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    • Extension Algorithmique Du Champ De Vue Tomographique À Des Objets De Toutes Dimensions

    Alix Sardet,Nicolas Estre,Daniel Eck, Frédéric Moutet,Emmanuel Payan

    e-Journal of Nondestructive Testing（2023）

    Cited 0|Views4
    Abstract
    Le Laboratoire de Mesures Nucléaires de l’institut IRESNE du CEA (centre de Cadarache) réalise dans la cellule d’irradiation CINPHONIE (INB CHICADE) des expertises radiographiques et tomographiques sur des objets denses et/ou de grandes dimensions. Pour ce faire, la cellule est équipée d’un accélérateur linéaire de type SATURNE permettant la production de photons ayant une énergie allant de 9 à 21 MeV (débit de dose maximal à 1 m d’environ 62 Gy/mn). Un banc mécanique de haute précision et d’une capacité de 5 tonnes permet les mouvements en translation (horizontale et verticale) et en rotation d’objets ayant un diamètre maximal de 1,50 m. La détection est assurée au moyen d’un détecteur dit « Grand Champ », composé d’un écran scintillateur de Gadox monté sur un renforçateur en tantale (80 x 60 cm²) et filmé, via un renvoi d’angle, par une caméra sCMOS bas bruit. Compte-tenu des contraintes géométriques de la cellule, le champ de vue du tomographe permettait de mesurer au maximum des objets de diamètre 102 cm en demi-champ. En 2018, une nouvelle méthode de traitement des projections a permis d’étendre le champ de vue à des objets de toute taille. Cette extension du champ de vue est effectuée en enregistrant, pour une coupe tomographique donnée, plusieurs séries de rotation sur 2π obtenues en décalant le centre de rotation de l’objet. Les projections résultantes sont ensuite fusionnées puis utilisées comme données d’entrée des algorithmes de reconstruction. Celle-ci est effectuée au moyen du logiciel RTK (algorithme FDK). Après une phase de validation par simulation au moyen du logiciel MODHERATO, développé au sein du laboratoire, la méthode a été appliquée à divers objets de gros volumes et de densité variées tels que des coques de déchets nucléaires bétonnés (Ø110 cm × 130 cm, d = 2,5) ou encore le crâne du Mammouth de Durfort (110 cm × 110 cm, d = 1,5) appartenant au Museum National d’Histoire Naturelle. Les dimensions maximales des objets sont ainsi définies par les capacités physiques (et non algorithmiques) du système tomographique à disposer d’un rapport signal sur bruit suffisant. Ce rapport dépend uniquement des caractéristiques du faisceau ainsi que du diamètre et de la densité des objets tomographiés.
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    • Pretraining has recently greatly promoted the development of natural language processing (NLP)
    • We show that M6 outperforms the baselines in multimodal downstream tasks, and the large M6 with 10 parameters can reach a better performance
    • We propose a method called M6 that is able to process information of multiple modalities and perform both single-modal and cross-modal understanding and generation
    • The model is scaled to large model with 10 billion parameters with sophisticated deployment, and the 10 -parameter M6-large is the largest pretrained model in Chinese
    • Experimental results show that our proposed M6 outperforms the baseline in a number of downstream tasks concerning both single modality and multiple modalities We will continue the pretraining of extremely large models by increasing data to explore the limit of its performance
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    【要点】：该研究提出了一种新的算法扩展方法，使核电站的断层扫描设备能够检测各种尺寸的物体，突破了原有尺寸限制。
    

    【方法】：通过在给定断层扫描切面上，通过移动旋转中心，记录多个完整的2π旋转系列，并将这些投影数据融合，进而使用RTK软件进行重建。
    

    【实验】：该方法经过MODHERATO软件模拟验证后，应用于实际大型和不同密度物体，如直径110厘米、高度130厘米、密度2.5的核废料混凝土壳和属于自然历史博物馆的 Durfort 猛犸象头骨（110厘米×110厘米，密度1.5），证明了方法的适用性。
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