Calibration géométrique et physique d'un système de radiographie industrielle en ligne

Dans cette thèse, nous nous intéressons à des méthodes de calibration pour des systèmes de radiographie.Elles permettent de mesurer des paramètres géométriques ou physiques liés aux systèmes d'acquisition.Les méthodes développées ont pour objectif d'améliorer les reconstructions de bouteilles en verre effectuées à partir de données acquises sur des lignes de production.Ces reconstructions permettent d'effectuer des mesures dimensionnelles sur les maillages tridimensionnels obtenus.La géométrie d'acquisition est composée d'une ou plusieurs sources positionnées d'un côté du convoyeur sur lequel les bouteilles sont en translation et de détecteurs linéaires de l'autre côté. Elle s'apparente à une géométrie de tomosynthèse (tomographie à angles de vue limités).L'algorithme de reconstruction repose sur des a priori très forts sur les bouteilles. Certains paramètres géométriques et physiques doivent être spécifiés à l'algorithme pour obtenir des reconstructions de qualité.Nous proposons plusieurs méthodes de calibration géométrique et objets de calibration pour une géométrie d'acquisition à une source à rayons X et plusieurs détecteurs linéaires. Ces méthodes utilisent la redondance des données générée par l'utilisation d'une unique source.Nous proposons de modéliser l'absorption des rayons X à partir de lois considérant les aspects mono-matériau du verre et poly-chromatique des rayons X émis par la source. Les paramètres de ces modélisations sont estimés pour plusieurs types de verre à partir de données expérimentales.Nous proposons une méthode d'auto-calibration géométrique basée sur des conditions de cohérence des données. Elle permet d'estimer les variations de vitesse d'un objet en translation rectiligne dans une géométrie où le détecteur est une droite infinie et la source se déplace sur une droite parallèle au détecteur. La translation de l'objet est aussi supposée parallèle au détecteur. Nous montrons qu'il n'est pas possible d'estimer la vitesse moyenne de l'objet à partir des conditions de cohérence des données dans cette géométrie sans a priori.Finalement, nous concluons sur les résultats de nos méthodes. Nous proposons quelques pistes d'amélioration pour chacune de nos méthodes à la fin de chaque chapitre.