Brevet FR2751067A1 — publié le 19980116

Système et sous-système de détermination de l'attitude d'une caméra à l'intérieur d'un objet. La présente invention concerne la détermination visuelle d'une position et, plus particulièrement, la définition visuelle fine d'une position à l'intérieur d'un objet. Il est classiquement nécessaire de déterminer l'attitude, c'est- à-dire la position et l'orientation, de l'orifice d'une caméra située à distance. Cela est particulièrement le cas lorsqu'on utilise une sonde d'exploration de conduit. Une sonde d'exploration de conduit est un tube flexible qui permet à un opérateur situé en une extrémité de voir des structures situées en l'autre extrémité du tube. Cette sonde peut être faite de faisceaux de fibres cohérentes qui parcourent la longueur du tube ou d'une petite caméra vidéo placée au bout de la sonde et d'un écran vidéo placé en l'autre extrémité. Les sondes d'exploration de conduit ont généralement un diamètre de un centimètre ou moins, une longueur de quelques mètres et sont utilisées pour inspecter des régions d'un objet qui sont inaccessibles. Quand par exemple on inspecte la structure intérieure d'un moteur d'avion pour y rechercher des fissures ou des traces de fatigue, de petites ouvertures permettent de faire pénétrer de l'extérieur la sonde d'exploration dans le moteur sans avoir à démonter le moteur de l'avion. Lors d'une telle inspection, il est souvent difficile pour l'inspecteur de connaître la position exacte du bout (orifice) de la sonde d'exploration de conduit à l'intérieur du moteur, ce qui fait qu'il est difficile d'identifier la position de nouvelles fissures trouvées ou de revenir en des points précédemment identifiés comme posant un problème. Une approche pour déterminer l'attitude d'une caméra, décrite par Yoshinori Kuno, Yasukazu Okamoto et Satoshi Okada dans "Object Recognition Using a Feature Search Strategy Generated from a 3-D Model" pages 626-635 de IEEE CH2934-8/90/0000/0626 a pour inconvénient d'avoir un faible champ de vision, de sorte qu'à un instant donné on ne peut voir qu'une petite partie de l'objet. Du fait de la grande quantité de structures similaires qui se répètent à l'intérieur d'un moteur d'avion, la détermination de l'attitude est donc difficile. En outre, pendant le temps requis pour effectuer une reconnaissanace de structure de bonne qualité, la sonde d'exploration de conduit peut avoir été déplacée trop loin pour qu'on puisse procéder à une localisa- tion sans ambiguïté. Des travaux ont également été conduits par Paul Viola et William Wells III, comme décrit dans "Alignment by Maximization of Mutual Information", pages 16-23 de IEEE 0-8186-7042, d'août 1995. Leur approche ne tire pas profit de la localisation des traits caractéris- tiques et est trop lente car elle ne se sert d'aucun trait caractéristique prétraité. Les techniques de l'art antérieur font correspondre des traits caractéristiques tridimensionnels d'un objet avec un ensemble de traits caractéristiques bidimensionnels extraits d'une image unique. Or, comme les composants doivent être inspectés en temps réel, il n'est pas possible d'extraire des traits caractéristiques d'image compliqués et de mettre en correspondance ces traits caractéristiques aussi rapide- ment qu'il est nécessaire. Il existe donc actuellement un besoin pour un système qui puisse déterminer avec précision la position et l'orientation d'une caméra située à distance. La présente invention utilise un modèle informatique et un enregistrement vidéo en direct pour déterminer la position et l'orienta- tion de l'orifice d'une caméra à l'intérieur d'un objet. A l'aide du modèle informatique, des traits caractéristiques de contour, locaux et tridimensionnels, sont déterminés dans un traitement hors ligne. Ces traits caractéristiques de contour, tridimensionnels et locaux, du modèle informatique, ou traits caractéristiques de points de contour, sont projetés en deux dimensions et comparés aux intensités de pixel de l'image vidéo directe. Une attitude estimée actuelle est utilisée pour limiter le traitement des traits caractéristiques de points de contour tridimensionnels à ceux que l'orifice de la caméra peut voir. Une recherche itérative en direct le long de la direction normale des points de contour projetés détermine des correspondances de pics entre l'image de la caméra et l'image projetée des points de contour. Cela donne une erreur de décalage uni ou bi-dimensionnelle pour chaque point de contour projeté. Cette mise en correspondance en direct est une opération itérative qui ajuste continuellement l'attitude estimée. Un objectif de la présente invention est donc de proposer un système qui détermine la position et l'orientation de l'orifice dune caméra située à distance à l'intérieur