Brevet FR2692059A1 — publié le 19931210

PROCEDE DE COMPARAISON DE FLOTS DE DONNEES ET DISPOSITIF DE MISE EN OEUVRE DESCRIPTION La présente invention concerne un procédé de comparaison de deux flots de données comprenant chacun des signaux numériques relatifs, par exemple, à des images. Ce procédé permet en effet de comparer un premier flot de données numériques avec un second flot de données numériques pris comme flot de référence Ces flots de données numériques sont relatifs, selon un mode de mise en oeuvre du procédé, à des images Aussi, afin de permettre une meilleure compréhension de ce procédé, la description dudit procédé sera réalisée dans le cas o les flots de données sont relatifs à des images. Un tel procédé peut être mis en oeuvre, par exemple, au moyen d'un circuit électronique qui sera décrit ultérieurement. La présente invention trouve de nombreuses applications dans les domaines de la reconnaissance d'objets ou du contrôle d'objets Elle peut être utilisée, par exemple, pour le contrôle de conformité de pièces par comparaison avec un modèle de référence, pour le contrôle de stabilité et de répétabilité d'un processus de fabrication par comparaison de pièces entre elles, ou encore, pour la reconnaissance d'objets par comparaison avec une bibliothèque d'objets connus Cette dernière application peut être, de façon plus particulière, de la reconnaissance de caractères. De nombreux procédés permettent actuellement de mettre en évidence des différences significatives entre deux images, à savoir une image à analyser et une image de référence. Sur la figure 1, on a représenté, de façon fonctionnelle, les étapes effectuées par les procédés connus pour comparer deux images entre elles En effet, ces procédés connus consistent, généralement, à faire l'acquisition d'une image Il et d'une image I 2, à effectuer des prétraitements sur ces images Il et I 2 et, ensuite, à calculer le décalage spatial entre les deux images afin de réaliser une image de différences (sur laquelle apparaissent les différences de niveaux de gris) en tenant compte du décalage spatial déterminé. De façon plus précise, on voit sur cette figure 1, le bloc I Ci qui représente l'image Il, le bloc IC 2 qui représente l'image I 2, ces images Il et I 2 étant alors corrigées grâce aux prétraitements Ces prétraitements ont pour but, en effet, de corriger les défauts de la chaîne d'acquisition des images, à savoir, les distorsions géométriques de l'image, les bruits de l'image, la mauvaise uniformité spatiale de l'éclairage, etc Ces prétraitements sont classiques, bien que spécifiques à l'équipement utilisé pour l'acquisition des images. Lorsque ces images sont corrigées, une étape, représentée par le bloc référencé CD, consiste à effectuer un calcul du décalage spatial existant entre l'image Il et l'image I 2 Lorsque ce décalage spatial a été déterminé, l'image I 2 et l'image Il sont comparées en tenant compte du décalage déterminé, pris en compte sous une forme entière On obtient alors l'image de différences IDIF contenant les différences de niveaux de gris entre les images Il et I 2 corrigées du point de vue décalage. Cette image de différences IDIF est ensuite binarisée, c'est-à-dire écrite sous forme binaire, en utilisant une valeur seuil pour sélectionner les différences significatives, qui sont considérées comme des défauts (c'est-à-dire les données dont la valeur est supérieure à la valeur seuil) par rapport aux différences non-significatives qui ne sont pas considérées comme des défauts de l'image I 2 Cette image de différences binarisée IBIN subit ensuite une érosion binaire qui permet de supprimer les différences dites normales entre les circuits intégrés contenant l'image Il et le circuit intégré contenant l'image I 2 Ces différences normales sont les différences qui ont été déterminées comme non-significatives Elles peuvent être des différences de largeur, de forme des transitions, des différences de gravure, ou encore, éventuellement, des différences de grossissement et d'orientation A la suite de cette érosion binaire, on peut extraire et calculer les paramètres des défauts afin de constituer une liste des défauts et de leurs caractéristiques. De tels procédés ont été décrits dans de nombreuses publications dont, notamment, le brevet américain publié sous le numéro US-4 805 123, déposé le 14 février 1989 par la Société KIA INSTRUMENTS CORPORATION Ce procédé est également décrit, au moins en partie, dans l'article, intitulé "Precise visual inspection algorithm for LSI wafer patterns using grayscale image comparision", de Yukio MATSUYAMA, Hisafumi IWATA, Hitoshi KUBOTA, Yasuo NAKAGAWA, et publié dans IAPR Workshop on CV-Special Hardware and Industrial Applications, October 1988. D'autres documents concernant de tels procédés de détection de défauts sont, notamment, l'article intitulé "P 300: An approch to automated inspection of patterned wafers", de Virginia BRECHER, Raymond BONNER, publié dans SPIE, Vol 1087, Inspection Circuit Metrology, Inspection and Process Control III ( 1989), et la thèse du Docteur-Ingénieur Y DAHER de l'INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE GRENOBLE ( 12/12/1985), intitulée "Une méthode d'alignement d'images pour l'inspection automatique en microélectronique Application aux réticules et aux masques". Certains de ces documents décrivent, notamment, l'étape de calculs du décalage spatial entre l'image Il et l'image I 2 Elle peut être réalisée selon plusieurs méthodes. Une première méthode consiste en la mise en correspondance de primitives Une telle méthode consiste tout d'abord à extraire des images, des primitives plus ou moins élaborées, telles que des segments, des coins, des points de contour, etc, puis à mettre en correspondance les primitives de l'image Il et celles de l'image I 2 par des techniques de programmation dynamique, telles que celles décrites dans le dernier document cité (Thèse de Y DAHER). Une seconde méthode concerne la corrélation des projections Elle consiste à effectuer un calcul du gradient horizontal, à effectuer la projection verticale de ce gradient, à calculer le vecteur de corrélation horizontal, à minimiser ce vecteur de corrélation horizontal qui indique le décalage horizontal de l'image I 2 par rapport à l'image Il, à calculer le vecteur de corrélation vertical et à déterminer le minimum de ce dernier pour obtenir le décalage vertical de l'image I 2 par rapport à l'image Il. Cette méthode de corrélation, et d'autres méthodes utilisant également des corrélations, sont décrites dans les documents "Corrélation techniques of image registration" de William K PRATT", publié dans IEEE Transactions of aerospace and electronic systems, Vol AES-10, N O 3, Mai 1974, et "A class of algorithms for fast digital image registration" de Daniel I BARNEA et Harrey F SILVERMAN, publié dans IEEE Transactions of computers, Vol c 21, No 2, Février 1972. Une autre méthode de calcul du décalage spatial consiste à utiliser une corrélation binaire Cette méthode comporte une opération d'extraction des contours des images Il et I 2, de mise en correspondance des contours de ces deux images par corrélation binaire entre lesdites images, pour différents décalages