Academic literature on the topic 'Tomographie robotisée'

La thèse explore l’automatisation de la tomographie robotisée pour l’analyse de grandes pièces, un défi clé dans les secteurs industriels comme l’aéronautique et l’énergie. L’objectif principal est de surmonter deux obstacles majeurs : la faisabilité des trajectoires dans des espaces de configuration complexes et l’ordonnancement des tâches robotiques, tout en répondant aux contraintes de synchronisation stricte et d’évitement des collisions. La première contribution repose sur une méthode innovante utilisant la décomposition en pavés [x]-contractiles, combinant analyse par intervalles et théorie des graphes. Cette approche permet de calculer efficacement le nombre de composantes connexes dans les espaces de configuration, offrant une amélioration significative de la complexité computationnelle par rapport aux techniques conventionnelles. La seconde contribution introduit l’algorithme MaxMatRTSP, spécialement conçu pour coordonner deux robots dans un environnement tomographique. Cet algorithme intègre simultanément la planification de trajectoires et l’ordonnancement des tâches, en prenant en compte les contraintes industrielles spécifiques. Validé à travers des simulations et des expérimentations sur un système réel, il a démontré des performances supérieures aux méthodes actuelles
The thesis explores the automation of robotic tomography for the analysis of large parts, a key challenge in industrial sectors such as aerospace and energy. The primary objective is to overcome two major obsta cles: the feasibility of trajectories in complex configuration spaces and the scheduling of robotic tasks, while addressing strict synchronization and collision avoidance constraints. The first contribution is based on an innovative method that employs decomposition into [x]-contractible tiles, combining interval analysis and graph theory. This approach efficiently calculates the number of connected components in configuration spaces, offering a significant improvement in computational complexity compared to state of the art techniques. The second contribution introduces the Max-MatRTSP algorithm, specifically designed to coordinate two robots in a tomographic environment. This algorithm simultaneously integrates trajectory planning and task scheduling, accounting for specific industrial con straints. Validated through simulations and ex- periments on real systems, it has demon strated superior performance compared to existing methods

La tomographie par rayons X ou CT pour "Computed Tomography" est un outil puissant pour caractériser et localiser les défauts internes et pour vérifier la conformité géométrique d’un objet. Contrairement au cas des applications médicales, l’objet inspecté en Contrôle Non Destructif (CND) peut être très grand et composé de matériaux de haute atténuation, auquel cas l’utilisation d’une trajectoire circulaire pour l’inspection est impossible à cause de contraintes dans l’espace. Pour cette raison, l’utilisation de bras robotisés est l’une des nouvelles tendances reconnues dans la CT, car elle autorise plus de flexibilité dans la trajectoire d’acquisition et permet donc la reconstruction 3D de régions difficilement accessibles dont la reconstruction ne pourrait pas être assurée par des systèmes de tomographie industriels classiques. Une cellule de tomographie X robotisée a été installée au CEA. La plateforme se compose de deux bras robotiques pour positionner et déplacer la source et le détecteur en vis-à-vis. Parmi les nouveaux défis posés par la tomographie robotisée, nous nous concentrons ici plus particulièrement sur la limitation de l’ouverture angulaire imposée par la configuration en raison des contraintes importantes sur le mouvement mécanique de la plateforme. Le deuxième défi majeur est la troncation des projections qui se produit lorsque l’objet est trop grand par rapport au détecteur. L’objectif principal de ce travail consiste à adapter et à optimiser des méthodes de reconstruction CT pour des trajectoires non standard. Nous étudions à la fois des algorithmes de reconstruction analytiques et itératifs. Avant d’effectuer des inspections robotiques réelles, nous comptons sur des simulations numériques pour évaluer les performances des algorithmes de reconstruction sur des configurations d’acquisition de données. Pour ce faire, nous utilisons CIVA, qui est un outil de simulation pour le CND développé au CEA et qui est capable de simuler des données de projections réalistes correspondant à des configurations d’acquisition définies par l’utilisateur
