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

# Titre : Procédé ultrasonore multiéléments en immersion robotisé pour l'inspection de composant avec des irrégularités de surface 3D

David Roué¹, Ekaterina Iakovleva¹, Thomas Desrez¹, Ilanith Allain², Etienne Martin², et Fréderic Reverdy³

¹CEA LIST, University of Paris Saclay, France;

²EDF Direction Industrielle, Saint-Denis, France

³Eddyfi Technologies, Les Ulis, France

*corresponding author, E-mail: david.roue@cea.fr

## Résumé

Les performances d'un procédé ultrasonore peuvent être rapidement dégradées lorsque le composant à inspecter présente un état de surface variable (vague de meulage, bourrelet de soudure). Si la surface irrégulière est connue, un procédé de contrôle basé sur la technologie multiéléments est en capacité de garantir le maintien des performances de détection et de caractérisation obtenues sur une surface régulière. Suite aux nombreux travaux déjà menés par le CEA pour traiter des variations de surface dans une seule direction (effet 2D) et dans le cadre de l'accord de partenariat R&D entre EDF et le CEA, le CEA a réalisé une étude sur la faisabilité d'un procédé ultrasonore multiéléments robotisé en immersion permettant de s'affranchir de variations d'état de surface dans les deux directions (effet 3D). Cette communication présente ce nouveau procédé fondé sur l'utilisation d'un traducteur à découpe matricielle de 256 éléments. A l'issue d'une première acquisition FMC, la surface 3D du composant est extraite des images TFM. Puis, à partir de cette surface reconstruite, des faisceaux ultrasonores focalisés cohérents sont calculés par le logiciel CIVA. Les lois de retard associées sont ensuite stockées puis appliquées en temps réel par l'électronique de contrôle lors d'une seconde acquisition. Pour réaliser l'ensemble de ces acquisitions robotisées, de nombreux développements logiciel (CIVA, Acquire) ont été réalisés en collaboration avec la société Eddyfi.

## 1. Introduction

Les performances d'un procédé ultrasonore peuvent être rapidement dégradées lorsque le composant à inspecter présente un état de surface variable (vague de meulage, bourrelet de soudure). Cette problématique peut être illustrée à l'aide de la simulation avec le logiciel CIVA. La Figure 1 montre le B-SCAN Vrai simulé d'un contrôle en immersion avec un traducteur monoélément focalisé (Diamètre 30mm, Fréquence 3MHz) sur une surface perturbée localement (présence d'une cuvette avec une

profondeur maximale de 2mm), la pièce modélisée contient deux réflecteurs : un Trou Génératrice (TG) de diamètre 2mm qui est utilisé comme référence en amplitude et un défaut plan (EE) de hauteur 5 mm débouchant en face opposée au sondage avec un tilt de 8° et un skew de 4°.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1: Résultat de simulation CIVA d'une inspection en immersion avec un traducteur monoélément focalisé sur une surface présentant une déformée locale.</figcaption></figure>

Le B-SCAN Vrai ne montre aucun écho ultrasonore associé au défaut plan, il ne serait donc pas détecté au seuil de -12dB d'un TG.

Le recours à une technologie multiélément permet d'améliorer la détection du défaut comme le montre la Figure 2 sous réserves de connaître la surface et d'avoir un design de traducteur adapté (cf Tableau de la Section 5).
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2: Résultat de simulation CIVA d'une inspection en immersion avec un traducteur multiéléments sur une surface présentant une déformée locale.</figcaption></figure>

Le résultat de simulation montre que le défaut est détecté avec une amplitude de -9.3dB par rapport à celle du TG. Le défaut serait donc bien détecté au-dessus du seuil de détection de -12dB d'un Trou Génératrice.

Cet article décrit un nouveau procédé ultrasons multiéléments adaptatif 3D robotisé qui permet d'inspecter des pièces de grandes surfaces complexes sous incidences en immersion.

## 2. Description du procédé UT multiéléments adaptatif 3D robotisé

Le CEA LIST travaille depuis de nombreuses années sur la problématique d'inspection robotique de composants complexes [1]. Le développement de la technologie des traducteurs flexibles a apporté des solutions pour le contrôle au contact [2][3]. Dans notre cas d'étude, les contraintes de mise en œuvre : immersion, grande surface à inspecter, déformations 3D de surface et utilisation d'un seul traducteur nécessitent de concevoir une nouvelle solution.