possibles, et la recherche du maximum de la matrice de corrélation qui donne le décalage entre les images Il et I 2. Une autre méthode pour calculer le décalage spatial entre deux images utilise une corrélation des images. Cette méthode consiste à calculer un tableau de corrélation entre l'image Il et l'image I 2 (en tenant compte des décalages spatiaux horizontal et vertical) et à rechercher le maximum de cette matrice de corrélation pour obtenir le décalage entre les images Il et I 2. Enfin, une quatrième méthode de calcul du décalage entre Il et I 2 utilise la pseudo-corrélation, c'est-à-dire qu'elle consiste en un calcul du tableau de corrélation entre les images Il et I 2, et en la détermination du minimum de la matrice de corrélation afin de connaître le décalage entre les images Il et I 2. Ces méthodes présentées succinctement, mais connues de l'homme de l'art, ont pour inconvénient d'être lourdes car, à chaque décalage possible, un grand nombre d'opérations doit être réalisé Elles nécessitent donc des opérations spécifiques pour le calcul du décalage spatial (par exemple extraction de contour, calcul de gradient et projection, etc) qui sont généralement complexes à mettre en oeuvre et donc, souvent, d'un coût relativement élevé. En outre, certaines de ces méthodes sont réalisées à l'intérieur de sousimages, chaque opération est donc d'autant plus coûteuse en calculs que le nombre des sous-images est important. De plus, lorsque le décalage est estimé en fractions de pixels par interpolation sur le tableau de corrélation, il est difficile de garantir que la comparaison entre les deux images soit optimale En effet, plusieurs approximations interviennent au cours des calculs La robustesse et la sensibilité d'un tel procédé s'en trouvent donc réduites. L'étape de comparaison entre l'image Il et l'image I 2 peut également être effectuée selon plusieurs méthodes. Une première méthode consiste à utiliser l'écart quadratique entre des fenêtres De façon plus précise, elle consiste, lorsque le décalage est corrigé, à calculer une fonction de ressemblance dans chaque fenêtre de l'image Il et de l'image I 2, centrée sur le pixel (i, j) et de taille T, et à effectuer la binarisation de cette fonction de ressemblance. Cette méthode de comparaison contient deux paramètres, à savoir une valeur de seuil utilisée pour la binarisation, et la taille T de la fenêtre La valeur de seuil permet de régler la sensibilité, c'est- à-dire l'importance des différences entre les deux images, à partir de laquelle on choisit de considérer, ou non, les différences comme des défauts Un inconvénient de cette méthode est le choix de la taille de la fenêtre, car une petite fenêtre entraîne une forte sensibilité, mais une mauvaise robustesse au bruit et aux différences dites normales, alors qu'une grande fenêtre ne permet pas d'atteindre une bonne sensibilité. Une seconde méthode de comparaison des deux images consiste à calculer une différence pixel à pixel, pour un décalage spatial entier; à effectuer une détection des zones de transition par changement de signe de l'image de différences IDIF Sur ces zones, l'image de différences est alors mise à zéro; à calculer la valeur absolue de l'image de différences; à effectuer une binarisation de cette image de différences en valeur absolue; et à dresser une liste des défauts, c'est-à-dire des différences dont la valeur est supérieure à la valeur de seuil choisie pour la binarisation. Une troisième méthode de comparaison de l'image Il avec l'image I 2 consiste à utiliser la mise en oeuvre d'un traitement de bas et haut niveaux Les traitements de bas niveau ont pour rôle de détecter des différences avec une forte sensibilité; ces traitements sont par exemple un test de différence dans des fenêtres, un test sur le gradient, ou encore, un test sur les lignes de l'image Les traitements dits de haut niveau ont pour rôle d'éviter la détection de faux défauts; on peut effectuer, par exemple, un test sur plusieurs acquisitions de la même scène lorsque des défauts sont détectés au bas niveau, ou encore, effectuer un test de voisinage autour des pixels ayant des défauts. Ces procédés connus ont pour inconvénient, notamment, de ne permettre un décalage entre deux images que d'un nombre entier de pixels. La présente invention a donc pour objet un procédé permettant de comparer l'image Il par rapport à l'image I 2 pour un décalage quelconque, c'est-à-dire un décalage réel qui se décompose en un nombre entier de pixels et un nombre fractionné (non-entier) de pixels En outre, ce procédé ne nécessite pas de circuit de mise en oeuvre trop complexe, la plupart des opérations étant très simples à mettre en oeuvre Le coût du circuit de mise en oeuvre de ce procédé est donc d'un coût bien plus faible que celui des circuits proposés dans les arts antérieurs. De façon plus précise, la présente invention concerne un procédé pour détecter des différences significatives d'un premier flot de données numériques par rapport à un second flot de données numériques Ce procédé comprend: une première opération d'acquisition du premier et du second flots de données; une seconde opération de prétraitement des flots de données ainsi acquis; une troisième opération de comparaison des deux flots de données, caractérisé en ce que cette opération de comparaison consiste à: déterminer un flot de différences (IBIN) comportant sensiblement toutes les différences binaires entre les données du premier flot de données et celles du second flot de données, les différences binaires étant des différences données à données binarisées par comparaison à au moins une valeur de seuil (SEUIL); et à choisir, parmi ces différences binaires, la différence binaire minimale pour déterminer, à partir de cette différence, les différences suffisamment importantes pour être des données significatives. Avantageusement, l'opération de comparaison consiste en outre à déterminer, par une analyse de connexité et un regroupement des connexes réalisés par un processeur, des données du premier flot qui sont voisines des données significatives sélectionnées et qui comportent un décalage par rapport aux données du second flot, ceci afin d'obtenir de façon automatique une liste des différences significatives du premier flot de données par rapport au second flot de données. Selon un mode de réalisation préféré de l'invention, les premier et second flots de données sont respectivement relatifs à une première et à une seconde image Il(i, j) et I 2 (i, j), o i et j sont des indices de colonnes et de lignes de pixels de l'image Dans un tel cas, la fonction de différences à minimiser est: (Il(i+k, j+ l)-I 2 (i, j)l, o k et 1 sont des indices de décalage en colonnes et en lignes du premier flot de données par rapport au second flot de données Dans ce cas également, le flot de différences est relatif à une image de différences IMDIF(i, j) obtenue par application de l'expression: IMDIF(i, j)=I Il(i+kopt, j+lopt)-I 2 (i, j), o kopt et lopt sont des indices de décalage optimum sur, respectivement, les colonnes et les lignes de la première image. De plus, lorsque les indices de décalage (k, 1) ne sont pas des valeurs entières, le décalage optimum (kopt, lopt) est