X-ray computed tomography (CT) is a powerful tool to characterize or localize inner flaws and to verify the geometric conformity of an object. In contrast to medical applications, the scanned object in non-destructive testing (NDT) might be very large and composed of high-attenuation materials and consequently the use of a standard circular trajectory for data acquisition would be impossible due to constraints in space. For this reason, the use of robotic arms is one of the acknowledged new trends in NDT since it allows more flexibility in acquisition trajectories and therefore could be used for 3D reconstruction of hardly accessible regions that might be a major limitation of classical CT systems. A robotic X-ray inspection platform has been installed at CEA LIST. The considered system integrates two robots that move the X-ray generator and detector. Among the new challenges brought by robotic CT, we focus in this thesis more particularly on the limited access viewpoint imposed by the setup where important constraints control the mechanical motion of the platform. The second major challenge is the truncation of projections that occur when only a field-of-view (FOV) of the object is viewed by the detector. Before performing real robotic inspections, we highly rely on CT simulations to evaluate the capability of the reconstruction algorithm corresponding to a defined scanning trajectory and data acquisition configuration. For this purpose, we use CIVA which is an advanced NDT simulation platform developed at CEA and that can provide a realistic model for radiographic acquisitions and is capable of simulating the projection data corresponding to a specific CT scene defined by the user. Thus, the main objective of this thesis is to develop analytical and iterative reconstruction algorithms adapted to nonstandard trajectories and to integrate these algorithms in CIVA software as plugins of reconstruction

Cette thèse explore des sujets de recherche dans le domaine du contrôle non destructif industriel par rayons X (CND). L’application de la tomographie CT s’est considérablement étendue et son utilisation s'est intensifiée dans de nombreux secteurs industriels. En raison des exigences croissantes et des contraintes sur les processus de contrôle, la CT se doit de constamment évoluer et s'adapter. Que ce soit en termes de qualité de reconstruction ou en temps d’inspection, la tomographie par rayons X est en constante progression, notamment dans ce qu’on appelle la stratégie de vues éparses. Cette stratégie consiste à reconstruire un objet en utilisant le minimum possible de projections radiologiques tout en maintenant une qualité de reconstruction satisfaisante. Cette approche réduit les temps d'acquisition et les coûts associés. La reconstruction en vues éparses constitue un véritable défi car le problème tomographique est mal conditionné, on le dit mal posé. De nombreuses techniques ont été développées pour surmonter cet obstacle, dont plusieurs sont basées sur l'utilisation d'informations a priori lors du processus de reconstruction. En exploitant les données et les connaissances disponibles avant l'expérience, il est possible d'améliorer le résultat de la reconstruction malgré le nombre réduit de projections. Dans notre contexte industriel, par exemple, le modèle de conception assistée par ordinateur (CAO) de l’objet est souvent disponible, ce qui représente une information précieuse sur la géométrie de l’objet étudié. Néanmoins, il est important de noter que le modèle CAO ne fournit qu’une représentation approximative de l'objet. En CND ou en métrologie, ce sont précisément les différences entre un objet et son modèle CAO qui sont d'intérêt. Par conséquent, l'intégration d'informations a priori est complexe car ces informations sont souvent "approximatives" et ne peuvent pas être utilisées telles quelles. Nous proposons plutôt d’utiliser judicieusement les informations géométriques disponibles à partir du modèle CAO à chaque étape du processus. Nous ne proposons donc pas une méthode, mais une méthodologie pour l'intégration des informations géométriques a priori lors la reconstruction tomographique par rayons X
This thesis explores research topics in the field of industrial non-destructive testing (NDT) using X-rays. The application of CT tomography has significantly expanded, and its use has intensified across many industrial sectors. Due to increasing demands and constraints on inspection processes, CT must continually evolve and adapt. Whether in terms of reconstruction quality or inspection time, X-ray tomography is constantly progressing, particularly in the so-called sparse-view strategy. This strategy involves reconstructing an object using the minimum possible number of radiographic projections while maintaining satisfactory reconstruction quality. This approach reduces acquisition times and associated costs. Sparse-view reconstruction poses a significant challenge as the tomographic problem is ill-conditioned, or, as it is often described, ill-posed. Numerous techniques have been developed to overcome this obstacle, many of which rely on leveraging prior information during the reconstruction process. By exploiting data and knowledge available before the experiment, it is possible to improve reconstruction results despite the reduced number of projections. In our industrial context, for example, the computer-aided design (CAD) model of the object is often available, which provides valuable information about the geometry of the object under study. However, it is important to note that the CAD model only offers an approximate representation of the object. In NDT or metrology, it is precisely the differences between an object and its CAD model that are of interest. Therefore, integrating prior information is complex, as this information is often "approximate" and cannot be used as is. Instead, we propose to judiciously use the geometric information available from the CAD model at each step of the process. We do not propose a single method but rather a methodology for integrating prior geometric information during X-ray tomographic reconstruction

