<figure><img src="image_1.png" /></figure>

# L'automatisation de la thermographie inductive en remplacement de la magnétoscopie et du ressuage

Patrick BOUTEILLE¹*, Filipe DA ROCHA¹

¹CETIM, Centre Technique des Industries Mécaniques, France
*contact auteur, Courriel : patrick.bouteille@cetim.fr

## Résumé

Aujourd'hui, un nouveau pas est franchi dans l'industrialisation de la thermographie infrarouge par induction ! Automatisation, robotisation, sanction automatique, intelligence artificielle peuvent être associées à cette méthode de contrôle pour réaliser un contrôle 4.0. Les derniers développements réalisés par le CETIM ont abouti à la mise en place d'ilots de contrôle automatisé ou robotisé en production avec une détection automatique des défauts de surface. Un temps de cycle de quelques secondes, un fonctionnement 24h/24, des centaines de milliers de pièces contrôlées, voici les principaux atouts de ces machines industrielles qui permettent de détecter les défauts de surface et d'assurer une sanction sans l'intervention d'un opérateur grâce à un traitement d'images adapté. Le CETIM a démontré depuis plusieurs années que la thermographie infrarouge avec une excitation par induction permet de mettre en évidence des défauts de surface débouchants ou sous-jacents sur produits métalliques, magnétiques ou non (replis de forge, tapures de trempe, criques de rectification, défauts de soudage...). L'absence de produits chimiques et l'automatisation possible du contrôle et de la sanction rendent cette méthode particulièrement intéressante pour tout contrôle en production en alternative au contrôle par ressuage et par magnétoscopie. Elle est particulièrement bien adaptée pour les pièces forgées, la boulonnerie, les pièces soudées, les engrenages...

## 1. Le contrôle par thermographie infrarouge inductive

### 1.1. De la thermographie passive à la thermographie active

La thermographie infrarouge est une technique de mesure des températures de surface qui met essentiellement en œuvre les transferts de chaleur par conduction et rayonnement thermique.

Elle est déjà utilisée dans l'industrie pour le diagnostic thermique des bâtiments, l'inspection d'armoires électriques ou pour la surveillance de machines tournantes (Figure 1). Une caméra thermique permet alors de visualiser le flux thermique émis par les objets.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : Détection d'un connecteur mal serti sur une installation électrique (à gauche) et contrôle d'isolation thermique de bâtiment (à droite)</figcaption></figure>

Un tel contrôle est non destructif, rapide, simple à mettre en œuvre et sans contact avec l'objet visé.

Les défauts recherchés en contrôle non destructif n'émettent généralement pas plus de flux de chaleur que le reste de la pièce. Par contre, en perturbant l'échantillon analysé par un apport de chaleur et en analysant sa réponse thermique, on peut accéder à des informations non fournies spontanément. On parle alors de thermographie infrarouge active. Dans le cas de pièces défectueuses, l'analyse de la séquence d'images permet de mettre en évidence des discontinuités dans la propagation de la chaleur.

En thermographie infrarouge active, il est donc nécessaire de générer un flux de chaleur dans la pièce à inspecter. La méthode d'excitation, le positionnement de la source et la durée de l'échauffement sont notamment fonction du matériau à inspecter, de son épaisseur ainsi que de la nature, de la position et de l'orientation du défaut attendu. L'échauffement au niveau d'un défaut peut être créé par divers principes physiques suivant le moyen d'excitation. Une barrière thermique est créée par un défaut perpendiculaire à la direction de propagation du flux de chaleur, par exemple avec des lampes flashs ou des lampes halogènes pour la détection de délaminage dans les matériaux composites ou avec le balayage d'un laser pour détecter des fissures débouchantes sur matériaux métalliques. En vibrothermographie, dans le cas d'une fissure, nous allons chercher à faire vibrer ses lèvres à l'aide d'une onde mécanique et ainsi créer un échauffement à cet endroit.

