Brevet FR2864668A1 — publié le 20050701

La présente invention concerne un procédé de qualification d'un cuir utilisant une cartographie des défauts du cuir par traitement d'image, ainsi qu'un dispositif permettant de mettre en oeuvre ce procédé. Dans la suite du texte, on désignera par le terme cuir une peau ou 5 un cuir quel que soit son stade de fabrication et son mode de présentation: entier, segmenté ou coupé dans l'épaisseur. Le cuir, matière première de la tannerie et de la mégisserie est hétérogène dans sa structure et dans son aspect de surface. Le cuir possède un grain naturel dû à l'implantation des poils de l'animal, l'homogénéité du grain dépendant de leur grosseur et de leur répartition. Selon lés espèces, les cuirs ont des caractéristiques différentes de taille, souplesse, finesse du grain. A ces variations naturelles du grain du cuir viennent s'ajouter des détériorations ou défauts qui se répercutent sur la qualité du cuir fini et influent donc fortement sur l'utilisation finale et la valeur marchande du cuir. Du stade de l'animal vivant à celui de la tannerie-mégisserie, des défauts peuvent être causés lors des étapes: -d'élevage, dus à l'état sanitaire, au parasitisme, aux lésions mécaniques ou d'origine génétique; -d'abattage, dus au transport et à la contention des animaux, à la dépouille des cuirs; -de conservation, dus à la mise en oeuvre du procédé, et aux conditions de stockage; -de tannerie-mégisserie, dus aux opérations mécaniques sur 25 machine ou aux effets des produits chimiques. La diversité de la nature des défauts implique une adaptation constante du procédé de transformation des cuirs, certains défauts modifiant l'aspect du cuir fini, les autres altérant les propriétés structurelles même du cuir. La position du défaut sur le cuir et la possibilité de l'intégrer dans les marges de montage au niveau de la fabrication du produit fini doivent être prises en compte pour évaluer la valeur du cuir. La détection des défauts est donc d'un intérêt déterminant, tant pour le tanneur, pour le contrôle de la qualité, l'optimisation de son procédé en fonction de chaque peau, et la mise en place d'historiques des défauts, que pour le fabricant de produits finis en cuir, pour les tris quantitatif et qualitatif, la maximisation de l'utilisation de la surface pour la découpe des cuirs. Dans la suite du texte, le terme wet-blue désigne un cuir après tannage au chrome, lui donnant une couleur bleue. Le cuir à ce stade est humide. Actuellement, les contrôles sont réalisés visuellement et manuellement, selon des critères établis par le tanneur et son client fabricant. Chez le tanneur, un premier tri est effectué après l'essorage au stade du wet-blue. Le contrôle s'effectue dans un premier temps sur une seule partie du cuir, puis un poste de tri approfondit l'analyse du cuir sur toute sa surface, les trieurs allotissant les cuirs selon une douzaine de choix. Le tri reste dépendant de l'appréciation, du savoir-faire et de la régularité de chaque trieur au cours d'une même journée. Aucune aide automatique n'existe pour le triage des cuirs en wet-blue. Le taux d'erreur au niveau du tri des cuirs semi-finis varie entre 2 et 4 % selon les tanneurs. Certaines familles de défauts sont mal détectées au niveau du wet-blue et se révèlent progressivement au niveau des opérations de teinture et de finissage, rendant ainsi impossible toute anticipation. Une détection automatique et anticipée dès le wet-blue permettrait donc au tanneur de réorienter au plus tôt les cuirs. Chez le fabriquant, la détection des défauts intervient lors de trois étapes: - le tri en réception des cuirs finis; - la découpe du cuir; - le contrôle de la qualité des pièces découpées. Lors du tri en réception, les cuirs en provenance du tanneur sont contrôlés sur leurs mesures de taille et d'épaisseur et sur la présence de défauts, en comparaison avec le niveau de qualité demandé. Les cuirs sont alors affectés dans le procédé de transformation en fonction de leur qualité. Cette étape est manuelle. La découpe de cuir est une étape nécessitant de l'expérience et une optimisation du placement des pièces sur le cuir. Le compromis permanent que doit effectuer le coupeur commence à être informatisé avec les logiciels de placement automatique, couplés à des tables de découpe numérique. Cependant, même sur les systèmes les plus automatisés, la phase de saisie des défauts et des zones de qualité reste manuelle, ce qui pénalise la rentabilité et la productivité de l'ensemble. Des tentatives d'automatisation de la détection des défauts sur les cuirs ont été réalisées, sans succès toutefois, car ces approches ne prenaient pas en compte soit une qualité d'image suffisante pour mettre en évidence les défauts, soit l'aspect fortement bruité des images obtenues, soit le manque de structures géométriques reproductible sur les cuirs. De plus, ces solutions ne permettent pas de révéler les défauts de structure. Le but de la présente invention est de fournir un procédé ainsi qu'un dispositif automatique de cartographie des défauts sur un cuir permettant de résoudre ces problèmes techniques en traitant une image de qualité suffisante pour mettre en évidence les défauts et en prenant en compte l'aspect bruité des images obtenues et l'absence de structure reproductibles, et permettant de plus de détecter à la fois les défauts d'aspect et les défauts de structure. A cet effet, la présente invention a pour objet un procédé de qualification d'un cuir utilisant une cartographie des défauts du cuir, mettant en oeuvre un dispositif de cartographie, comportant des moyens d'acquisition d'une image numérique du cuir, et un traitement de l'image obtenue comportant au moins une phase consistant à appliquer sur l'image du cuir, après d'éventuelles étapes préalables, un algorithme statistique du rapport de vraisemblance généralisé ou GLRT, permettant de calculer, dans une fenêtre d'analyse centrée sur un pixel donné de l'image et comprenant un masque à au moins deux régions, le rapport de vraisemblance de la présence d'un défaut dans une première région par rapport à une seconde région et d'obtenir ainsi une image de probabilité indiquant pour chaque pixel la valeur de ce rapport de vraisemblance. Avantageusement, le procédé comporte une phase de détection 30 des défauts de type linéaires, et une phase de détection des défauts de type circulaires. Selon un mode de réalisation, la phase de détection des défauts linéaires utilise un algorithme statistique du rapport de vraisemblance généralisé ou GLRT dans sa forme linéaire, c'est-à-dire en utilisant une forme de masque pour la fenêtre d'analyse comportant une région centrale en forme de bande passant par le centre de la fenêtre d'analyse et orientée d'un angle par rapport à l'axe des abscisses, et deux régions latérales et situées de part et d'autre de région centrale, les deux régions latérales et complétant la fenêtre d'analyse, en réalisant plusieurs calculs du rapport de vraisemblance selon plusieurs valeurs de l'angle et en conservant pour chaque pixel: - la valeur la plus importante du rapport de vraisemblance dans une image de probabilité et, - la valeur de l'angle ayant donné la valeur la plus importante du rapport de vraisemblance dans un plan d'orientation. Avantageusement, la phase de détection des défauts circulaires utilise un algorithme statistique du rapport de vraisemblance généralisé ou GLRT dans sa forme circulaire, c'est-à-dire en utilisant une forme de masque pour la fenêtre d'analyse comportant une région centrale concentrique avec la fenêtre d'analyse, de forme rectangulaire et une région complétant la fenêtre d'analyse, en réalisant plusieurs calculs du rapport de vraisemblance en déformant la région centrale pour augmenter sa taille, dans la direction des abscisses et des ordonnées en conservant pour chaque pixel: - la valeur la plus importante du rapport de vraisemblance dans une image de probabilité, et - les dimensions en abscisse et en ordonnée de la région centrale ayant donné la valeur la plus importante du rapport de vraisemblance stockées respectivement dans deux images de dimensionnement en abscisse et en ordonnée. