Traitement d’images

Le traitement d’images permet decompter automatiquement le nombre de fibres dans une section et de connaitre la distributionet l’orientation des fibres en une seule analyse. Cette méthode a été sélectionnée pour le projet et sera présentée en détail dans le chapitre 2. Le processus d’analyse est réalisé en 3 étapes :

La préparation des échantillons : Des échantillons sont prélevés dans les spécimens de béton à étudier. La découpe est réalisée à l’aide d’une scie à eau, ellesubit localement une forte

augmentation de la température qui se caractérise par des phénomènes de « bavure » autour des fibres. Ces bavures, qui peuvent dans certain cas se rejoindrent, empèchent toute automatisation de l’analyse. Afin d’éliminer ce problème,Mlekusch et al.(1999), Hegger et al.(2008) etWuest et al. (2009)préconisent un polissage minutieuxde la surface. Le polissage est essentiel pour la qualité de la surface à analyser.

Comme le montre la Figure 2-28, le polissage, même s’il ne semble pas jouer à première vue un rôle important dans le comptage de fibre, est primordial pour l’évaluation des propriétés des fibres. L’échantillon une fois poli reflète la lumière comme un miroir, ce qui pose problème lors de la numérisation de l’image. Pour résoudre ce problème, Wuest et al. (2009) repolit grossièrement l’échantillon pour rendre la matrice un peu plus rugueuse et ainsi diminuer sa luminosité.Dépendamment du mode de numérisation, une couche d’encre de chine ou une légère humidification est appliquée pour augmenter le contraste entre les fibres et la matrice.

a) b)

Figure 2-28 : Section d’un échantillon a) brute b) après polissage et contraste inversé (Wuest et al., 2009)

Numérisation de l’image : Deux types de numérisation sont utilisés :

- Hegger et al.(2008) et Grünewaldet al. (2002) utilisent un appareil photo pour prendre un cliché numérique de l’échantillon. L’échantillon est éclairé intensément pour augmenter le contraste. Pour éviter tout problème d’ombre, l’appareil est incliné. Pour éliminer

l’inclinaison de l’appareil et la déformation induite par la lentille, une première photo d’un quadrillage est prise. Une deuxième photo est prise une fois le spécimen mis en place. À partir de la différence des deux photos, des paramètres correctifs sont calculés et appliqués à la photo de l’échantillon.

- Wuest et al.(2009) utilisent un scanneur grand public de résolution minimale de 2400 dpi (2400 pixels par pouce). L’avantage d’utiliser un scanneur est qu’aucune correction de l’image n’est nécessaire après la numérisation.

Le traitement de l’image : La première étape consiste à la binarisation de l’image. À partir d’opérateurs morphologiques ou d’algorithmes de seuillage (chapitre 2) l’image est transformée en noir et blanc. Les fibres potentielles sont représentées par des zones blanches et la matrice de béton par des zones noires. Les propriétés de chaque zone sont évaluées. Si le petit diamètre mesuré est identique au diamètre d’une fibre, alors cet élément est considéré comme étant une fibre. Lorsqu’un plan de coupe intercepte une fibre, l’équation de la section de la fibre dans ce plan est une ellipse d’équation :

𝑥2 𝑏 + 𝑦2 𝑎 = 1 (2-13) avec 𝑏 =_{𝑐𝑜𝑠𝜃 =}𝑑𝑓 𝑑_𝛼𝑓 (2-14) 𝑎 = 𝑑𝑓 (2-15)

Ainsi, en mesurant seulement le petit axe et le grand axe des fibres identifiées, on peut facilement obtenir leur coefficient d’orientation. Cependant, ce cas théorique ne s’applique que lorsque la fibre est de longueur infinie. Lorsque l’on considère une fibre de longueur finie, 5 cas de figure supplémentaires sont à considérer (Figure 2-29). L’algorithme de détection des fibres doit alors pouvoir s’adapter et trouver l’ellipse qui correspond le mieux à la géométrie étudiée.

Figure 2-29 : 5 cas supplémentaires d’intersection entre une fibre et un plan (Zhu et al., 1997)

Dépendamment de la méthode d’estimation des propriétés d’une ellipse, l’erreur sur l’angle d’inclinaison mesuré peut varier d’une vingtaine de degrés pour les fibres parfaitement orientées, à moins de deux degrés pour des fibres parallèles au plan de coupe (Figure 2-30).

0 5 10 15 20 0 10 20 30 40 50 60 E rre u r (e n d eg ré s)

Angle d'inclinaison (en degrés)

Figure 2-30 : Plage d’erreur classique observée lors de l’évaluation de l’orientation de fibres (Kawamura et al., 2005)

En plus de l’erreur de mesure décrite précédemment, Wuest et al.(2009) énumèrent 4 autres types d’erreur dans le comptage de fibres qui sont illustrées à la Figure 2-31:

- Certaines fibres ne sont pas comptabilisées dû à une mauvaise planéité de l’échantillon; - Plusieurs fibres sont considérées comme une seule;

- Certaines fibres ne sont pas considérées comme des ellipses; - Une seule fibre est subdivisée en plusieurs fibres.

Figure 2-31 : Les 4 types d’erreur rencontrés par Wuest et al.(2009), erreur 1 : non prise en compte d’une fibre, erreur 2 : non dissociation de deux fibres collées, erreur 3 : certaines fibres ne sont pas considérées comme des ellipses, erreur 4 : Une seule fibre est subdivisée en plusieurs

fibres

Ces problèmes surviennent à la fois d’erreur lors de la binarisation et lors de l’évaluation des fibres potentielles. Wuest a évalué que ces erreurs ne dépassent pas 5% en nombre de fibres comptabilisées. Lors de l’utilisation de la méthode de traitement d’images, il faut donc s’attendre à une sous-estimation du coefficient d’orientation. Dans le cadre d’un contrôle qualité, ceci est préférable au vu des résultats présentés à la section2.2.2.2. On se trouve ainsi du côté sécuritaire. La méthode de traitement d’images apparait comme l’une des plus complètes. En effet, elle permet en une seule analyse d’obtenir les informations suivantes :

- Le nombre de fibres;

- La position des fibres dans la section;

L’emploi de cette méthode présente deux désavantages :

- La distribution et le nombre de fibres obtenus ne sont valables que pour un seul plan de coupe. Il serait intéressant de coupler cette méthode à une des méthodes non destructives, par exemple la méthode par résistivité. Ce couplage permettrait de réduire le temps de préparation des échantillons et de se concentrer uniquement sur des zones d’analyse essentielles.

- L’allocation mémoire nécessaire à la réalisation des calculs limite la taille des échantillons à 50 cm2. Cependant, en décomposant l’image de base en plusieurs sous- images il est possible d’analyser des surfaces bien plus grandes.

- Le temps requis pour la préparation des surfaces à analyser est important (carottage et polissage).