Dans notre cas, nous avons utilisé une excitation par induction.
## 1.2. Excitation par induction

Le chauffage par induction est basé sur le passage d'un courant alternatif dans une bobine excitatrice créant des courants induits dans l'objet conducteur d'électricité placé à proximité. Ces courants appelés courants de Foucault génèrent à leur tour un échauffement de l'objet par effet Joule. La présence d'un défaut perturbe en plus la distribution de ces courants induits, créant une concentration de la densité de puissance autour du défaut. Cette concentration se traduit par des surchauffes locales au niveau des défauts. L'inhomogénéité de la distribution de la température se propage à la surface de l'objet et est détectée par la caméra infrarouge (Figure 2).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 : Principe de la thermographie inductive</figcaption></figure>

L'excitation par induction présente ainsi l'avantage de créer une perturbation supplémentaire due à la concentration des courants de Foucault autour du défaut.

La profondeur des courants de Foucault créés dans la pièce à contrôler est fonction de la fréquence de ces courants, de la perméabilité magnétique et de la conductivité électrique du matériau. Ainsi, pour chaque pièce à contrôler, une bobine inductrice est conçue en fonction de la géométrie de la pièce, des défauts recherchés et des propriétés du matériau.

La caméra utilisée est une caméra refroidie à détecteurs quantiques avec une fréquence d'acquisition supérieure à 100 Hz. Elle permet d'enregistrer une séquence d'images thermiques pendant le chauffage par induction et pendant le refroidissement.

Une analyse de Fourier de cette séquence d'images donne accès à une représentation fréquentielle de la phase et de l'amplitude de la réponse thermique obtenue. Le paramètre phase, moins sensible à l'inhomogénéité du chauffage et aux variations d'émissivité des pièces étudiées, permet une meilleure détection des défauts qu'une simple analyse temporelle.

# 2. Automatisation de la thermographie inductive

## 2.1. Avantages de la thermographie inductive

La thermographie infrarouge avec excitation par induction est développée depuis de nombreuses années par le CETIM pour la détection de défauts de surface sur matériaux métalliques.

Une qualité de détection similaire voire meilleure à celle atteinte par magnétoscopie peut être obtenue par thermographie infrarouge notamment sur des pièces forgées, des soudures ou des engrenages. Pour des géométries simples, la cadence de contrôle peut être plus élevée en thermographie, grâce à des acquisitions dont la durée avoisine seulement quelques centaines de millisecondes.

On présente, sur la Figure 3, le résultat d'un contrôle par thermographie inductive sur la soudure d'un tube.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3 : Contrôle par thermographie inductive sur un tube soudé</figcaption></figure>

La thermographie inductive fonctionne également sur des matériaux non magnétiques résistifs tels que le titane, l'acier inoxydable ou l'inconel et est alors aussi efficace que le ressillage pour détecter les défauts linéaires débouchants. Elle a en plus, par rapport au ressillage, l'avantage de mettre en évidence aussi les défauts sous-jacents. C'est le cas notamment sur des pièces recouvertes de stellite, qui est un revêtement à base de chrome et cobalt qui permet d'améliorer la résistance à l'usure et à la corrosion et utilisé régulièrement sur des pièces de frottement, comme des clapets ou des papillons de vanne (Figure 4).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4 : Résultats des contrôles par ressillage (haut) et thermographie (bas) sur un papillon stellité.</figcaption></figure>
Il faut également ajouter à cet avantage des intérêts environnementaux et sanitaires de la thermographie qui n'utilise pas de produits chimiques et est donc considérée comme une technologie propre.

Des travaux sur la détection automatique des défauts sur les images numériques obtenues par thermographie ont confirmé la possibilité de réaliser un contrôle 100% automatique incluant la sanction du contrôle.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5 : Détection automatique des indications par traitement d'images « classique » sur un moyeu de roue</figcaption></figure>

## 2.1. Apport de l'intelligence artificielle

Les travaux réalisés par le CETIM sur l'intelligence artificielle (IA) et notamment le machine learning pour la détection automatique des défauts sur des images de thermographie (images de phase) confirment l'apport de ces nouvelles technologies pour fiabiliser la sanction des contrôles.

En effet, les traitements d'images classiques sont généralement basés sur le contraste des indications par rapport aux pixels voisins. Ils peuvent montrer des limites pour la distinction entre des indications correspondant à des défauts réels et des variations de contraste liées à des changements géométriques de la pièce à contrôler. Ils peuvent ainsi provoquer soit des fausses alarmes, soit la non-détection de certains défauts.

