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

# Développement d'une solution d'inspection CND multiméthodes digitales pour pièces composites aéronautiques

Thibault Boulanger<fnref n="1" />*, Pierre Servais<fnref n="2" />, Laurent Aerts<fnref n="3" />
Matthieu Klein<fnref n="4" />, Jonathan Rochet<fnref n="1" />, Daniel Simon<fnref n="1" />

## 1. Résumé

Le Contrôle Non-Destructif (CND) en vue de l'inspection de composants composites est un élément critique dans la chaine de valeur en aérospatial. Les méthodes se basant sur une inspection par ultrason (UT) sont, depuis des décennies, les méthodes les plus couramment déployées dans l'industrie aéronautique. Elles ont, chez la plupart des constructeurs, longtemps été perçues comme étant presque les seules capables de détecter des défauts de 6mm avec la probabilité de détection (PoD) requise. A côté de ses capacités de détection, la méthode UT possède quelques inconvénients tels que le besoin d'un contact entre la sonde et la surface de la pièce ou encore le besoin d'un fluide couplant qui rend l'inspection plus ardue (le faisceau doit rentrer perpendiculairement avec un angle précis) et plus couteuse, économiquement et environnementalement. Il existe cependant d'autres méthodes bien connues au sein de la communauté du CND offrant d'autres perspectives : soit avec des capacités de détection similaires aux UT, voire meilleures pour des applications ciblées, soit avec une réduction des coûts d'inspection (plus rapide, pas de besoin de couplant) et plus adaptées aux géométries complexes des pièces aéronautiques comme les doubles courbures. Parmi ces méthodes, peuvent être citées les méthodes digitales que sont la thermographie (IRT), la shearographie (ST), les rayons X (RX) ainsi que les ultrasons laser (LUT). En dépit des excellentes avancées technologiques récentes dans ces domaines, ces méthodes restent encore sous-estimées et souvent non considérées comme candidats pour accélérer considérablement, compléter ou précéder une inspection par ultrason.

Cet article présente l'application de concert de deux de ces méthodes intégrées à un démonstrateur robotique visant à l'automatisation de l'inspection de pièces de grandes tailles. La réalisation du démonstrateur est le délivrable du projet de R&D LDCOMP groupant 9 organismes et sociétés wallonnes et québécoise visant à développer les méthodes digitales de CND et accroitre le niveau de maturité vers des solutions efficaces, robustes, rapides et offrant un niveau de détection élevé. La démonstration de la faisabilité

d'inspection d'un panneau composite de grande taille (~2m) ainsi qu'une structure à géométrie cylindrique et double courbure sera décrite à l'aide d'une solution robotisée comprenant de la thermographie (IRT) et de la shearographie (ST).

## 2. Introduction

L'évaluation de la qualité est un aspect critique de l'industrie aérospatiale. La sécurité et la fiabilité des avions dépendent de l'intégrité des matériaux utilisés dans leur construction tout en gardant une masse et épaisseur de matière la plus faible possible pour les économies de carburant et l'environnement. Globalement, l'évaluation de la qualité des matériaux composites et de leur mise en œuvre dans l'industrie aérospatiale nécessite une combinaison de techniques pour détecter et caractériser les défauts avec précision. En utilisant ces techniques, les fabricants peuvent s'assurer que les matériaux utilisés dans la construction des aéronefs répondent aux normes de sécurité et de fiabilité requises.

Les matériaux composites sont largement utilisés dans l'industrie aérospatiale en raison de leur rapport poids/résistance élevé, de leur résistance à la corrosion et de leur durabilité. L'un des principaux défis de la fabrication et de l'entretien des structures composites réside dans la détection et la caractérisation des anomalies susceptibles d'affaiblir le matériau et de compromettre ses performances. La porosité et les délaminations comme celles causées par impact sont deux de ces défauts qui suscitent actuellement un grand intérêt dans les composants composites de l'aérospatiale.

Les méthodes de Contrôle Non-Destructif (CND) telles que les essais par ultrasons (UT) et la radiographie aux rayons X (RT) ont été utilisées avec succès pour détecter et quantifier la porosité et les BVID (Barely Visible Impact Damage) dans les matériaux composites. Néanmoins, bien que très efficaces, ces techniques prennent beaucoup de temps, ou nécessitent l'accès aux deux faces de l'échantillon à inspecter et/ou sont coûteuses, sans compter les problèmes de radioprotection.

<footnote n="1">¹Optrion, Liège, Belgique;</footnote>

<footnote n="2">²MPP, Liège, Belgique</footnote>

<footnote n="3">³Cilyx, Liège, Belgique</footnote>

<footnote n="4">⁴VisiooImage, Québec, Canada</footnote>

<footnote>*corresponding author, E-mail: t.boulanger@optrion.be</footnote>
Outre ces méthodes (RT et UT), il en existe d'autres qui sont très précises pour la détection des défauts.