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte une phase de localisation des défauts circulaires, comprenant les étapes consistant à : - rechercher des maximaux locaux du rapport de vraisemblance dans les amas ou ensembles des points de l'image présentant un rapport de vraisemblance supérieure à une valeur seuil, - définir un voisinage autour de ce maximum local dont les dimensions en abscisse et en ordonnée sont déterminées en utilisant des 30 valeurs provenant d'une phase de détection et rechercher un second maximum local du rapport de vraisemblance dans la partie résiduelle de l'amas, si une partie de l'amas se trouve à l'extérieur du voisinage ainsi défini, - un voisinage étant également défini autour de ce second amas 35 dont les dimensions en abscisse et en ordonnée sont déterminées en utilisant valeurs provenant d'une phase de détection. Avantageusement, les valeurs provenant d'une phase de détection permettant de déterminer les dimensions en abscisse et en ordonnée d'un voisinage autour de ce maximum local sont les valeurs correspondant à la position du maximum dans les images de dimensionnement. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte une phase de localisation des défauts linaires, comprenant les étapes consistant à : rechercher des maximaux locaux du rapport de vraisemblance dans les amas ou ensembles des points de l'image présentant un rapport de vraisemblance supérieure à une valeur seuil, - définir un voisinage autour de ce maximum local dont les dimensions correspondent à celles de la région de la phase, ce voisinage étant orienté en utilisant la valeur correspondant à la position du maximum dans le plan de d'orientation et, - rechercher un second maximum local du rapport de 15 vraisemblance dans la partie résiduelle de l'amas, si une partie de l'amas se trouve à l'extérieur du voisinage ainsi défini, - un voisinage étant également défini autour de ce second amas dont les dimensions correspondent à celles de la région de la phase, ce voisinage étant orienté en utilisant la valeur correspondant à la position du maximum dans le plan de d'orientation. Avantageusement, la phase de localisation des défauts linaires comporte également une étape consistant à fusionner les voisinages proches, et à isoler les voisinages de surface supérieure à un seuil donné comme région de texture altérée. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte une phase de caractérisation comprenant une étape consistant à réaliser une détermination de la forme précise du contour des défauts résolus en utilisant un algorithme de contour actif statistique polygonal ou CASP. Avantageusement, la phase de caractérisation comporte une étape 30 consistant à calculer des paramètres géométriques et photométriques caractéristiques de chaque défaut. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte une phase d'identification consistant classer les défauts en catégories. Avantageusement, le procédé comporte une phase de sélection 35 des défauts à prendre en compte par un utilisateur. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une phase de classification du cuir, permettant d'attribuer un niveau de qualité, en fonction de la position, du type et de la surface des défauts sur le cuir. Avantageusement, les paramètres caractéristiques utilisés dans le calcul du rapport de vraisemblance sont la moyenne et l'écart type. Selon un mode de réalisation, le modèle choisi pour représenter les densités de probabilités de l'intensité des pixels est le modèle Gaussien. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte de plus une phase consistant à procéder à une analyse géométrique du cuir pour identifier les zones de qualité et les lignes porteuses sens d'élasticité du cuir. Avantageusement, le procédé comporte de plus une phase consistant à déterminer une segmentation du cuir en régions de teintes homogènes en utilisant algorithme de Division et Fusion utilisant un Tetraarbre. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend plusieurs passes dans la phase de détection des défauts circulaires, correspondant à des tailles de fenêtre d'analyse différentes. L'invention a également pour objet un dispositif de cartographie permettant de mettre en oeuvre le procédé décrit ci-dessus, comportant des moyens de convoyage des cuirs, permettant d'acheminer celles-ci vers un poste d'acquisition comprenant une caméra numérique ainsi que des moyens d'éclairage, caractérisé en ce que les moyens d'éclairage comprennent une source d'éclairage par transmission à travers la partie des moyens de convoyage constituant le support du cuir et une source d'éclairage par réflexion. Avantageusement, l'angle de la direction de la source d'éclairage par réflexion par rapport au plan du cuir est compris entre 15 et 35 . Selon une possibilité, le dispositif comporte des moyens de calcul permettant un traitement d'image logiciel. Selon une autre possibilité, le dispositif comporte des moyens de calcul électroniques dédiés pour réaliser un traitement d'image. L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description qui suit, en référence au dessin schématique annexé représentant une forme d'exécution du dispositif selon l'invention et illustrant le procédé selon l'invention. La figure 1 est une vue de coté d'ensemble schématique du dispositif selon l'invention. La figure 2 est une représentation de l'organigramme du traitement de l'image effectué. La figure 3 représente une image du support et du contour d'un cuir. La figure 4 représente une image identifiant les lignes porteuses des sens de prêtant. La figure 5 représente une image identifiant les zones de qualité du cuir. La figure 6 représente de façon schématique le principe de division en parcelle. La figure 7 représente une structure de donnée en Tetra-arbre. La figure 8 illustre l'algorithme du maximum du rapport de 15 vraisemblance généralisé. Les figures 9 à 12 représentent des formes de fenêtre d'analyse pour un algorithme du maximum du rapport de vraisemblance généralisé linéaire. La figure 13 représente l'évolution de la forme de fenêtre d'analyse 20 pour un algorithme du maximum du rapport de vraisemblance généralisé circulaire. La figure 14 représente des voisinages utilisés dans la