L'apprentissage d'un réseau de neurones avec des images de thermographie comportant différents types de défauts rencontrés sur la pièce à contrôler permet de dépasser ses limitations et d'obtenir une parfaite détection des défauts. Cela nécessite cependant une importante quantité d'images obtenues sur des pièces avec défauts afin que le réseau « apprenne » par lui-même ce qu'est un défaut et ce qui n'est pas un défaut, comme un opérateur aurait besoin d'une formation et de voir des images avec et sans défauts pour être capable de réaliser la sanction du contrôle. La quantité d'images nécessaire pour l'apprentissage dépend

de la complexité de la détection des défauts. En général, plusieurs milliers d'images sont nécessaires pour obtenir des résultats satisfaisants sur des images de thermographie utilisée pour détecter des défauts de surface. La qualité de la sanction automatique dépendra en grande partie de la base de données et de la qualité de l'annotation réalisée pour l'apprentissage du réseau.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6 : Détection automatique d'une indication par machine learning sur une bielle</figcaption></figure>

Différents types d'algorithmes peuvent être utilisés. En classification, l'annotation se limitera à classer les images dans des dossiers différents en fonction de la présence ou l'absence d'indications. En détection d'objet, l'expert encadre chaque indication alors que la segmentation exige un surlignage de l'indication pixel par pixel.

L'annotation est une étape très chronophage mais très importante qui demande de la précision et de la rigueur pour aboutir à une base de données sans erreur.

L'apprentissage permet de transférer le savoir et l'expérience des opérateurs à la machine qui sera alors capable de réaliser une bonne détection des défauts. Le machine learning permet alors de détecter des indications peu contrastées et aussi de faire la distinction entre des indications relevant de défauts critiques (encadrées en rouge sur la Figure 7) et des indications non préjudiciables pour la santé de la pièce (repérées par des flèches jaunes sur la Figure 7).
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7 : Distinction entre indications critiques et indications non critiques par machine learning sur un moyeu de roue</figcaption></figure>

## 2.2. Précautions à prendre dans l'automatisation de la thermographie inductive

La thermographie inductive possède de nombreux atouts pour remplacer avantageusement la magnétoscopie et le ressuage. Un contrôle 100% automatique, incluant la sanction, devient possible.

Toutefois, certaines précautions sont nécessaires dans sa mise en œuvre pour aboutir à un contrôle fiable.

Tout d'abord, il est nécessaire d'éviter les réflexions parasites, notamment sur les pièces avec une faible émissivité, qui vont créer des artefacts sur les images. Ces réflexions peuvent provenir de l'inducteur, de la pièce elle-même, de la caméra infrarouge (effet narcisse) ou de sources transitoires tels que le passage d'un pont roulant ou d'un opérateur. Pour cela, il est indispensable, par exemple, d'éviter les vibrations des différents éléments cités ci-dessus.

La conception de l'inducteur est aussi une étape importante. Il doit être défini afin que les courants induits « coupent » les défauts recherchés. Dans certains cas, un contrôle dans différentes directions peut être nécessaire, comme en magnétoscopie. L'inducteur ne doit pas masquer la zone à contrôler et doit donc être conçu en fonction de la géométrie de la pièce à contrôler.

La thermographie inductive est plutôt adaptée aux grandes séries et à la production, du fait du besoin d'adaptation de l'inducteur et de la configuration de contrôle à la géométrie des pièces. Elle permet de détecter les défauts linéaires mais est moins bien adaptée à la détection des défauts arrondis.

Enfin, elle fonctionne parfaitement bien sur les matériaux magnétiques et aussi sur les matériaux non magnétiques avec une conductivité électrique modérée tels que le titane, l'inconel ou les aciers inoxydables. Les matériaux bons conducteurs électriquement tels que l'aluminium sont plus difficiles à chauffer par induction et donc difficiles à contrôler par thermographie inductive.

