Geometric and physical calibration of an in-line industrial radiography system
Calibration géométrique et physique d'un système de radiographie industrielle en ligne
Résumé
The thesis focus on calibration methods for X-ray systems.They are used to estimate geometric or physical parameters related to the radiography systems.The methods purpose is to improve glass bottle in-line reconstructions.The reconstruction algorithm produces three-dimensional meshes from which dimensional measurements can be taken.The system geometry consists of one or more sources positioned on one side of the conveyor belt on which the bottles are in translation, and linear detectors on the other side.This is a tomosynthesis geometry (tomography with limited viewing angles) as a large angular range of data is not available.The reconstruction algorithm is built using strong assumptions on the bottles geometry and composition.Geometric and physical parameters must be specified to the algorithm in order to obtain good reconstructions.We propose multiple off-line geometric calibration methods and phantoms for a system composed of a single X-ray source and several linear detectors.These methods rely on the data redundancy generated by the use of a single source.We propose to model X-ray absorption taking into account the mono-material aspect of the glass and the poly-chromatic aspect of the X-rays emitted by the source.The parameters of these models are estimated for different types of glass using experimental data.We propose a geometric self-calibration method based on data consistency conditions.The method estimates speed variations parameters of a translating object in a linogram geometry (the detector is considered as an infinite line and the source moves on a line parallel to the detector).The translation of the object is assumed to be parallel to the detector.We show that it is not possible to estimate the average object velocity in this geometry from the data consistency conditions without a priori information.Finally, we conclude about the results of our methods.At the end of each chapter, we suggest ways of improving our methods and results.
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.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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