Grant: CCI Applied Research and Development Grants

Pour vérifier la qualité et l’absence de défauts dans les composants structurels d’aéronefs en matériaux composites, tels que fuselages ou ailes, on utilise généralement la méthode de contrôle par ultrasons. L’inspection ultrasonore automatisée sur des pièces réelles produit de grands volumes de données : des dizaines de mètres carrés par avion sont inspectés avec des résolutions d’images échographiques de l’ordre du millimètre carré. L’analyse de ces données par des techniciens qualifiés s’avère longue, coûteuse et potentiellement créatrice de goulots d’étranglement. C’est pourquoi les avionneurs ont de plus en plus recours à des programmes informatiques pour automatiser cette analyse. Airbus a développé un logiciel appelé NDTkit analysant automatiquement les échographies à l’aide de séquences d’opérations permettant de détecter et de caractériser les défauts. Le Centre technologique en aérospatiale (CTA) a développé précédemment des programmes combinant les fonctions natives de NDTkit et de nouveaux algorithmes d’automatisation réalisant la mesure d’épaisseur, l’évaluation de la porosité, la détection et la sanction automatique sur les défauts. Les programmes développés permettent d’analyser un volume important de données en un temps minime et ont d’excellentes performances de détection des défauts. Cependant, les programmes développés peuvent générer des fausses alarmes, ou faux-positifs, dont l’investigation systématique est impérative pour s’assurer de l’intégrité de la pièce à inspecter. En production, la levée de doute sur la nature des indications présentes peut être très coûteuse : le recours à des ressources expérimentées en ultrasons, l’arrêt de la production, les réparations inutiles ou mêmes le rejet de pièces qui peuvent en réalité être conformes. Nous proposons dans ce projet de développer un nouvel algorithme de détection automatique des faux-positifs et un environnement d’analyse qui permettra de guider l’opérateur et de simplifier la sanction sur chaque défaut potentiel issu du programme de détection automatique. La détection des faux-positifs se basera d’une part sur la recherche de caractéristiques du signal préalablement définies comme représentatives de faux-positifs fréquemment détectés, et d’autre part, sur une reconnaissance de formes et de singularités sur les cartographies d’indications. Une fois l’algorithme développé et testé, il sera intégré sous forme d’interface graphique dans le logiciel existant.