d'un objet en comparant une scène visuelle interne de l'objet à des traits caractéristiques extraits d'un modèle de l'objet créé par ordinateur. Un autre objectif de la présente invention est de proposer un système d'inspection interne en temps réel. Pour cela, l'invention propose un système de détermination de l'orientation et de la position (attitude) de l'orifice d'une caméra à l'intérieur d'un objet, qui comprend: - une mémoire de modèle qui contient un modèle informati- que pré-enregistré de structures tridimensionnelles dudit objet, - un générateur de points échantillons qui sert à lire le modèle informatique et à créer une pluralité de points échantillons dans ce modèle, - un générateur d'images couplé au générateur de points échantillons, qui crée des images des structures tridimensionnelles du modèle telles qu'elles sont observées depuis le point échantillon, pour une pluralité d'angles d'orientation et pour la pluralité de points échantillons, - une mémoire de traits caractéristiques, capable de conserver une information qui lui est fournie, - un identificateur de traits caractéristiques qui reçoit des images du générateur d'images et identifie des gradients d'intensité et les positions leur correspondant dans les images, identifie quels gradients sont contigus et mémorise une pluralité de plus forts gradients et les positions leur correspondant en tant que traits caracté- ristiques dans la mémoire de traits caractéristiques, - un sous-système de détermination d'attitude en direct, couplé à la mémoire de traits caractéristiques, qui acquiert une image en direct dudit objet, reçoit des traits caractéristiques sélectionnées de la mémoire de traits caractéristiques et compare les traits caractéris- tiques à l'image directe pour déterminer l'attitude ajustée de l'orifice de la caméra. Le système de l'invention peut comprendre en outre un géné- rateur de modèles servant à créer un modèle informatique dudit objet et à mémoriser ce modèle dans la mémoire de modèle informatique. Le système de l'invention peut comprendre en outre un dispo- sitif d'optimisation des traits caractéristiques qui élimine de ladite mémoire de traits caractéristiques des traits caractéristiques similaires et redondants, espacés d'une distance inférieure à une valeur prédéter- minée. Le sous-système de détermination d'attitude en direct du système de l'invention, qui constitue le deuxième aspect de l'invention, comprend: une caméra que l'opérateur peut positionner, comportant un orifice et servant à saisir des images en direct telles qu'elles sont vues depuis cet orifice, - un sélecteur de traits caractéristiques, qui reçoit une entrée manuelle de la position et de l'orientation initiales (attitude initiale) de l'orifice de la caméra, qui reçoit ensuite des estimations d'attitude automatiques, et qui sert à choisir des traits caractéristiques dans un champ de vision prédéterminé de la caméra placée en son attitude estimée actuelle, - un dispositif de projection couplé au sélecteur de traits caractéristiques qui reçoit les traits caractéristiques choisis et qui les projette en une image projetée bidimensionnelle telle que celle obser- vée depuis l'attitude estimée actuelle, - un dispositif de prise de vues, couplé à la caméra, qui choisit une unique image numérisée provenant de la caméra à un instant donné, - un dispositif d'ajustement de l'estimation, couplé au dispo- sitif de projection et au dispositif de prise de vues, qui effectue de manière itérative une corrélation entre l'image bidimensionnelle projetée et l'image numérisée, déplace l'image bidimensionnelle projetée par rapport à l'image numérisée pour déterminer un vecteur de décalage d'erreur et ré-actualise l'estimation d'attitude actuelle avec le vecteur de décalage d'erreur pour produire une nouvelle estimation d'attitude actuelle qui est envoyée pour traitement au sélecteur de traits caracté- ristiques et au dispositif de projection. L'invention, tant en ce qui concerne son organisation que son procédé de fonctionnement, ainsi que ses objets et avantages, sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée suivante, faite en référence aux dessins d'accompagnement dans lesquels: la figure 1 est un schéma synoptique simplifié des principaux composants du sous-système d'extraction de traits caractéristiques de la présente invention, la figure 2 est un schéma synoptique simplifié des principaux composants du sous-système de détermination en direct de l'attitude selon la présente invention, la figure 3 est un schéma synoptique plus détaillé du dispositif d'ajustement de l'estimation de la figure 2, selon la présente invention, la figure 4 montre comment les traits caractéristiques sont mis en correspondance avec l'image de la caméra, les figures 5 et 