La shearographie ou interférométrie de cisaillement est une technique de CND plein champ, sans contact et digitale [1] [2] [3] qui a connu de fortes évolutions ces dernières années [4]. Bien connue pour l'inspection des pièces à base de nid d'abeille [1] [4], elle permet également d'inspecter des pièces monolithiques ou hybrides ainsi que les assemblages collés ou soudés [1] [4]. La shearographie est une technique très efficace pour la détection de BVID, délaminage, et autres décollements capables d'inspecter en une fois des surfaces allant jusqu'à 1 m², ce qui lui confère des taux d'inspection supérieurs à la plupart des autres techniques de CND.

Ces dernières années, grâce aux récentes évolutions du matériel et des algorithmes, la thermographie infrarouge (IRT) est aussi apparue comme une autre méthode de CND prometteuse pour détecter et quantifier différents types de défauts dans les matériaux composites, y compris la porosité et le BVID. La thermographie infrarouge est une technique de CND sans contact qui utilise l'imagerie thermique pour visualiser la distribution de la température à la surface d'un matériau. La présence d'anomalies dans le matériau entraîne des variations locales de la diffusivité thermique, qui se traduisent par des gradients de température pouvant être détectés à l'aide d'une caméra infrarouge. Les principaux avantages de l'IRT par rapport aux autres techniques de CND sont sa rapidité, son coût et, comme la ST, le fait qu'elle ne nécessite pas simultanément l'accès aux deux côtés de la pièce inspectée.

L'approche classique en IRT est la thermographie pulsée (PT) dans laquelle tous les éléments du système, c'est-à-dire la caméra, la source de chaleur et le composant à inspecter, sont statiques. Le composant est stimulé thermiquement par une impulsion de chaleur rapide, par exemple à l'aide de flashs 3 ou 6 kJ, tandis que l'évolution thermique est analysée. Une autre approche en IRT est la thermographie à balayage linéaire, dite « Line Scan Thermography » ou LST, dans laquelle la caméra et la source de chaleur se déplacent par rapport à la surface du composant, l'un ou l'autre étant statique. La LST est une configuration très intéressante pour l'inspection de pièces de grandes tailles et de formes complexes pendant la production, car elle est rapide et peut suivre les variations géométriques lorsqu'elle est combinée, par exemple, à un robot, à un actionneur ou à une table de type CNC (Computer Numerical Control).

Lorsque l'inspection concerne des pièces de grandes dimensions de formes complexes et que le nombre d'inspection de ce type de pièces prévu devient significatif, une analyse de rentabilité peut démontrer l'intérêt économique de se tourner vers des solutions robotisées permettant une automatisation de l'inspection. Cet article présente l'application de ce principe en vue de l'inspection de pièces de grandes dimensions à l'aide de méthodes de shearographie (ST) et de thermographie balayée (LST) par robot. Ce travail est réalisé dans le cadre d'un projet de recherche collaboratif québécois-wallon visant à développer un démonstrateur de CND digital (LDCOMP).

La première partie décrit les deux pièces industrielles utilisées au cours des travaux pour mettre au point les méthodes et les valider. La deuxième partie présente les deux méthodes d'inspection déployées et les méthodologies développées spécialement pour l'application robotisée (notamment les post-traitements visant à fournir une image unique). La troisième partie présentera le démonstrateur conçu composé d'une cellule robotisée et des deux instruments d'inspection ST et LST. La dernière partie présentera les résultats obtenus.

### 3. Description des pièces de tests

Un nombre important de calibres de type I et II [5] incluant des défauts artificiels (délamination, FOD ou inclusions et porosité) ont été produits et ont permis de qualifier les capacités de détection propres à chaque méthode de même que la représentativité de ces moyens de simulation. Deux pièces réelles industrielles aéronautiques sont mises à disposition pour la mise au point du démonstrateur d'inspection automatisée et la validation de ses performances.

#### 3.1. Grande pièce plane industrielle

Parmi les deux cas pratiques industriels ayant servis pour la mise au point et l'évaluation du démonstrateur, la première est une grande pièce plane d'application aéronautique en CFRP (Figure 1). Celle-ci mesure 1.8m par 1.2m et comporte plusieurs raidisseurs d'environ 30mm de hauteur sur sa face arrière. Cette pièce ne comporte pas de défauts connus et est inspectée par sa face avant. Cette pièce est très utile pour la mise au point de la solution robotisé et des développements de post-traitements liés.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1: Pièce composite industrielle plane de grandes dimensions (face avant à gauche, face arrière à droite)</figcaption></figure>

#### 3.2. Grande pièce courbe industrielle

Une seconde pièce industrielle d'un niveau de complexité supérieur a également été intégrée au programme d'essai. Il s'agit d'une section de virole de moteur d'avion de 1,8m de diamètre pour une hauteur de 0,45m fournie par Safran Aero Boosters, réalisée en CFRP également et disposant de deux bandes de matériau abratable sur son diamètre intérieur. Les zones sans abratable comportent 48 plis pour une épaisseur de 6,8mm. Des défauts sont créés sur plusieurs zones de la pièce par le biais d'impacts effectués en laboratoire depuis la surface extérieure. La section cylindrique de la pièce faisant l'objet de cette étude a subi 36 impacts à des niveaux d'énergie variables. Chaque zone impactée a ensuite été inspectée manuellement par ultrasons (UT) à deux reprises et de manière indépendante afin de déterminer si un défaut est créé et, le cas échéant, de le caractériser en taille et profondeur. Sur les 36 impacts, 6 n'ont pas créé de défauts détectables avec certitude. Les deux analyses ne sont pas en accord sur la détection de quatre défauts. Nous considérerons donc que 26 défauts sont confirmés. Les
impacts n'ayant pas créé de défaut se situent exclusivement dans des zones d'épaisseur maximale (48 plis) et ont été effectués avec les niveaux d'énergie les plus faibles. La pièce est inspectée depuis la face opposée aux impacts (face interne).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 : Virole impactée</figcaption></figure>

