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

# Apports de la TFMi par rapport à la TFM

Nathalie HEBERT ¹, Adrien TRILLON ¹

¹ SOFRANEL, Sartrouville, France
hebert@sofranel.com, trillon@sofranel.com

## Résumé

L'un des paramètres importants quand on utilise le TFM pour reconstruire une image est le choix du, ou des, modes de reconstruction.

Le choix est intuitif pour une inspection en ondes Longitudinales à 0°, type recherche de corrosion : pas de conversion de mode, parcours directs donc mode L-L ; A l'inverse il devient moins évident avec des sabots d'angle, avec parfois de multiples rebonds et d'éventuelles conversions de modes suivant l'orientation des défauts.

Aujourd'hui le TFM est donc surtout utilisé pour des contrôles à 0° en ondes L.

Le choix d'un mode de reconstruction inapproprié peut conduire à une mauvaise interprétation, un mauvais positionnement ou encore à la non-détection d'une indication. Pour pallier à ce risque, on utilise aujourd'hui, sur un contrôle de soudure, a minima 3 vues TFM. Ce qui rend les interprétations difficiles et les acquisitions bien plus lentes.

En suivant l'idée d'un industriel, Sonatest a développé un nouveau concept : le TFMi™ qui permet de regrouper plusieurs images TFM en une seule image ; une combinaison de plusieurs modes sur une seule représentation. L'interprétation est clairement simplifiée.

L'objectif de cette présentation est de re- poser les bases du TFM, encore souvent mal comprises et de présenter cette nouvelle approche, au travers d'exemples concrets de différents types de défauts dans un cordon de soudure.

## Abstract

One of the most important parameters when using the TFM to reconstruct an image is the choice of the reconstruction mode(s).

As much as the choice is quite obvious for an inspection in Longitudinal waves at 0°, corrosion search type : little mode conversion, direct paths therefore L-L mode. As much as it becomes less obvious with angle wedges, with sometimes multiple rebounds and possible mode conversions depending on the orientation of the defects.

Today, the TFM is mainly used for 0° inspection in L waves.

The choice of an inappropriate mode can lead to a bad interpretation, a bad positioning or even to the non-detection of an indication. To overcome this, we use today, on a welding control, at least 3 TFM views. This makes interpretations difficult and acquisitions much slower.

Following the idea of an industrialist, Sonatest has developed a new concept: the TFMi™ which makes it possible to combine several TFM images into a single image; a combination of several modes on a single representation. The interpretation is clearly simplified.

The objective of this presentation is to lay down the basics of TFM, which is still often poorly understood, and to present this new approach, through concrete examples of different types of defects in a weld.

# 1 Principes de base

## 1.1 Multiéléments

Les sondes multiéléments sont généralement constituées d'un assemblage éléments individuels piezoélectriques (jusqu'à 256 éléments) plus petits que les capteurs conventionnels pouvant être excités séparément. L'excitation séparée d'éléments plus petits permettent de créer des capteurs virtuels et autorise davantage de degrés de liberté : focalisation, sensibilité, couverture, défocalisation, etc. Les lois de la physique sont les mêmes qu'en ultrasons conventionnels. Une fois qu'un faisceau à l'intérieur d'un balayage multiélément est généré, le A-Scan est défini par les mêmes propriétés (ouverture, fréquence et distance focale) que les ultrasons conventionnels. Les critères d'étalonnage de cette technique sont une adaptation de l'UT classique.

## 1.2 FMC / TFM

Pour la technique FMC (Full Matrix Capture), les données A-scan brutes sont collectées en utilisant un seul élément comme émetteur et tous les
éléments comme récepteurs. L'imagerie TFM est basée sur une représentation de pixels colorés d'une zone spécifique à l'intérieur de la pièce. Cette image est basée sur une matrice de grande taille de A-Scan obtenue grâce au processus d'acquisition FMC. Le résultat est une image qui n'est pas nécessairement prévisible selon la physique des

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

ultrasons conventionnels. Différentes images peuvent être extraites de la matrice FMC en fonction du mode d'analyse choisi : ondes longitudinales vers longitudinales (L-L), ondes longitudinales vers transversales (L-T), L-T-T, T-T ou T-T-T ou...

L'amplitude et les retards de chaque A-Scan sont sommés sur une coordonnée X-Y (avec une résolution donnée), et la signature couleur indique une "présence" quelle que soit sa direction ou son amplitude. L'image extraite est ainsi focalisée en chaque point, et la précision du dimensionnement est meilleure par rapport à un seul point de focalisation.