6 montrent des images isolées d'un enregistre- ment vidéo en direct provenant d'une sonde d'exploration de conduit, auxquelles on a superposé des traits caractéristiques représentés sous la forme de triangles, la figure 7 est une courbe donnant l'erreur de position en fonction du numéro de l'image isolée, et la figure 8 est une courbe donnant l'erreur d'orientation en fonction du numéro de l'image isolée. La présente invention utilise deux parties principales: le sous-système 10 d'extraction de traits caractéristiques hors ligne, représenté sur la figure 1, et le sous-système 20 de détermination de l'attitude en direct. L'ensemble fonctionne de la manière décrite ci- dessous. Nous allons d'abord nous intéresser au sous-système 10 d'extraction de traits caractéristiques hors ligne. La présente invention nécessite qu'un modèle informatique de l'objet à inspecter soit pré-mémorisé dans une mémoire de modèle 13. Pour produire un modèle informatique, on peut aussi utiliser un géné- rateur de modèle 12. Dans une première forme de réalisation, le géné- rateur de modèle 12 peut être un poste de conception assistée par ordi- nateur (CAO) qui produit un modèle informatique d'objets pleins. Dans une autre forme de réalisation, le générateur de modèle 12 peut être un scanneur à rayons-X ou à résonance magnétique (RM) couplé à un ordinateur, qui analyse un objet pour produire un modèle informati- que des structures de cet objet, comme cela est classique en imagerie médicale. Un générateur 15 de points échantillons lit le modèle infor- matique dans la mémoire de modèle 13 et produit une liste de points échantillons tridimensionnels comprenant des cavités internes dans lesquelles l'orifice d'une caméra ou d'une sonde d'exploration de conduit peut se déplacer. Ces points ont pu être produits par le généra- teur 15 de points échantillons soit par un échantillonnage uniforme soit par un échantillonnage non uniforme de la région tridimensionnelle ou cavité que contient le modèle informatique. Pour chaque point échantillon déterminé par le générateur 15 de points échantillons, un générateur d'images 17 produit une collec- tion d'images bidimensionnelles du modèle de CAO telles qu'elles sont vues depuis ce point échantillon. Le générateur d'images 17 peut utiliser des techniques classi- ques de dessin par ordinateur pour former à partir d'un point échantillon donné six images carrées. Chaque axe d'image sous-tend un angle de quatre-vingt-dix degrés et l'association de ces six images forme un cube fermé, orienté suivant les trois axes. Les images sont choisies pour garantir que les images recueillies entourent totalement le point échantillon choisi. Pour avoir les meilleurs traits caractéristiques possibles, on peut régler les propriétés matérielles de diffusion et de réflexion du modèle informatique afin que les images formées par ordinateur et provenant du générateur d'images 17 ressemblent étroitement à l'enregistrement vidéo du composant actuellement inspecté. Les propriétés matérielles sont choisies pour correspondre aux propriétés du composant réel. Pour chaque image produite par le générateur d'images 17, un identificateur de traits caractéristiques 19 détecte et extrait des contours qui présentent de forts gradients d'intensité. L'identificateur de traits caractéristiques 19 identifie aussi quels contours sont conti- gus, ou suffisamment proches, pour être identifiés comme un trait caractéristique unique. Des contours contigus sont appelés "chaîne de points de contour". Le générateur d'images 17 choisit ensuite un sous- ensemble de taille fixée de chaînes de points de contour qui ont les plus forts gradients. Typiquement, de trente à cinquante traits caracté- ristiques sont extraits avec une séparation angulaire minimale de trois à cinq degrés par rapport à un axe passant par le centre de l'orifice de la caméra. Le point de contour ayant le plus fort gradient est traité en premier et ceux avec un gradient moins important sont traités ensuite. Cela donne typiquement cinquante traits caractéristiques pour chaque vue, six vues pour chaque point échantillon et environ une centaine de points échantillons, soit approximativement 30000 traits caractéris- tiques. On obtient ainsi un bon compromis entre la vitesse et la préci- sion. La direction du gradient des points de contour choisis et leur position tridimensionnelle sont mémorisées dans une mémoire de traits caractéristiques 21 qui peut être un composant indépendant ou une partie de la mémoire de modèle 13. L'identificateur de traits caractéristiques 19 peut aussi utili- ser un lissage Gaussien, un calcul de gradient, une suppression des points non maximaux, un chaînage des points de contour ou un posi- tionnement local quadratique des sous-pixels comme décrit