Brevet FR3124266A1 — publié le 20221223

Procédé de détermination de la présence d’au moins un défaut dans une pièce tridimensionnelle en fonction d’une base de référence, dans lequel : on réalise (11) l’acquisition d’une image de la pièce par tomographie, on réalise (12,13) une segmentation et un recalage de l’image segmentée par rapport aux images de la base de référence, on détermine les sous-domaines associés à l’image segmentée recalée, pour chaque sous-domaine de l’image segmentée recalée, on réalise les étapes suivantes : on réalise (15) un recalage du sous-domaine, on décompose (16) le sous-domaine par rapport aux modes principaux de la base de référence, on génère (17,18) une image synthétique du sous-domaine à partir de la décomposition que l’on soustrait de l’image segmentée recalée du sous-domaine, on détermine (19) qu’un défaut est présent en fonction de la comparaison de la valeur de chaque pixel de l’image résiduelle avec un seuil prédéterminé. Figure pour l’abrégé : Fig 2 Procédé de détermination de la présence d’au moins un défaut sur une image en tomographie d’une pièce tridimensionnelle par décomposition en composantes principales L’invention a pour domaine technique l’analyse d’images tridimensionnelles par apprentissage machine, en particulier une telle analyse dans le domaine des défauts métallurgiques. Les aubes de turbines hautes pressions sont placées juste après la chambre de combustion où elles subissent des pressions élevées, des chargements liés à la rotation haute vitesse et des températures au-dessus de la température de fusion du matériau. Pour supporter ces conditions, un ensemble d’éléments sont mis en œuvre. L’un de ces éléments est la mise en place de cavités qui vont permettre la circulation d’air, extraite dans le compresseur du moteur, dans l’aube de turbine pour refroidir celle-ci. Un autre élément est l’optimisation de leur résistance mécanique. Pour cela, elles sont fabriquées avec une seule orientation cristalline et avec un minimum d’anomalies métallurgiques (porosité, retassure, fissure…). Pour contrôler ces anomalies métallurgiques, les systèmes à inspection par rayon X sont centraux dans le contrôle qualité car ils permettent une détection des défauts internes. Eux seuls sont capables d’exclure la présence d’inclusions ou de retassures par exemple. Plusieurs milliers de pièces passent par ces systèmes chaque année. Pour optimiser la tenue thermomécanique des aubes de turbines, des circuits de plus en plus complexes sont conçus, rendant le contrôle radiographique de plus en plus délicat à cause des superpositions des motifs. L’une des solutions, pour à la fois mieux séparer les anomalies du fond et mieux les caractériser, est l’imagerie par tomographie. Cette méthode permet de reconstruire l’aube en trois dimensions dans un tenseur dont la valeur des points dépend de la densité et du facteur d’absorption du matériau. La difficulté d’une telle méthode réside dans l’exploitation des mesures réalisées et la localisation d’éventuelles anomalies dans la masse de données. En effet pour chaque image par rayons X, une image d’environ 2000 x 2000 pixels est générée. En tomographie, une image acquise avec les mêmes paramètres de champ de vue représente un volume de 2000x2000x2000 voxels. En d’autres termes, une image en tomographie représente presque 2000 fois plus d’information à analyser par rapport à une image en rayons X. Il faut donc pouvoir aider les opérateurs à détecter les défauts. Les enjeux sont la contrôlabilité des futures aubes, l’automatisation du contrôle et la mutualisation de différents contrôles qualité (métrologique, épaisseur paroi, défaut matière). Aujourd’hui plus de 100 000 pièces par an sont contrôlées par radiographie et les contrôles non destructifs CND représentent pratiquement la moitié des coûts de production d’une aube de turbine haute pression brute. Il existe des variations locales de niveaux de gris liées à la reconstruction d’image en tomographie, et certains défauts sont débouchants c’est-à-dire qu’ils ne sont pas enclavés dans la matière. Ainsi même s’il est possible de bien déterminer leur surface, il n’y aura pas de frontières, entre ces défauts et le fond rendant leur détection plus complexe. En plus, selon la taille et la position du défaut, celui-ci est filtré d’une manière particulière (Mutual transfert function). Un défaut d’une certaine