obtenu par interpolation du pixel (i+k, j+l) avec les pixels voisins, à l'aide des moyens de calculs mettant en application l'expression: Il(i+k, j+l)=( 1-k, k)**(lîl)**Il(i, j), o le signe ** représente un produit de convolution. De façon plus précise, l'opération de prétraitement consiste en une correction des distorsion géométriques des première et seconde images, en une correction d'uniformité desdites première et seconde images, en un filtrage pour atténuer le bruit desdites première et seconde images, et en une adaptation de dynamique entre la première et la seconde image pour homogénéiser leur contraste. Le dispositif de mise en oeuvre de ce procédé comporte un unique circuit électronique permettant d'effectuer 1 ' opération de comparaison des deux flots de données par minimisation de la différence. De façon plus précise, le premier et le second flots de données étant respectivement relatifs à une première et une seconde images (Il(ij) et I 2 (i,j)), o i et j sont les indices de colonne et de ligne de pixels des images, le circuit électronique comporte: des ports d'entrée (Pi, P 2, P 3) assurant l'introduction respective, dans ledit circuit, des images Il(i,j) et I 2 (i,j) et de la valeur de seuil; un module ( 2) de rééchantillonnage selon les lignes de l'image Il(i,j) dont le port d'entrée (Pi) est connecté sur des entrées (El, E 2, E 3) dudit module, chaque entrée recevant l'image Il décalée en ligne; une pluralité de modules ( 4, 8, 14) de rééchantillonnage selon les colonnes recevant, en entrées, l'image I 2, la valeur de seuil et l'une des sorties du module de rééchantillonnage selon les lignes; une pluralité de cellules aptes à effectuer la différence |I 2-I 11 entre l'image Il et l'image I 2, ces cellules étant regroupées en plusieurs ensembles ( 6, 10, 16) de m cellules, o m est un nombre entier, chaque cellule d'un ensemble étant connectée à une sortie de l'un des modules de rééchantillonnage selon les colonnes et l'un de ces ensembles fournissant, en sortie, une image (IBIN) de différences binaire; un module ( 12) d'érosion binaire connecté, en entrée, aux sorties de l'un des modules de rééchantillonnage selon les colonnes et fournissant à sa sortie une image (IEROS) érodée; et il un multiplexeur ( 18) sur lequel est connectée, en entrée, une sortie de chaque ensemble de cellules et dont une sortie est connectée sur un microprocesseur ( 20). D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront au cours de la description qui va suivre, donnée à titre illustratif, mais nullement limitatif, en référence aux dessins dans lesquels: la figure 1, déjà décrite, représente de façon fonctionnelle un procédé classique de traitement pour la comparaison d'images; la figure 2 représente, sous forme fonctionnelle, le procédé selon l'invention pour comparer deux images; la figure 3 représente l'algorithme utilisé dans le procédé selon l'invention; la figure 4 représente, de façon fonctionnelle, le synoptique du circuit intégré mettant en oeuvre le procédé selon l'invention; la figure 5 représente le schéma fonctionnel de l'opération de rééchantillonnage dans la direction des Y, c'est-à-dire selon les lignes de l'image; la figure 6 représente, sous une forme fonctionnelle, l'opération de rééchantillonnage dans la direction des X, c'est-à-dire selon les colonnes de l'image; et la figure 7 représente, de façon fonctionnelle, la cellule d'inspection, c'est-à- dire la cellule dans laquelle est effectuée la comparaison des deux images selon le procédé de l'invention. Sur la figure 2, on a représenté un diagramme fonctionnel montrant les principales étapes du procédé selon l'invention Les images Il et I 2, après l'opération d'acquisition des images, subissent des prétraitements. L'image Il, considérée comme l'image à inspecter, est traitée dans le bloc 210 A la sortie de ce bloc 210, on obtient une image Il corrigée Parallèlement, l'image IM 2 est traitée dans le bloc 110 pour devenir, à la sortie dudit bloc 110, l'image I 2 corrigée Ces deux images Il corrigée et I 2 corrigée sont introduites dans le bloc de minimisation de la fonction de différences FINSP(k, 1). Cette fonction FINSP(k, 1) se définie par l'expression suivante: FINSP(k, l)=J Il(i+k, j+l)-I 2 (i, j) j, o i et j sont les indices respectivement de colonnes et de lignes de chaque pixel de l'image, et o k et 1 sont les indices de décalage selon, respectivement, les lignes et les colonnes de l'image. Cette fonction FINSP est minimisée afin de permettre la détermination d'un couple optimum, à savoir du couple (kopt, optpt) qui correspond au décalage horizontal optimum et au décalage vertical optimum Lorsque ce couple optimum (kopt, lopt) est déterminé, on détermine une image de différences IDIF Cette image de différences est déterminée en faisant la différence entre l'image I 2 et l'image Il, pixel à pixel, en tenant compte du décalage optimum déterminé Cette image de différences est réalisée en appliquant l'expression suivante: IDIF(i, j)=J Il(i+kopt, j+lopt)-I 2 (i, j)l. Lorsque cette image de différences IDIF a été déterminée, on effectue la binarisation de cette image de différences, notée IBIN On entend, par le terme de "binarisation", le fait d'écrire sous une forme binaire cette image de différences De façon plus précise, on compare la valeur de chaque pixel (en niveau de gris) par rapport à une valeur de seuil préchoisie Les pixels dont la valeur est supérieure à cette valeur de seuil reçoivent la valeur 1, tandis que les pixels dont la valeur est inférieure à cette valeur de seuil reçoivent la valeur zéro On obtient ainsi une image binaire IBIN comportant uniquement deux niveaux de gris L'un de ces niveaux indique que les pixels ont une différence significative, et donc qu'ils sont considérés comme des défauts de l'image L'autre niveau indique que les pixels ayant ce niveau de gris ont une valeur inférieure à la valeur de seuil choisie pour la binarisation et donc que leurs différences par rapport à l'image I 2 de référence est une différence dite normale. A partir de cette image de différences binaires, on effectue une érosion binaire (bloc IEROS) qui permet de supprimer ces différences dites normales. Lorsque ces différences, dites normales, ont été supprimées, on constitue la liste des défauts qui correspond à la liste des données significatives déterminées lors de la binarisation de l'image de différences. La figure 3 montre, sous une forme fonctionnelle, l'algorithme d'inspection mis en oeuvre par le procédé selon l'invention On appelle algorithme d'inspection, l'algorithme contenant les différentes séquences de traitement à mettre en oeuvre pour effectuer une comparaison significative entre l'image Il à inspecter et l'image I 2 de référence. Cet algorithme d'inspection décrit, de façon plus précise, les différentes étapes montrées sur la figure 2. Sur cet algorithme de la figure 2, on a représenté, par chacun des blocs, l'un des traitements effectués sur l'image Il ou sur l'image I 2 Le bloc 100 représente donc le traitement d'acquisition de cette image I 2 considérée comme image de référence Cette image I 2, une fois acquise, subit un prétraitement représenté par le bloc Ce prétraitement 110 comporte un