# 3. Exemples d'automatisation de la thermographie inductive

## 3.1. Banc semi-automatique de contrôle de goujons

La thermographie inductive séduit donc peu à peu les industriels qui souhaitent automatiser leurs contrôles tout en garantissant un niveau de détection élevée. C'est le cas notamment du centre CESMAN de NAVAL GROUP basé à Bouguenais (44) qui cherche à remplacer le ressuage et les courants de Foucault nécessaires pour assurer la détection des défauts sur des goujons en acier ferritique et en acier austénitique. Le banc automatisé de contrôle par thermographie inductive, développé par le CETIM, remplace avantageusement ces deux méthodes pour réduire le temps de contrôle et leurs contraintes environnementales.

NAVAL GROUP recherche en maintenance des défauts de surface sur des goujons en acier ferritique (magnétique) et austénitique (amagnétique) de différentes longueurs. Les goujons peuvent faire différentes tailles avec un diamètre allant de 18 mm à 52 mm et des longueurs allant jusqu'à 800 mm. Ces goujons installés sur des navires ou sous-marins doivent être contrôlés régulièrement pour valider l'absence de défauts de surface critiques. Le contrôle doit être réalisé sur le fût et la partie filetée des goujons.

Le CETIM a tout d'abord réalisé une étude de faisabilité sur 4 goujons de référence. L'objectif était tout d'abord de détecter des défauts artificiels, soit arrondis (perçages), soit linéaires (entailles) présents dans les deux directions (longitudinales et circonférentielles) dans le fût des goujons et en fond de filets (Figure 8).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8 : Détection des indications sur goujons de référence par thermographie inductive</figcaption></figure>
L'objectif était aussi de définir une configuration de contrôle qui permet d'automatiser simplement le contrôle pour détecter les défauts quelles que soient leur position sur le goujon et leur orientation et quels que soient la longueur et le diamètre du goujon.

L'étude a montré qu'un inducteur de type bobines de Helmholtz est bien adapté pour ce type de contrôle. Le bobines de Helmholtz sont un dispositif constitué de deux bobines en série placées parallèlement, qui permet de créer un champ magnétique uniforme.

Cet inducteur permet en plaçant successivement le goujon parallèlement aux bobines puis à l'intérieur des bobines de créer des courants induits parallèlement puis perpendiculairement au goujon et donc de détecter des défauts circonférentiels puis longitudinaux avec le même inducteur (Figure 9).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9 : Détection des défauts en fonction de la position du goujon dans l'inducteur</figcaption></figure>

Cet inducteur est de plus très ouvert et permet ainsi de visualiser facilement la zone échauffée par induction avec la caméra infrarouge.

L'étape suivante a consisté à concevoir un banc automatisé qui permet de contrôler les différentes géométries de goujons (Figure 10).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 10 : Banc semi-automatique de contrôle de goujons</figcaption></figure>

L'inducteur ne permettant de contrôler qu'un secteur du goujon, le banc de contrôle est équipé d'un moteur linéaire et d'un moteur rotatif qui permettent de faire avancer et tourner le goujon au milieu de l'inducteur. Un système

manuel permet également de pivoter le système de translation / rotation du goujon pour placer le goujon soit dans l'axe des bobines, soit à l'intérieur des bobines.

Un soin particulier a été apporté pour réduire les réflexions parasites notamment sur les goujons très « brillants » dits faiblement émissifs. Cela a été obtenu par l'utilisation de plots antivibratoires, de supports rigides de la caméra infrarouge et de l'inducteur, de protections en plexiglas autour du banc et par l'immobilisation du goujon pendant le contrôle.

La chauffe par induction, la caméra infrarouge, les moteurs de translation sont tous pilotés par le logiciel DisplayImg d'Edevis. Le banc est semi-automatique : le contrôleur est chargé de placer le goujon sur le système de translation / rotation, de le pivoter entre les deux orientations de contrôle et d'analyser les images pour réaliser la détection des indications. Ces étapes auraient pu être automatisées mais NAVAL GROUP souhaite garder la main sur la sanction du contrôle et disposer d'un banc évolutif pour ses besoins d'expertises sur d'autres types de pièces.