Les avancées technologiques ont ouvert la voie à des approches de biopsie optique innovantes. Elles permettent à l'inverse des méthodes physiques de profiter des avantages d'une procédure mini-invasive, temps réels et répétitive. Le système de tomographie par cohérence optique (OCT) (la technique de biopsie optique utilisée dans cette thèse) propose des approches qui naviguent dans le corps humain grâce à des sondes endoscopiques robotisées. Toutefois, leur contrôle une fois à l’intérieur du corps devient difficile, surtout si l’objectif est de suivre l’évolution d'une zone cible, en faisant un travail de repositionnement dans le temps. L'asservissement visuel est un outil de choix pour le contrôle et le positionnement directement par l'image. Néanmoins, la richesse des informations présentes dans les images autorisent l'utilisation de plusieurs types d'information visuelle. Dans ce contexte, nous proposons l'utilisation de primitives visuelles innovantes fondées sur les ondelettes. Ainsi, deux approches d'asservissements visuels fondées sur les ondelettes ont été développées. La première approche est un asservissement visuel 2D pose fondé sur les ondelettes spectrales continues qui assure une convergence sur un espace plus important avec une bonne robustesse au bruit et une commande découplée. La deuxième est un asservissement visuel 2D direct fondé sur les ondelettes multirésolution, principalement pour faire du positionnement aux petits déplacements. Par ailleurs, la deuxième méthode couvre les 6 DDL quand la première se limite aux 3 DDL dans les images CCD. De plus, ces deux approches ont prouvé leurs aptitudes à faire du positionnement des coupes OCT. Mais encore, nous avons proposé une méthode de positionnement partitionnée que nous pouvons qualifier d'hybride, car elle exploite deux modalités d'images (OCT - CCD) pour assurer un positionnement sur SE(3) d'un échantillon. De même, nous avons proposé une méthode d'étalonnage des images de coupe et de volume OCT, liée aux distorsions générées par le chemin optique parcouru par le faisceau laser OCT. Finalement, ces travaux ouvrent la voie vers des applications dans le positionnement des volumes OCT, la compensation de mouvement physiologique et le suivi d'outils par des images OCT
The technological advances have facilitated the optical biopsy approaches, unlike physical methods to take advantage of a minimally invasive, real time and repetitive procedure. The optical coherence tomography system is one of the optical biopsy techniques used in this thesis to prospect in the human body with robotized OCT endoscopic probes. Nevertheless, their control once inside the body becomes difficult, especially if the goal is following changes in the target area. The visual servoing is an ideal tool for the control and positioning of the robot. However, the amount of information present in the images allows the use of several types of visual features. In this thesis, we propose to use an innovative visual servoing feature based on wavelets. This representation developed as the evolution of the Fourier transform for non-stationary signals provides a time-frequency representation of the signal with a better extraction of the relevant information. Indeed, two visual servoing approaches based on wavelets were developed. The first approach is a 2D pose visual servoing based on spectral continuous wavelets, which ensures convergence over a larger area and decoupled control. The second is a direct 2D visual servoing based on multiresolution wavelets, mainly for small displacements positioning. However, the latter covers the 6 DOF when the previous one is limited to 3 DDL with a CCD camera. Both approaches have proven their ability to make the positioning of B-Scan OCT images. After that, we have proposed a method of partitioned positioning, that we can qualify by hybrid because it uses two image modalities to ensure SE(3) positioning of a sample. On the other side, we proposed a calibration method of B-Scan and 3D-Scan OCT images, due to the distortions generated by the optical path of the laser beam in OCT. Finally, these thesis is a beginning work for applications in positioning of 3D-Scan OCT, physiological motion compensation and monitoring tools by OCT images