premier traitement, en 120, qui consiste à corriger la mauvaise uniformité spatiale de l'éclairage lors de l'acquisition de l'image I 2 Lorsque cette correction d'uniformité a été effectuée, l'image I 2 ainsi corrigée peut subir un filtrage spatial, en 130, puis une adaptation dynamique en 140 Ce filtrage spatial 130 et cette adaptation dynamique 140 ne sont pas forcément nécessaires; en effet, lorsque l'image I 2 acquise en 100 est de bonne qualité, la correction d'uniformité 120 est nécessaire, mais le filtrage spatial 130 et l'adaptation dynamique peuvent ne pas être effectués. Parallèlement à cette acquisition et à ce prétraitement de l'image I 2, l'image Il est acquise dans le bloc 200 Cette image Il est considérée comme l'image à inspecter Elle subit également un prétraitement 210 qui consiste, notamment, tout comme le prétraitement 110 de l'image I 2, à corriger l'uniformité spatiale de l'éclairage lors de l'acquisition de l'image Il; cette correction d'uniformité est effectuée dans le bloc 220. Ce prétraitement 210 de l'image Il consiste également, dans le cas o l'image Il acquise n'est pas de bonne qualité, à effectuer un filtrage spatial en 230. De façon plus précise, la correction d'uniformité ( 120 et 220) consiste à corriger les mauvaises uniformités de l'image dues à l'éclairage lors de l'acquisition de l'image En effet, l'image acquise, c'est-à-dire, l'image Il ou l'image 2, notée de façon générale I(i, j) (o i et j sont les indices de colonne et de ligne de l'image I), comporte des non-uniformités dues principalement à l'éclairage, à l'optique et au capteur d'images utilisés lors de l'acquisition de l'image On atténue ces défauts en multipliant l'image acquise I(i, j) par une image de coefficient COR(i, j). On obtient ainsi une image corrigée: ICOR(i, j)=I(i, j)*COR(i, j). Cette image de coefficient COR(i, j) est créée à partir d'une image UNIF(i, j) acquise sur l'objet à inspecter en une zone ne comportant pas de motif, c'est-à-dire en une zone comportant uniquement des pixels de fond Cette image de coefficient est obtenue à partir de l'expression suivante: COR(i, j)=ENTIERlmoyenne(UNIF)/UNIF(i, j)* 128 l, o moyenne(UNIF) représente le niveau de gris moyen de l'image UNIF(i, j) et, o le coefficient 128 correspond à la moitié de la dynamique de COR(i, j). Le filtrage spatial consiste à atténuer le bruit que comportent les images lorsqu'elles ont été acquises. Cette correction du bruit s'effectue en convoluant l'image corrigée ICOR(i, j) avec un noyau représentant un filtre spatial Cette correction s'effectue à partir de l'expression suivante: I(i, j)=ICOR(i, j)**(filtre spatial), o ** représente le produit de convolution. La taille du noyau du filtre spatial, ainsi que les coefficients, sont choisis en fonction du type de bruit que l'on désire atténuer. L'expression ci-dessus, donnée pour la correction du bruit, a été donnée pour une image I quelconque, sachant que l'expression est valable pour l'image I 2 ou Il. L'adaptation de dynamique est une opération qui a pour but d'égaliser la dynamique des images Il et I 2 à comparer, ce qui signifie qu'elle consiste à atténuer les variations de contraste entre les deux images Cette opération s'effectue par égalisation des histogrammes représentatifs de la dynamique de chacune des images à comparer. Ces trois opérations de prétraitement, à savoir la correction d'uniformité, le filtrage spatial et l'adaptation de dynamique, sont des techniques connues de l'homme de l'art Elles ne seront donc pas décrites de façon plus précise dans ce texte. Lorsque ces étapes de prétraitement sont effectuées pour chacune des images Il et I 2, on effectue la comparaison entre les deux images, sachant que le calcul de décalage qui était effectué dans les procédés connus est supprimé dans le procédé selon l'invention. D'une façon générale, la comparaison entre les images Il et I 2 consiste à minimiser la fonction FINSP(k, 1) par des méthodes numériques classiques, telles que des essais de valeur, une recherche dichotomique, etc Cette minimisation peut être obtenue avec la précision souhaitée, les variables de décalage k et 1 n'étant pas nécessairement entières. La fonction FINSP(k, 1) est définie par l'expression suivante: FINSP(k, l)=I Il(i+k, j+l)-I 2 (i, i)|, o FINSP est appelée fonction d'inspection. Lorsque le décalage (k, 1) est entier, ledit décalage est introduit au niveau du bloc 230 du traitement de l'image Il à inspecter Les valeurs entières de k et 1 sont réalisées par une lecture décalées du premier point de la mémoire image. Lorsque k et 1 sont des valeurs non entières, on calcule Il(i+k, j+l) en considérant tout d'abord la partie entière de ces valeurs k et 1 qui sont réalisées par une lecture décalée du premier point de la mémoire image, puis en considérant les valeurs décimales de ces variables k et 1 Ces valeurs non-entières des variables k et 1 sont introduites en 240 Pour ces valeurs décimales, on procède par interpolation du pixel d'indices i+k et j+l avec les pixels voisins dudit pixel. L'interpolation effectuée peut être une interpolation linéaire, une interpolation parabolique, une interpolation du type sin x/x, etc. Si l'on prend, par exemple, le cas de l'interpolation linéaire, la valeur de Il(i+k, j+l) se détermine à partir de l'expression suivante: Il(i+k, j+l)=( 1-k, k)**( 111)**Il(i, j), o ** représente le produit de convolution et * la multiplication. L'expression indiquée ci-dessus peut également s'écrire sous la forme: II(i+k, j+l)= (( 1-k)*( 1-1) rk*( 1-1)) **Il(i, j). ( 1-k)*l, 'k* 1 La minimisation de cette fonction FINSP fournit le couple optimum (kopt, lopt) On considèrera, comme décalage, dans les étapes qui suivent cette minimisation de la fonction FINSP, le décalage optimum (kopt, lopt) ainsi déterminé. Cette opération de minimisation de la fonction FINSP est représentée, sur l'algorithme de la figure 3, par le bloc 240. Lorsque ce couple optimum a été déterminé pour l'image Il à inspecter, on introduit dans le bloc 310 l'image Il et l'image I 2 obtenues en sortie, respectivement des blocs 240 et 110 On effectue alors la différence, pixel à pixel, entre l'image Il et l'image I 2, ce qui fournit une image de différences des niveaux de gris Cette image de différences, nommée IDIF(i, j), représente toutes les différences entre les niveaux de gris de deux images Il et I 2 Cette différence pixel à pixel est effectuée, pour toute colonne i et pour toute ligne j, à partir de l'expression suivante: IDIF(i, j)=> Il(i+kopt, j+lopt)-I 2 (i, i>), o i et j sont les indices de colonne et de ligne des pixels des images. Aussi, pour effectuer cette différence pixel à pixel entre l'image Il et l'image I 2, on considère, comme décalage entre lesdites deux images, le décalage optimum (kopt, lopt) déterminé précédemment. Lorsque cette image de différences a été déterminée en 310, une opération d'amélioration de ladite image est effectuée Cette opération d'amélioration de l'image de différences consiste à "binariser" ladite image de différences par rapport à une ou plusieurs valeurs seuil. Cette binarisation de l'image de différences consiste à écrire ladite image sous une forme binaire, c'est-à-dire sous une forme o elle ne