taille n’aura pas le même niveau de gris qu’un autre défaut de taille ou emplacement différent. Il est donc difficile avec les moyens standards de faire de la détection automatique d’indications Techniques antérieures Les techniques de segmentation, c’est-à-dire le regroupement par régions de pixels en fonction d’au moins un critère, peuvent être réalisées de multiples façons : détection de formes géométriques simples, détection basée sur une bibliothèque d’indications, méthode par seuillage, méthode de détection de contour, segmentation par « ligne de séparation des eaux » (« watersheds »), segmentation par accroissement de région. Celles-ci ne fonctionnent pas pour une application à des images de tomographie à cause des variations locales des pièces. La détection par seuillage consiste à définir une étendue de niveaux de gris pour un composé particulier, par exemple une étendue pour l’air et une étendue pour le superalliage. Ainsi tous les voxels ayant une valeur dans une étendue donnée sont définis comme appartenant à un élément donné. Cette méthode ne fonctionne pas du fait qu’il y ait des variations locales de niveau de gris liées à la reconstruction d’image en tomographie. Ainsi même s’il est possible de bien déterminer leur surface, ils sont liés au fond. En plus selon la taille et la position du défaut, celui-ci est filtré d’une manière particulière. Ainsi un défaut d’une certaine taille n’aura pas le même niveau de gris qu’un autre défaut de taille ou d’emplacement différent. Une autre méthode consiste à détecter les bords des objets. Pour cela, l’analyse se fait par exemple sur le gradient de l’image pour différencier deux éléments. Cela peut permettre de limiter l’impact des variations locales des niveaux de gris. Cependant il reste impossible de trier les parois d’anomalie métallurgique et les parois entre la pièce et l’air. Déjà parce que les défauts étant débouchant et faisant partie de la paroi, ils ne sont pas facilement séparables. Ensuite la valeur de cette frontière est souvent noyée dans le reste de l’information car le défaut est de petite taille, ce qui le rend difficilement identifiable par rapport au reste de l’information par l’intermédiaire de la fonction de filtrage. La détection par bibliothèque consiste à disposer d’un ensemble d’images de défauts et de calculer le degré de ressemblance de ceux-ci avec l’ensemble de l’image. Outre un temps de calcul conséquent et lié au nombre de défauts, cette méthode n’est pas compatible avec la détection des défauts métallurgiques. Premièrement car un défaut inconnu de la bibliothèque n’est pas détecté, ce qui n’est pas admissible vu le contexte technologique et le niveau de risques associés à la fabrication d’aubes de turbines. Ensuite la forme d’élément de la pièce réelle est souvent proche d’une anomalie, ce qui risque d’engendrer un nombre important de faux positifs. Les autres techniques telles que la croissance de région (growing region) sont surtout adaptées à des images couleurs. Afin de pallier aux limites des méthodes de seuillages classiques et rendre la segmentation automatique, il faudrait pouvoir aplanir l’image et séparer les variations normales de la pièce et les variations anormales. Pour pouvoir réaliser cela, la solution la plus simple est de soustraire un tenseur représentant la pièce nominale, ou une golden part (c’est-à-dire une pièce représentative des d’une moyenne de pièces produites) au tenseur de la pièce à analyser. La difficulté pour réaliser cette opération est que la variabilité interne et externe de la pièce est importante, et que celle-ci peut même être plus importante que la taille des anomalies recherchées. Il est donc nécessaire d’appliquer d’autres techniques. On entend par variabilité le fait que les pièces aient des épaisseurs différentes à cause des déviations de production. La distribution de ces épaisseurs constitue la variabilité de production. La variabilité interne s’applique uniquement aux parois à l’intérieur de la pièce tandis que la variabilité externe concerne uniquement la peau de l’aube. Il est également possible d’employer une analyse fréquentielle pour déterminer les anomalies recherchées. L’une des méthodes les plus commune en traitement du signal est de réaliser une transformée de Fourier de l’image à analyser et de filtrer l’image dans ce nouvel espace puis de repasser en coordonnées