dans "Machine Vision" par Ramesh Jain, Rangachar Kaster et Brian Schunk, pages 169-176, McGraw-Hill, New-York, NY (1995). Dans la forme préférée de réalisation, un dispositif 23 d'opti- misation de traits caractéritiques peut être ajouté et utilisé pour ré- échantilloner l'espace d'origine du modèle informatique, combinant des traits caractéristiques qui proviennent de points échantillons voisins des traits caractéristiques contenus dans la mémoire de traits caractéristiques 21, supprimant les traits caractéristiques redondants et mémorisant l'ensemble résultant de traits caractéristiques repérés par la position du point échantillon nouvellement créé. L'optimisation des traits caractéristiques effectuée par le dispositif 23 améliore la performance en direct du système car elle élimine les traits caractéristiques redondants. Elle prend chaque voxel (volume élémentaire) des volumes de points choisis, combine les traits caractéristiques pour les huit sommets du voxel et supprime les traits caractéristiques redondants. Le dispositif 23 d'optimisation des traits caractéristiques détermine si deux traits caractéristiques sont redon- dants en utilisant la distance euclidienne qui les sépare et l'angle formé par leurs directions de gradients. Si ces deux valeurs sont en- dessous de limites prédéterminées, l'un de ces traits caractéristiques est supprimé. Un effet secondaire de cette opération de combinaison est qu'un volume d'entrée de points échantillons de dimensions (N, N, N) se réduit à un volume de dimensions (N-1, N-l, N-1). Décrivons maintenant l'opération de détermination en direct de l'attitude. En employant des traits caractéristiques calculés à l'avance, ce qui évite de devoir extraire de façon explicite des traits caractéris- tiques dans les images de la caméra, et en procédant à un affinement itératif de l'attitude, on peut obtenir une détermination de l'attitude à la vitesse de l'enregistrement vidéo. Une caractéristique importante du présent système de détermination d'attitude est que les traits caracté- ristiques tridimensionnels projetés peuvent soit être appariés de façon exacte, ce qui donne un vecteur d'erreur de position bidimensionnel, soit être appariés suivant la direction du gradient, ce qui ne donne qu'une composante mono-dimensionnelle d'erreur de position dans la direction du gradient. Le sous-système 20 de détermination en direct de l'attitude est représenté sur la figure 2. Ce sous-système comprend une caméra ou un dispositif à fibres optiques 25 que l'on peut introduire dans un objet pour acquérir par son orifice un enregistrement vidéo direct de l'intérieur de l'objet, ou que l'on peut utiliser pour avoir un enregistre- ment vidéo direct des surfaces extérieures de l'objet. Si la caméra 25 utilise des fibres optiques, son orifice est formé par l'extrémité des fibres et la position et l'orientation sont mesurées à partir de cet orifice. Pour le reste de cette description, les références faites à la position et à l'orientation de la caméra ou à l'attitude estimée désigneront celles de l'orifice de la caméra ou de son orifice fonctionnel, qui peut être l'extrémité d'une fibre optique. Un dispositif de prise de vues 27 saisit et numérise une image vidéo directe provenant de la caméra 25. Une attitude estimée actuelle est envoyée à un sélecteur de traits caractéristiques 29. Au départ, cette estimation est fournie par l'opérateur qui place la caméra en une position connue et l'indique au sélecteur de traits caractéristiques 29. Ensuite, cette attitude estimée provient des résultats des estimations faites pour l'image précédente de la caméra. Le sélecteur de traits caractéristiques 29 utilise l'estimation d'attitude actuelle (l'estimation initiale la première fois) pour choisir le sous-ensemble approprié de traits caractéristiques, ou traits caracté- ristiques optimisés, créé pendant l'opération de pré-traitement. Le sélecteur de traits caractéristiques 29 détermine le point échantillon tridimensionnel le plus proche de l'estimation actuelle. C'est un calcul très simple que de trouver le point le plus proche dans le volume structuré. Le sélecteur de traits caractéristiques 29 détermine quels traits caractéristiques devraient être visibles depuis le point échantillon actuel. Seuls les traits caractéristiques qui devraient être vus par une caméra située au point échantillon actuel sont choisis. Comme les traits caractéristiques sont des positions tridimensionnelles, cela implique de déterminer s'ils sont dans le champ de vision de la caméra. Cet ensemble est ensuite limité pour éliminer les traits carac- téristiques proches des bords du champ de vision grace au choix d'un angle inférieur à l'angle de vision de la caméra 25. Un dispositif de projection 31 reçoit le point échantillon