comporte plus que deux niveaux de gris. Ainsi, l'image de différences binarisée à partir d'une ou plusieurs valeurs seuil permet de sélectionner les différences significatives entre l'image Il et l'image I 2 Pour effectuer cette binarisation, on effectue l'opération suivante: IBIN(i, j)=l si IDIF(i, j)ÄVS = 0 si IDIF(i, j) o VS est la valeur seuil. Cette valeur seuil VS de binarisation peut évoluer dynamiquement à chaque pixel en fonction du contexte En effet, pour l'inspection de circuits intégrés, deux valeurs seuil sont possibles et sont sélectionnées par un masque de binarisation binaire, appelé MASC(i, j). Cette opération de binarisation, à deux valeurs seuils V 51 et V 52, prend donc la forme suivante: si MASC(i, j)=l, IBIN(i, j)=l si IDIF(i, j)>V Sl = 0 si IDIF(i, j) V 52 = 0 si IDIF(i, j) Cette binarisation selon plusieurs valeurs seuil peut se généraliser par l'introduction d'une image de seuil SEUIL(i, j) dont le niveau de gris varie en fontion de la valeur seuil désirée. Cette opération de binarisation, selon au moins une valeur seuil, est effectuée dans le bloc 320. Le critère de minimisation de la fonction FINSP (c'est-à-dire, minimisation de la différence entre les images Il et I 2) est mis en oeuvre dans le bloc 330 Ce critère peut être utilisé à partir de l'image de différences IDIF obtenue en sortie du bloc 310 ou bien à partir de l'image de différences binaire IBIN obtenue en sortie du bloc 320. Ce critère de minimisation peut être défini sous deux formes Il peut être: soit la somme des points (c'est-à-dire, des pixels ou des fractions de pixels) à 1 de l'image de différences binaire, ce qui s'exprime de la façon suivante: min i L (signellI 2 (i, j)-Il(i+k, j+ l)j-SEUILl k, 1 i j avec signe= 1 si IIDIF(i, j)I>SEUIL, o SEUIL est l'image SEUIL; soit la somme des valeurs absolues des différences sur toute l'image, ce qui s'exprime sous la forme suivante: min LZ LII 2 SEUIL, Les valeurs k et 1 obtenues à la sortie du bloc 330 (non représentées sur la figure 3 par soucis de simplification de ladite figure, sont introduites en 230 et 240 La partie entière de ces valeurs est introduite en 230 et représente un décalage d'un nombre entier de pixels; la partie décimale de ces valeurs est introduite en 240 et représente un décalage d'une fraction de pixel (ou subpixel). Lorsque cette image de différences a été binarisée, on effectue, sur ladite image, une érosion binaire, en 340 Cette érosion binaire est paramétrable et permet de supprimer les différences dites "normales" entre les images Ces différences normales sont par exemple les largeurs et les formes des transitions, etc, et, éventuellement, les différences de grossissement et d'orientation Cette érosion binaire de taille T correspond à l'opération suivante: IEROS(i, j)= 1 si IBIN(i-k, j-l)=l pour (kt 1)Clo, tl 2 = O sinon. Ces opérations de binarisation et d'érosion binaire sont des opérations connues de l'homme de l'art et ne se sont donc pas décrites plus en détail dans ce texte. Suite à cette opération d'érosion, on obtient une image de différences érodée IEROS, c'est-à-dire une image contenant uniquement les différences significatives existant entre les deux images Il et I 2, les différences non significatives ayant été corrigées par cette érosion binaire. On peut alors dresser la liste des défauts et de leurs caractéristiques Pour cela, on effectue, en 350, une extraction des défauts, ce qui consiste à effectuer une analyse de connexité et un regroupement de connexes. Cette analyse de connexité est une opération connue de l'homme de l'art et qui consiste à analyser les pixels voisins des pixels considérés comme ayant une différence significative sur l'image Il par rapport aux pixels correspondants sur l'image de référence I 2. En effet, on considère qu'un pixel d'indice (i, j) d'une image binaire possède quatre voisins adjacents par un côté, à savoir les pixels d'indices (i-1, j), (i+ 1, j), (i, j-1), (i, j+ 1) Certaines analyses de connexité prennent en compte les quatre pixels voisins adjacents par un côté, ainsi que les quatre pixels voisins adjacents par un sommet, ce qui donne huit pixels voisins du pixel d'indice (i, j). Lorsque cette analyse de connexité, en 350, a été effectuée, on regroupe, en 360, les connexes ainsi analysés pour dresser la liste des défauts, c'est-à-dire la liste des différences significatives existant entre l'image à inspecter Il et l'image de référence I 2 Cette liste des défauts comporte, en outre, pour chacun des défauts, la liste de leurs caractéristiques, à savoir, la position de leur centre de gravité, leur surface, leur rectangle encadrant, etc. Cette liste des défauts et de leurs caractéristiques, est mémorisée, en 370, dans des moyens de mémorisation informatiques, tels qu'un disque dur. Cette analyse de connexité et ce regroupement de connexes permettent de dresser la liste des défauts de façon automatique Néanmoins, un opérateur humain peut effectuer cette opération en visualisant l'image de différences érodée. Ce procédé selon l'invention a donc pour avantage de garantir une comparaison optimale entre les deux images Il et I 2 En effet, toutes les différences possibles entre ces deux images sont calculées avant de retenir la meilleure, qui correspond au décalage optimum Ce procédé permet donc d'obtenir une bonne robustesse et une grande sensibilité face aux défauts d'une image par rapport à une autre. En outre, toutes les opérations effectuées au cours de ce procédé, sont relativement simples, à savoir l'interpolation entre pixels voisins, les différences pixel à pixel, la binarisation et l'érosion binaire. Cette simplicité permet d'intégrer ce procédé dans un circuit électronique ou "HARDWARE" (en terme anglosaxon) relativement simple Aussi, il est possible d'obtenir, avec un circuit intégrant ce procédé, une vitesse importante pour un faible coût. Sur la figure 3, décrite précédemment, le bloc 300 représenté en pointillés montre les fonctions mises en oeuvre par le circuit intégré qui va être maintenant décrit. Ce circuit intégré, que l'on appelera circuit ARTIC (c'est-à-dire, en termes anglosaxons, Accurate Real Time Image Comparator), comporte N x m cellules élémentaires de fonction d'inspection, c'est-à-dire N x m cellules FINSP, disposées en N rangées de m colonnes. Selon le mode de réalisation préféré de l'invention, ce circuit ARTIC comprend trois rangées de neufs colonnes, c'est-à-dire qu'il comporte 3 x 9 = 27 cellules FINSP Ce circuit ARTIC permet donc de minimiser la différence entre les images Il et I 2 dans la plage des décalages (K=X 4, L=Y+ ), ce décalage étant donné en nombre de pixels pour un pixel situé en colonne X et en ligne Y, avec X et Y quelconques Le décalage K est le décalage maximum réalisable horizontalement (c'est-à-dire, selon les colonnes) et L est le décalage maximum pouvant être obtenu verticalement (c'est-à- dire, selon les lignes). En associant, par exemple, trois de ces circuits ARTIC en ligne, on peut couvrir une plage de décalage de (K=X+ 4, L=Y 4) pixels En associant trois de ces circuits ARTIC en colonnes, il est possible de couvrir une plage de décalage de (K=X 13, L=Y+ 1 ). Pour effectuer la minimisation de la fonction d'inspection