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Conclusions générales et perspectives

Conclusions

Dans ce travail, nous avons développé un modèle de simulation numérique permettant de modéliser le principe de détection de défaut par thermographie active. Ce modèle nous a servi de base pour l’étude par plans d’expériences numériques dans le but d’en étudier les paramètres les plus influents et de déterminer des plages de valeurs optimales de cette technique. Ce travail de modélisation a été précédé d’une campagne de caractérisations de propriétés thermophysiques et optiques, d’une part, pour alimenter le modèle et d’autre part pour la validation des champs de températures.

La phase de caractérisation nous a permis d’avoir une vision plus claire sur les propriétés thermophysiques (basées sur la mesure de la diffusivité thermique) et optiques des différents matériaux utilisés dans cette étude. En effet, nous utilisons des matériaux fortement réfléchissants, faiblement émissifs et fortement diffusants thermiquement. Il s’agit d’une situation assez défavorable pour les mesures de températures par thermographie infrarouge. La connaissance et la prise en compte de la température environnementale et de l’émissivité des matériaux nous a permis d’effectuer des mesures de températures par rayonnement, avec une excellente précision.

Les caractérisations effectuées pour obtenir les dimensions du faisceau laser-ligne ont été primordiales pour obtenir des conditions aux limites fiables.

Conclusions La méthodologie de modélisation mise en œuvre nous a permis, non seulement de tenir en compte l’ensemble des paramètres du procédé, mais également de générer des cartographies de températures avec deux types de caméras : fixe et mobile.

Dans le modèle éléments finis, nous avons fait le choix de modéliser les défauts débouchants comme des couches minces résistives. Cette considération répond précisément à nos attentes et permet de réduire de manière considérable les temps de calculs. Nous avons montré que les défauts sous-jacents et délaminages pouvaient être modélisés comme des vides de matières à l’intérieur des échantillons considérés. Cela est également favorable pour rester dans de faibles temps de calculs.

Le développement en parallèle d’une caméra virtuelle a permis d’une part de tenir compte d’une bonne partie des paramètres propres des caméras de thermographie infrarouge choisie, et d’autre part de simuler les écarts entre la ligne pixel et le faisceau laser-ligne, comme cela est attendu dans la CPA.

Par ailleurs, nous avons montré que lors des inspections, un défaut plan débouchant pouvait se comporter comme un « corps noir » et produire ce que nous appelons un « effet optique », susceptible de masquer en général le signal thermique induit par la résistance thermique du défaut. Dans ce sens, nous avons montré l’intérêt d’effectuer des inspections en aller-retour pour permettre de se débarrasser de ce phénomène indésirable, et surtout non maitrisable expérimentalement. De plus, le balayage aller-retour, outre le fait qu’il double l’amplitude du signal thermique de défaut, permet de s’affranchir des effets optiques induits par un changement d’absorptivité et/ou d’émissivité de la surface du matériau (cas de dégradations superficielles ou de changements de rugosités).

En ce qui concerne les défauts sous-jacents, nous avons pu mettre en évidence qu’ils étaient caractérisés essentiellement par leur résistance thermique verticale, qui représente environ 70 % du signal obtenu en aller-simple.

Les plans d’expériences numériques ont permis d’étudier l’influence des paramètres mis en jeu et de distinguer ceux qui étaient les plus influents. Ainsi, la vitesse de déplacement du faisceau laser joue un rôle capital dans ce procédé. Plus sa valeur diminue, plus le signal thermique augmente.

Conclusions générales et perspectives

171 montré que nous pouvions générer des fonctions « objectif », en fonction des besoins de l’utilisateur, comme par exemple la fonction « efficacité », qui nous permet ici de trouver des vitesses optimales de détection dans le cas de défauts débouchants.

Nous avons montré que la source laser devait avoir une puissance suffisante pour chauffer le matériau. La densité de puissance réellement absorbée va alors dépendre du facteur d’absorption du matériau mais également des dimensions de la ligne laser considérée. Plus cette densité de puissance augmente, meilleure est la capacité de détection de la CPA.

