@InProceedings{1999_001-1617_13177,
	author = "Olivier DUPUIS and Valérie KAFTANDJIAN and Yue Min ZHU and Daniel BABOT",
	title = "Détection de défauts par fusion de signaux ultrasonores et d'images radiographiques",
	booktitle = "17° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "1999",
	publisher = "GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-1617",
	pages = "p. 1045-1048",
	month = "sep # 13--17",
	address = "Vannes",
	doi = "",
	pdf = "1999_001-1617_13177.pdf",
	abstract = "Cette étude porte sur la détection automatique de défauts par fusion de haut niveau des données ultrasonores et radiographiques. L'amélioration de la fiabilité des deux contrôles nécessite une prise en compte des caractères incertains et imprécis des informations. Nous avons choisi d'utiliser la théorie de l'évidence de Dempster-Shafer (DS) pour sa souplesse de modélisation et pour sa puissance de combinaison d'informations. Toutefois, la modélisation des informations sous forme de fonction de masses est un problème délicat. Nous proposons dans cet article une méthode permettant de déterminer ces fonctions. A l'issue de chaque contrôle, une phase de traitement permet tout d'abord d'extraire les informations nécessaires à l'interprétation. La transposition de ces informations en terme de fonctions de masses s'effectue grâce à la définition de propositions élémentaires représentant différents niveaux d'incertitude. L'introduction de la logique floue permet de tenir compte de l'imprécision liée à cette attribution."
}