FINSP(k, 1), il est nécessaire d'effectuer L un rééchantillonnage de l'une des deux images à comparer. Ce rééchantillonnage est réalisé avec un pas fractionnaire (pas= 1/2 n, avec n E l 0,4 l) et permet de minimiser la différence, c'est-à-dire de minimiser la fonction FINSP avec une précision pouvant aller jusqu'à 1/16 de pixels (dans le cas o n= 4). La plage de décalage couverte dépend du pas de rééchantillonnage Pour un pas de rééchantillonnage de 1/2 n, la plage de décalage est (K-X 4/2 n, L=Y+ 1/2 n) avec n appartenant à l'intervalle l 0,4 l. La minimisation de cette fonction FINSP est réalisée à partir d'un critère de minimisation qui a déjà été décrit précédemment. La comparaison entre les images Il et I 2 peut être effectuée suivant plusieurs stratégies: La première stratégie consiste à effectuer une comparaison avec un pas égal à 1, puis à effectuer une comparaison avec un pas égal à 1/4 autour du minimum trouvé précédemment (autour du minimum trouvé lors de la comparaison avec un pas égal à 1), puis à effectuer une dernière comparaison avec un pas égal à 1/16 autour du minimum trouvé lors de la comparaison avec un pas égal à 1/4 Pour une telle stratégie, on effectue donc trois comparaisons d'images. Une seconde stratégie consiste à effectuer une première comparaison avec un pas égal à 1, puis à effectuer un calcul barycentrique de la position du minimum trouvé lors de la comparaison précédente (avec une erreur inférieure ou égale à 1/2 pixel), et enfin à effectuer une comparaison avec un pas égal à 1/8 autour du minimum calculé de façon barycentrique Cette stratégie consiste donc à effectuer deux comparaisons d'images. La troisième stratégie consiste, lorsque le décalage maximum entre les deux images est inférieur à plus ou moins deux pixels (dans la direction verticale ou dans la direction horizontale), à effectuer une comparaison avec un pas égal à 1/2, puis à effectuer une comparaison avec un pas égal à 1/8 autour du minimum trouvé lors de la comparaison précédente Cette stratégie consiste donc à effectuer deux comparaisons d'images. Le choix de la stratégie à mettre en oeuvre est fonction de la précision désirée, ainsi que du temps disponible pour effectuer la comparaison entre les deux images. En outre, quelque soit la stratégie de comparaison des images choisies, on obtient l'image de différences que l'on peut alors binariser, comme cela a été expliqué précédemment, puis sur laquelle on peut appliquer une érosion binaire, ci-avant. Sur la figure 4, on a représenté le synoptique de ce circuit ARTIC Les images Il à inspecter et I 2 de référence sont introduites dans les ports Pl et P 2 du circuit ARTIC De même, l'image de seuil SEUIL est introduite dans le port P 3 dudit circuit. La sortie du port Pl est connectée sur le bloc 2 de rééchantillonnage autour du minimum dans la direction Y, c'est-à-dire la direction verticale Ce bloc 2 de rééchantillonnage permet un pas de rééchantillonnage de 1/2 N avec n Cl 0,4 l Ce bloc de rééchantillonnage sera décrit ultérieurement. La sortie du port P 2 est reliée aux cellules FINSP. Les sorties du bloc 2 sont connectées à un bloc 4 de rééchantillonnage autour du minimum dans la direction des X, c'est-à-dire dans la direction horizontale Son pas de rééchantillonnage est également de 1/2 N pour n Cl 0,4 l Ce registre 4 de rééchantillonnage dans la direction des X sera également décrit ultérieurement. Chacun de ces blocs 2 et 4 de rééchantillonnage, ainsi que chacun des blocs 8 et 14 de rééchantillonnage dans la direction des X permet de décaler au maximum, de plus ou moins quatre pixels, les images Il et I 2 que l'on cherche à comparer La comparaison de ces images Il et I 2 est effectuée en calculant la valeur absolue de la différence 1 12-Il, l'image SEUIL en phase avec l'image I 2 permet d'appliquer un seuil particulier à chaque pixel de l'image de différences, lors de l'opération de binarisation de l'image de différences. Lorsque l'opération de "seuillage" est effectuée à l'aide d'un ou deux seuils, les valeurs de ces seuils sont chargées dans des registres internes En outre, dans le cas o deux seuils sont utilisés, une image binaire appliquée sur l'entrée du port P 3, permet de sélectionner le seuil désiré. Le bloc 2 de rééchantillonnage dans la direction des Y, dans lequel l'image Il à inspecter à été introduite, permet de créer un décalage subpixel (c'est-à-dire d'une fraction de pixel) en ligne entre les images à comparer. Les entrées El, E 2 et E 3 du bloc 2 de rééchantillonnage sont destinées à recevoir l'image Il à inspecter lorsque ladite image a été décalée en ligne. Ainsi, entre E 1 et E 2, l'image à inspecter Il est décalée d'une ligne, et entre E 2 et E 3, l'image Il est décalée d'une seconde ligne. Aussi, le bloc 2 de rééchantillonnage dans la direction des Y comporte trois sorties, une sortie Si correspondant à l'entrée El et connectée au bloc 4 de rééchantillonnage dans la direction des X La sortie 52 du bloc 2 de rééchantillonnage dans la direction des Y correspond à l'entrée E 2 et est connectée au bloc 8 de rééchantillonnage dans la direction X De même, la sortie 53 du bloc 2 de rééchantillonnage correspond à l'entrée E 3 et est connectée au bloc 14 de rééchantillonnage dans la direction des X Ainsi, chaque bloc 4, 8, 14 de rééchantillonnage dans la direction des X reçoit, respectivement, l'image Il, l'image Il décalée d'un pas subpixel en ligne et l'image Il décalée de deux pas subpixel en ligne. Chacun des blocs de rééchantillonnage dans la direction des X comporte une pluralité de sorties S' connectées sur un ensemble de neuf cellules FINSP Chacun de ces ensembles de neuf cellules est apte à effectuer la différence II 2-Ill et donc à fournir une image de différences Le premier ensemble 6 de neuf cellules comporte en outre une sortie 54 qui fournit l'image de différences IDIF comportant les différences de niveaux de gris entre l'image Il et l'image i 2. La sortie 55 du second ensemble 10 de neuf cellules FINSP génère l'image de différences binarisée IBIN Cette image de différences binarisée a été déterminée à l'aide d'un ou de plusieurs seuils, tels que cela a été décrit précédemment. Le bloc 14 de rééchantillonnage dans la direction X comporte une seconde série de sorties S" connectées vers un circuit 12 assurant l'érosion binaire de l'image de différences binarisée La sortie 56 de ce circuit 12 d'érosion binaire fournit l'image érodée IEROS. En outre, chaque ensemble 6, 10, 16 de neuf cellules FINSP comporte une sortie, respectivement référencée 57, 58 et 59, connectée à un multiplexeur 18 dont la sortie est elle-même reliée à une interface de microprocesseur. L'interface de microprocesseur permet, en effet, de configurer le circuit ARTIC dans les divers modes de fonctionnement et d'extraire les résultats de traitement. Le rééchantillonnage de l'image Il à inspecter va maintenant être décrit de façon plus précise en référence aux figures 5 et 6. Comme cela a déjà été dit précédemment, le rééchantillonnage de l'image Il est effectué par une interpolation bilinéaire Cette opération d'interpolation est séparable en lignes et en colonnes C'est pour cela que le circuit ARTIC, décrit précédemment, comporte trois ensembles