détermination de la localisation de défauts résolus circulaires. Les figures 15 à 17 représentent les étapes successives de 25 l'algorithme de contour actif statistique polygonal. La figure 18 est une portion d'une image d'un cuir. La figure 19 est une portion d'une image de probabilité, dans le cadre d'un GLRT linéaire, correspondant au traitement de la portion d'image de figure 18. La figure 20 est une portion d'une image de probabilité, dans le cadre d'un GLRT circulaire, correspondant au traitement de la portion d'image de figure 18 avec un masque pour défaut de grande taille. La figure 21 est une portion d'image représentant des voisinages polygonaux V pour des défauts résolus circulaires de grande taille. La figure 22 est une portion d'image représentant des contours de défauts résolus de grande taille obtenus par un algorithme CASP. La figure 25 est une portion d'image binaire des défauts conservés, correspondant à la portion d'image de figure 18. Le dispositif 2 de cartographie des défauts, représenté sur les figures 1 et 2, comprend trois éléments principaux: le module de convoyage 3, le poste d'acquisition de l'image 4 et des moyens de calculs 5 permettant l'exécution du logiciel de traitement de l'image 6. Le module de convoyage 3 comporte un tapis translucide 7 entraîné sur des rouleaux 8, le parcours de ce tapis 7 formant un premier plan 9 incliné à 45 par rapport à la verticale, puis une portion horizontale 12 séparée du premier plan incliné 9 par un rouleau 8 se trouvant au niveau du bord supérieur du plan 9, cette portion horizontale 12 correspondant à la partie du tapis 7 se trouvant au niveau du poste d'acquisition 4, puis un second plan 10 incliné à 45 par rapport à la verticale, symétrique du premier plan 9 par rapport au poste d'acquisition 4, séparé de la portion horizontale 12 par un rouleau 8 se trouvant au niveau du bord supérieur du plan 10. Le tapis 7 forme un support d'entraînement selon un sens de parcours P pour les cuirs 13 qui peuvent être déposées sur le premier plan incliné 9 puis entraînés vers le poste d'acquisition 4 puis vers le plan 10 ou ils peuvent être déchargés du tapis 7. L'inclinaison des plans 9 et 10 facilite le chargement et le déchargement des cuirs 13, permettant de les visualiser dans un espace réduit. Le tapis 7 est siliconé, afin d'éviter le glissement du cuir 13 sur les plans inclinés 9 et 10. Le poste d'acquisition 4 comporte un feuillard articulé 14 situé au dessus de la portion horizontale 12 du tapis 7 permettant de presser le cuir 13 et de la mettre à plat avant l'acquisition d'une image 16 par une caméra numérique 15 située au dessus de la portion horizontale 12 du tapis 7 en aval du feuillard 14 dans le sens de parcours P et dirigée verticalement vers le bas. Une première source d'éclairage par réflexion 17 du cuir 13, est située au dessus de la portion horizontale 12 du tapis 7, en aval de la caméra 15, émettant une lumière diffuse, dirigée selon un angle 9 de 25 par rapport au plan du cuir 13. Cette orientation particulière permet de faire ressortir à la fois les défauts de structure et les défauts d'aspect du cuir 13. La source 17 est capotée par un cache 18 de façon à éviter un éclairage direct de la caméra 15 par cette source 17 et une perturbation de l'image 16 obtenue. Une seconde source d'éclairage par transmission 19 disposée sous le tapis 7 translucide, en regard de la caméra 15, permet de supprimer l'ombre portée et d'augmenter le contraste entre le cuir 13 et le tapis 7 dans l'image 16. Dans ce mode de réalisation, la caméra 15 présente une résolution supérieure à 6.000 pixels et d'un objectif de 35 mm. La caméra 15 capture une image du cuir 13 avec une discrétisation de chaque pixel sur 1.024 niveaux de gris. L'image obtenue est ainsi d'excellente qualité, avec une résolution de 0,24 mm par pixel. Des moyens de contrôles non représentés permettent d'asservir 10 l'entraînement du cuir 13 par le tapis 12 sous la caméra 15 et l'acquisition de l'image 16 par la caméra 15. La caméra 15 est une caméra dite à capteur linéaire et comprend une seule rangée de cellules de capteur correspondant chacune à un pixel disposées perpendiculairement au sens de parcours P. Le déplacement dans le temps du cuir 13 par rapport à cette caméra permet d'obtenir une image 16 à deux dimensions. Une fois l'image 16 obtenue, les traitements suivants sont effectués en plusieurs phases par les moyens de calculs exécutant le logiciel de traitement d'image 6 dont un organigramme est représenté sur la figure 2, afin d'obtenir une cartographie des défauts. Au préalable, une phase de pré-traitement est réalisée, permettant de supprimer les artefacts de l'image 16. En particulier, la caméra 15 à capteur linéaire cause des artefacts apparaissant à l'image sous forme de colonnes perpendiculaires au sens de déplacement du cuir, ces colonnes apparaissant du fait de la différence de sensibilité des capteurs de la caméra 15. Le pré traitement consiste à compenser ces différences de sensibilité. Une estimation de la moyenne par colonne de l'image traitée par une même cellule de capteur est calculée, puis l'ensemble des estimations de la moyenne est regroupé en une courbe à partir de laquelle des points de contrôles d'une courbe de Bézier sont calculés. Puis une transformation linéaire des intensités des pixels de chaque colonne est réalisée, de telle façon que la nouvelle moyenne de la colonne soit identique à celle donnée par la courbe de Bézier. Le pré-traitement permet également un recadrage de l'image pour centrer l'image obtenue sur le cuir. Les phases a à h du traitement, reprises sur la figure 2, permettant la qualification du cuir sont décrites ci-dessous, ces phases sont les suivantes: a: analyse géométrique, b: segmentation en régions de teinte homogène, c: détection des défauts, d: localisation des défauts, e: caractérisation des défauts, f: identification des défauts, g: sélection par l'utilisateur, h: classification, les étapes a à e constituant plus particulièrement une cartographie 10 des défauts. Une portion d'image 16 est représentée sur la figure 18. La première phase a du traitement de l'image 16 est une analyse géométrique du cuir 13 permettant de déterminer les zones de qualités et les lignes porteuses 27 du sens de prêtant. Le sens de prêtant correspond au sens d'élasticité maximale du cuir en un point donné. Les zones de qualité sont les suivantes: É Le croupon 23 É Le collet 24 É La culée 25 É Les flancs 26 La première phase a du traitement de l'image se base sur une analyse géométrique du contour du cuir 13. Dans un premier temps, une image représentée sur la figure 7 du contour fermé et unitaire 28 du cuir 13 est obtenue à partir de l'image du support 29 du cuir, représentée sur la figure 6. Le support est obtenu par seuillage des valeurs des pixels de l'image 16, cette opération étant facilité par l'éclairage par la source 19 qui accentue le contraste entre le cuir 13 et le tapis 7. Différents points caractéristiques du cuir 13 sont ensuite déterminés, et notamment le centre de gravité 30 du cuir 13, les points extrémaux des pattes 32, 33, 34, 35, les points d'échancrures maximales des flancs 36, 37 ainsi que les points minimaux