actuel. Le dispositif de projection 31 projette les N traits caractéris- tiques tridimensionnels choisis par le sélecteur de traits caractéris- tiques 29 sur le repère de coordonnées d'image bidimensionnelle défini par les estimations d'attitude actuelles. Un dispositif 33 d'ajustement de l'estimation associe les traits caractéristiques de l'image bidimensionnelle à l'image numérisée qui a été saisie par la caméra et affine l'estimation d'attitude en se basant sur des différences de position et/ou d'orientation entre les traits caractéristiques projetés et ceux de l'image numérisée. Le dispositif 33 d'ajustement de l'estimation utilise ensuite les N termes d'erreur pour ré-actualiser l'estimation d'attitude de la caméra et renvoie la valeur ré-acutalisée au sélecteur de traits caracté- ristiques 29 et au dispositif de projection 31. Un dispositif d'affichage 37 peut éventuellement être couplé à la caméra 25 et afficher des images vidéo directes provenant de la caméra 25. Un processeur graphique 35 est couplé à la mémoire de modèle 13, au dispositif 33 d'ajustement de l'estimation et au dispositif d'affichage 37, qui reçoit l'estimation actuelle d'attitude provenant du dispositif 33 d'ajustement de l'estimation et fournit une image formée par ordinateur du modèle informatique telle qu'elle est vue à partir des attitudes estimées. Ces images peuvent être affichées à côté de la photo vidéo directe, de sorte que l'opérateur peut observer soit l'une de ces images soit les deux simultanément. Les estimations d'attitude peuvent être affichées sous forme numérique sur le dispositif d'affichage 37, ou bien le processeur graphique 35 peut construire une autre image statique à échelle réduite d'une grande partie de l'objet, laquelle peut être utilisée comme une carte, une icône étant superposée à cette carte pour indiquer la posi- tion et l'orientation estimées actuelles de l'orifice de la caméra. La figure 3 est un schéma synoptique plus détaillé du dispo- sitif d'ajustement de l'estimation de la figure 2. Un dispositif 41 de calcul de vecteur d'erreur reçoit l'image numérisée et les traits caracté- ristiques bidimensionnels et détermine un vecteur d'erreur Et. Un dispositif 40 de calcul d'attitude reçoit les traits caracté- ristiques bidimensionnels et, soit reçoit, soit a mémorisé l'estimation d'attitude précédente, et il produit des matrices H et J qui seront décrites ci-après et qui sont fournies à un dispositif 42 de réactualisation de l'estimation. Le dispositif 42 de ré-actualisation de l'estimation reçoit aussi le vecteur d'erreur Et provenant du dispositif 41 de calcul de vecteur d'erreur et produit une nouvelle estimation d'attitude. Ces éléments seront décrits en liaison avec les équations qui suivent. Nous allons maintenant donner une description plus détaillée de la théorie sur laquelle s'appuie la mise en correspondance des traits caractéristiques avec l'image vidéo saisie. Il y a N emplacements de contour bidimensionnels qui sont les images projetées des traits caractéristiques tridimensionnels, et l'image actuelle de la caméra. Pour chaque emplacement bidimensionnel, on effectue une étape de mise en correspondance initiale entre une fonction échelon mono-dimensionnelle, orientée suivant le gradient des points de contour, et l'enregistrement vidéo à cet emplacement. On répète cette opération pour des emplacements situés dans la direction positive et dans la direction négative du gradient de contour, jusqu'à une distance maximale prédéterminée (par exemple une distance maxi- male de neuf pixels est un bon choix). La meilleure corrélation trouvée est comparée à une valeur de seuil (habituellement 0,5). Si la corréla- tion est supérieure à ce seuil, la différence entre sa position et la position d'origine est utilisée pour former le vecteur d'erreur qui, en ce point, est dirigé suivant la direction du gradient. L'étape de mise en correspondance initiale est limitée aux psitions d'image suivant la direction de gradient des traits caractéris- tiques. Comme les traits caractéristiques ne comprennent qu'une posi- tion et qu'une direction, rien ne limite les déplacements tangentiels. Ce n'est que si on ne trouve pas de corrélation supérieure au seuil dans la direction du gradient que la recherche est étendue à une deuxième étape de mise en correspondance qui inclut les déplacements tangen- tiels. Si par exemple le trait caractéristique représenté sur la figure 3 se déplaçait vers la gauche, la recherche dans la direction du gradient ne donnerait plus l'intersection avec le même contour que précédem- ment. Dans ce cas, une recherche latérale peut fournir le vecteur d'erreur recherché. Cette opération est répétée indépendamment pour les N traits caractéristiques, donnant un vecteur qui représente