de neuf cellules En effet, une cellule effectue le rééchantillonnage en lignes et génère trois images décalées en ligne d'un pixel ou d'une fraction de pixel selon le pas de rééchantillonnage choisi; on peut ainsi réaliser la structure suivante: une cellule effectuant le rééchantillonnage en lignes et générant trois images décalées en ligne d'un pixel ou d'une fraction de pixel; et neuf cellules de rééchantillonnage en colonnes, trois cellules par ligne permettent de créer neuf images décalées en colonnes d'un pixel ou d'une fraction de pixel. Une telle structure permet ainsi de créer vingt sept images décalées entre elles en lignes et en colonnes d'un pixel ou d'une fraction de pixel. Le registre de rééchantillonnage dans la direction Y est représenté sur la figure 5 Ce registre comporte, notamment, le bloc 2 A qui permet d'effectuer des sommes et des différences des données YA, YB, YC introduites par les entrées (El, E 2, E 3 connectées sur les registres Rl', R 2 ', R 3 ') Ils comportent, en outre, les blocs 2 B et 2 C qui sont des blocs qui fournissent les différents pas de rééchantillonnage et qui génèrent les signaux d'entrée du bloc 2 D de rééchantillonnage Les signaux d'entrée de ce bloc 2 D sont les signaux YA, YB et YC associés ensemble par addition ou soustraction pour donner les signaux YB+YC, YB-YC, 3 (YB-YC), YA+YB, YA-YB et 3 (YA-YB). De façon plus précise, le bloc 2 A comprend trois entrées contenant comme informations des lignes YA, YB et YC de l'image Ce bloc 2 A génère les signaux suivants: la somme YA+YB; la différence YA-YB; et le terme 3 (YA-YB) obtenu par la somme (YA-YB)+ 2 (YA-YB), ces signaux étant donnés pour des lignes d'entrée YA et YB, sachant que le bloc 2 A génère des signaux de formes identiques pour les lignes YB et YC. Le premier bloc 2 C de génération des pas utilise les signaux YA-YB et 3 (YA-YB) issus du bloc 2 A pour obtenir des signaux qui seront donnés dans la suite de la description Ce bloc 2 C comporte un multiplexeur et un décaleur et permet d'obtenir les signaux suivants: (YA-YB)/2; (YA-YB); 3 (YA-YB)/2; 2 (YA-YB); 3 (YA-YB); et 6 (YA-YB). Le second bloc 2 B de génération des pas effectue des opérations identiques au premier bloc 2 C, mais à partir des signaux YB et YC reçus du bloc 2 A. L'ensemble de tous ces signaux obtenus à partir des signaux YA, YB et YC sont introduits dans le bloc 2 D de rééchantillonnage Ce bloc 2 D comporte un multiplexeur 4 vers 1 pour une voie, l'autre voie comportant un multiplexeur inverseur 5 vers 1 qui permet de choisir un terme, ou bien de choisir la négation de ce terme Ce bloc 2 D comporte également un décaleur offrant le terme inchangé, la moitié ou de le double de ce terme. L'addition des termes générés par les deux voies précédentes conduit aux pixels rééchantillonnés en ligne. L'addition ou la soustraction à ce pixel d'une valeur égale au pas généré par le premier bloc 2 C ou au pas généré par le second bloc 2 B conduit aux pixels rééchantillonnés YRA, YRB, YRC (obtenus sur les sorties référencées 53, 52 et Si) et décalés en ligne, d'un pas de rééchantillonnage entre les sorties Sl et 52 et de deux pas entre les sorties Si et 53. Sur la figure 6, on a représenté le bloc 4 de rééchantillonnage dans la direction X Ce bloc fonctionne selon le même principe que le bloc 2 de rééchantillonnage dans la direction Y qui a été représenté sur la figure précédente En outre, ce bloc 4 de rééchantillonnage dans la direction X comporte trois blocs 4 D, 4 E, 4 F de rééchantillonnage. De plus, ce bloc 4 de rééchantillonnage dans la direction X comporte une multitude de multiplexeurs Ml, M 2, etc, et de registres à décalage, notés Rl, R 2, etc, R 9 dont le rôle est de compenser un éventuel décalage entre les images Il et I 2 à comparer Les registres à décalage R 2 a R 6 ont chacun une sortie connectée sur un multiplexeur et connectée, en outre, au bloc 4 A assurant les fonctions de sommation et de différences entre les différentes valeurs de sortie desdits registres. * Parallèlement, les registres R 1, R 7 et R 8 ont leur sortie connectée au registre suivant (respectivement R 2, R 8, R 9) et connectée également sur ledit bloc 4 A La sortie du registre R 9 est, quant à elle, uniquement reliée au bloc 4 A. Tout comme le bloc 2 A du bloc 2 de rééchantillonnage dans la direction Y, ce bloc 4 A permet d'effectuer des sommes et des différences entre les signaux reçus en entrée Ces signaux reçus en entrée du bloc 4 A sont nommés XA, XB, XC, XE, XF, XG, XH et XI. Sur la figure 6, on a représenté le bloc 4 de rééchantillonnage, étant bien entendu que les blocs 8 et 14 de rééchantillonnage sont identiques à ce bloc 4. Le bloc 4 A a une partie de ses sorties reliées directement aux différents blocs de rééchantillonnage 4 D, 4 E, 4 F Ces sorties sont également reliées aux blocs 4 B, 4 C de génération des différents pas connectés eux-mêmes aux blocs 4 D, 4 E, 4 F de rééchantillonnage. Les autres sorties du bloc 4 A sont reliées aux multiplexeurs M 6 à M 14. Ces blocs 4 A, 4 D, 4 E et 4 F sont constitués de façon sensiblement identique aux blocs 2 A et 2 D décrits lors de la description de la figure 5 De même, les blocs 4 B et 4 C effectuent des fonctions sensiblement équivalentes à celles des blocs 2 B et 2 C de la figure 5. En sortie de ces blocs de rééchantillonnage 4 D, 4 E et 4 F, une rangée de neuf multiplexeurs (M 6 à M 14) 3 vers 1 permet de sélectionner les images décalées de un pixel, ou décalées de 1/2, ou 1/4 ou 1/8 ou 1/16 de pixel, selon le pas choisi Les sorties de ces multiplexeurs fournissent, aux cellules d'inspection (cellules FINSP) auxquelles elles sont connectées, des signaux rééchantillonnés XRA, XRB,, XRI (obtenus sur les sorties référencées S' sur la figure 4). Un exemple d'une de ces cellules d'inspection a été représenté sur la figure 7. Une telle cellule effectue les opérations suivantes: calcul de la valeur absolue de la différence j I 2-Il; comparaison avec l'image SEUIL par l'expression l |I 2-Ili-SEUILIl; accumulation lorsque I 2-Il I>SEUIL; et transfert en série des résultats obtenus lors de l'accumulation. Sur la figure 7, afin de simplifier la compréhension de ladite figure, les données de l'image I 2 seront représentées par la lettre A et les données provenant de l'image Il seront notées par la lettre B Ainsi, on cherche à déterminer la différence de JA-BI et le signe de cette différence par rapport à la valeur seuil choisie (c'est-à-dire, de façon plus générale, par rapport à l'image SEUIL). Pour effectuer le calcul de la valeur absolue de la différence |A-B i, la cellule d'inspection comporte un soustracteur 20 relié à un registre 22, lui-même connecté en sortie à un multiplexeur 24 En sortie de ce multiplexeur 24, on obtient le résultat de la valeur absolue de la différence IA-BI, cette sortie étant connectée sur un second soustracteur 26 qui assure la comparaison avec les données de l'image SEUIL introduite également dans ledit soustracteur. Les autres éléments de cette cellule d'inspection constituent ce que l'on appelle la cellule d'accumulation, dans laquelle le résultat va être accumulé lorsque |A-B I est supérieure ou égale à SEUIL. Cette cellule d'accumulation réalise les deux types de