### 1.2.1 FMC : Full Matrix Capture

C'est la technique de base utilisée ici pour l'acquisition et la constitution d'une matrice de données : chaque élément d'une sonde multi-éléments est pulsé individuellement et tous les éléments, même l'émetteur écoutent. Tous les Ascans sont récoltés à chaque tir et on crée ainsi la matrice.

Exemple avec une sonde 64 éléments :

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

l'ère séquence d'émission suivie de
la séquence des 64 éléments en réception

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Et ainsi de suite

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

64 séquences d'enregistrement de 64 Ascans soit
4096 Ascans.

Et la Matrice FMC se construit :

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Caractéristiques d'une acquisition FMC :

L'émission des ondes est faite à partir d'un élément ponctuel de petites dimensions donc avec une énergie faible, surtout si on compare à un tir multi-éléments « traditionnel » par 16 ou 32 éléments.

L'onde émise et reçue est brute ; elle n'a aucune information de direction ou de focalisation.

### 1.2.2 Formation des faisceaux TFM = Total Focusing Method

Si l'on reprend l'exemple précédent, la trame de base comporte 4096 Ascans (64²).

Après avoir défini une zone d'intérêt, on va trouver tous les parcours émission/réception qui ont une contribution pour chaque pixel de la zone définie.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Le volume de données utilisées pour reconstruire l'image TFM peut être très important.

Contrairement aux multi-éléments « traditionnels » qui sont basés sur des phénomènes physiques
connus, l'imagerie TFM est donc le résultat d'un calcul mathématique appliqué à un gros volume de données.

C'est là qu'intervient le choix du mode de propagation, les étalonnages en vitesse et zéro, le paramétrage des sondes et sabots... si ces valeurs ne sont pas bonnes, le résultat du calcul appliqué ne sera pas bon et l'image reconstruite risque de ne pas représenter la réalité.

### 1.2.3 Choix des modes de propagation

Nous ne regarderons ici que le cas d'un contrôle de soudure.

#### Qu'est-ce qu'un mode de propagation ?

La technique TFM consiste à reconstruire une image basée sur une matrice A-scan à partir de la Full Matrix Capture (FMC). Tout est fait à l'aide d'algorithmes. Ces derniers doivent prendre en compte le parcours sonore, le type d'onde de propagation et leurs vitesses respectives afin de reconstruire l'image comme il se doit. Un paramétrage incorrect ou un choix inapproprié du mode de propagation peut entraîner une distorsion de l'image reconstruite, une localisation incorrecte, voire une disparition du défaut.

La qualité de l'image reconstruite en TFM repose donc sur le choix du bon mode de propagation, l'orientation du défaut et le paramétrage de l'instrument.

Quelques exemples :

Indication en racine :

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Balayage sectoriel</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>TT (ok)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>TTT (sur-dimensionne)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>TTTT (mauvais positionnement)</figcaption></figure>

Manque de fusion sur chanfrein :

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Balayage sectoriel</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>TT (non ok)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>TTT (non ok)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>TTT (ok)</figcaption></figure>

## Que faire Alors ?

Deux solutions s'offrent à nous : afficher simultanément le balayage sectoriel et différentes vues TFM appliquant des modes de propagation différents ou fusionner les différentes vues TFM pour n'en afficher qu'une. C'est cette solution que nous développerons simplement ici.

## 2 Le TFMi

Nous vous proposons maintenant une nouvelle approche appelée **TFMi™**, TFM intermode, qui combine plusieurs images TFM. Un nouvel algorithme utilise les valeurs de chaque pixel de chaque image TFM et reconstruit une image unique.

Avec le TFMi™ l'image est générée en combinant le résultat de plusieurs modes de propagation. Le bruit de fond est considérablement réduit car les signaux cohérents sont amplifiés, et les signaux incohérents sont supprimés. On améliore donc le rapport signal sur bruit (SNR), mais également la représentation de l'image et du coup la fiabilité de détection et de caractérisation des défauts.

### 2.1 Principe

L'hypothèse de départ est qu'un réflecteur peut générer de nombreux signaux de modes de propagation différents. En combinant ces modes, cela devrait améliorer la qualité de l'image et se rapprocher de sa forme et de son orientation réelle. En plus, la combinaison devrait réduire les artéfacts de calcul.

Nous avons développé deux modes de fusion : le produit et le keep max.

### 1- Le Produit

Le processus d'imagerie TFM est le même : définition de la zone d'intérêt et de sa résolution puis choix des modes de propagation à fusionner.

Le résultats affiché est la multiplication de chaque pixel x;y de chaque image obtenue :

$$ \begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix}_{TT} \cdot \begin{bmatrix} e & f \\ g & h \end{bmatrix}_{TTT} \cdot \begin{bmatrix} i & j \\ k & l \end{bmatrix}_{TTTT} = \begin{bmatrix} aei & bfj \\ cgk & dhl \end{bmatrix}_{TT/TTT/TTTT} $$

### 2- Le Keep Max

Le processus d'imagerie TFM est le même : définition de la zone d'intérêt et de sa résolution puis choix des modes de propagation à fusionner.