l'erreur locale générale. Il faut remarquer que chaque bloc du schéma synoptique peut être mis en oeuvre sous forme numérique ou sous forme analogique, ou encore sous forme d'une combinaison de logiciels qui donne une fonction similaire. Les traits caractéristiques qui ne coïncident que dans une direction, la direction du gradient, ne fournissent qu'une seule contrainte, la distance de gradient par rapport à la meilleure coïinci- dence. D'autres traits caractéristiques qui coïncident dans les deux directions donnent deux contraintes. Lorsqu'on détermine l'attitude estimée de la caméra, on examine d'abord le cas o tous les traits caractéristiques coïncident dans deux directions puis on étend le traitement au cas o certains traits caractéristiques ne coïncident que dans une seule direction. Intéressons-nous d'abord au premier cas de calcul de l'attitude. On peut donner les définitions suivantes Pt représente le vecteur d'attitude de la caméra, à six dimensions, à savoir la position (x, y, z) et l'orientation (roulis, tangage, lacet), u-t représente la position bidimensionnelle de l'image (uit, vit) du trait caractéristique i pour l'itération t, --- représente la position tridimensionnelle (xit, Yit, zit) du trait xit caractéristique i pour l'itération t, et F représente la fonction de projection de la caméra, spécifique à un champ de vision d'une caméra particulière. F est un modèle de caméra à perspective simple. En partant de l'équation de projection d'un trait caractéristique tridimensionnel sur une image bidimensionnelle, le dispositif 40 de calcul d'attitude détermine: uit = F(Pt, xit) L'expression permettant de changer les coordonnées d'image d'un trait caractéristique en fonction des modifications dans l'attitude de la caméra peut être calculée de la manière suivante Un changement de position A-t.t = uit - ui(tl) provoqué par un change- ment d'attitude, ou Auit = F (P(t)+P, xi) - F(Pt_, xi) peut être ré- écrit it (t --l pu êr é-ci sous la forme Aà1t = Ji(P(tl), B) z + H.O.T, expression dans laquelle J(c) est la fonction Jacobien de (c) et H.O.T désigne des termes d'ordre plus élevé. En négligeant les termes d'ordre supérieur, on obtient une li- mite d'attitude pour chaque vecteur d'erreur. Les limites pour les N>3 coïncidences peuvent être combinées afin de calculer l'attitude. Tout d'abord, les vecteurs Auit sont combinés en un vecteur d'erreur Et de dimension 2N. De même, les Jacobiens Ji sont combinés en une matrice J de 2N par 6. On peut ensuite déterminer l'écart d'attitude AP en mini- Ij -'_, 12 porobei misant la norme de l'erreur I JAPt - 2 pour obtenir APt= (JtJ)-l jt Et, expression dans laquelle Et est déterminé par le dispositif 41 de calcul de vecteur d'erreur et la matrice J provient du dispositif 40 de calcul d'attitude, tous deux représentés sur la figure 3. Les Jacobiens peuvent être calculés par des moyens classi- ques comme ceux décrits par David G. Lowe dans "Three-Dimensional Object Recognition from Single Two-Dimensional Images", Artificial Intelligence, Vol 31 (1987). La valeur AP obtenue donne un vecteur d'erreur pour l'attitude de la caméra. La technique qui précède peut être utilisée dans un algorithme classique de diminution du gradient pour déterminer la meilleure coïncidence entre l'attitude de la caméra et l'image vidéo actuelle. Considérons maintenant le deuxième cas du calcul d'attitude. Le raisonnement ci-dessus peut être étendu au cas o certains traits caractéristiques sont des traits caractéristiques de gradient qui ne donnent qu'une seule limite (leur déplacement de gradient) alors que les autres traits caractéristiques sont des traits caractéristiques de position qui donnent deux limites. En partant de l'équation du déplace- ment de gradient: Adit uit dans laquelle g est le vecteur de gradient unitaire qui indique la direc tion du gradient, on peut construire un vecteur d'erreur: _, Adit pour tous les i qui sont des traits caractéristiques de Et= gradient A!i-t pour tous les i qui sont des traits caractéristiques de position Et est calculé par le dispositif 41 de calcul de vecteur d'erreur. 10.p -, La norme de l'erreur devient alors | HJAPt - Et 12, expression dans laquelle la matrice H peut être construite de la manière suivante glu glv 0 0... 0 0 0 0 g2u g2v -... 0 0 0 H= 0 0 0 0...1 0 0 0 00 0... 