La résolution spatiale de la caméra va dépendre de la distance de travail. Plus sa valeur est grande, plus l’amplitude du signal thermique diminue. Il s’agit d’un paramètre à contrôler lors des inspections sur sites.

Nous avons également montré que pour augmenter la détectabilité d’un défaut, la ligne pixel et la ligne laser pouvaient être soit superposées pendant les inspections, soit légèrement décalées. Dans certaines situations, par exemple quand la diffusivité thermique du matériau est importante (cas de l’aluminium), la détection d’un défaut plan débouchant est augmentée lorsqu’il existe un écart entre la ligne pixel et la ligne laser

La détection de défaut par le procédé de type « flying spot » dépend essentiellement de la qualité des images qui vont être générées mais également de la qualité de la caméra. Nous avons mis en évidence qu’il était plus intéressant d’utiliser soit une caméra refroidie.

Un dernier point, qui concerne les matériaux parfaitement lisses et homogènes, présentant des défauts plans débouchants, nous avons soulignés que des inspections en aller-simple pouvaient être envisageables. En effet, dans ce cas particulier, il semble plus intéressant d’utiliser directement l’effet optique du défaut, qui génère un effet thermique beaucoup facilement détectable en terme d’amplitude.

Perspectives

Nous envisageons trois directions principales à ce travail :

1- Mettre en évidence les performances de la CPA vis-à-vis des matériaux fortement rugueux

Pour la magnétoscopie et le ressuage, on exige d’avoir une rugosité inférieure à 6,3 µm sur le matériau brut. Dans ce sens, nous avons voulu montrer les performances de la CPA au-delà de cette valeur de rugosité. Dans ce but, nous avons envisagé de concevoir des échantillons

Perspectives rugueux munis de défauts débouchants et ensuite d’y effectuer des scans. L’objectif serait de montrer que la CPA peut faire abstraction de la rugosité des échantillons mesurés. Mais également de voir à quelle rugosité la CPA atteindra ses limites.

2- Approfondir l’étude sur la possibilité de caractériser la rugosité par thermographie infrarouge

Nous avions débuté une étude sur la possibilité de retrouver une rugosité par thermographie infrarouge. Dans ce sens, nous avons effectué des mesures de températures de luminances avec des caméras en bande II et III sur des échantillons rugueux. Des mesures de réflectivités directionnelles hémisphériques ont été également effectuées sur ces échantillons. Cependant nous n’avons pas pu trouver une corrélation correcte permettant de retrouver la rugosité à partir des mesures de thermographie infrarouge. Il faudrait certainement explorer d’autres pistes, c’est-à-dire augmenter la gamme de températures pour pouvoir utiliser une caméra en très courtes longueur d’onde [0,9 – 1,7µm].

3- Effectuer des inspections plus rapides

Les inspections sont actuellement effectuées en aller-retour, dans ce cas, le temps d’inspection est multiplié par deux. Le but serait de pouvoir trouver une méthode de post-traitement permettant d’effectuer des scans juste en aller-simple et d’ignorer les défauts optiques.

4- Réussir à caractériser les dimensions des défauts à partir des signaux fournis par la CPA Un des défis majeurs de ce procédé consiste à retrouver les dimensions des défauts (ouverture, profondeur, longueur) à partir du signal thermique obtenu, de manière fiable. Des travaux ont été réalisés dans ce sens par Mendioroz [84] sur le procédé de vibrothermographie. Le but serait de faire la même chose pour ce procédé. Malheureusement, dans le cadre de la thèse, nous n’avons pas eu le temps d’entamer une étude dans ce sens. Il s’agit d’un travail essentiel à mener dans le but de faire évoluer la méthode.