critères de minimisation qui ont déjà été décrits Elle effectue donc les opérations suivantes: la somme des points à 1, c'est-à-dire que l'on incrémente de 1 l'accumulateur lorsque IA-BI>SEUIL; la somme des valeurs absolues des différences (ce qui correspond à une pseudo-corrélation), c'est-à- dire, qu'on ajoute j A-BJ au contenu de l'accumulateur lorsque J A-BI >SEUIL. Le premier type d'opérations est réalisé à l'aide d'un additionneur 28, d'un multiplexeur 30, et d'un registre d'accumulation 32 La seconde opération décrite précédemment est effectuée à l'aide d'un incrémenteur 32, d'un multiplexeur 34, d'un registre d'accumulation 36 et de deux registres de décalage 38 et 40. D'autres composants électroniques, tels que des diodes, des amplis opérationnels, etc, peuvent être utilisés pour réaliser la cellule d'inspection décrite. Leur rôle ne permettant pas une meilleure compréhension du traitement effectué dans ladite cellule d'inspection, ces composants électroniques ne seront pas décrits plus en détail. L'utilisation de registres à décalage pour l'accumulation permet la sortie des résultats de l'accumulateur sur un seul BIT Grâce à l'association de multiplexeurs au registre de l'accumulateur, on peut faire circuler les résultats de cellule en cellule jusqu'à la sortie. Le circuit permettant d'effectuer l'érosion binaire de l'image de différences binaire ne sera pas décrit de façon détaillée car il est connu de l'homme de l'art. L'interface avec le microprocesseur est composé d'un bloc de décodage d'adresses, d'un bloc de gestion des signaux de contrôle et d'un port de données bidirectionnel Les données échangées par cette interface permettent de configurer le circuit dans les divers modes de fonctionnement, de lire le registre d'état du circuit ARTIC, de programmer les valeurs seuil et de lire les résultats de traitement. On comprend ainsi que ce circuit ARTIC a pour avantage, notamment, d'être un circuit simple à réaliser car ne comportant que des éléments faciles à mettre en oeuvre (c'est-à-dire pas de multiplieurs, par exemple). De plus, il permet de mettre en oeuvre le procédé connu de calcul du décalage spatial entre deux images. REVENDICATIONS 1 Procédé pour détecter des différences significatives d'un premier flot de données numériques (Il) par rapport à un second flot de données numériques (I 2), comprenant: une première opération d'acquisition du premier et du second flots de données; une seconde opération de prétraitement des flots de données ainsi acquis; une troisième opération de comparaison des deux flots de données, caractérisé en ce que cette opération de comparaison consiste à: déterminer un flot de différences (IBIN) comportant sensiblement toutes les différences binaires entre les données du premier flot de données et celles du second flot de données, les différences binaires étant des différences données à données binarisées par comparaison à au moins une valeur de seuil (SEUIL); et à choisir, parmi ces différences binaires, la différence binaire minimale pour déterminer, à partir de cette différence, les différences suffisamment importantes pour être des données significatives. 2 Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'opération de comparaison consiste, en outre, à déterminer, par une analyse de connexité et un regroupement de connexes réalisés à l'aide d'un processeur, des données du premier flot qui sont voisines des données significatives sélectionnées et qui comportent un décalage par rapport aux données du second flot, afin d'obtenir automatiquement une liste des différences significatives du premier flot de données par rapport au second flot de données. 3 Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que, les premier et second flots de données étant respectivement relatifs & une première et une seconde images (Il(i, j) et I 2 (i, j)), o i et j sont des indices de colonne et de ligne de pixels des images, ledit procédé consiste: i) à minimiser une fonction de différence: I Il(i+k, j+l)-I 2 (i, j)J, o k et 1 sont des indices de décalage en colonne et en ligne du premier flot de données par rapport au second flot de données; et ii) à déterminer le flot de différences relatif à une image de différences (IMDIF(i, j)) par application de l'expression: IMDIF(i, j)=J Il(i+kopt, i+lopt)- I 2 (i, j)I, o kopt et lopt sont des indices de décalage optimum sur, respectivement, les colonnes et les lignes de la première image. 4 Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que, lorsque les indices de décalage (k, 1) ne sont pas des valeurs entières, le décalage optimum (kopt, lopt) est obtenu par interpolation du pixel d'indice (i+k, j+l), avec des pixels voisins, à l'aide des moyens de calculs mettant en application l'expression: Il(i+k, j+l)=( 1-k, k)**( ll)**I(i, j), o le signe ** représente un produit de convolution. Procédé selon la revendication 3 ou 4, caractérisé en ce que l'opération de prétraitement consiste en une correction des distorsions géométriques des première et seconde images, correction d'uniformité desdites première et seconde images en un filtrage pour atténuer le bruit desdites première et seconde images, et en une adaptation de dynamique entre la première et la seconde images pour homogénéiser leur contraste. 6 Dispositif de détection des différences significatives entre un premier et un second flots de données numériques mettant en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'il comporte un unique circuit électronique permettant d'effectuer l'opération de comparaison des deux flots de données par minimisation de la différence. 7 Dispositif selon la revendication 6, caractérisé en ce que, le premier et le second flots de données étant respectivement relatifs à une première et une seconde images (Il(i,j) et I 2 (i,j)), o i et j sont les indices de colonne et de ligne de pixels des images, le circuit électronique comporte: des ports d'entrée (Pi, P 2, P 3) assurant l'introduction respective, dans ledit circuit, des images Il(i,j) et I 2 (i,j) et de la valeur de seuil; un module ( 2) de rééchantillonnage selon les lignes de l'image Il(i,j) dont le port d'entrée (Pi) est connecté sur des entrées (El, E 2, E 3) dudit module, chaque entrée recevant l'image Il décalée en ligne; une pluralité de modules ( 4, 8, 14) de rééchantillonnage selon les colonnes recevant, en entrées, l'image I 2, la valeur de seuil et l'une des sorties du module de rééchantillonnage selon les lignes; une pluralité de cellules aptes à effectuer la différence II 2-Ill entre l'image Il et l'image I 2, ces cellules étant regroupées en plusieurs ensembles ( 6, 10, 16) de m cellules, o m est un nombre entier, chaque cellule d'un ensemble étant connectée à une sortie de l'un des modules de rééchantillonnage selon les colonnes et l'un de ces ensembles fournissant, en sortie, une image (IBIN) de différences binaire; un module ( 12) d'érosion binaire connecté, en entrée, aux sorties de l'un des modules de rééchantillonnage selon les colonnes et fournissant à sa sortie une image (IEROS) érodée; et un multiplexeur ( 18) sur lequel est connectée, en entrée, une sortie de chaque ensemble de cellules et dont une sortie est connectée sur un microprocesseur ( 20).