Le résultats affiché est la comparaison de chaque pixel x;y de chaque image obtenue qui conserve le maximum :

$$ \begin{gathered} \text{Max} \left( \begin{bmatrix} 25 & b \\ c & d \end{bmatrix}_{TT} , \begin{bmatrix} 33 & f \\ g & h \end{bmatrix}_{TTT} , \begin{bmatrix} 78 & j \\ k & l \end{bmatrix}_{TTTT} \right) \\ = \begin{bmatrix} 78 & \text{Max}(b, f, j) \\ \text{Max}(c, g, k) & \text{Max}(d, h, l) \end{bmatrix}_{TT/TTT/TTTT} \end{gathered} $$

Prenons trois modes individuels TT, TTT et TTTT, enregistrés simultanément dans la même Région d'intérêt, qui seront fusionnés en TFMi :

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Avec le mode Keep max, l'image TFMi conserve les caractéristiques des faisceaux sous-jacents de chaque sous-mode.

Pour le TFMi multiplicatif diminue la contribution du bruit. La remarque qui revient régulièrement sur ce mode est que si on rencontre un pixel de valeur 0, la résultante du Pixel TFMi serait 0 même en présence d'autres pixels de signaux forts. Même si c'est une possibilité théorique, cela ne représente pas un risque réel dans la pratique car le bruit du signal fondamental garantit toujours des valeurs de pixel supérieures à 0.
Voici 2 exemples réels de défauts vus en TFMi et en TFM dans les modes et combinaisons de modes permettant les meilleures images.

Porosités :

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Fissure en pied de cordon :

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

## 2.2 Etude de cas : TFMi appliqué au contrôle de soudure

Dans cette étude nous avons travaillé sur des défauts naturels dans une soudure en V de deux toiles bout à bout d'épaisseur 16mm. Nous avons utilisé une sonde de 7.5MHz avec un pitch de 0.6mm et une ouverture active de 44 éléments. La zone d'intérêt à une résolution de 0,1x0,1 mm.

Les images présentées sont obtenues en utilisant la combinaison par produit.

Fissure en racine
TT/TTTT/TTTTT

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Manque de fusion
TT/TTTTT/5T

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Porosités
TT/TTTT/TTTTT

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Fissure verticale
TT/TTTT/TTTTT

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Inclusion de laitier
TT/TTTT/TTTTT

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Fissure raccordement
TT/TTTTT/5T

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

### Constatations :

Les résultats obtenus confirment bien nos attentes ; les images réalisées n'ont jamais été aussi proche de la réalité, l'interprétation des indications est simplifiée. Sans oublier le rapport signal sur bruit qui est nettement amélioré.

Les premières conclusions que nous pouvons tirer de cette étude c'est qu'il n'y a quasiment plus de fausses indications, la forme obtenue est très fidèle à la géométrie du défaut, il y a peu de risque de mal l'interpréter par rapport à une image TFM simple.

Par contre la problématique des images calculées reste la même ; les étalonnages zéro sonde et vitesse doivent être fait correctement et les épaisseurs inspectées doivent être bien documentées sinon les calculs seront erronés et même avec du TFMi les images obtenues seront faussées.

### Conclusions

Le TFMi™ est une nouvelle approche des choix de base du TFM. Il offre une meilleure détection et un meilleur dimensionnement, une fidélité géométrique et une caractérisation des défauts améliorées, et il réduit le risque de faux positifs causés par des images d'artefacts. Le TFMi™ utilise plusieurs modes de propagation simultanément pour générer une image et supprime les conjectures inévitablement lorsqu'il est limité à des modes uniques.
L'utilisation de l'analyse intermodale n'élimine pas
la nécessité d'examiner les réponses de modes
individuels. Il est toujours recommandé que les
procédures incluent l'utilisation de balayages
sectoriels PA et des modes de propagation TFM
standards adaptés aux caractéristiques d'un
réflecteur connu. Cependant, le TFMi peut réduire
le nombre d'itérations pouvant être utilisées pour
optimiser la détection et peut grandement améliorer
la caractérisation et le dimensionnement des
indications pertinentes.

Références

[1] Philippe Rioux, Simon Gamache, Intermodal TFM with Applications to weld inspections, Sonatest Québec.

[2] BS ISO 23864:2021 Non-destructive testing of welds - Ultrasonic testing - Use of automated total focusing technique (TFM) and related technologies. Section 4