et maximaux de la culée 38, 39 et du collet 40, 42. Des lois géométriques connues dans l'état de la technique permettent de tracer les frontières des zones de qualité 23, 24, 25, 26 ainsi que les lignes porteuses du sens de prêtant 27 comme représentés sur les figures 5 et 6 à partir de points caractéristiques 30, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 42 décrits ci-dessus. Les résultats de cette phase a d'analyse géométrique sont: - une image 20, dont un exemple est représentée sur la figure 5, qui regroupe les frontières les différentes zones de qualité du cuir. Cette image 20 des zones de qualité est utile pour déterminer la gravité du défaut car celle-ci dépend de son positionnement sur le cuir, et - une image 22, dont un exemple est représenté sur la figure 5 représente les lignes porteuses 27 des sens de prêtant. L'image 22 est générée par exemple pour le placement automatique des pièces de chaussure. Une pièce de chaussure représenté dans un format informatique provenant d'un logiciel de Conception Assistée par Ordinateur ou CAO comprend l'information du sens de prêtant. II est donc possible de faire coïncider le sens de prêtant du cuir 13 donné par l'image 22 et celui de la pièce de chaussure. La seconde phase b du traitement de l'image 16 est une segmentation en régions de teinte homogène Rt du cuir 13. Cette étape est une étape facultative destinée par exemple à la découpe de pièces pour une chaussure. Dans ce cas, il est souhaitable de ne 20 pas découper une pièce sur deux régions de teintes différentes. Dans un premier temps, un filtrage de l'image origine 16 par un filtre calculant une moyenne sur un masque, de taille 15 par 15 pixels dans ce mode de réalisation, est réalisé. Cette première étape permet d'atténuer le contraste des petits défauts et n'influence pas le résultat à obtenir car le but de cette étape est la détection de régions Rt de surface étendue. Ces régions Rt présentent entre elles un contraste important, la qualité de l'image 16 obtenue amplifiant ce contraste par rapport à la visualisation humaine. Cette phase b met en oeuvre dans une seconde étape un algorithme de Division et Fusion utilisant un Tetra-arbre. Cet algorithme se décompose en deux étapes. La première étape dite de division consiste en un découpage récursif de l'image en parcelles p, et la seconde étape dite de fusion est un processus itératif visant à regrouper ces parcelles p en régions RT ayant des propriétés communes, c'est-à-dire, dans ce mode de mise en oeuvre, une teinte voisine. Dans la suite de la description de l'algorithme, une région de l'image lors du processus de division sera appelée parcelle p, et un groupement de parcelles effectué lors de la fusion sera appelé région RT. La division consiste en un découpage récursif de l'image 16 en accord avec un critère d'homogénéité des pixels. Si le critère n'est pas satisfait pour une parcelle p de l'image, celle-ci est alors divisée en quatre sous parties de tailles égales et le critère est à nouveau évalué dans chacune d'elle. Ce processus est répété récursivement jusqu'à ce que toutes les parcelles p vérifient le critère donné. Au départ de la division, le critère est évalué sur l'image entière. La division en parcelles p est représentée sur la figure 6, à une étape donnée de l'algorithme. La parcelle pi satisfaisant au critère d'homogénéité n'est pas divisée au contraire, la parcelle P2 doit être divisée car elle ne satisfait pas au critère. La division amène donc à une représentation des parcelles p obtenues sous la forme d'un Tétra-arbre T, représenté sur la figure 9. Chaque noeud n de l'arbre T possède exactement quatre fils, la racine no représentant l'image entière, et les feuilles I représentant les parcelles, de forme carrée ou rectangulaire, ne pouvant plus être subdivisées. Lorsque la division de l'image est terminée, la phase de fusion des parcelles ainsi obtenues est effectuée de la façon suivante. Dans un premier temps, chaque parcelle p est affectée à une région RT. Au début de cette phase chaque parcelle représente une région RT. Chaque couple de parcelles p est ensuite considéré. Pour chacun des couples, si les parcelles p n'appartiennent pas à la même région RT, le critère de fusion est évalué sur l'union des deux régions RT auxquelles appartiennent ces deux parcelles p. Si celui-ci est satisfait, les deux régions RT sont fusionnées en une seule. Les deux parcelles p considérées sont maintenant rattachées à cette nouvelle région RT. La fusion est terminée lorsque tous les couples ont été traités. L'algorithme utilise comme critère la moyenne de l'intensité des pixels. Dans le mode de réalisation présenté ici, le seuil de division et de fusion identique et égal à 10 niveaux de gris. Ce seuil devra être paramétrable selon le niveau de qualité souhaité par le client. La dimension minimum en abscisse et en ordonnée est fixée à 5 pixels pour chaque parcelle p d'image. Le résultat de cette phase b est une image 44 faisant apparaître les régions de teinte homogène RT. Cette image est conservée pour une utilisation ultérieure. Le traitement comprend ensuite une phase c sur l'image 16 concernant de façon générale la détection des défauts D regroupant deux phases et et c2 concernant respectivement: - c, : la détection des défauts de forme linéaires regroupant les défauts résolus linéaires DL ainsi que les régions de texture altérée RA, les défauts linéaires correspondant notamment à des rides, veines ou défauts physiques de forme linéaire telsque des déchirures ou des cicatrices, les régions de texture altérée RA correspondant par exemple à une altération étendue du cuir due à des rides, un réseau de veines, des frisures ou une concentration de défauts résolus et - c2: la détection des défauts résolus de forme circulaires ou défauts circulaires Dc, correspondant notamment à des défauts de structure tel que les défauts occasionnés par des parasites comme les poux, la teigne, ou la gale, ou d'origine mécanique comme un trou ou des défauts d'aspect comme des taches. Ces deux phases c, et c2 utilisant des variantes d'un même algorithme du rapport de vraisemblance généralisé ou GLRT, celui-ci est détaillé cidessous. Le GLRT ou algorithme du rapport de vraisemblance généralisé 20 permet de mettre en évidence les ruptures de grandeurs statistique présentes dans une image et donc de mettre en évidence les défauts D. Une fenêtre d'analyse F parcours l'image 45, comme représenté sur la figure 8. La fenêtre d'analyse F est divisée en deux régions R, et R2 de tailles différentes NI et N2, NI et N2 représentant le nombre de pixels présents dans chaque région. Soit Il et 12, deux échantillons de pixels contenus dans chacune des deux régions de la fenêtre, I la réunion de ces deux échantillons. Pour une position de la fenêtre d'analyse F, les deux hypothèses suivantes sont considérées: É Ho: la fenêtre F recouvre une zone homogène. Les paramètres 30 caractéristiques de la texture sont donc les mêmes dans les deux régions RI et R2 et sont symbolisés paru. É H1: la fenêtre F est positionnée sur un défaut D situé dans la région R, . Les paramètres caractéristiques de la texture dans les deux régions RI et R2 sont donc différents