ADOUCIR - Aide au diagnostic d’ouvrages par couplage d’images et radar | FEREC 2020

Aide au Diagnostic d’Ouvrages par Couplage d’Images et Radar Lauréat de l’appel à projets 2020 Fondation FEREC « Intelligence artificielle (IA) appliquée aux infrastructures en service » 7 / 23 3 Description des travaux menés 3.1 Description des types de données Dans ce projet, deux modalités d’images sont utilisées.  Les images de la surface de la paroi de l’ouvrage sont enregistrées en couleurs dans le domaine visible à partir de caméras ou d’appareils photos standard. Pour visualiser les désordres avec suffisamment de détails, l’acquisition doit se faire selon un plan rapproché représentant une surface de l’ordre du m².  Les images de sub-surface de la paroi sont acquises avec des capteurs GPR. Un radar géophysique fonctionne de la manière suivante. Une onde électromagnétique est émise par une antenne vers l’intérieur du matériau. Une antenne réceptrice, placée sur ce même capteur, enregistre l’onde réfléchie engendrée par des changements de milieux. Ce signal obtenu, appelé Ascan est représentée sous forme d’une variation d’amplitude en fonction du temps de parcours aller-retour de l’onde. En déplaçant le capteur à la surface du matériau de manière longitudinale, on obtient un ensemble de profils Ascans qui, agglomérés, forme une image Bscan dans laquelle l’abscisse représente la longueur de déplacement du capteur à la surface et l’ordonnée représente le temps de parcours de l’onde dans le matériau. L’ensemble de ce processus d’acquisition est décrit sur l a Figure 3. Ces images Bscans seront utilisées dans la suite de ce projet. On observe sur ces données des hyperboles qui sont dues à la présence d’un obstacle (tube PVC dans l a Figure 3, armatures métalliques dans la Figure 1) . Figure 3 : Principe de fonctionnement d'un capteur GPR (d e [3][4 ]) avec à gauche : le capteur (en rouge) se déplaçant sur une surface en béton ; au milieu, un profll Ascan acquis par le capteur GPR à une position donnée ; à droite, une image Bscan sur une longueur de déplacement de 2.4 mètres. 3.2 Méthodes de reconnaissance de formes 3.2.1 Présentation générale D’une manière générale, associer automatiquement des données (images, portions d’images) à une classe au moyen d’une ou de fonction(s) mathématique(s) est un problème de reconnaissance de formes, pour lequel on distinguera trois tâches (Figure 4) : la classification de données, la détection d’objets et la segmentation. La classification consiste à assigner à l’image une catégorie sémantique. Par exemple on peut indiquer que la paroi est saine (classe 1) ou présente des fissures (classe 2). La détection consiste à indiquer la présence d’un ou plusieurs éléments d’intérêt dans l’image et à localiser ces éléments par exemple au moyen d’une boîte englobante. La segmentation consiste à délimiter un objet d’intérêt au pixel près. Quelle que soit la tâche à réaliser, une phase d’apprentissage doit, dans un premier temps, être effectuée de manière à optimiser la fonction mathématique, appelée fonction de classification, à partir d’un ensemble d’exemples. Une fois appris, l’algorithme peut être utilisé, en mode