## 4. Description des méthodes d'inspection

Cette section présente les fondamentaux des deux méthodes d'inspection considérées : la shearographie (ST) et la thermographie (IRT) à balayage linéaire (LST). Les développements en termes de post-traitement réalisés spécifiquement pour leur application à une solution robotisée sont également décrits, telles que les opérations de recombinaison de différentes images (statique pour la ST et dynamique pour la LST).

### 4.1. Shearographie

La shearographie, ou interférométrie de cisaillement, est une technique optique plein champ sensible au gradient de déplacement de la surface observée [1]. Cette technique présente l'avantage d'être insensible aux translations de corps rigide et d'être robuste au regard des perturbations environnementales et des vibrations.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3: Schéma de principe de la shearographie (ST)</figcaption></figure>

La Figure 3 illustre le principe de la méthode et est décrit dans la suite. Un laser étendu illumine un objet qui, du fait de sa rugosité, va projeter un motif aléatoire de speckle aussi appelé tavelure. Ce motif est imagé par une caméra numérique au travers d'une optique de cisaillement qui a pour effet de dédoubler l'image et permettant à chaque point du capteur d'imager 2 points distincts de l'objet. Le vecteur entre les 2 points imagés est appelé cisaillement ou shear. L'onde venant d'un point sert de référence à l'onde venant de l'autre point superposé.

Les ondes lumineuses ($E_1$ et $E_2$) provenant des 2 points sur le capteur peuvent être décrites, moyennant simplifications, par les équations suivantes :

$$E_1(x, y) = E_{01}(x, y)e^{i\phi(x, y)} \quad (1)$$

$$E_2(x, y) = E_{02}(x, y)e^{i\phi(x+\Delta x, y)} \quad (2)$$

Avec $x, y$ les coordonnées sur la pièce, $\Delta x$ le cisaillement, $\phi$ la phase optique, $E_{0i}$, l'amplitude de l'onde.

L'interférence entre ces deux ondes fournit des informations sur le positionnement relatif entre les 2 points à la surface de l'objet étudié. L'intensité résultante au repos ($I_{ref}$) peut être décrite par la formule suivante :

$$I_{ref}(x, y) = I_1(x, y) + I_2(x, y) + 2\sqrt{I_1(x, y)I_2(x, y)} \cos(\phi(x, y) - \phi(x + \Delta x), y) \quad (3)$$

Par extension après stimulation (thermique, vibratoire, vide), le déplacement induit des points concernés modifie les phases qui deviennent :

$$E_3(x, y) = E_{01}(x, y)e^{i[\phi(x, y) + \Delta\phi(x, y)]} \quad (4)$$

$$E_4(x, y) = E_{02}(x, y)e^{i[\phi(x+\Delta x, y) + \Delta\phi(x+\Delta x, y)]} \quad (5)$$

L'intensité au niveau du capteur après application de la stimulation ($I_{stress}$) peut être résumée par l'équation suivante :

$$I_{stress}(x, y) = I_1(x, y) + I_2(x, y) + 2\sqrt{I_1(x, y)I_2(x, y)}\cos(\phi(x, y) - \phi(x + \Delta x, y) + \Delta\phi(x, y) - \Delta\phi(x + \Delta x, y)) \quad (6)$$

En faisant la différence entre une mesure prise au repos (mesure de référence) et une mesure prise après stimulation, l'équation devient :

$$(I_{ref} - I_{stress})(x, y) = 4\sqrt{I_1 I_2} \cdot \sin\left[\phi(x, y) - \phi(x + \Delta x, y) + \frac{\Delta\phi(x, y) - \Delta\phi(x + \Delta x, y)}{2}\right] \cdot \sin\left(\frac{\Delta\phi(x, y) - \Delta\phi(x + \Delta x, y)}{2}\right) \quad (7)$$

En simplifiant encore, le premier terme en sinus est un terme de haute fréquence spatiale dû au speckle tandis que le deuxième terme en sinus est un terme basse fréquence reprenant des franges d'interférences qui sont résolues par le capteur. Le premier sinus sera donc moyenné par les paramètres d'acquisition et notre différence de phase pourra donc être assimilé au radical du deuxième sinus :

$$\frac{\Delta\phi(x, y) - \Delta\phi(x + \Delta x, y)}{2} \approx \frac{\pi}{\lambda} [d(x, y) - d(x + \Delta x, y)] \quad (8)$$

$d$ correspondant aux déplacements des points considérés.