et valent pi et P2. Les deux décisions correspondantes sont donc: É Ho: il n'y a pas de défaut. P(IIH0) à un seuil t. dont la valeur est directement liée à une probabilité de fausse alarme tolérée. La décision est prise HI si A est supérieur à t, et la décision Ho est prise dans le cas contraire. En faisant une hypothèse sur les densités de probabilités des intensités des pixels, on peut expliciter le rapport de vraisemblance A. On a en effet P(II Ho) = P(Il,u) et P(II H,) = P(I, l).P(12 l p2) car les régions RI et R2 sont indépendantes. Plusieurs choix sont possibles pour les densités de probabilités. Le plus adapté pour cette problématique est le modèle Gaussien. Dans ce cas les paramètres caractéristiques pris en compte sont la moyenne et l'écart type. Ainsi pi représente les paramètres d'écart type ai et de moyenne mi sur la première région, P2 représente les paramètres d'écart type 0-2 et de moyenne m2 sur la seconde région et p représente les paramètres d'écart type oo et de moyenne mo sur la fenêtre d'analyse F entière. II est alors possible d'exprimer les probabilités précédentes en fonction du modèle de densité de probabilité gaussien retenu: N' 1 (si m, )2 P(I,1p1) =1 i=o 1 2c61 exp 261 NZ 1 - - - - (si-m2)2 P(I21,u2) _II exp 1=0 27162 262 No 1 (s, m0)2 P(I,u) =101 -N/2716o exp 260 Les paramètres caractéristiques mo, u0, mi, cri, m2, 0-2, sont inconnus et doivent être remplacés par leurs estimée au sens du maximum de vraisemblance m0, 60, m 61, m2, 62. É HI: un défaut est présent. La stratégie dite de Neyman-Person permet de construire la règle de décision optimale, car elle donne la meilleure probabilité de détection pour une probabilité de fausse alarme fixée. Cette règle consiste à comparer le 5 rapport de vraisemblance A: A= Pei, Dans ce cas, nous obtenons l'expression suivante: log(A) = N, log â- N2 log 62 + No log 6 avec: 1 N' = (s1 m,)2 Nl,=o 1 N2 62 = E(s1 1412)2 N2 r=o 1 No = (s, mo)2 No,=o Il est possible en utilisant un calcul de ce rapport de vraisemblance A pour une fenêtre F centrée successivement sur chacun des pixels de l'image d'obtenir une image de probabilité 45, donnant pour chaque pixel de l'image la valeur du rapport de vraisemblance A. Plus cette valeur est élevée, plus la présence d'un défaut D est probable. Cet algorithme est adapté aux images 16 des cuirs 13 car il permet de traiter des images bruitées. En effet, cet algorithme intègre la notion de bruit dans ses calculs, évitant un filtrage de l'image. Le type de bruit retenu suit une loi gaussienne. Dans ce mode de réalisation, l'algorithme du GLRT est utilisé selon deux variantes décrites ci-dessous: le GLRT linéaire et le GLRT circulaire, ces deux variantes se différenciant principalement par la forme de la fenêtre d'analyse choisie. Le GLRT linéaire est utilisé dans la phase c, de détection des défauts résolus, défauts résolus linéaires DL ou régions de texture altérée RA.Le GLRT circulaire est utilisé dans la phase c2 de détection des défauts résolus circulaires Dc. Le GLRT linéaire se caractérise par la forme intérieure ou masque de la fenêtre d'analyse F qui se décompose, comme représenté sur les figures 9 à 12, en une région centrale RI en forme de bande passant par le centre de la fenêtre d'analyse F et orientée d'un angle Al par rapport à l'axe des abscisses, et deux régions R2' et R2" situées de part et d'autre de la région centrale RI, R2' et R2" et complétant la fenêtre d'analyse F. Les régions R2' et R2" sont regroupées en une seule région R2 pour calculer la vraisemblance L de la région RI par rapport à la réunion R2 des régions R2' et R2". Pour chaque position de la fenêtre d'analyse F, plusieurs calculs de vraisemblance L sont effectués en faisant varier l'angle Al formé par la bande et l'axe des abscisses X en conservant pour chaque position la valeur du rapport de vraisemblance A la plus élevée. Dans le mode de réalisation représenté, l'angle Al varie d'un pas angulaire de 15 entre 0 et 180 . La taille de la fenêtre d'analyse F la mieux adaptée aux défauts des cuirs 13 est une taille de 51 par 51 pixels. Une taille plus faible entraîne une détection du grain du cuir 13 comme un défaut. Une taille plus importante donne des probabilités trop faibles et trop étendues pour un défaut car la réunion des régions R2' et R2" est trop importante et peut englober d'autres défauts du voisinage, diminuant ainsi la différence de statistique entre le défaut et son fond. La largeur choisie de la bande formant la région RI est de 5 pixels et le pas angulaire est de 15 . Les configurations du masque de la fenêtre d'analyse F sont 15 représentées sur les figures 9 à 12 pour un pas angulaire de 45 et une plage angulaire de 0 à 180 . Pour chaque dimension de la fenêtre d'analyse F, une largeur de bande formant la région RI permet d'obtenir une détection de la totalité des défauts. Ainsi, pour une dimension de fenêtre d'analyse F donnée, il n'est pas nécessaire de faire varier cette épaisseur. L'algorithme du GLRT linéaire fournit comme résultat: - une image de probabilité 45 telle que défini précédemment, et - un plan d'orientation 46 indiquant, pour chaque pixel de l'image originale 16, la valeur de l'angle Al du masque ayant donné la valeur du rapport de vraisemblance A la plus élevée. - un image de dimensionnement en x 47 donnant pour chacun des pixels une valeur constante correspondant à la largeur de la région Ri. - un image de dimensionnement en y 48 donnant pour chacun des pixels une valeur constante correspondant à l'épaisseur de la bande formant la région R,. Ces deux dernières images 47, 48 n'apportent pas d'informations supplémentaires qu'une seule valeur, mais permettent d'obtenir un format de résultat homogène entre le GLRT linéaire et le GLRT circulaire. Le GLRT circulaire permet de déterminer la présence en chaque pixel de l'image du cuir 13 d'un défaut de type circulaire Dc. La fenêtre d'analyse F doit présenter une forme intérieure ou masque adaptée à la forme du défaut Dc. La fenêtre F est donc divisée en une région RI, rectangulaire et concentrique à la fenêtre d'analyse F, de taille et de dimension variable, et une région R2 complétant la fenêtre d'analyse F. Pour chaque position de la fenêtre F, La région RI est déformée. En effet, la plus grande valeur du rapport de vraisemblance A est obtenue pour un défaut Dc donné, lorsque la région RI est de dimensions correspondantes aux dimensions du défaut circulaire De. La région RI se déforme de façon incrémentale selon des évolutions EX en x et Ey en x représentées sur la figure 15, x et y représentant 10 les dimensions en abscisse et ordonnée de la région Ri. La région RI est définie par les paramètres suivants: - La dimension minimum de la région RI en x et y, - La dimension maximum de la région RI x et y, Le pas entre deux valeurs de dimension en x ou y de la région RI doit être faible lorsque la région RI est petite car un défaut Dc de quelques pixels doit avoir une région RI très proche de sa forme réelle pour obtenir un rapport de vraisemblance A optimal. En effet, un défaut Dc de petite taille détecté par un masque mal adapté diminue fortement sa probabilité. De plus, il est probable de trouver plusieurs petits défauts dans