spatiales par transformée de Fourier inverse en vue d’accomplir l’étape de segmentation. La difficulté de cette méthode est que les bords de la pièce sont en théorie des fonctions « marches » (Heaviside) composées d’un large spectre fréquentiel. Même si dans la réalité les bords ne sont pas parfaitement nets, le spectre des parois et des défauts ne sont pas discriminables. Non seulement le spectre n’est pas différenciable en valeur mais la signature du spectre peut être similaire entre un défaut et une variation géométrique locale de la pièce. Une autre méthode permettant d’analyser l’image et de séparer ses différentes composantes est une décomposition de l’image en séries. Cette méthode consiste à réécrire l’image comme une somme de fonctions élémentaires. C’est par exemple possible avec les fonctions de mise à l’échelle de Haar « Haar scaling function » qui consistent à décomposer l’image en images de plusieurs résolutions. Un autre exemple est l’utilisation d’ondelettes notamment les ondelettes en forme de chapeau mexicain « Mexican hat Wavelet ». Le cas de la représentation fréquentielle de Fourier est également un cas particulier de décomposition du signal. La difficulté avec ces différentes fonctions est qu’elles ne sont pas adaptées pour discriminer les signatures d’un défaut et celles de la pièce. Par exemple les signaux d’un défaut et ceux d’une paroi seront décrits sur l’ensemble du champ des résolutions. Dans notre cas la signature de la pièce sans défaut est avant tout spatiale, ce que ces opérateurs représentent mal. Il existe donc un besoin pour une détermination de la présence de défauts dans des images en tomographie de pièces tridimensionnelles. L’invention a pour objet un procédé de détermination d’une base de référence de pièces sans défauts comprenant les étapes suivantes : Pour chaque pièce parmi un nombre prédéfini de pièces saines, représentatives de la production, on réalise les étapes suivantes : Etape 1 : on réalise l’acquisition d’une image d’une pièce par tomographie, Etape 2 : on segmente le volume de l’image acquise, Etape 3 : on recale l’image segmentée de la pièce saine par rapport à une image en trois dimensions de la pièce tridimensionnelle issue de la construction assistée par ordinateur, Etape 4 : on découpe l’image segmentée recalée en un ensemble d’au moins deux sous-domaines, pour chacun des sous-domaines, on réalise les étapes suivantes : étape 4a : on recale chaque sous-domaine sur la zone correspondante de l’image tridimensionnelle obtenue par CAO, étape 4b : et on enregistre chaque sous-domaine recalé, étape 5 : on réalise la concaténation du sous-domaine de l’ensemble des images des pièces ayant fait l’objet d’une découpe en sous-domaines, étape 6 : on détermine les modes principaux par l’intermédiaire d’une décomposition en composantes principales (PCA), et on enregistre les modes principaux obtenus, pour le sous-domaine, dans la base de référence. On peut réaliser un recalage de l’image segmentée par rapport aux images de la base de référence de sorte à supprimer d’éventuels décalages. On peut réaliser un recalage d’un sous-domaine par rapport au sous-domaine correspondant de la base de référence de sorte à supprimer les décalages éventuels. Le fait de recaler chaque sous-domaine permet d’obtenir une plus faible variabilité dans chaque sous domaine. L’invention a également pour objet un procédé de détermination de la présence d’au moins un défaut dans une pièce tridimensionnelle en fonction d’une base de référence, dans lequel on réalise les étapes suivantes : étape 11 : acquisition d’une image de la pièce par tomographie, étape 12 : segmentation de l’image acquise, étape 13 : recalage de l’image segmentée par rapport à une représentation en trois dimensions de la pièce issue de la CAO, étape 14 : détermination de sous-domaines associés à l’image recalée de façon similaire à l’étape 4 du procédé de détermination d’une base de référence correspondant au découpage en sous-domaines réalisé sur les images ayant servi à établir la base de référence, étape 15 pour chaque sous-domaine, réalisation des sous-étapes suivantes : étape 15a : on recale chaque sous domaine par rapport à un sous domaine de référence obtenu sur la zone correspondante de l’image tridimensionnelle obtenue par construction assistée par ordinateur, étape 15b : on projette l’image recalée (15a) du sous-domaine