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Tables des figures

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Tables des figures

Figure 0-1 : exemple de structures concernées par les contrôles ... 3

Figure I-1 : gamme de longueur d’onde du rayonnement électromagnétique [5] ... 10

Figure I-2 : représentation de la luminance directionnelle ... 11

Figure I-3 : exemple de corps noir de laboratoire ... 12

Figure I-4 : courbes de la loi de déplacement de Wien [7] ... 14

Figure I-5 : répartition de l’énergie reçue par un matériau ... 15

Figure I-6 : description des angles ... 16

Figure I-7 : réflectivité spéculaire et réflectivité diffuse ... 18

Figure I-8 : définition BRDF ... 19

Figure I-9 : variation de l’émissivité spectrale de l’aluminium pur en fonction de la rugosité [5] ... 21

Figure I-10 : évolution de l’émissivité en fonction de l’oxydation pour un acier inox [11] .... 22

Figure I-11 : émissivité totale directionnelle pour quelques métaux [12] ... 23

Figure I-12 : facteur spectral de transmission de l’atmosphère(a) ; facteur moyen de transmission de l’atmosphère(b), d’après Pajani [8] ... 23

Tables des figures Figure I-14 : erreur de mesure, de la température, induite par une erreur sur la température

environnementale ... 31

Figure II-1 : étapes de contrôle par ressuage ... 37

Figure II-2 : contrôle par magnétoscopie ... 37

Figure II-3 : contrôle non destructif par courant de Foucault. ... 37

Figure II-4 : principe de détection par ultrason ... 37

Figure II-5 : principe du contrôle par radiographie ... 37

Figure II-6 : principe de radiométrie photothermique ( extrait de Bodnar [20]) ... 39

Figure II-7 : dispositif de thermographie modulée en réflexion avec excitation par flash : (extrait de Tao [21]) ... 40

Figure II-8 : montage expérimental en mode réflexion (a), en mode transmission (b) avec excitation flash (Extrait Maierhofer [23]) ... 41

Figure II-9 : expérience photothermique stéréoscopique ... 42

Figure II-10 : configuration d’un essai de vibrothermographie (extrait de Bai [36]) ... 43

Figure II-11 : schéma de principe de la thermographie infrarouge avec excitation par induction ... 44

Figure II-12 : dispositif expérimental de Bodnar [20] ... 46

Figure III-1 : dispotif experimental ... 50

Figure III-2 : illustration du dispositif de méthode flash face arrière ... 51

Figure III-3 : dispositif expérimental de la mesure de diffusivité par face arrière ... 52

Figure III-4. Images à différents instant de la tache laser obtenues avec la caméra infrarouge FLIR S60 ... 55

Figure III-5 : profil de température sur la largeur ... 55

Figure III-6 : profil de température sur la longueur ... 56

Figure III-7 : profil du faisceau laser gaussien simulé ... 56

Figure III-8 : dispositif expérimental de génération de la ligne laser ... 57

Figure III-9 : profil de la ligne laser générée hors focus (images à gauche et à droite) et dans le plan de focalisation (au centre) (la taille de la fenêtre - indiquée entre parenthèses- a été adaptée pour chacune des simulations) ... 58

Figure III-10 : profil du laser sur la largeur (zone centrale) ... 59

Figure III-11 : profil sur la longueur de la ligne laser de la première image ... 59

Tables des figures

181

Figure III-14 : spectromètre de type Perkin Elmer avec sphère intégrante ... 63

Figure III-15 : exemple d’échantillon rugueux : zones de mesures des rugosités ... 64

Figure III-16 : sphère intégrante ... 67

Figure III-17 : absorptivité en fonction de la rugosité pour deux longueurs d’ondes ... 68

Figure III-18 : dispositif expérimental : mesure de la température environnementale (a) ; mesure du signal de l’échantillon (b) ... 69

Figure III-19 : émissivité en fonction de la rugosité pour la taille du réducteur ... 69

Figure IV-1 : deux points (A1, A2) placés à égales distances du spot laser ... 76

Figure IV-2 : exemple de géométrie avec un défaut débouchant : cas de l’inox ... 78

Figure IV-3 : géométrie d’un délaminage dans de l’acier. ... 79

Figure IV-4 : profil du faisceau laser gaussien simulé ; a : sur le plan (y, z) ; b : sur le plan (x,

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