Le toucher est considéré comme l’un des sens primordiaux à modéliser chez un robot afin de lui permettre de générer des comportements plus souples et plus agiles comme attraper un objet, toucher (ou être touché par) une personne. Même si les capteurs tactiles actuels sont encore très limités en comparaison à la peau humaine, combinés à la vision et à la proprioception, le développement de nouveaux capteurs proches de la peau humaine pourrait démultiplier les capacités d’interactions d’un robot afin d’interagir directement avec une personne en toute sécurité et de partager avec lui son environnement physique et social. A la différence de la peau humaine, les principaux capteurs tactiles utilisés en robotique actuellement ne sont capables de détecter des variations de pression et de poids que sur de petites surfaces uniquement. De plus, ceux-ci sont souvent très rigides et n’ont pas les propriétés élastiques de déformation de la peau humaine. Les travaux de cette thèse se basent sur le développement d’une interface tactile proche d’une "peau artificielle" en terme de surface de recouvrement (qui peuvent atteindre plusieurs dizaines de centimètres carrés) et de localisation des points de contact de quelques dizaines de millinewtons. Deux aspects principaux sont développés : (i) aspect d’ingénierie comprenant le développement d’un prototype de peau artificielle conçue pour un robot humanoïde afin de lui conférer une perception tactile, et (ii) aspect cognitifs qui s’appuient sur l’intégration de multiples rétroactions sensorielles (tactile, visuelle, proprioceptive) dans le but d’avoir un robot qui puisse interagir physiquement avec des personnes.Le prototype tactile développé est basé sur la reconstruction du champ électrique à la surface d’un matériau conducteur, suivant le principe de la Tomographie par Impédance Électrique (TIE). Notre innovation principale a été d’implémenter des techniques d’apprentissage par réseau de neurones artificiels afin de reconstruire l’information sans utiliser les techniques analytiques d’inversion de matrice coûteuse en temps de calcul. De plus, nous montrons que l’utilisation de réseaux de neurones artificiels permet d’avoir un système beaucoup plus biomimétique, indispensable pour comprendre la perception du toucher chez l’être humain.Nous avons ensuite abordé le problème de l’intégration des informations tactiles et motrices. Après avoir recouvert un bras manipulateur avec la peau artificielle, nous avons fait apprendre un réseau de neurones son schéma corporel et adapter sa compliance par retour tactile. Le fonctionnement du moteur est basé sur le contrôle par admittance du bras robotique. Des expériences montrent que les réseaux de neurones peuvent contrôler l’interaction adaptative entre le bras du robot avec une personne grâce à l’estimation du couple appris selon la position où la force tactile avait été appliquée lors de la phase d’apprentissage.Enfin, nous nous sommes intéressées à la problématique de la représentation du corps au niveau neuronal, comment les êtres humains perçoivent leur propre corps à travers tous les sens (visuel, tactile et proprioceptif). Nous avons proposé un modèle biologique au niveau du cortex pariétal qui s’appuie sur l’intégration de multiples rétroactions sensorielles du corps du robot (son bras) et sur la synchronisation des rétroactions visuelles et proprioceptives. Nos résultats montrent l’apprentissage d’une image corporelle et l’espace péri-personnel avec l’émergence de neurones qui codent une information spatiale visuo-tactile relative au déplacement du bras et centrée soit sur le bras robotique soit centrée sur l’objet
The touch perception is considered as one of the crucial senses to be recreated in a robot so that it could generate a more flexible and agile behavior. For instance, grasping an object, as well as touch or be touched by a person. Although modern touch sensors are still very limited compared to the human skin, combined with vision and proprioception, the development of new sensors similar to human skin could multiply the robot’s capacity to interact directly and safely with a person, as well as to share his or her physical and social environment.Unlike human skin, the main touch sensors used in modern robotics are only capable of detecting the pressure and weight variations on small batches of surface. Moreover, they are often quite stiff and do not have the elastic deformation capacity intrinsic to the human skin. The purpose of this thesis is to develop a touch interface close to "artificial skin" in terms of the covered area (which can reach several square decimeters) and localization of the contact points (several dozen millinewtons). Two main aspects have been developed: (i) the engineering aspect including the development of an artificial skin prototype for a humanoid robot designed to impart a tactile perception, and (ii) the cognitive aspect that is based on the integration of multiple sensory feedbacks (tactile, visual, proprioceptive) in order to conceive a robot that can physically interact with people.The developed tactile prototype is based on the reconstruction of the electric field on the surface of a conductive material, following the principle