En introduisant le shear dans l'équation, celle-ci s'écrit :

$$\approx \frac{2\pi}{\lambda} \left[ \frac{d(x, y) - d(x + \Delta x, y)}{\Delta x} \right] \Delta x \approx \frac{2\pi}{\lambda} \frac{\partial d(x, y)}{\partial x} \Delta x \quad (9)$$

La différence des déplacements des points divisée par le cisaillement est, pour les très faibles amplitudes de cisaillement, assimilée à la dérivée partielle du déplacement selon l'axe du cisaillement et le résultat de la mesure est directement proportionnel au cisaillement.

La Figure 5 illustre le principe de création d'une image exploitable en shearographie se basant sur une expérience
didactique dont le montage est illustré en Figure 4 où une tôle d'aluminium de 2 mm d'épaisseur, en rouge, est encastrée dans le cadre bleu. La tôle d'aluminium est déformée en son centre par la vis micrométrique en gris qui agit comme un poussoir contrôlable pour créer une déformation maîtrisée répétable décrite dans ASTME2581.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4: Montage didactique d'illustration de la ST</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5: Illustration du principe d'acquisition de la shearographie</figcaption></figure>

Les différences de phases représentent déjà des mesures exploitables par l'opérateur mais de plus amples traitements numériques permettent d'améliorer la lisibilité des acquisitions. Il est possible d'intégrer le signal pour retrouver une déformation et non plus une dérivée partielle de déformation.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6 : Séquence typique d'acquisition par stimulation thermique.</figcaption></figure>

Dans le cadre d'une application de CND, l'objectif est de mettre en évidence les hétérogénéités dans le gradient de déformation induit. Généralement, la pièce est chauffée à l'aide de spots halogènes (stimulation) afin de suivre l'évolution de la dilatation thermique. Le gradient de température appliqué est typiquement de l'ordre de 1 à 10°C. La référence est prise à $t_{\text{ref}}$ avant le début de la stimulation thermique à $t_0$ (Figure 6). L'acquisition des données débute

quelques secondes après la fin de la stimulation. Typiquement, pour des CFRP standards de l'ordre de 2 mm d'épaisseur, la stimulation est de l'ordre de 5 secondes avec 1 kW de lampe halogène et l'acquisition est d'environ 30 secondes. La séquence complète automatisée dure typiquement moins d'une minute.

## Post-traitements et reconstruction géométrique

Dans les cas d'inspections de pièces dont la taille dépasse celle du champ de vision de la caméra (typiquement 567 x 473 mm pour la détection de défauts de 6mm demandé en aéronautique), il est nécessaire de subdiviser la surface totale en un multiple de zones de surfaces égales au champ de vision (Figure 7). Une superposition de l'ordre de 10% de deux zones adjacentes est en outre requise afin de garantir le niveau de détectabilité dans ces régions.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7 : Illustration d'une inspection ST d'une pièce de grande dimension avec la découpe en plusieurs zones d'intérêt et traitement de chaque zone</figcaption></figure>

Cette situation permet de bénéficier pleinement des avantages d'une inspection robotisée. En effet, une fois le découpage réalisé, le robot peut aisément être programmé afin de positionner le système d'inspection en vis-à-vis de chaque zone d'inspection de manière précise et répétable.

Une fois la totalité de la pièce scannée, $X \times Y$ séquences temporelles (X et Y étant le nombre de scan selon l'horizontale et la verticale respectivement, voir Figure 7) composées chacune de 5 à 100 images de phase sont obtenues, ce qui peut représenter un temps d'analyse couteux pour l'inspecteur. Un algorithme d'optimisation et de compression, dénommé Time Sequence Compression ou TSC, est donc appliqué automatiquement à chaque séquence temporelle. Outre l'amélioration de la qualité des images par une réduction du niveau de bruit, cet algorithme permet de ramener la totalité de la séquence temporelle à un nombre réduit d'images, typiquement 1 à 3, comprenant la grande majorité de l'information contenue dans la séquence complète (Figure 7). En se limitant, pour les besoins de cette démonstration, au niveau principal de sortie de l'algorithme, on dispose donc à ce stade de $X \times Y$ images optimisées couvrant la totalité de la surface inspectée. Cependant, celles-ci ayant été optimisées de manière indépendante, elles doivent encore subir un post-
traitement automatique supplémentaire permettant de placer
toutes les images sous une échelle de niveaux de gris
commune comme illustré à la Figure 8.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8 : Opération de mise à échelle commune du niveau de gris</figcaption></figure>

La Figure 9 présente les différentes étapes typiques d'une
acquisition et d'un post-traitement automatisés des images.
A cette étape, la reconstruction géométrique peut débuter. Il
s'agit alors de positionner dans l'espace chaque image l'une
par rapport à l'autre afin de recréer une image unique
représentant la totalité de la surface inspectée. Pour ce faire
plusieurs approches de positionnement sont possibles : (i)
grâce aux métadonnées de position récoltées auprès du
logiciel de pilotage du robot, (ii) sur base d'un code de
positionnement ligne/colonne préétabli et (iii) par un
placement manuel effectué par un opérateur. Dans le cas
d'une installation robotisée industrielle, la première méthode
est bien entendu préférée. Un logiciel dédié permet donc
d'effectuer ce placement, d'homogénéiser les niveaux de
gris (Figure 8) et d'optimiser la qualité du rendu des zones
de superposition en garantissant l'intégrité des résultats. Le
produit de ces démarches apparaît alors sous la forme d'une
image reconstruite représentant la totalité de la surface
inspectée (Figure 17) à partir de laquelle une analyse par un
inspecteur peut être réalisée de manière rapide et aisée.

