Smart TCscan - Évaluation intelligente, à grand rendement et non destructive des défauts de collage dans les chaussées | FEREC 2020

Smart TCscan Lauréat de l’appel à projets 2020 28/29 Consommable pour la fabrication des dalles et instrumentation de l’expérimentation 6000 € Matériaux (granulats, bitume, émulsion) 2000 € Total (TTC) - sans comptabilisation des temps passés Univ. Eiffel et Cerema 54200 € Tableau 3 : utilisation de l’enveloppe Ferec 9. Impact 9.1. Apports et retombées opérationnelles Les résultats encourageant obtenus permettent de conforter la possibilité d’évaluation et de classification des caractéristiques de couches d’accrochage par technique radar et un traitement des données grâce aux méthodes de Machine Learning. L’évaluation précoce permettra la localisation de pathologies éventuelles et de procéder à une maintenance préventive grâce à la détection et la caractérisation automatique in situ non destructive de ce type d’anomalies structurelles. L’appuis de la fondation FEREC a permis d’atteindre les objectifs suivants : 1) l’application d’une méthode de reconnaissance des formes (méthode par apprentissage de type séparateurs à vaste marge – SVM/SVR) à l’aide d’une approche basée sur l'analyse d'un signal 1D (A- scan). 2) l’adaptation d’une méthode basée sur l’apprentissage profond (Deep Learning) et son application à des signaux EM synthétiques afin de caractériser la couche d’accrochage. Pour ce faire, une base de données développée à partir de simulations a été ajoutée aux données mesurées puis évaluées. 3) le développement d’une interface homme machine (IHM) pour l’utilisation des deux types de méthodes préalablement développées. L’interface intègre également les fenêtres ad hoc pour gérer la phase de prétraitement et de paramétrage des méthodes de traitement.