La segmentation d’images pour identifier les particules en vol en projection thermique

En projection thermique, les caractéristiques des particules en vol (vitesse et température) jouent un rôle important dans la microstructure du dépôt et donc dans les performances du revêtement. La mise en œuvre de dispositifs de diagnostic est nécessaire pour mesurer ces caractéristiques. De nombreux systèmes d’imagerie et algorithmes ont été développés pour identifier et suivre les particules en vol. Cependant, ces systèmes d’imagerie actuels présentent d’importantes limitations en termes de précision par exemple. Une des clés pour résoudre le problème du suivi est d’obtenir un algorithme qui peut distinguer efficacement différentes particules dans la même image.

L’étude de Yinjun Yao, doctorante dans l’équipe PMDM-LERMPS, vise à développer un algorithme capable d’identifier un grand nombre de particules en vol dans un jet de projection thermique. Ses premiers résultats montrent que le bruit et les « vignettes » des différentes acquisitions d’images peuvent être traités avec succès, ce qui permet aux particules d’être clairement reconnues en arrière-plan. Ainsi, il est possible de mesurer correctement les tailles et les positions des particules en fonction du temps. L’algorithme proposé a un taux et une plage de reconnaissance plus élevés que les autres algorithmes, ce qui fournira une base raisonnable pour les calculs et traitements ultérieurs.

https://link.springer.com/article/10.1007/s11666-021-01285-w