DataLab pour le contrôle non destructif#

Le problème#

Le contrôle produit des images – radiographies, thermogrammes, C-scans ultrasonores, photographies de surface – sur lesquelles il faut détecter, compter et mesurer des défauts ou des indications, souvent sur des séries entières de pièces. La revue manuelle ne passe pas à l’échelle et est difficile à rendre reproductible ; un logiciel entièrement sur mesure est coûteux à développer et à maintenir pour chaque banc de contrôle.

Ce que fait DataLab#

DataLab fournit les briques d’analyse d’images et garde toute la chaîne traçable :

  • débruiter les images de contrôle (filtre médian, binning et autres filtres),

  • détecter automatiquement les éléments de type tache – défauts, particules, points – avec plusieurs algorithmes de détection,

  • restreindre l’analyse à des régions d’intérêt et obtenir des résultats mesurables (positions, tailles) exportables vers vos rapports,

  • enregistrer l’espace de travail (images + historique de traitement + résultats) dans un unique fichier HDF5, pour la traçabilité,

  • et quand les algorithmes intégrés ne suffisent pas, brancher vos propres traitements Python grâce au système de plugins – vos opérateurs gagnent une nouvelle entrée de menu, pas un nouveau logiciel.

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Détection automatique de taches sur une image de test débruitée dans DataLab.#

Éprouvé en production#

Dans le domaine du contrôle non destructif, le CEA a confié à CODRA X-GRID, un logiciel de reconstruction automatique de scènes radiographiques à partir d’images de radiographie X partielles – sans aucune métadonnée préalable de position, d’orientation ou de grandissement. Sa chaîne de traitement (débruitage, détection robuste de taches, estimation d’homographie, fusion d’images) a été prototypée de manière interactive avec DataLab avant d’être intégrée dans l’outil de production. Ces travaux ont été présentés à EuroSciPy 2026.

Essayer#