La Thermographie Inverse : inversion d’images infrarouges à l’aide de leur jumeau numérique, faisabilité sur données synthétiques
Fabrice Rigollet, Mickaël Le Bohec, Marie-Hélène Aumeunier, Jonathan Gaspar
: fabrice.rigollet@univ-amu.fr
Aix Marseille Univ, CNRS, IUSTI, Marseille
CEA Cadarache, IRFM, 13108 Saint Paul-Lez-Durance
Mots clés : Thermographie IR, inversion de mesures, modélisation radiative, émission et réflexion
Résumé :
L’analyse de l’image infrarouge (IR) d’une scène thermique composée de surfaces opaques amène classiquement à se poser les questions suivantes : sur une zone d’intérêt dans la scène, le flux collecté par les pixels correspondants dans l’image est-il a) majoritairement dû à une émission ou b) à une réflexion ou c) à une contribution équivalente d’émission et de réflexion ?
Dans la situation a) (typique de la pyrométrie à haute température), la problématique est liée seulement au matériau observé et l’exploitation de l’image infrarouge consiste en général à se donner son émissivité pour déduire sa température. En effet, l’émissivité et la température ne peuvent être séparés dans la loi d’émission du rayonnement thermique utilisée pour exploiter l’image. Dans les situations b) et c) les réflexions parasitent le flux émis et sont en général soustraites en considérant que toutes les surfaces d’intérêt sont éclairées par un corps noir de température connue. Cette modélisation simplifiée de la scène est mise en défaut pour des matériaux peu émissifs (donc très réfléchissants) et faisant face à un environnement complexe (surfaces non isothermes et/ou réfléchissantes).
Nous proposons donc de présenter pour ces situations une nouvelle démarche pour rendre quantitative l’image IR d’une scène thermique : la thermographie inverse. Celle-ci s’appuie sur un jumeau numérique de l’expérience réalisée, c’est à dire une modélisation ‘end-to-end’ (de l’objet à l’image) qui intègre les données de la scène objet (géométrie 3D, propriétés radiatives, températures) mais aussi celles d’une caméra virtuelle aux caractéristiques les plus réalistes possibles (focale, position, direction de visée, nombre et taille de pixels, gamme spectrale). L’inversion des luminances réelles collectées par la caméra IR consistera alors à ajuster les températures virtuelles de la scène 3D pour que le jumeau numérique donne l’image la plus ressemblante à l’image réelle, sur la zone d’intérêt choisie. Puisque ce modèle direct prend en compte les échanges radiatifs entre toutes les surface présentes dans l’espace objet (même celles non vues par la caméra), cela permet notamment de ne pas être piégé par des réflexions qui pourraient être prises pour des émissions. Cette démarche inverse est peu présente dans la littérature consacrée à l’imagerie infrarouge, on la retrouve plutôt dans la communauté du rendu graphique dans le visible (‘inverse lighting’ : recherche des sources de lumières dans la scène réelle). Nous présenterons le concept de notre démarche avec des données numériques dans le cas où toutes les surfaces sont diffuses : le jumeau numérique calculant les radiosités des surfaces, la caméra virtuelle (pinhole) construisant l’image synthétique, la méthode inverse (linéaire) d’estimation des températures inconnues (si les émissivités sont connues). Nous présenterons également les performances de cette approche lorsque ce sont les émissivités qui sont cherchées (les températures étant connues, le problème d’estimation devenant alors non-linéaire). Nous tenterons également d’estimer simultanément des émissivités et des températures dans une scène du type a) évoqué plus haut. Les perspectives concerneront essentiellement l’application de la thermographie inverse à des scènes plus réalistes (propriétés radiatives plus complexes) préparant le traitement d’images expérimentales.
Work In Progress