0 1 0 0 0 0 0... O 0 1 Si a est le nombre de traits caractéristiques de gradient, alors H comportera a rangées semblables aux deux premières représentées. Ces rangées transforment des déplacements bidimensionnels en des déplacements de gradients, essentiellement en effectuant un produit avec le gradient unitaire. De même, si b est le nombre de traits carac- téristiques de position, alors le coin inférieur droit de H sera la matrice identité 2b. La matrice H aura donc une dimension de a+2b par 2N. Une résolution comme celle qui précède donnera donc Ait = { (HJ)t(HJ) -1 (HJ)tEt avec, ici encore, tt qui provient du dispositif 41 de calcul de vecteur d'erreur et les matrices H et J qui proviennent du dispositif 40 de calcul d'attitude, ces deux dispositifs étant tous deux représentés sur la figure 3. La réalisation pratique initiale de la présente invention a été effectuée sur une plate-forme UNIX. Compte tenu de notre performance actuelle, on s'attend à ce que le système en direct puisse traiter trente images isolées par seconde d'un enregistrement vidéo selon la norme NTSC. Les figures 5 à 8 montrent les résultats d'une séquence d'essai sur trente images isolées provenant d'un conduit d'échappement d'un moteur d'avion du type F1 lOA. Le conduit est essentiellement un cylindre d'un mètre de diamètre dans lequel est placée une chemise légèrement plus petite que lui. Les figures 5 et 6 montrent des images isolées de cette séquence auxquelles sont superposés des traits caractéristiques repré- sentés comme des triangles blancs. Chaque trait caractéristique est situé au centre de la base du triangle et la direction du triangle indique son gradient local actuel. L'inspection avec la sonde d'exploration de conduit se fait dans la région de deux centimètres située entre le conduit et la chemise ondulée. Les trous observés sur les figures 5 et 6 sont situés dans la chemise du conduit d'échappement et ont un diamètre d'environ un demi-centimètre. La patte d'attache de l'arrière-plan retient la chemise à environ deux centimètres du conduit. Les images de l'essai sont des interprétations par ordinateur du modèle de CAO en des emplacements spécifiques et avec des paramètres d'éclairage et de caméra appropriés. Pendant les dix premières images, la sonde est déplacée en translation vers l'avant à une vitesse de 0,254 centimètres par image. Pour les dix images suivantes, elle est déplacée en translation vers la gauche à la même vitesse. Dans les dix images finales, la sonde d'exploration tourne à une vitesse de un degré par image. La figure 7 montre que les mesures d'erreur de position sont inférieures à 2,2 mm pour les trente images. Ce qui est plus important, c'est qu'elle montre que l'erreur n'augmente pas de façon monotone, ce qui indiquerait des erreurs cumulatives si c'était le cas. Le point focal de la sonde (situé à 10 centimètres de là) montre une correspondance étroite similaire avec la valeur correcte. La figure 8 montre que l'erreur en rotation reste inférieure à 0,8 degré pendant la totalité du déplacement de dix degrés (pendant les dix dernières images). Il est bien entendu que la description qui précède n'a été donnée qu'à titre purement illustratif et non limitatif et que des varian- tes ou des modifications peuvent y être apportées dans le cadre de la présente invention. REVENDICATIONS 1. Système de détermination de l'orientation et de la position (attitude) de l'orifice d'une caméra à l'intérieur d'un objet, caractérisé en ce qu'il comprend: - une mémoire de modèle (13) qui contient un modèle infor- matique pré-enregistré de structures tridimensionnelles dudit objet, - un générateur (15) de points échantillons qui sert à lire le modèle informatique et à créer une pluralité de points échantillons dans ce modèle, - un générateur d'images (17) couplé au générateur de points échantillons qui crée des images des structures tridimensionnelles du modèle telles qu'elles sont observées depuis le point échantillon, pour une pluralité d'angles d'orientation et pour la pluralité de points échantillons, - une mémoire (21) de traits caractéristiques, capable de conserver une information qui lui est fournie, - un identificateur (19) de traits caractéristiques, qui reçoit des images du générateur d'images et identifie des gradients d'intensité et les positions leur correspondant dans les images, identifie quels gradients sont contigus et mémorise une pluralité de plus forts gradients et les positions leur correspondant en tant que traits caracté- ristiques dans la mémoire de traits caractéristiques, - un sous-système (10) de détermination d'attitude en direct, couplé à la mémoire de traits caractéristiques, qui acquiert une image en direct dudit objet, reçoit des traits caractéristiques sélectionnés de la mémoire de traits caractéristiques et compare les traits caractéris- tiques à l'image directe pour déterminer l'attitude ajustée de l'orifice de la caméra. 2. Système de détermination de l'orientation et de la position de l'orifice d'une caméra selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un générateur de modèle (12) servant à créer un modèle informatique dudit objet et à mémoriser ce modèle dans la mémoire de modèle informatique. 