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Et si on pouvait voir le bruit ?

Image acoustique du bruit

Provient des auteurs. Licence CC.

Contrairement à la lumière, le bruit n’est pas visible à l’œil nu, mais perceptible par les oreilles, qui transmettent l’information au cerveau afin de l’analyser. Ainsi, l’être humain est capable de dire approximativement si une source de bruit se trouve devant ou derrière lui, à gauche ou à droite, en détectant la différence d’intensité sonore ou le retard entre les sons qui atteignent chaque oreille.

Cette capacité à localiser le bruit se détériore dans un local industriel, car les sources de bruit sont multiples, les ondes se réfléchissent sur les parois et les machines, ce qui crée un champ acoustique complexe. Dans ce cas, l’audition n’est plus efficace pour localiser les sources de bruit. Or, les professionnels de l’acoustique ont besoin de connaître la position des sources afin de proposer des solutions de réduction de bruit efficaces.

Pour pallier ce problème de localisation, un projet de recherche, financé par l’Institut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail (IRSST), vient de démarrer à l’ÉTS, en collaboration avec l’Université de Sherbrooke, afin de développer une caméra acoustique. L’objectif est de voir le bruit en temps réel. Telle une caméra thermique qui indique les points chauds de température, la caméra acoustique affichera les points chauds de décibels à la position des sources permettant ainsi de voir le bruit.

Le bruit au travail, un problème criant!

Au Québec, plus de 74 000 travailleurs ont eu une surdité professionnelle acceptée par la Commission des normes, de l’équité, de la santé et de la sécurité du travail entre 1997 et 2016. Pour les années 2010 et suivantes, c’est environ 6 000 cas par année. Le nombre de cas de surdités professionnelles a été multiplié par cinq entre 1997 et 2016. Entre 287 000 et 359 000 travailleurs seraient encore exposés quotidiennement à des niveaux de bruit nocifs. La surdité est la maladie professionnelle de loin la plus recensée au Québec et est un problème actuel majeur qui nécessite de mettre en place des mesures de contrôle du bruit.

Marteaux piqueurs

Le contrôle du bruit

Dans les milieux de travail, trois niveaux de contrôle existent pour une saine gestion du bruit :

  • Niveau 1 – Éliminer ou modifier la source de bruit;
  • Niveau 2 – Réduire le bruit lors de sa propagation grâce à la mise en place de matériaux ou d’écrans acoustiques;
  • Niveau 3 – Protéger la personne avec des équipements de protection individuel (ÉPI);

Bien que l’utilisation d’ÉPI soit la solution la plus simple et la plus répandue, voire même parfois la seule possible, celle-ci n’est pas encore optimale quant à la protection procurée et doit être proposée en dernier recours. Les deux premiers niveaux de contrôle sont à privilégier, car ils sont plus efficaces, mais nécessitent de connaître la position et l’amplitude de la source de bruit. Cette étape de localisation peut être réalisée avec une caméra acoustique.

Voir le bruit grâce à une caméra acoustique

Une caméra acoustique est composée d’une antenne de microphones, d’une caméra optique et d’un algorithme de localisation de sources. Pendant que la caméra optique filme l’environnement, l’algorithme combine les signaux microphoniques afin de créer une image acoustique. Par la suite, les deux images, optique et acoustique, sont superposées. Le résultat est une image de l’environnement où des points chauds, à l’instar d’une caméra thermique, indiquent la position des sources là où le niveau de bruit en décibels est le plus élevé.

Les microphones peuvent être répartis sur un plan ou une sphère. Dans le premier cas, c’est l’environnement devant le plan de microphones qui est imagé acoustiquement alors que dans le second, la sphère, c’est tout l’espace entourant la caméra. C’est cette dernière solution qui a été retenue pour voir le bruit en milieux de travail. Lors de ce projet, deux sphères de microphones vont être étudiées. La première est une sphère creuse transparente acoustiquement, c’est-à-dire que les ondes acoustiques n’interagissent pas ou peu avec elle (Figure 1.a). La seconde est au contraire totalement pleine, dans ce cas les ondes acoustiques sont diffractées par la sphère (Figure 1.b). L’algorithme de localisation est adapté au type de sphère.

Antennes sphériques de microphones

Figure 1 : Antennes sphériques de microphones, a) sphère creuse avec microphones sortant de la sphère et b) sphère pleine avec microphones affleurants à la sphère.