sur la base modale associée à ce sous-domaine étape 15c : on génère une image synthétique du sous-domaine à partir de la projection (15b), étape 15d : on obtient une image résiduelle, en soustrayant l’image synthétique du sous-domaine étudié (15c) et l’image initiale du sous-domaine (15a), afin de supprimer les éléments constituant la partie saine de la pièce de l’image tridimensionnelle Etape 15e : on détermine qu’un défaut est présent dans le sous-domaine, notamment en comparant la valeur de chaque voxel de l’image tridimensionnelle résiduelle du sous-domaine avec un seuil prédéterminé. On peut enregistrer dans la base de référence la décomposition d’un sous-domaine n’étant associé à aucun défaut. La pièce tridimensionnelle issue de la construction assistée par ordinateur représente une définition de la pièce telle que conçue, appelée également pièce idéale car il s’agit d’une modélisation d’une pièce sans défaut. - La figure illustre les principales étapes de détermination d’une base de référence, et - La figure illustre les principales étapes d’un procédé de détermination de la présence de défauts dans des images en tomographie de pièces tridimensionnelles. Procédé de détermination d’une base de référence de pièces sans défauts comprenant les étapes suivantes : Pour chaque pièce parmi un nombre prédéfini de pièces saines, représentatives de la production, on réalise les étapes suivantes : on réalise l’acquisition d’une image d’une pièce par tomographie, on segmente le volume de l’image, on recale l’image segmentée de la pièce saine par rapport à une image en trois dimensions de la pièce tridimensionnelle issue de la construction assistée par ordinateur, on découpe l’image segmentée recalée en un ensemble d’au moins deux sous-domaines, pour chacun des sous-domaines, on réalise les étapes suivantes : on recale chaque sous-domaine sur la zone correspondante de l’image tridimensionnelle obtenue par CAO, et on enregistre chaque sous-domaine recalé, on réalise l’union du sous-domaine de l’ensemble des images des pièces ayant fait l’objet d’une découpe en sous-domaines, puis on détermine les modes principaux par l’intermédiaire d’une décomposition en composantes principales, et on enregistre les modes principaux obtenus, pour le sous-domaine, dans la base de référence. Procédé de détermination selon la revendication 1, dans lequel on réalise un recalage de l’image segmentée par rapport aux images de la base de référence de sorte à supprimer d’éventuels décalages, Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel on réalise un recalage d’un sous-domaine par rapport au sous-domaine correspondant de la base de référence de sorte à supprimer les décalages éventuels. Procédé de détermination de la présence d’au moins un défaut dans une pièce tridimensionnelle en fonction d’une base de référence, dans lequel on réalise les étapes suivantes : on réalise l’acquisition d’une image de la pièce par tomographie, on réalise une segmentation de l’image acquise, on réalise un recalage de l’image segmentée par rapport à une représentation en trois dimensions de la pièce issue de la CAO on détermine les sous-domaines associés à l’image recalée de façon similaire à l’étape du procédé de détermination d’une base de référence correspondant au découpage en sous-domaines réalisé sur les images ayant servi à établir la base de référence, pour chaque sous-domaine de l’image segmentée, on réalise les étapes suivantes : on recale chaque sous-domaine par rapport à un sous domaine de référence obtenu sur la zone correspondante de l’image tridimensionnelle obtenue par construction assistée par ordinateur, on projette l’image recalée du sous-domaine sur la base modale associée à ce sous-domaine, on génère une image synthétique du sous-domaine à partir de la projection, on obtient une image résiduelle, en soustrayant l’image synthétique du sous-domaine étudié et l’image initiale du sous-domaine, afin de supprimer les éléments constituant la partie saine de la pièce de l’image tridimensionnelle, on détermine qu’un défaut est présent dans le sous-domaine, notamment en comparant la valeur de chaque voxel de l’image résiduelle du sous-domaine avec un seuil prédéterminé. Procédé de détermination selon la revendication 4, dans lequel on enregistre dans la base de référence la décomposition d’un sous-domaine représentatif de pièces jugées saines.