4.2. Thermographie à balayage linéaire (LST)

Dans le cas du LST, les données sont acquises dans une
configuration dynamique, c'est-à-dire que la caméra et la
source de chaleur (chauffage IR) se déplacent en tandem au-
dessus de la surface des échantillons à une vitesse de
balayage constante. Cela permet de reconstruire une
séquence pseudo-statique en suivant la procédure décrite
dans des travaux antérieurs [6], [7]. Il est également possible
de traiter les séquences dynamiques par PPT (Pulsed Phased
Thermography) comme décrit dans [8], [9]. Ce principe de
fonctionnement est illustré à la Figure 10 en reprenant des
images issues de l'inspection de la virole. Les données
thermographiques originales sont une séquence
tridimensionnelle (3D) avec des images représentées en
coordonnées spatiales x, y en fonction du temps t. La
séquence complète se compose généralement de plusieurs
centaines d'images. Par souci de clarté, la Figure 10 ne
montre que 4 thermogrammes représentatifs choisis
arbitrairement à différents moments dénommés t₀, t₁, t₂ et tN.
Seule la partie gauche de la virole est visible sur l'image
acquise en t₀. Au fur et à mesure que le balayage se poursuit,
d'autres zones définies par le champ de vision de la caméra
sont visibles, comme illustré à différents moments (t₁, t₂ et
tN).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9: Etapes typiques d'une inspection ST robotisée</figcaption></figure>

La séquence dynamique est ensuite reconstruite de
manière à ce que la dimension y et le temps t d'origine
soient transposés en temps d'observation t' et en
coordonnées y', respectivement, tandis que la coordonnée
x reste inchangée. Au cours du processus, la position des
lignes y' reconstruites est ajustée pour compenser la
différence de positionnement de chaque ligne utilisée
pour la reconstruction de l'image.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 10: Fonctionnement LST : séquence dynamique à
vitesse constante et reconstruction pseudo-statique</figcaption></figure>

Le temps d'observation, *t*', qui est le temps pendant lequel chaque ligne de pixels le long de la coordonnée *y* (dans la direction du balayage) est enregistrée par la caméra après la stimulation thermique, est calculé à partir de la longueur *Y* (en mm) du champ de vision dans la direction du balayage et de la vitesse de balayage *v*<sub>y</sub> :
$$t' = \frac{Y}{v_y} \qquad (10)$$

La longueur du champ de vision dans la direction de balayage Y est calculée en connaissant la distance entre la caméra, la surface de l'échantillon et la longueur focale de l'objectif et la taille du FPA.

Après la reconstruction, la matrice pseudo-statique LST (représentée sur la partie inférieure de la Figure 10) peut être traitée à l'aide de techniques avancées de traitement du signal telles que TSR [10], PCT [11] et PPT [12], comme c'est le cas pour la PT [7].

Des travaux antérieurs [13] ont démontré la qualité d'une inspection LST par comparaison avec des inspections PT classiques de référence.

## 5. Robotisation et automatisation

Comme le Groupe de Travail END Robotisés de la COFREND l'a mis en avant, la robotisation du processus d'inspection fait partie intégrante du système pour arriver à une sanction automatique.

Dans le cadre du projet LDCOMP, l'objectif est d'automatiser l'inspection et, plus particulièrement, la partie acquisition des données. Pour des inspections récurrentes de pièces de production, cette automatisation peut à la fois accroître la précision et la rentabilité de l'inspection. Pour une inspection de type LST, une robotisation est même indispensable. Le démonstrateur développé a pour but d'automatiser une inspection par shearographie et par thermographie (LST ou PT) de grandes pièces de formes complexes. Ces requis permettront de démontrer le gain économique pour des pièces industrielles.

Sur base de cette première spécification, un système robotisé complet est développé. Le synoptique global est présenté à la Figure 12. Les deux dispositifs d'inspection (la caméra shearographique et l'ensemble LST) sont intégrés à un système robotisé incluant à la fois les parties matérielle (interface mécanique) et logicielle (communication bidirectionnelle entre le moyen d'inspection et l'automate du système robotisé). Le projet s'est attelé à démontrer la faisabilité de l'association de ces moyens d'essais avec un système robotisé traditionnel doté de ces outils de séquençage et de sécurité propre.

### 5.1. Configuration robotique

La partie matérielle du système robotique est composée d'un guidage linéaire d'une longueur efficace de 5m sur lequel est disposé un robot industriel 6 axes Staubli TX2-160L, le tout offrant 6+1 degrés de liberté contrôlés par le système de commande. Ce robot seul offre une charge utile de 40kg et une portée d'un rayon de 2m. Combiné au guidage linéaire, il permet de réaliser des scans de pièces complexes de 9 x 4 m à l'aide des deux têtes d'inspection (ST et LST) présentées dans cet article (Figure 16 et Figure 14). Il n'y a pas de limite de taille dans le sens de la longueur (9m) d'inspection puisqu'un rail aussi long que nécessaire peut être facilement utilisé.