3. Système de détermination de l'orientation et de la position de l'orifice d'une caméra selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un dispositif (23) d'optimisation des traits caractéristiques, qui élimine de ladite mémoire de traits caractéris- tiques des traits caractéristiques similaires et redondants, espacés d'une distance inférieure à une valeur prédéterminée. 4. Système de détermination de l'orientation et de la position de l'orifice d'une caméra selon la revendication 1, caractérisé en ce que le sous-système de détermination d'attitude en direct comprend: - une caméra (25) que l'opérateur peut positionner, compor- tant un orifice et servant à saisir des images en direct telles qu'elles sont vues depuis cet orifice, - un sélecteur (29) de traits caractéristiques, qui reçoit une entrée manuelle de la position et de l'orientation initiales (attitude initiale) de l'orifice de la caméra, qui reçoit ensuite des estimations d'attitude automatiques, et qui sert à choisir des traits caractéristiques dans un champ de vision prédéterminé de la caméra placée en son atti- tude estimée actuelle, - un dispositif de projection (31) couplé au sélecteur de traits caractéristiques, qui reçoit les traits caractéristiques choisis et qui les projette en une image projetée bidimensionnelle telle que celle obser- vée depuis l'attitude estimée actuelle, - un dispositif (27) de prise de vues, couplé à la caméra, qui choisit une unique image numérisée provenant de la caméra à un instant donné, - un dispositif (33) d'ajustement de l'estimation, couplé au dispositif de projection et au dispositif de prise de vues, qui effectue de manière itérative une corrélation entre l'image bidimensionnelle projetée et l'image numérisée, déplace l'image bidimensionnelle proje- tée par rapport à l'image numérisée pour déterminer un vecteur de décalage d'erreur et ré-actualise l'estimation d'attitude actuelle avec le vecteur de décalage d'erreur pour produire une nouvelle estimation d'attitude actuelle qui est envoyée pour traitement au sélecteur de traits caractéristiques et au dispositif de projection. 5. Système de détermination de l'orientation et de la position de l'orifice d'une caméra selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un dispositif d'affichage (37) couplé à la mémoire de modèle, à la caméra et au dispositif d'ajustement de l'esti- mation, qui reçoit les estimations d'attitude initiale et actuelle et fournit un affichage graphique informatique du modèle informatique tel qu'observé à partir des attitudes estimées et qui affiche les images vidéo directes de la caméra. 6. Système de détermination de l'orientation et de la position de l'orifice d'une caméra selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un tableau (22) de commande manuelle capa- ble de recevoir une entrée manuelle provenant d'un opérateur et de la fournir au sélecteur de traits caractéristiques, au dispositif de projec- tion et au dispositif d'affichage. 7. Sous-système de détermination d'attitude en direct, servant à déterminer l'orientation et la position (attitude) de l'orifice d'une caméra à l'intérieur d'un objet à partir de traits caractéristiques mémo- risés au préalable, caractérisé en ce qu'il comprend: - une caméra que l'opérateur peut positionner, comportant un orifice et servant à saisir des images en direct telles qu'elles sont vues depuis cet orifice, - un sélecteur de traits caractéristiques, comportant un tableau d'entrée manuelle pour recevoir une entrée manuelle de la position et de l'orientation initiales (attitude initiale) de l'orifice de la caméra et pour recevoir ensuite des estimations d'attitude automati- ques, et qui sert à choisir des traits caractéristiques dans un champ de vision prédéterminé de la caméra placée dans son attitude estimée actuelle, - un dispositif de projection couplé au sélecteur de traits ca- ractéristiques qui reçoit les traits caractéristiques choisis et qui les projette en une image projetée bidimensionnelle telle que celle obser- vée depuis l'attitude estimée actuelle, - un dispositif de prise de vues, couplé à la caméra, qui choisit une unique image numérisée provenant de la caméra à un instant donné, - un dispositif d'ajustement de l'estimation, couplé au dispo- sitif de projection et au dispositif de prise de vues, qui effectue de ma- nière itérative une corrélation entre l'image bidimensionnelle projetée et l'image numérisée, déplace l'image bidimensionnelle projetée par rapport à l'image numérisée pour déterminer un vecteur de décalage d'erreur et ré-actualise l'estimation d'attitude actuelle avec le vecteur de décalage d'erreur pour produire une nouvelle estimation d'attitude actuelle qui est envoyée pour traitement au sélecteur de traits caracté- ristiques et au dispositif de projection.