une région de grande taille. Dans le cas d'un défaut Dc de grande dimension, une dimension de la région RI mal adaptée influence moins la probabilité car la taille de l'échantillon I est plus importante. Le pas pour la détection de gros défauts peut donc être plus important. Dans le mode de réalisation présenté ici, trois passes sont donc effectuées pour des dimensions de région RI petite, moyenne, et grande. Pour chaque passe, le pas possède une valeur différente, petite, moyenne, et grande, toutes ces valeurs étant comprises entre 5 et 10 pixels. La taille maximale de la région RI est de 130 pixels pour la passe 30 des défauts de grande taille. La fenêtre d'analyse F possède des dimensions égales aux dimensions maximales de la région RI plus 3 pixels dans cet exemple de réalisation. L'algorithme du GLRT circulaire fournit comme résultat: - une image de probabilité 45 telle que définie précédemment. - un plan d'orientation 46 contenant une valeur constante nulle, non traitée par la suite. - un image de dimensionnement en x 47 donnant pour chacun des pixels de l'image 45 une valeur entière de la dimension en x de la région RI qui 5 a donné la valeur du rapport de vraisemblance A la plus élevée. - un image de dimensionnement en y 48 donnant pour chacun des pixels de l'image 45 une valeur entière de la dimension en y de la région RI qui a donné la valeur du rapport de vraisemblance A la plus élevée. La présence d'un plan d'orientation comme résultat de l'algorithme 10 de GLRT circulaire permet d'obtenir un format de résultat homogène entre le GLRT linéaire et le GLRT circulaire. Les phases ci et c2 formant la phase c de détection des défauts fournissent donc chacune comme résultat comme décrit ci-dessus: A titre d'exemple, les figures 19 et 20 représentent deux portions d'image 45 correspondant au traitement de la portion d'image 16 de figure 18 par respectivement un GLRT linéaire et circulaire utilisé dans les phases CI et C2. La phase d de localisation des défauts à pour but d'obtenir un voisinage polygonal V entourant les défauts circulaires et linéaires en utilisant les données fournies par l'étape de détection. La phase d de localisation regroupe deux phases di et d2 concernant respectivement: - di: la localisation des défauts de forme linéaire regroupant les défauts résolus linéaires DL ainsi que les régions de texture altérée RA, et - d2: la localisation des défauts résolus de forme circulaires ou défauts circulaires De, La phase d2 de localisation des défauts circulaires Dc, est illustrée sur la figure 14, en se limitant à l'axe X, et décrite ci- dessous. Dans un premier temps, l'image de probabilité 45 est seuillée avec le seuil t fixé par l'utilisateur pour obtenir une image binaire regroupant des amas de vraisemblance supérieur au seuil, c'est-à-dire l'ensemble des points de l'image 45 présentant un rapport de vraisemblance A supérieure au seuil. - une image de probabilité 45 47 - un plan d'orientation 46 - un image de dimensionnement en x - un image de dimensionnement en y 48 Un maximum local M du rapport de vraisemblance A par amas est déterminé. Un voisinage V autour de ce maximum local est défini dont les dimensions en x et y sont déterminées en utilisant les valeurs correspondant à la position du maximum dans les images de dimensionnement 47, 48 en x et y. Si une partie de l'amas se trouve à l'extérieur du voisinage V ainsi défini, un second maximum local M du rapport de vraisemblance A est recherché dans la partie résiduelle de l'amas, puis entouré lui aussi d'un voisinage V dont les dimensions en x et y sont déterminé en utilisant les valeurs correspondant à la position du second maximum M dans les images de dimensionnement 47, 48 en x et y. Cette approche permet d'isoler les défauts circulaires Dc de taille importante sous forme d'un seul défaut circulaire Dc, et de bien isoler deux défauts Dc de petite taille proche l'un de l'autre comme représenté sur la figure 16. Le voisinage rectangulaire V englobant centré sur chaque 15 maximum M et ayant pour dimension les valeurs présente dans les plans de dimensionnement x et y est ensuite tracé. La phase di est similaire à la phase d2, toutefois dans ce cas le voisinage polygonal V est constitué initialement par un rectangle dont les dimensions, donnée par les plans de dimensionnement, correspondent aux dimensions de la région RI de la fenêtre d'analyse F de la phase c, . De plus, ce voisinage rectangulaire V est orienté en utilisant la valeur du plan d'orientation pour le point correspondant au maximum de probabilité. De plus la phase di comprend une étape de fusion permettant de fusionner les voisinages rectangulaires V proches. Cette étape de fusion consiste à faire parcourir le contour d'un voisinage V par une forme circulaire de diamètre fixe, et à fusionner les voisinages V atteints par cette forme avec le voisinage V dont la forme circulaire parcourt le contour. Cette opération est répétée pour chaque voisinage V et permet ainsi de déterminer des voisinages polygonaux V. Si un voisinage polygonal V après l'étape de fusion est de taille supérieure à un seuil fixé par l'utilisateur, ce voisinage constitue une région de texture altérée RA. Dans le cas contraire, ce voisinage V est considéré comme entourant un défaut linéaire résolu DL. Les résultats des phases di et d2 sont donc: - un ensemble 49 de voisinages polygonaux V entourant les défauts résolus DR, linéaires DL ou circulaires Dc. - un ensemble 50 de régions de texture altérée RA. La phase e du traitement de l'image consiste en une caractérisation des défauts résolus DR. Cette phase comprend: - une première étape permettant d'obtenir la forme précise du 5 contour C de chaque défaut résolu DR, que ce défaut soit un défaut résolu linéaire DL ou circulaire Dc,et - une seconde étape de calcul des paramètres photométriques et géométriques caractéristiques de chaque défaut résolu DR. Dans la première étape, pour obtenir un contour précis C des défauts résolus DR, un algorithme de contour actif statistique polygonal ou CASP est utilisé. Les paramètres d'entrée de cet algorithme sont une image contenant le défaut DR et un contour C initialisé par le voisinage V. Le CASP permet de déformer ce contour C pour obtenir la forme précise du contour C du défaut DR. Afin de réduire le temps de calcul, l'algorithme CASP n'est utilisé dans ce mode de réalisation, que pour les défauts Dc de taille importante. En effet, il n'est pas utile d'obtenir la forme précise d'un défaut Dc de petite taille. Si ce défaut Dc est de 4 pixels et que le voisinage rectangulaire V englobant l'entoure parfaitement au sens large, l'approximation du contour par le voisinage rectangulaire V occasionne un perte négligeable de 2 ou 3 pixels soit environ 1 mm2 du cuir 13. Le principe du CASP, illustré sur les figures 15 à 17, est de minimiser l'énergie en partant d'un contour initial formé de 4 noeuds K correspondant aux sommets du voisinage rectangulaire V. Les noeuds K sont déplacés soit aléatoirement soit dans un ordre déterminé d'un pas réglable sur l'amplitude des déformations de 1 à 15 pixels, puis l'énergie est calculée. Tant que l'énergie diminue, les noeuds K sont déplacés et l'énergie calculée à nouveau. Si celle-ci devient constante ou qu'elle augmente l'itération précédente fournit la meilleure segmentation possible du contour C du défaut DR. L'énergie calculée dans ce type de contour actif est une fonction des paramètres statistiques de l'image, ici la variance et la moyenne. Dans un premier temps, le CASP est appliqué sur un contour initial composé que de quatre noeuds K. Le CASP détermine un contour C plus proche du défaut mais composé que de 4 noeuds K donc de forme imprécise. 