Des outillages de maintien de la pièce à inspecter sont

également conçus et réalisés. Ceux-ci doivent permettre un maintien de la pièce et garantir une répétabilité dans le positionnement de la pièce vis-à-vis de la cellule d'inspection. Un exemple d'un tel outillage est présenté à la Figure 14.

L'ensemble de la cellule est piloté à l'aide d'une armoire électrique assurant les fonctions de pilotage et de sécurité (contrôleur robot, automate de supervision, ordinateur industriel pour l'acquisition des données, relais de sécurité). La synchronisation est assurée par l'automate qui assure la liaison entre les mouvements à imposer au robot et les moyens d'inspection. Il est l'interface principale pour l'opérateur au travers d'une Interface Homme-Machine (IHM). La fenêtre de l'IHM développée pour l'application shearographie est présentée à la Figure 11. Un protocole de communication TCP-IP est défini en vue d'échanger les informations et commandes de manière bidirectionnelle. Du point de vue des moyens d'inspection, cette communication permet d'avoir accès à des métadonnées indispensables aux opérations de reconstruction.

Pour les deux méthodes d'inspection, les étapes spécifiques d'acquisition et de post-traitement des données sont garanties par les logiciels dédiés qui fonctionnent en communication avec le logiciel de supervision robot.

Afin de générer des trajectoires optimales avec des contraintes liées à l'application, le logiciel de CAM (Computer Aided Manufacturing) est utilisé (Figure 13). Ces contraintes peuvent être, selon le type d'inspection envisagé :

- Une couverture d'inspection de surfaces sélectionnées

- Un recouvrement entre deux zones inspectées

- Une orientation et distance optimale entre la zone inspectée et le moyen d'inspection

- Une absence de collision entre la pièce inspectée et la cellule (bras robot et outil d'inspection).

Cette préparation est réalisée en avance de phase de l'inspection à l'aide de modèles CAO de la cellule et de la pièce inspectée. Une étape de calibration permet d'ajuster les paramètres lors de la réalisation de l'inspection.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 11 : IHM du système robotisé (fenêtre ST)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 12: Synoptique du système robotisé</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 13 : Interface de programmation de trajectoires complexe (logiciel de CAM) sur pièce composite à géométrie complexe</figcaption></figure>

## 5.2. Configuration ST

La Figure 14 montre ce même dispositif en configuration ST. Dans ce cas, le robot est équipé d'un système de shearographie OPTRION DeFinder 4300 et de deux sources infrarouges de 1000W, chacune située de part et d'autre de la caméra afin d'obtenir une stimulation thermique la plus homogène possible. La résolution est de 2464x2056 pixels (12 bits). Le système initialement utilisé est le DeFinder 4200. Celui-ci a été amélioré sur plusieurs plans pour une meilleure intégration robotisée. Grâce à ses optiques interchangeables, le modèle DeFinder 4300 permet en outre de travailler à une distance plus faible de la pièce inspectée, tout en conservant une grande surface d'inspection. Ceci permet de conserver une grande efficacité de la stimulation thermique embarquée tout en maintenant une tête de mesure compacte. La Figure 15

montre les premiers essais d'inspection de la demi-virole à l'aide de ce système qui permet de couvrir la totalité de la surface en seulement 5 prises de vue.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 14 : Rendu réaliste de l'installation robotisée</figcaption></figure>

La durée de l'étape de sollicitation thermique est ajustée en fonction de l'application. Celle-ci dépend en effet des propriétés du matériau inspecté ainsi que de la structure et de l'épaisseur de la pièce.

Un logiciel propre permet à la fois la mise au point des paramètres de mesure en phase de préparation, le déroulage de séquences prédéfinies commandées par l'automate et le post-traitement supplémentaire si nécessaire avec la caractérisation des défauts identifiés (localisation et dimension).
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 15 : DeFinder 4300 durant l'inspection de la virole</figcaption></figure>

## 5.3. Configuration LST

La Figure 16 montre le dispositif expérimental utilisé pour le LST. Le robot porte un dispositif composé d'une tête thermographique contenant une caméra microbolométrique 7,5-14 µm et d'une source de stimulation thermique stabilisée. La vitesse de balayage a un impact sur la quantité d'énergie délivrée aux échantillons, sur le temps d'inspection totale et sur la profondeur maximale à laquelle un défaut peut être détecté. Si l'énergie fournie est insuffisante, par exemple à des vitesses de balayage très élevées, la profondeur maximale pouvant être atteinte sera limitée. Au contraire, un chauffage plus long, par exemple à des vitesses de balayage très faibles, peut nuire à la résolution des défauts en raison d'une diffusion latérale importante. Il a été déterminé que la vitesse de balayage optimale est d'environ 25 à 100 mm/s dans les cas considérés, bien qu'elle dépende principalement de la profondeur des défauts.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 16 : Rendu réaliste de l'installation robotisée équipée de la tête de mesure LST</figcaption></figure>

Une suite de logiciel est développée par Visioimage inc. afin de traiter les images acquises et fournir en sortie une image recombinée sur laquelle plusieurs méthodes telles que des filtres, PCT, TSR, PTT peuvent être appliquées pour faciliter la détection de défauts et augmenter significativement le CNR (rapport contraste sur bruit).

