Traitements mis en œuvre pour la thermographie haute résolution

L’analyse détaillée des effets perturbateurs propres à la thermographie haute résolution nous a permis de mettre en place des méthodes d’acquisition et de correction.

Méthode d’acquisition

Pour s’affranchir du bruit on fait appel à une technique de traitement du signal. Notre objectif est de choisir une méthode de filtrage capable d’améliorer le rapport signal sur bruit, c’est à dire, dans notre cas, d’éliminer les effets parasites liés à l’instrumentation elle-même (tels que les bruits aléatoires et stationnaires ainsi que l’effet Narcisse). L’efficacité de la méthode est jugée par comparaison des images infrarouges avant et après traitement. Par ailleurs, pour le développement d’un outil de diagnostic thermique, dans le cadre de tests de fiabilité sur les microsystèmes, la méthode de correction des données infrarouges doit répondre à certaines exigences comme la rapidité et la facilité de mise en œuvre ainsi que la capacité à s’adapter à toutes les mesures thermographiques réalisées sur le banc.

Parmi les techniques de correction et de traitement du signal, la méthode retenue consiste à procéder en 4 étapes:

la première étape est la mesure d’un état de référence avec le MEMS au repos ;

la deuxième étape est une mesure du même état de référence, mais avec le MEMS activé électriquement ;

La troisième étape est la détection du signal propre au MEMS par la méthode différentielle. Celle-ci vise essentiellement à éliminer les effets perturbateurs environnementaux et l’effet Narcisse ;

Une étape finale consistera à effectuer toutes les corrections liées à la fonction de transfert du banc haute résolution combinées éventuellement à des lissages.

CHAPITRE 2–CONCEPTION ET DEVELOPPEMENT DU DISPOSITIF

Différents traitements de données complémentaires peuvent aussi être mis en œuvre, comme les lissages de plusieurs mesures pour améliorer la sensibilité. Ainsi, en moyennant temporellement un grand nombre d’images, on peut fortement améliorer le rapport signal/bruit des images. La mesure de référence consiste à obtenir une prise de vue de l’environnement de l’objet sans la contribution effective de la source de chaleur de l’objet. La problématique qui se pose alors est d’arriver à s’affranchir de l’objet sans changer les conditions expérimentales, étant donné que la moindre modification viendrait perturber l’état thermographique de la mesure de référence. Par défocalisation du système optique, c'est-à-dire en changeant « la distance de prise de vue », on arrive à faire abstraction de l’objet avec une précision souvent convenable.

La Figure 60 montre un exemple de correction différentielle réalisée par soustraction de deux mesures après translation latérale de l’une par rapport à l’autre. De cette manière, on obtient la superposition de l’image du MEMS avec son image en négatif (b). L’avantage de cette méthode est d’éliminer la quasi totalité des effets perturbateurs environnementaux et Narcisse, les paramètres étant figés et les conditions de mesure étant parfaitement identiques entre les deux prises de vue. En effet, le fond obtenu est parfaitement plat et homogène. Par contre, la configuration de l’objet d’analyse est la principale limite à l’utilisation de cette méthode de correction, puisqu’elle nécessite de pouvoir translater l’échantillon sans qu’aucun autre phénomène parasite n’interfère. L’étendue du bruit de fond restant présente un écart-type de 0,00507. Ainsi, étant donnée la qualité des images obtenues, nous utilisons cette technique chaque fois que l’échantillon le permet.

100 µm 100 µm

(a) (b)

Figure 60. Mesure brute avec les effets perturbateurs environnementaux et Narcisse (a) ; exemple de correction par translation latérale (b) (sur résonateur CEA)

Un logiciel de traitement a été développé afin de répondre à nos besoins. Il permet, à partir des acquisitions de films infrarouges séquencés en images, de visualiser et de traiter numériquement les images avec un grand nombre d’outils pour l’analyse d’image et les représentations graphiques.

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CHAPITRE 2–CONCEPTION ET DEVELOPPEMENT DU DISPOSITIF

Reconstitution d’une image thermique

Les images infrarouges préliminaires obtenues après la première phase de traitement permettent d’éliminer les effets parasites environnementaux et instrumentaux pour donner des cartographies dépendant directement des émissivités des différentes parties de l’objet. Elles permettront, dans un deuxième temps, après avoir effectué les mesures avec et sans source de chaleur, de reconstituer une image thermique quantitative sur tout le champ d’observation.

Figure 61. Représentation schématique du procédé de reconstitution d'une image thermique

Pour cela, un algorithme de calcul a été développé. Il permet, à partir de l’image d’un objet présentant des matériaux d’émissivités différentes, de re-coloriser l’image de façon à faire correspondre, dans la gamme de couleur de l’échelle thermique du matériau de référence, les différents matériaux. Pour chaque matériau, on obtient donc une image en température du matériau considéré. Ceci nécessite d’avoir au préalablement déterminé précisément, pour chaque matériau considéré, son émissivité mais aussi de calibrer l’ensemble des mesures infrarouges des différentes étapes dans les mêmes conditions expérimentales. Les différents traitements numériques étant effectués, un logiciel de traitement d’image (Photoshop ou Paint Shop Pro) permet, in-fine, de reconstruire une image thermique calibrée en combinant les images de chaque matériau pour tenir compte des propriétés d’émissivité propre à chacun, comme l’illustre la Figure 61.

Outil de traitement

Pour s’affranchir de ce bruit on fait appel à une technique de traitement du signal. Les techniques envisagées étant nombreuses il faut choisir la mieux adaptée au problème posé. Notre objectif est de choisir une méthode de filtrage capable de débruiter le signal, qui consiste, dans notre cas, à éliminer les effets parasites liés à l’instrumentation elle-même (tels que les bruits aléatoires et stationnaires et l’effet Narcisse). L’efficacité de la méthode est jugée par comparaison des images infrarouges avant et après traitement. Par ailleurs, pour le développement d’un outil de diagnostic thermique dans le cadre de tests de fiabilité sur les microsystèmes, la méthode de correction des données infrarouges doit répondre à certaines exigences, comme la rapidité et la facilité de mise en œuvre ainsi que la capacité à s’adapter à toutes les mesures thermographiques réalisées sur le banc.

CHAPITRE 2–CONCEPTION ET DEVELOPPEMENT DU DISPOSITIF

Parmi les techniques de traitement du signal, la méthode retenue consistant à procéder au filtrage linéaire par moyenne dans le temps sur une série d’images, puis de lui soustraire la mesure de référence, est simple et s’avère très efficace pour corriger les mesures infrarouges. En effet, en moyennant temporellement un grand nombre d’images, on peut fortement améliorer le rapport signal/bruit des images ; la soustraction vise essentiellement à éliminer les effets perturbateurs environnementaux et surtout l’effet Narcisse ; c’est la phase la plus critique du traitement.

Un logiciel de traitement a été développé afin de répondre à nos besoins. Il permet, à partir des acquisitions de films infrarouges séquencés en images, de visualiser et de traiter numériquement les images afin d’obtenir des données quantitatives et de les représenter graphiquement (Figure 62).

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CHAPITRE 2–CONCEPTION ET DEVELOPPEMENT DU DISPOSITIF