une image optimisée (IMOpt) mettant en exergue des défauts (DEF) de la pièce aéronautique (P), une détection des défauts (E3) de la pièce aéronautique (P) à partir de l’image optimisée (IMOpt), procédé caractérisé par le fait que, le traitement (E2) comporte une étape de filtrage fréquentiel (E22) de l’image radiographique (ImAc) dans le plan fréquentiel par un algorithme adaptatif WLS « Weight Least Square » de manière à obtenir une image filtrée (ImF) conservant les gradients de haute fréquence, l’algorithme adaptatif WLS minimisant la formule ci-dessous : dans laquelle p est un pas itératif dans laquelle g est une image d’entrée de l’algorithme adaptatif WLS u est une image de sortie de l’algorithme adaptatif WLS λ est un premier paramètre de régularisation compris entre [0.5 ; 1] F(∆u 2 ) est une fonction du gradient de u . Procédé selon la revendication 1, dans lequel le traitement (E2) comprend, postérieurement à l’étape filtrage fréquentiel (E22), une étape de filtrage morphologique directionnel (E23) de l’image filtrée (ImF) selon au moins une direction structurelle de la pièce aéronautique (P). Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’étape de filtrage morphologique directionnel (E23) de l’image filtrée (ImF) pour une direction structurelle d’angle AngleGrad comporte des sous-étapes de filtrage selon la direction AngleGrad, la direction orthogonale à AngleGrad et les diagonales aux directions précitées. Procédé selon l’une des revendications 2 à 3, dans lequel, au cours de l’étape de filtrage morphologique directionnel (E23), on calcule l’orientation (AngleGrad) d’au moins un gradient dans l’image radiographique (ImAc) pour déterminer l’angle de la direction structurelle de la pièce aéronautique (P). Procédé selon la revendication 4, dans lequel, on détermine le gradient dans l’image radiographique (ImAc) par un algorithme de détection de contour, en particulier, un algorithme de Sobel. Procédé selon la revendication 5, dans lequel, on calcule l’orientation d’au moins un gradient dans l’image radiographique (ImAc) dont la norme est supérieure à un seuil prédéterminé. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le traitement (E2) comprend, préalablement à l’étape de filtrage fréquentiel (E22), une étape de normalisation (E21) de l’image radiographique (ImAc) de manière à obtenir une image normalisée (IMNorm) dans laquelle la composante basse fréquence de l’image radiographique (ImAc) a été retirée. Procédé selon la revendication 7 dans lequel l’image normalisée (IMNorm) est obtenue par approximation d’une composante basse fréquence (h) de l’image radiographique (ImAc) par une surface plane d’équation h(x,y) = p0 + p1*x + p2*y dans laquelle les paramètres p0, p1, p2 sont des constantes et les paramètres x, y les coordonnées d’un pixel de l’image radiographique (ImAc). Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel la fonction F(∆u 2 ) est égale à la formule ci-dessous : [Math. 7] dans laquelle α x et α y sont des deuxièmes paramètres de calibrage compris entre [0.05 ; 0.4] qui déterminent la valeur de la norme du gradient maximale de u que l’on peut atténuer. Système (10) de contrôle non-destructif d’une pièce aéronautique (P) par radiographie pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9, le système comprenant un dispositif d’acquisition (11) pour la mise en œuvre de l’étape d’acquisition (E1), un dispositif de traitement (12) pour la mise en œuvre de l’étape de traitement (E2) et un dispositif de détection (13) pour la mise en œuvre de l’étape de détection (E3).