## 6. Résultats

Cette section présente les premiers résultats obtenus sur les deux pièces industrielles à l'aide de la solution robotisée. A ce stade, une évaluation qualitative est réalisée. Un travail d'analyse fine quantifiée à l'aide d'indicateur type CNR (Contrast Noise Ratio) reste à réaliser en vue d'une comparaison objectivée avec une solution de CND manuelle de type UT.

### 6.1. Grandes pièces planes

Cette pièce ne présentant pas de défaut artificiellement introduit, elle est principalement utilisée pour mettre au point la cellule robotisée et, plus précisément, les dispositifs de communication entre l'automate et les moyens d'inspection. Celle-ci a permis également d'éprouver les méthodes d'acquisition et de post-traitement, notamment les outils de recombinaison des différentes images en une unique.

L'analyse par shearographie robotisée comporte 20 zones de mesure indépendantes et traitées selon la méthode décrite en 4.1. Avec le système DeFinder 4200, la durée totale d'inspection est donc de l'ordre de 20 minutes pour une surface à inspecter de 2,1 m². En comparaison, une inspection ST réalisée manuellement avec une caméra placée sur un trépied que l'on déplace pour couvrir l'ensemble de la pièce dure de l'ordre de 3 à 5 h. De plus, il est complexe d'obtenir une reconstruction géométrique correcte d'une grande pièce inspectée manuellement (voir exemple en Figure 21). Cette étape est grandement facilitée lorsqu'une installation ST robotisée est utilisée grâce aux niveaux de répétitivité et reproductibilité du positionnement atteints par les systèmes robotisés actuels ainsi qu'aux métadonnées de positionnement disponibles.

L'image obtenue (Figure 17) comprend 11536x7320 pixels d'une profondeur de 16bits et permet donc à l'inspecteur d'effectuer des zooms sur les zones d'intérêt avec une résolution spatiale de l'ordre de 6.4 pixels par mm ce qui est 6 fois mieux qu'un bon système C-Scan UT.

En bénéficiant des avantages du Definder 4300, cette même pièce sera inspectée en 12 minutes, pour atteindre un taux d'inspection de 0,175 m²/min ou 5,7 min/m².

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 17 : Image reconstruite sur base des 20 zones d'inspection de cette grande pièce plane aéronautique</figcaption></figure>

### 6.2. Grandes pièces cylindriques

Cette pièce est inspectée selon les deux techniques CND détaillées.

En ST, l'image finale reconstruite à partir des scans robotisés (Figure 21 - bas) présente une qualité largement supérieure à une inspection manuelle (Figure 21 - haut). Cette qualité de résultat permet un niveau de détection plus élevé. En effet, sur les 26 défauts identifiés par UT, 5 ne sont pas détectables sur les résultats d'inspection manuelle.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 18 : Référencement des défauts détectés de la virole par ST robotisée et légende des énergies d'impact en Joule</figcaption></figure>

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 19 : Résultat du scan IRT par LST robotisée de la virole</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 20 : Inspection robotisée de la demi-virole (système DeFinder 4200) pour ST</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 21 : Résultats d'inspection manuelle (haut) et robotisée (bas) en ST</figcaption></figure>

La Figure 18 localise les défauts et les classe par niveau d'énergie.

En shearographie, à ce jour, la totalité de la face interne est inspectée en 20 zones de mesure pour une durée d'inspection de l'ordre de 20 minutes. Néanmoins les derniers développements permettent de réduire celle-ci à 5 ou 6 minutes.

L'inspection par LST est réalisée en 2 bandes horizontales parallèles. Des résultats identiques en termes de détection sont obtenus. Une faible bande sur la partie supérieure de la pièce n'a pu être inspectée pour des raisons de risque de

collision, l'outillage de supportage de la pièce n'étant pas optimal. La totalité de la pièce pourra cependant être inspectée moyennant une modification de celui-ci et l'acquisition d'une troisième bande d'acquisition horizontale. Un scan complet de la face interne peut donc être réalisé en environ 6 minutes pour une surface de 1,2 m². On notera des erreurs de reconstruction qui se manifestent par un désalignement des deux bandes horizontales dans les axes horizontaux et verticaux qui tend à croître le long de l'axe d'inspection (de gauche à droite, Figure 19). Bien que ceci doive être confirmé, il est probable que ces erreurs soient causées par un mauvais positionnement relatif pièce-robot au montage.

Les deux techniques permettent donc dans ce cas d'atteindre des taux d'inspection de 5 minutes par m².