15 noeuds K sont ensuite ajoutés pour que la forme du contour C puisse s'affiner. L'algorithme CASP est réitéré pour obtenir une forme plus précise du contour C. Cette approche en plusieurs étapes permet d'accélérer le temps de calcul car l'ajout de 15 noeuds K dès la première étape pour un contour C initial éloigné du défaut DR réel impliquerait le déplacement de 19 noeuds K sur des distances importantes et donc nécessiterait un temps de calcul bien supérieur. Dans l'approche choisie, l'étape de rapprochement du contour n'est 10 réalisée que sur 4 noeuds K et les 15 noeuds K rajoutés se déplacent que sur des distances faibles. Dans la seconde étape de la phase e, les paramètres calculés pour chaque défaut résolu DR sont: - des paramètres géométriques, notamment la position du centre de gravité du défaut, circularité, surface totale du défaut, surfaces des défauts comprises dans les différentes zones de qualité, périmètre, élongation, étirement, moyenne et variance de l'orientation des défauts linéaires, - des paramètres photométriques, notamment la moyenne, variance et le contraste local, et - des paramètres extraits des algorithmes GLRT ayant mis le défaut en évidence. Le résultat de la phase e est un ensemble 49 des défauts résolus DR, contenant les informations relatives à leur contour C et les paramètres associés. A titre d'exemple, la figure 22 représente une portion d'image comportant des contours C obtenus par algorithme CASP entourant des défauts résolus de grande taille. La phase suivante f est une phase d'identification du défaut. Le but de cette phase est d'attribuer à chaque défaut D une catégorie définie, une 30 zone de qualité et un niveau de visibilité. Dans ce mode de réalisation, les catégories définies sont au nombre de trois: ride, veine, et - défauts physiques. Cette dernière catégorie regroupe tous les défauts de structure provoquant une altération de la fleur et les défauts d'aspects. La catégorie d'un défaut est déterminée selon des bornes minimum et maximum d'un jeu de paramètre, constitué des paramètres calculés pour 5 chaque défaut dans la phase précédente. La zone de qualité 23, 24, 25, 26, auquel le défaut appartient est déterminée à partie de la position du défaut sur le support. La visibilité est déterminée grâce au paramètre de contraste défini dans la phase e pour chaque défaut D. Le résultat de cette phase f, est une attribution à chaque défaut d'une catégorie, d'une zone de qualité et d'un niveau de visibilité. La phase g facultative consiste en une sélection par l'utilisateur des défauts D à conserver dans la phase ultérieure. Dans ce mode de réalisation, cette sélection peut être réalisée par 15 l'utilisateur aux moyens de fonctions de tri des défauts sur la base de leur catégorie, de leur visibilité et de leur surface. Le résultat de la phase f est un ensemble 52 de défauts à prendre en compte. La phase h consiste en une classification des défauts présents en 20 catégorie: ride, veine, et défauts physiques, et en position dans une zone de qualité : croupon 23, - collet 24, culée 25, et - flancs 26. Le nombre, la surface et le pourcentage de défauts présent sur 30 chaque partie est également calculé. L'utilisateur peut renseigner un tableau définissant les critères de tri définissant le niveau de qualité ou choix du cuir. Par exemple un choix 1, de meilleure qualité, est défini par un nombre maximum de défaut de chaque catégorie par zone de qualité. A partir de toutes ces données, le système attribut un choix ou niveau de qualité au cuir 13. Le résultat de cette phase g est donc l'attribution d'un niveau de qualité à la peau, ainsi qu'une image des défauts conservés, cette image pouvant être utilisée pour une phase ultérieure de découpe, en tant qu'image binaire 53. A titre d'exemple, la figure 23 représente une portion d'image 53 correspondant à une portion d'image 16 de figure 18. Certaines phases du traitement de l'image 13 sont optionnelles selon l'utilisation recherchée. Par exemple, chez le tanneur, lors d'une cartographie des défauts du cuir 13 au stade wet-blue, la segmentation en régions de teinte homogène RT n'est pas à réaliser car la non homogénéité de teinte au niveau wet-blue n'a pas forcément d'influence au stade de cuir fini. De plus, le niveau de qualité souhaité par l'utilisateur ne tient pas forcément compte des régions de teinte homogène RT. La phase b peut donc être supprimée dans ce cas. Selon le type d'article réalisé et le type de peau utilisée, le sens de prêtant n'a pas forcément d'influence. La phase a peut être simplifiée dans ce cas. II doit être noté que les phases a à h ne se suivent pas nécessairement de façon séquentielle. En particulier, les phases di et d2 de détection des défauts D sont réalisée en plusieurs passes, une passe pour la détection des défauts linéaires, et trois passes pour la détection des défauts circulaire, correspondant à des tailles de fenêtre d'analyse F différentes, en commençant par une taille de fenêtre d'analyse F importante et en diminuant cette taille. Les phases d de localisation et e de détermination du contour C doivent être réalisées entre chaque passe pour permettre de supprimer les défauts D détectés du support de l'image avant de réaliser une seconde passe, afin de ne pas détecter deux fois le même défaut D. Le voisinage rectangulaire V n'est pas utilisable pour supprimer le défaut de l'image, car le défaut DR peut être partiellement à l'extérieur du voisinage V. Ainsi la séquence peut être, pour une image 13: phase a, phase b, phase c2 de détection des défauts circulaires, pour une passe concernant les défauts de grande taille, phase d2 de localisation des défauts circulaires Dc, phase e de caractérisation, permettant d'obtenir un contour précis pour chaque défaut D,, puis suppression de ce défaut du support dans l'image 13, phase c, de détection des défauts linéaires, passe unique phase d, de localisation des défauts linaires, phase e de caractérisation des défauts, permettant d'obtenir un contact précis pour chaque défaut D2, suppression des défauts linéaires et des zones de texture altérée RI du support 29 de l'image 13, phase c2 de détection des défauts circulaires, pour une passe concernant les défauts de taille moyenne, phase d2, - phase e, puis suppression des défauts Dc de taille moyenne du support 29, - phase c2, pour la passe concernant les défauts Dc de petite taille - phase d2, phase e, à ce stade, tous les défauts sont isolés de façon efficace, la 20 cartographie est terminée, - phase f, - phase g, phase h. Selon un autre mode de réalisation, le traitement de l'image peut être effectué, en suivant le même procédé, non par un logiciel de traitement d'image 6, mais par une carte