L'utilisation d'un robot 6 axes permet de réaliser des trajectoires d'inspection sur des composants complexes avec de bonnes répétabilité et reproductibilité. Il s'affranchit du phénomène d'hystérésis mécanique. Les électroniques industrielles sur le marché pilotent jusqu'à 256 voies en parallèles (soit un traducteur matriciel de 16x16). Le logiciel CIVA permet de définir et d'exporter des trajectoires robotiques. Sur la base de ces éléments, on a décidé de développer un procédé d'inspection qui se déroule en deux étapes. Dans un premier temps, on réalise deux acquisitions FMC suivant une ligne et une colonne de la matrice afin de réaliser une reconstruction 3D de la surface. A partir de la surface 3D reconstruite, des lois de retards adaptées sont calculées en chaque position mécanique afin de générer un faisceau ultrasonore quasi-equivalent à celui obtenu à travers une surface régulière. Puis, dans un second temps, ces lois seront utilisées pour réaliser l'inspection du composant. Eddyfi a développé une

nouvelle fonctionnalité du logiciel Acquire permettant de charger des lois de retard calculées préalablement par CIVA et de les appliquer suivant un pas fixe de déplacement du robot sur la surface complexe. La Figure 3 montre le schéma fonctionnel du procédé.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3: Schéma fonctionnel du procédé UT multiéléments adaptif 3D</figcaption></figure>

## 3. Méthode d'apprentissage de la surface 3D

Un algorithme de reconstruction de surface a été mis au point. Il est constitué de deux étapes : la création d'une image 3D puis l'extraction de sa surface. La création de l'image est basée sur le post-traitement, à l'aide des algorithmes de reconstruction d'images TFM [4][5], des signaux de deux acquisitions FMC de l'écho de surface réalisées suivant une ligne et une colonne de la matrice.

Le mode d'acquisition employé permet : une réduction de la taille de la matrice FMC à traiter (512 signaux par position mécanique soit un gain de 128 par rapport à la matrice « full » FMC), une vitesse de déplacement élevée (80-100mm/s) tout en garantissant une bonne mesure de l'effet 3D de la surface.

La figure 4 montre la définition des deux acquisitions FMC. La ligne et la colonne centrales sont utilisées pour acquérir les signaux élémentaires. Le traducteur réalise une cartographie C-SCAN à partir d'une trajectoire robotique qui est sauvegardée durant l'acquisition. Cette trajectoire est créée à partir du logiciel CIVA puis exportée vers le logiciel de pilotage robotique. Le déplacement du traducteur est parallèle à la surface théorique avec une hauteur d'eau constante. Cette méthode de reconstruction fonctionne pour des trajectoires rectiligne ou curviligne.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4: Schéma de la configuration UT d'apprentissage de la surface</figcaption></figure>

A partir de la trajectoire et des signaux des deux FMC enregistrés, une image 3D de la surface est reconstruite. La Figure 5 montre un exemple de reconstruction d'une cuvette
à partir des signaux simulés de la configuration décrite précédemment. Les paramètres d'inspection utilisés dans la simulation sont identiques à ceux utilisés dans la partie expérimentale détaillés dans la Section 5.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5: Image 3D de la surface reconstruite à partir de données simulées avec le logiciel CIVA.</figcaption></figure>

De cette image est extraite une surface à l'aide d'une segmentation par application d'un seuil en amplitude. La Figure 6 montre l'image de référence, l'image reconstruite et une superposition locale des profils. On observe une bonne corrélation entre le profil de référence et le profil reconstruit.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6: Comparaison entre la surface 3D de référence et la surface 3D reconstruite par ultrasons</figcaption></figure>

## 4. Inspection avec des lois de retards dynamiques adaptées à la surface

Afin de réaliser le calcul des lois de retard dynamiques, la surface reconstruite est importée dans CIVA. Un nouvel algorithme de calcul de lois de retard dynamiques a été mis au point afin d'avoir un temps de calcul compatible avec une application industrielle. La Figure 7 montre le résultat de simulation d'inspection obtenu sur la configuration précédente (cf Figure 2) en utilisant, cette fois-ci, les lois de retards dynamiques calculées à partir de la surface reconstruite.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7: Résultat de Simulation CIVA d'une inspection en immersion avec un traducteur multiéléments sur une surface présentant une déformée locale avec des lois dynamiques calculées sur la surface UT reconstruite.</figcaption></figure>

On observe que l'image du défaut est moins « nette » que celle de la Figure 2. Cela pourrait s'expliquer par des légers écarts entre les profils.