of Electrical Impedance Tomography (EIT). Our main innovation was to implement the neural network learning techniques to reconstruct the information without using the inverse matrix analytical techniques which imply time consuming computation. Moreover, we show that the application of artificial neural networks allows to obtain a much more biomimetic system, essential to understand the perception of the human touch.Then, we addressed the issue of integrating tactile and motor information. After having covered a manipulator arm with artificial skin, we have learn a neural network its body schema and enables it to adjust its compliance with tactile feedback. The functioning of the motor is based on the admittance control of the robot arm. Experiments show that neural networks can control the adaptive interaction between the robot arm and a human being by estimating the torque perceived according to the position where the touch force had been applied during the learning phase.Finally, we turned our attention to the issue of the body representation at the neuronal level, namely, how human beings perceive their own body through all their senses (visual, tactile, and proprioceptive). We have proposed a biological model in the parietal cortex, which is based on the integration of multiple sensory feedbacks from the robot’s body (its arm) and on the synchronization of visual and proprioceptive feedback. Our results show the capacity to perceive the body image with the emergence of neurons that encode a spatial visual-tactile information of the arm movement and is centered on either the robotic arm or on the object

Il manque actuellement aux médecins une nouvelle méthode qui rationalise le traitement peu invasif pour en faire des procédures à opérateur unique, assistées par une caractérisation précise des tissus in situ et en temps réel, en situation de prise de décisions dans la gestion du cancer colorectal. Une solution prometteuse à ce problème a été développée par l'équipe AVR (Automatique, Vision et Robotique) du laboratoire ICube, au sein de laquelle l'endoscope interventionnel flexible (fabriqué par Karl Storz) a été entièrement robotisé, permettant ainsi à un seul opérateur de télémanipuler indépendamment l'endoscope et deux instruments thérapeutiques insérables, grâce à unité de contrôle commune. Cependant, l'endoscope flexible assisté par robot est soumis aux mêmes limites de précision diagnostique que les systèmes d'endoscopie standards. Il a été démontré que l'OCT endoscopique présente un potentiel pour l'imagerie des troubles de la voie gastro-intestinale et pour la différenciation de tissus sains des tissus malades. Actuellement, l'OCT se limite à l'imagerie de l'œsophage humain, qui présente une géométrie simple et un accès facile. Ni l'OCT, ni l'endoscope robotisé ne peuvent résoudre à eux seuls les limites de la norme actuelle de soins pour la prise en charge d’un cancer du côlon. La combinaison de ces deux technologies et le développement d'une nouvelle plate-forme pour la détection et le traitement précoce du cancer constituent l'objet principal de cette thèse, avec la vision de développer une console d'imagerie OCT et une sonde de haute technologie intégrée à l'endoscope robotisé. Ce système permet d'obtenir des images de l'intérieur du gros intestin pour la caractérisation des tissus et l'assistance au traitement, permettant ainsi à un seul opérateur d'effectuer une intervention peu invasive en mode télémanipulation
There exists an unmet clinical need to provide doctors with a new method that streamlines minimally invasive endoscopic treatment of colorectal cancer to single operator procedures assisted by in-situ and real-time accurate tissue characterization for informed treatment decisions. A promising solution to this problem has been developed at the ICube laboratory, in which the flexible interventional endoscope (Karl Storz) was completely robotized, so allowing a single operator to independently telemanipulate the endoscope and two insertable therapeutic instruments with a joint control unit. However, the robot-assisted flexible endoscope is subject to the same diagnostic accuracy limitations as standard endoscopy systems. It has been demonstrated that endoscopic optical coherence tomography (OCT) has a good potential for imaging disorders in the gastrointestinal tract and differentiating healthy tissue from diseased. Neither OCT, nor the robotized endoscope can solve the limitations of current standard of care for colon cancer management alone. Combining these two technologies and developing a new platform for early detection and treatment of cancer is the main interest of this work, with the aim of developing a state-of-the-art OCT imaging console and probe integrated with the robotized endoscope. The capabilities of this new technology for imaging of the interior of the large intestine were tested in pre-clinical experiments showing potential for improvement in margin verification during minimally invasive endoscopic treatment in the telemanipulation mode