### 3.1. Ilot robotisé de contrôle de tulipes de transmission forgées

La société NTN Transmissions Europe basée à Crézancy (02) forge des tulipes de transmissions qui sont contrôlées unitairement pour détecter les replis de forge. Le CETIM a accompagné NTN-TE pour installer dans leurs locaux un ilot robotisé de détection automatique de défauts de surface sur leurs pièces par thermographie inductive.

L'histoire a commencé dans le cadre d'une étude collective pour les cotisants forgerons où le CETIM a démontré les performances de détection de la thermographie inductive par rapport à la magnétoscopie et au ressuage sur plusieurs types de pièces forgées, mais aussi la possibilité de réaliser une détection automatique des indications, généralement des replis de forge, sur les images de thermographie. NTN-TE a été volontaire pour mettre à disposition des pièces forgées et tester la méthode dans ses locaux. Un démonstrateur avec un robot collaboratif a été développé par le CETIM pour valider le concept d'un contrôle d'une référence de tulipes de transmission fabriquées par NTN-TE avec sanction automatique par traitement d'images.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 11 : Détection des replis de forge sur les tulipes par thermographie inductive</figcaption></figure>
Les performances de détection de ce démonstrateur équipé d'un robot collaboratif ont convaincu NTN-TE d'aller plus loin : un ilot complet robotisé a été développé pour le contrôle de la production des tulipes de NTN-TE, quelle que soit la référence de la tulipe (Figure 12).

Le banc est équipé d'une table d'accumulation qui peut accueillir plus de 50 tulipes et d'un convoyeur qui aligne les tulipes avant leur préhension par la pince du robot. Un robot classique remplace alors le robot collaboratif pour permettre d'augmenter la cadence du contrôle. Une caméra de vision est utilisée pour indiquer au robot la position exacte de la tulipe et son orientation, ceci permet une saisie parfaite de la pièce par le robot et un bon placement angulaire de la tulipe au milieu de l'inducteur en face de la caméra infrarouge. L'inducteur est aussi de type bobines de Helmholtz, permettant de s'adapter facilement à la diversité des géométries des tulipes. La tulipe est une pièce trilobée qui est contrôlée en 3 fois avec une rotation de 120°C de la pièce entre chaque acquisition. L'image de phase obtenue pour chaque acquisition est analysée par un traitement d'images basé sur le contraste et la longueur de l'indication pour réaliser une détection automatique des replis de forge. La tulipe considérée comme saine est déposée par le robot sur un convoyeur qui aboutit à une caisse d'expédition tandis que les tulipes défectueuses sont lâchées dans une trappe menant à une benne de rebuts.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 12 : Ilot robotisé de contrôle des tulipes de transmission</figcaption></figure>

Le contrôle des trois faces d'une tulipe est réalisé en moins de 7 secondes. Cette cadence pourrait être réduite de moitié en optimisant les déplacements du robot et est compatible avec les cadences de contrôle recherchées en forge. Plus de 800 000 tulipes ont été contrôlées en 9 mois environ chez NTN-TE, sans aucun retour pour non-conformité liée à la présence d'un repli de forge.

## 4. Conclusion

Après plusieurs années de développements et de validation, la thermographie inductive est enfin prête à intégrer les lignes de production pour un contrôle à 100%. Les travaux réalisés par le CETIM et les systèmes industriels de contrôle de production le prouvent.

La thermographie inductive est une méthode de contrôle des défauts de surface qui s'automatise parfaitement avec l'absence de contact avec la pièce et l'absence de produits utilisés pour le contrôle. De plus, la méthode est rapide avec des acquisitions qui durent quelques centaines de millisecondes et qui permettent le contrôle de pièces de géométrie simple en quelques secondes. Les images numériques obtenues en thermographie inductive garantissent un archivage des contrôles et offrent également la possibilité de réaliser une détection automatique des défauts.

Le développement de l'intelligence artificielle ouvre aussi de nouvelles voies pour une sanction automatique plus efficace ou plus personnalisé en fonction des critères définis par les industriels.

## Remerciements

Le CETIM remercie NTN Transmissions Europe et NAVAL GROUP pour leur confiance ainsi qu'Axiome, Thermoconcept et Edevis pour leur aide dans le succès de ses développements.