Le défaut EE est détecté avec une amplitude de -9.7dB par rapport à celle du TG (soit moins de 1dB d'écart avec le résultat obtenu avec le profil réel).

Afin d'exploiter les lois de retard calculés avec CIVA dans l'électronique d'acquisition, Eddyfi a apporté des évolutions au logiciel Acquire afin d'être en mesure de changer la loi de retard en fonction de la position codeur et d'un pas de tir fixé. Lors de l'analyse dans CIVA, le modèle des lois calculées est appliqué aux données UT pour reconstruire les vues corrigées et les vues vraies.

## 5. Exemple de résultat d'inspection obtenu sur maquette en laboratoire

Un traducteur matriciel de 256 éléments est utilisé, une description est fournie dans le Tableau 1.

<table><caption>Tableau 1: Paramètre traducteur</caption><tr><td>Nombre d'éléments</td><td>256</td></tr><tr><td>Forme</td><td>Carré</td></tr><tr><td>Découpe</td><td>2D</td></tr><tr><td>Nombre de ligne</td><td>16</td></tr><tr><td>Nombre de colonne</td><td>16</td></tr><tr><td>Dimension éléments</td><td>2,1 mm</td></tr><tr><td>Fréquence centrale</td><td>3 MHz</td></tr><tr><td>Bande passante - 6dB</td><td>&gt; 50 %</td></tr></table>

Une pièce en acier ferritique présentant une déformation 2D avec différents réflecteurs notamment des entailles électroérodées de hauteur 5mm débouchant en fond (cf Figure 8), est utilisée comme pièce de démonstration.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8: Schéma de la pièce (250x80x80mm³) avec implantation des réflecteurs de référence.</figcaption></figure>

La Figure 9 montre l'ensemble du dispositif : le traducteur en immersion, le robot UR10, le boitier de communication entre le robot et l'appareil d'acquisition UT, l'appareil d'acquisition UT. Le traducteur est positionné à une hauteur d'eau de 40mm.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9: Photos du dispositif expérimental mis en œuvre en laboratoire.</figcaption></figure>

Pour reconstruire la surface de la pièce, l'acquisition des données FMC a été réalisée suivant une trajectoire rectiligne. Lors de la définition de la trajectoire, la pièce nominale est considérée comme plane et la hauteur d'eau est de 40mm. Le pas de balayage est de 5 mm dans deux directions. La Figure 10 montre, dans CIVA, la surface

reconstruite par ultrasons superposée sur la CAO de la pièce et une vue en coupe des profils.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 10: Comparaison entre la surface reconstruite et la CAO.</figcaption></figure>

Le résultat obtenu montre un léger décalage de 1mm en z qui s'explique par l'incertitude liée à la prise des points de référence pour définir le repère du robot par rapport au repère de la pièce.

Afin de détecter et de caractériser les défauts EE1 et EE2, l'inspection est réalisée avec une focalisation en onde longitudinale en un point (incidence de 55°, profondeur par rapport à la surface nominale : 40mm). L'étalonnage en sensibilité est fixé sur le Trou Génératrice de diamètre 2 mm située à 35 mm de profondeur sur la partie plane. La Figure 11 illustre les paramètres de focalisation et les lois de retards correspondantes pour deux positions du traducteur.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 11: Illustration du calcul dynamique des lois de retards dans CIVA à partir de la surface reconstruite</figcaption></figure>

Ces lois sont ensuite chargées et déclenchées dans l'électronique d'acquisition Panther avec un pas de 1mm et une vitesse de déplacement de 40mm/s (vitesse maximale 80mm/s). Afin de démontrer l'apport de la correction dynamiques des lois de retard, une rafale supplémentaire avec une loi de retard statique calculée sur une partie plane
est ajoutée. La Figure 12 montre le résultat de l'acquisition à partir du logiciel Acquire. On observe qu'avec une loi statique, le défaut EE2 n'est pas détecté tandis qu'avec des lois dynamiques, il est bien détecté avec un écho de pied et un écho de tête.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 12: Illustration de l'apport des lois dynamiques sur la sensibilité d'examen</figcaption></figure>

L'analyse des données UT se fait dans le logiciel CIVA Analyse afin de bénéficier de l'ensemble des vues notamment les vues corrigées. On peut ainsi visualiser le profil reconstruit et repositionner les indications détectées dans la pièce comme le montre la Figure 13.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 13: Illustration de l'analyse des données ultrasonores dans le logiciel CIVA Analyse</figcaption></figure>

Le Tableau 2 présente les résultats de la caractérisation automatique des indications réalisés à l'aide des outils de segmentation de CIVA. Les hauteurs des défauts EE1 et EE2, mesurées par UT, sont respectivement de 5,9mm et 4,3mm pour une hauteur réelle de 5mm.

