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4 results on '"Caifang Cai"'

1. Metamodel-based Markov-Chain-Monte-Carlo parameter inversion applied in eddy current flaw characterization

Author

Dominique Lesselier, Marc Lambert, Caifang Cai, Pierre-Emile Lhuillier, Thomas Rodet, Roberto Miorelli, Laboratoire des signaux et systèmes (L2S), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Simulation et de Modélisation Électromagnetique (LSME), Département Imagerie et Simulation pour le Contrôle (DISC), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris (GeePs), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie (SATIE), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Matériaux et Mécanique des Composants (EDF R&D MMC), EDF R&D (EDF R&D), EDF (EDF)-EDF (EDF), ANR-13-MONU-0011,ByPASS,Méthodes Bayesiennes pour le diagnostic et la Probabilité de détection Assistée par la Simulation(2013), Laboratoire des signaux et systèmes ( L2S ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Simulation et de Modélisation Électromagnetique ( LSME ), Département Imagerie et Simulation pour le Contrôle ( DISC ), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies ( LIST ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies ( LIST ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay, Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris ( GeePs ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -CentraleSupélec-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ), Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie ( SATIE ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] ( CNAM ) -Université de Cergy Pontoise ( UCP ), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -École normale supérieure - Cachan ( ENS Cachan ) -Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux ( IFSTTAR ), EDF - R&D Department MMC and MAI, EDF R&D ( EDF R&D ), EDF ( EDF ) -EDF ( EDF ), ANR-13-MONU-0011,ByPASS,Méthodes Bayesiennes pour le diagnostic et la Probabilité de détection Assistée par la Simulation ( 2013 ), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), and HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
MCMC, Computer science, Bayesian probability, flaw characterization, [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, 01 natural sciences, Bayesian, Standard deviation, law.invention, 010104 statistics & probability, symbols.namesake, law, [MATH.MATH-MP]Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph], Eddy-current testing, Nondestructive testing, 0103 physical sciences, Eddy current, General Materials Science, 0101 mathematics, 010302 applied physics, metamodel, business.industry, Mechanical Engineering, [ MATH.MATH-MP ] Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph], Inversion, non-destructive testing, Inversion (meteorology), Markov chain Monte Carlo, Condensed Matter Physics, eddy-current, Metamodeling, [SPI.ELEC]Engineering Sciences [physics]/Electromagnetism, [ SPI.ELEC ] Engineering Sciences [physics]/Electromagnetism, symbols, business, Algorithm, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; Flaw characterization in eddy current testing usually requires to solve a nonlinear inverse problem. Due to high computational cost, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are hardly employed since often needing many forward evaluations. However, they have good potential in dealing with complicated forward models and they do not reduce to only providing the parameters sought. Here, we introduce a computationally-cheap surrogate forward model into a MCMC algorithm for eddy current flaw characterization. Due to the use of a database trained off-line, we benefit from the MCMC algorithm for getting more information and we do not suffer from the computational burden. Numerous experiments are carried out to validate the approach. The results include not only the estimated parameters, but also standard deviations, marginal densities and correlation coefficients between two parameters of interest.

Published
2018
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2. Surface crack reconstruction from eddy current images using a direct semi-analytic model

Author

Romain Soulat, Eric Vourc'H, Caifang Cai, Thierry Bore, Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie (SATIE), École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Université Gustave Eiffel (UNIV GUSTAVE EIFFEL), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Laboratoire Spécification et Vérification [Cachan] (LSV), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des signaux et systèmes (L2S), and Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Surface (mathematics), History, Engineering, Flow (psychology), [PHYS.MPHY]Physics [physics]/Mathematical Physics [math-ph], eddy current, Education, law.invention, law, Nondestructive testing, Genetic algorithm, Convergence (routing), Electronic engineering, Eddy current, genetic algorithm, Sensitivity (control systems), ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, nondestructive testing, business.industry, imaging, crack retrieval, Computer Science Applications, [SPI.TRON]Engineering Sciences [physics]/Electronics, [SPI.ELEC]Engineering Sciences [physics]/Electromagnetism, business, Algorithm, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Excitation
Abstract

International audience; A method relying on a direct semi-analytic model is proposed for reconstructing cracks from eddy current images. We consider systems featuring a uniform excitation flow which can be modelled by means of fictitious current sources distributed in the crack volume. Thanks to the relative simplicity of the model a reconstruction method based the comparison of EC images is considered. The sensitivity of different images comparison criteria is studied for 2D surface cracks, leading to a reconstruction method based on a genetic algorithm. Numerical experiments are carried out to examine the performances of the algorithm in terms of convergence and accuracy.

Published
2015
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3. Bayesian data fusion and inversion in X-ray multi-energy computed tomography

Author

Thomas Rodet, Caifang Cai, All Mohammad-Djafari, Samuel Legoupil, Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Laboratoire des signaux et systèmes (L2S), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA))

Subjects
Bayes estimator, Image fusion, business.industry, Attenuation, Bayesian probability, Iterative reconstruction, Inverse problem, Sensor fusion, 01 natural sciences, 030218 nuclear medicine & medical imaging, 010104 statistics & probability, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging, Computer vision, Artificial intelligence, 0101 mathematics, Linear combination, business, Algorithm, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Mathematics
Abstract

In this paper, we first introduce a Multi-Energy Computed Tomography (MECT) forward projection model based on the base material decomposition method. In this method, an object is considered into a linear combination of the fractions of several base materials weighted by X-ray beam energy functions. Then, three different data fusion inversion approaches are proposed to reconstruct the base material fractions. For the first pre-separation reconstruction approach, the base material decomposition is carried on in the projection space while in the second post-separation approach, the base material decomposition is carried on the attenuation coefficients. The third approach is a joint Bayesian inversion method. Finally, the reconstruction performances of the three reconstruction methods are compared on the simulated data.

Published
2011
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4. Joint reduce of metal and beam hardening artifacts using Multi-Energy map approach in X-ray Computed Tomography

Author

Thomas Rodet, Caifang Cai, and Yuling Zheng

Subjects
medicine.diagnostic_test, Computer science, Iterative method, business.industry, Gaussian, Detector, Computed tomography, Reconstruction algorithm, Iterative reconstruction, symbols.namesake, Metal Artifact, symbols, medicine, Computer vision, Tomography, Artificial intelligence, business, Energy (signal processing)
Abstract

Metal and beam-hardening artifacts are tough issues in Computed Tomography (CT) images. This paper proposes an iterative Maximum A Posteriori (MAP) reconstruction algorithm aiming to reduce both of them. This algorithm is based on a multi-energy acquisition system, a Gaussian noised measuring model and a basis material decomposition formula. In the Multi-Energy Computed Tomography (MECT) system, an energy discriminant detector which can measure the flux of photons at different energies is supposed to be employed. Our method can reconstruct two separate base material density maps where the metal and beam-hardening artifacts are highly reduced.

Published
2011
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