Une étude préliminaire lors d’un précédent projet financé par l’IRSST a permis d’évaluer les performances d’un algorithme de localisation de sources, basé sur les corrélations croisées généralisées, utilisé avec une sphère creuse [1]. Considérons une source de bruit générant des ondes acoustiques, ici, une perceuse à main, tenue par un opérateur (voir Figure 2).

Figure 2 : Photographie du milieu de travail où un opérateur tient une perceuse dans sa main.

Les ondes acoustiques émanant des sources ou des réflexions sur les parois du local se propagent vers l’antenne et sont captées par les microphones à différents instants en fonction de leurs positions. Le retard de propagation entre deux microphones est estimé grâce à la corrélation croisée des signaux, puis est ensuite projeté sur l’image, ce qui dessine un faisceau [2]. Pour obtenir l’image finale, les retards entre toutes les paires de microphones sont projetés sur l’image où les faisceaux se croisent à la position de la source (voir Figure 3). Dans ce cas, il est impossible de voir la source, car de nombreuses taches de couleurs sont présentes.

Image acoustique

Figure 3 : Image acoustique obtenue avec une technique standard. La gamme dynamique de l’image va de 0 à – 15 dB.

Pour augmenter la qualité de l’image, les auteurs ont développé des techniques permettant d’améliorer l’estimation des retards et la combinaison des faisceaux menant au résultat de la Figure 4 [3-5]. Maintenant, une tache principale se trouve au bout de la main de l’opérateur, là où est située la perceuse. Des taches secondaires de plus faibles amplitudes sont visibles et correspondent aux diverses réflexions acoustiques sur le sol, murs et plafond. Grâce à la caméra acoustique, il est possible de voir le bruit et d’appliquer les niveaux de contrôle 1 et 2, c’est-à-dire d’agir de façon appropriée sur la source de bruit et/ou installer des matériaux et écrans acoustiques adéquatement dimensionnés aux endroits les plus judicieux.

Image acoustique

Figure 4 : Image acoustique obtenue avec une technique développée par les auteurs. La gamme dynamique de l’image va de 0 à – 15 dB.

Perspectives du projet

Lors de ce projet, les performances d’une panoplie d’algorithmes associée aux antennes creuses ou pleines vont être évaluées afin de déterminer quelle combinaison est la meilleure pour les milieux de travail. De plus, l’électronique embarquée permettant l’acquisition des signaux microphoniques et l’exécution de l’algorithme de localisation de sources en temps réel va être développée en partenariat avec l’Université de Sherbrooke. À terme, la caméra acoustique sera pilotable par une tablette munie d’une interface graphique permettant de voir le bruit. Cet instrument de mesure sera utile pour les professionnels en acoustique, qui pourront localiser précisément les sources et ainsi proposer des solutions de contrôle du bruit efficaces afin de réduire la surdité professionnelle.

À propos des auteurs
Thomas Padois is a research associate at ÉTS and an associate professor at Université de Sherbrooke. His research focuses on noise control at its source, namely through acoustic imaging and characterizing vibration paths through transfer path analysis.
Julien St-Jacques is pursuing a Master’s degree in the Department of Mechanical Engineering at ÉTS.
Kevin Rouard is a Ph.D. student in the Department of Mechanical Engineering at ÉTS.
Nicolas Quaegebeur is a professor in the Department of Mechanical Engineering at Université de Sherbrooke, and assistant director of the Robotics Engineering Program. His research interests include acoustic and ultrasound imaging for biomedical and industrial applications, including instrumentation and embedded systems.
François Grondin is an assistant professor at Université de Sherbrooke in the Department of Electrical and Computer Engineering. His research focuses on the localization and enhancement of sound sources captured with microphone arrays using signal processing and machine learning methods.
Alain Berry is a full professor at Université de Sherbrooke and holds the Canada Research Chair in Vibroacoustics applied to the transportation sector. His research interests are vibro-acoustic imaging, active control and sound field synthesis.
Hugues Nélisse is a Researcher at IRSST and Associate Professor in the Department of Mechanical Engineering at ÉTS. His research focuses on assessing and reducing noise at the source, dosimetry, hearing protection and alarm signals in the workplace.
Franck Sgard is a Senior Researcher at IRSST and Associate Professor in the Department of Mechanical Engineering at ÉTS. His research focuses on modelling hearing protection and acoustic materials, and developing prediction and measurement tools for noise control.
Olivier Doutres is a professor in the Department of Mechanical Engineering at ÉTS and director of GRAM. His research focuses on the reduction of noise in the workplace and its harmful effects on health. As main approaches, he studies hearing protectors, innovative acoustic materials and techniques for locating noise sources.