## 7. Conclusions

L'automatisation de l'inspection de grandes pièces de formes complexes par des méthodes telles que la shearographie (ST) et la thermographie (IRT) à balayage constant (IRT-LST) permet une amélioration en termes de temps d'inspection et de précision de localisation d'un éventuel défaut détecté. Dans le cas d'inspection de pièces de production avec un certain volume, les gains en temps déjà obtenus avec le démonstrateur (10 à 20 x plus rapide) permettent une réduction des coûts d'inspection significative, qui rendent l'investissement dans une cellule robotisée d'autant plus rentable, et encore plus dans les cas où le CND est le goulot d'étranglement de la chaîne de production. La philosophie défendue au cours du projet LDCOMP est de démontrer la faisabilité d'une inspection avec des méthodes digitales (ST et IRT). Une fois un défaut détecté, une inspection manuelle par ultrason peut être réalisée plus rapidement dans une zone restreinte afin de localiser finement dans le plan et dans la profondeur.

Les premiers résultats présentés démontrent la qualité et la faisabilité d'une inspection robotisée avec un niveau de
maturité déjà très élevé. L'ensemble des outils permettant
de passer d'une solution manuelle à une solution
automatisée sont développés et testés sur des pièces
industrielles représentatives d'une application
envisageable.

Un travail parallèle de démonstration des performances d'inspection de la shearographie et de la thermographie est en cours, notamment concernant la représentativité des défauts artificiels de délamination et de porosité. Cette étape reste indispensable pour intégrer ces méthodes digitales dans les processus de certification de pièces industrielles.

Le projet LDCOMP aura permis de mettre en relation l'ensemble des métiers (développeurs de solutions ST, IRT, LUT, inspecteur niveau 3, fabricant de calibre, roboticien, fabricant NADCAP et avionneur) afin d'aboutir aux résultats présentés.

Remerciements

Le travail présenté est réalisé dans le cadre du projet de recherche LDCOMP (Laboratoire Digital pour COMPosites) subventionné par le Service Public de Wallonie (Direction générale de l'Economie, de l'Emploi et de la Recherche) et labelisé par le pôle de compétitivité Skywin (convention n°8188). Les parties québécoises du projet ont été en partie subventionnées par le gouvernement du Québec via le Ministère de l'Economie et de l'Innovation (MEI), Investissements Québec (IQ) ainsi que le Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG).

L'ensemble des partenaires du projet sont remerciés également pour leur apport dans le cadre des différentes parties du projet : Alkar Technology, Safran Aero Boosters, Centre Technologique en Aérospatiale (Québec, Canada), NDT Pro, Centre Spatial de Liège – Université de Liège, Bombardier Aerospace (Canada) et laboratoire de thermographie Mivim de l'Université Laval à Québec.

*Processes. Reference standards for non-destructive*
*inspection methods on fibre composites, Issue 9,*
*December 2014.*

[6] C. Ibarra-Castanedo, P. Servais, A. Ziadi, M. Klein et X. Maldague, «RITA-robotized inspection by thermography and advanced processing for the inspection of aeronautical components,» chez 12th *International Conference on Quantitative Infrared Thermography*, Bordeaux, France, juillet 2014.

[7] F. Khodayar, F. Lopez, C. Ibarra-Castanedo et X. Maldague, «Optimization of the inspection of large composite materials using robotized line scan thermography,» *J. Nondestructive Evaluation*, p. 36, 2017.

[8] J. Moran et N. Rajic, «Remote line scan thermography for the rapid inspection of composite impact damage,» *Comp. Struct.*, pp. 442-453, 2018.

[9] J. Gray, M. Woodrow, C. Rosalie et N. Rajic, «Comparative evaluation of a high operating temperature midwave infrared detector for automated non-destructive inspection of composite damage,» *Mater. Res. Proc.*, pp. 29-36, 2021.

[10] S. Shepard, J. Lhota, B. Rubadeux, D. Wang et T. Ahmed, «Reconstruction and enhancement of active thermography image sequences,» *Opt. Eng.*, vol. 42, pp. 1337-13452, 2003.

[11] N. Rajic, «Princpal component thermography for flaw contrast enhancement and flaw depth characterisation in composite structures,» *Compos. Struct.*, vol. 58, pp. 521-528, 2002.

[12] C. Ibarra-Castanedo et X. Maldague, «Pulsed phase thermography reviewed,» *Quant. Infrared thermogr. J.*, vol. 1, pp. 47-70, 2004.

[13] C. Ibarra-Castanedo, P. Servais, M. Klein, T. Boulanger, A. Kinard, S. Hoffait et X. Maldague, «Detection and characterization of artificial porosity and impact damage in aerospace carbon fiber composites by pulsed and line scan thermography,» *Applied Sciences*, 2023.

Références

[1] W. Steinchen et L. Yang, «Digital shearography: theory and application of digital speckle pattern shearing interferometry,» chez SPIE Press, Bellingham, 2003.

[2] Y. Y. Hung et C. E. Taylor, «Speckle-Shearing Interferometric Camera -- A Tool For Measurement Of Derivatives Of Surface-Displacement,» chez Proc. SPIE 0041, Developments in Laser Technology II, 1974, 1974.

[3] T. Kreis, Handbook of holographic interferometry, John Wiley & Sons, 2005.

[4] R. Sirohi, «Shearography and its applications–a chronological review,» *Light: Advanced Manufacturing*, pp. 3.1: 35-64, 2022.

[5] AITM6-0012, *Airbus Test Method For Inspection*