Identification et réduction de l’artefact métallique en tomographie à rayons X

Dans le cadre du contrôle non destructif de matériaux, les scanners à rayons X sont devenus un moyen d’assurer la validité et la qualité de pièces de productions industrielles. TomoAdour, un prestataire de services privé en digitalisation 3D et tomographie industrielle à rayons X, utilise des technologies d’acquisition basées sur ce rayonnement telles qu’un scanner médical ou tomographe industriel, de manière à observer et à analyser des produits de ses clients. La nature des objets acquis (principalement de forte densité et de grandes dimensions) fait apparaître des défauts sur les images issues de ces scanners X. Il devient dès lors difficile, voire impossible, d’analyser les images produites. On notera en particulier la présence d’artefact métallique. Ce dernier est dû à la présence de matériaux très denses dans l’objet acquis et est la conséquence de la forte atténuation des rayons dans le métal et/ou de leur distorsion dans toutes les directions. Les données reconstruites sont donc souvent difficiles à interpréter directement, car ces artefacts peuvent masquer des informations importantes. De nombreuses méthodes ont été développées durant ces dernières années et la problématique de la réduction de l’artefact métallique a largement pu être étudiée, apportant bon nombre de solutions. Pourtant, les algorithmes proposés ne s’intéressent qu’aux applications médicales et ne tiennent donc pas compte des limitations physiques propres aux échantillons industriels. De plus, les méthodes proposées basent, toutes, leur traitement sur des données brutes, c’est-à-dire des données issues du scanner avant la phase de reconstruction (ensemble de radiographies ou de projections). Dans notre cas, seules les données reconstruites (tomogrammes, i.e. volume représentant l’objet) sont disponibles et il n’existe, à l’heure actuelle, aucune approche de réduction de l’artefact métallique basée sur ces reconstructions. Le but de ces travaux de recherche est donc de proposer, dans un premier temps, un outil permettant d’identifier et de quantifier l’artefact métallique dans les données reconstruites pour la correction de ces dernières. Dans un second temps, notre travail propose un ensemble d’approches adaptées à l’analyse de matériaux dans un contexte industriel [1; 2].