<table><caption>Tableau 2: Segmentation automatique de CIVA</caption><thead><tr><td>Défaut</td><td>EE 1</td><td>EE 2</td></tr></thead><tbody><tr><td>Echo de Sommet (dB)</td><td>-13,5</td><td>-17</td></tr><tr><td>Echo de Pied (dB)</td><td>-4,7</td><td>-9</td></tr><tr><td>Hauteur (mm)</td><td>5,9</td><td>4,3</td></tr></tbody></table>

Cet écart maximum de 0,9mm est satisfaisant vis-à-vis de la longueur d'onde de 2mm.

## 6. Discussion

Le choix de travailler en onde longitudinale dans un acier ferritique « standard » a été fait, initialement, pour réaliser une inspection dans toutes les directions à partir d'une même orientation de traducteur (parallèle à la surface théorique). Cependant lors de la campagne d'essais, il s'est avéré que cette orientation générait, pour une incidence visée de 55°, des lobes de réseaux importants du fait de la dimension des éléments de 2,1mm et que le résultat du calcul des lois de retard montrait la difficulté à compenser la surface irrégulière. C'est pour cette raison que le traducteur est incliné de 12° dans l'eau par rapport à la surface afin de favoriser naturellement l'adaptation et la propagation du faisceau. Une autre solution aurait été de concevoir un nouveau traducteur en diminuant la taille des éléments de la matrice afin de réduire les lobes de réseaux et de favoriser la capacité de déviation. L'incertitude de positionnement du repère robot par rapport à la pièce étant pris en compte dans le calcul des lois de retards, aucune correction de temps de vol n'est nécessaire lors de phase d'analyse dans CIVA.

## 7. Conclusion

Un nouveau procédé de contrôle ultrasonore adaptatif 3D multiéléments a été conçu et développé pour inspecter des pièces complexes présentant un état de surface irrégulier. Il se déroule en deux phases. Une première pour apprendre la surface et une deuxième pour réaliser l'inspection. Une nouvelle méthode de reconstruction de surface 3D a été proposée. Le recours à un bras robot est nécessaire afin de garantir la maîtrise des trajectoires du traducteur matriciel de 256 éléments piloté par deux électroniques Panther de 128 voies. Les capacités de ce nouveau procédé ont été illustrées en simulation sur une configuration avec une déformée 3D et en acquisition sur maquette du laboratoire avec une déformée 2D. Les performances de la technique et de la mise en œuvre obtenues sont satisfaisantes. Dans le cadre de cette étude, l'ensemble des développements réalisés dans le logiciel CIVA seront disponibles dans la prochaine version commerciale majeure, la fonctionnalité de chargement et de déclenchement des lois de retards dynamiques CIVA est déjà disponible dans Acquire.

## Références

[1] L.de Roumilly, P.Bouteille and all, *Gerim, une plateforme pour le CND par multiéléments en Ile de France*, COFREND Proceeding, Toulouse, 2008.

[2] F. Lasserre, D.Roué and all, *Industrialization of a large advanced UT flexible probe*, ICNDE Proceeding, Dubrovik, 2016.
[3] B.Dobigny, O.Wattiau, S.Bey and all, *Development of a robotic nozzle inspection with a flexible transducer array*, WCNDT Proceeding, Munich, 2016.

[4] L.Le Jeune, S.Robert, P.Dumas, A.Membre, C.Prada, *Adaptive ultrasonic imaging with the total focusing method for inspection of complex components immersed in water*, In

AIP Conference proceedings, vol. 1650, no. 1, pp. 1037-1046, March 2015.

[5] J. G McKee, R. L. Bevan, P. D Wilcox, R. E Malkin, *Volumetric imaging through a doubly-curved surface using a 2D phased array*, NDT & E International, vol. 113, p. 102260, 2020.