électronique dédiée selon une technique connue par ailleurs. Ce second mode de réalisation permet de diminuer le temps de calcul nécessaire pour opérer le traitement. Pour la détection des défauts D au niveau du wet-blue, le dispositif 30 sera complété par l'ajout d'un révélateur chimique, augmentant le contraste des défauts provoquant une détérioration de la fleur. Les écarts d'humidité du cuir au stade du wet-blue génèrent de grosses variations de teintes et près de 20 % des défauts ne sont pas visibles à ce stade par un trieur comme les poils jarreux ou les piqûres de poux. L'ajout d'un révélateur chimique facilite la détection automatique de défauts D de fleur ouverte en améliorant significativement leur contraste. Les 10 15 pigments bleus ne se fixent que sur les parties ou la fleur est plus ou moins altérée. La coloration disparaît ensuite rapidement d'elle-même, le pH du cuir étant acide à ce stade. La configuration du dispositif 2 est modifiable en fonction du 5 secteur choisi, ce secteur pouvant être la tannerie-mégisserie ou les fabricants de chaussure ou maroquiniers. Ainsi, le poste d'acquisition en tannerie est positionnable en entrée ou en sortie d'essoreuse. Avant essorage, le cuir est humide, son poids est important et la mise à plat n'est pas optimale. Cependant, la teinte est homogène et permet une meilleure identification des défauts D. Après l'essoreuse, le cuir est mis à plat, les plis ont été écrasés et les régions de teintes sont différentes selon l'épaisseur du cuir. La détection est moins performante. Lors d'une utilisation pour la maroquinerie ou la fabrication de chaussures ou en ameublement ou en automobile, le poste d'acquisition 4 peut-être déporté par rapport à la ligne de production, ou s'intégrer au sein même des installations de découpe. Dans ce dernier cas, l'inclinaison des plans du tapis 7 peuvent varier pour une intégration au sein des installations de découpe. L'invention ne se limite pas à la forme d'exécution décrite, elle en embrasse au contraire toutes les variantes. C'est ainsi notamment que l'angle d'éclairage 0 des cuirs 13 peut varier. REVENDICATIONS 1. Procédé de qualification d'un cuir (13) utilisant une cartographie des défauts (D) du cuir (13), mettant en oeuvre un dispositif (2) de cartographie, comportant des moyens d'acquisition d'une image numérique (16) du cuir (13), et un traitement de l'image (16) obtenue comportant au moins une phase (ci, c2) consistant à appliquer sur l'image (16) du cuir (13), après d'éventuelles étapes préalables, un algorithme statistique du rapport de vraisemblance généralisé ou GLRT, permettant de calculer, dans une fenêtre d'analyse (F) centrée sur un pixel donné de l'image (16) et comprenant un masque à au moins deux régions (RI, R2), le rapport de vraisemblance (A) de la présence d'un défaut (D) dans une première région (RI) par rapport à une seconde région (R2) et d'obtenir ainsi une image de probabilité (45) indiquant pour chaque pixel la valeur de ce rapport de vraisemblance (A). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte une phase (ci) de détection des défauts de type linéaires (DL, RA), et une phase (c2) de détection des défauts de type circulaires (Dc). 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la phase (ci) de détection des défauts linéaires (DL, RA) utilise un algorithme statistique du rapport de vraisemblance généralisé ou GLRT dans sa forme linéaire, c'est-à-dire en utilisant une forme de masque pour la fenêtre d'analyse (F) comportant une région centrale (RI) en forme de bande passant par le centre de la fenêtre d'analyse (F) et orientée d'un angle (AI) par rapport à l'axe des abscisses, et deux régions latérales (R2) et (R2") situées de part et d'autre de région centrale (RI), les deux régions latérales (R2) et (R2") complétant la fenêtre d'analyse (F), en réalisant plusieurs calculs du rapport de vraisemblance (A) selon plusieurs valeurs de l'angle (Al) et en conservant pour chaque pixel: - la valeur la plus importante du rapport de vraisemblance (A) dans 30 une image de probabilité (45) et, - la valeur de l'angle (Al) ayant donné la valeur la plus importante du rapport de vraisemblance (A) dans un plan d'orientation (46). 4. Procédé selon l'une des revendications 2 et 3, caractérisé en ce que la phase (c2) de détection des défauts circulaires (Dc) utilise un algorithme statistique du rapport de vraisemblance généralisé ou GLRT dans sa forme circulaire, c'est-à-dire en utilisant une forme de masque pour la fenêtre d'analyse (F) comportant une région centrale (RI) concentrique avec la fenêtre d'analyse (F), de forme rectangulaire et une région (R2) complétant la fenêtre d'analyse (F), en réalisant plusieurs calculs du rapport de vraisemblance (A) en déformant la région centrale (RI) pour augmenter sa taille, dans la direction des abscisses et des ordonnées en conservant pour chaque pixel: - la valeur la plus importante du rapport de vraisemblance (A) dans une image de probabilité (45), et - les dimensions en abscisse et en ordonnée de la région centrale (RI) ayant donné la valeur la plus importante du rapport de vraisemblance (A) stockées respectivement dans deux images de dimensionnement (47, 48) en abscisse et en ordonnée. 5. Procédé selon l'une des revendications 3 et 4, caractérisé en ce qu'il comporte une phase (d2) de localisation des défauts circulaires (Dc), comprenant les étapes consistant à : - rechercher des maximaux locaux (M) du rapport de vraisemblance (A) dans les amas ou ensembles des points de l'image 45 présentant un rapport de vraisemblance (A) supérieure à une valeur seuil (t), - définir un voisinage (V) autour de ce maximum local (M) dont les dimensions en abscisse (x) et en ordonnée (y) sont déterminées en utilisant des valeurs provenant d'une phase de détection (c,, c2) et - rechercher un second maximum local (M) du rapport de vraisemblance (A) dans la partie résiduelle de l'amas, si une partie de l'amas se trouve à l'extérieur du voisinage (V) ainsi défini, - un voisinage (V) étant également défini autour de ce second 25 amas dont les dimensions en abscisse (x) et en ordonnée (y) sont déterminées en utilisant valeurs provenant d'une phase de détection (cl, c2). 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que les valeurs provenant d'une phase de détection (ci, c2) permettant de déterminer les dimensions en abscisse (x) et en ordonnée (y) d'un voisinage (V) autour de ce maximum local (M) sont les valeurs correspondant à la position du maximum (M) dans les images de dimensionnement (47, 48). 7. Procédé selon l'une des revendications 3 à 6, caractérisé en ce qu'il comporte une phase (di) de localisation des défauts linaires (DL RA), comprenant les étapes consistant à : - rechercher des maximaux locaux (M) du rapport de vraisemblance (A) dans les amas ou ensembles des points de l'image 45 présentant un rapport de vraisemblance (A) supérieure à une valeur seuil (t), - définir un voisinage (V) autour de ce maximum local (M) dont les dimensions correspondent à celles de la région (RI) de la phase (dl), ce voisinage (V) étant orienté en utilisant la valeur correspondant à la position du maximum (M) dans le plan de d'orientation (46) et, - rechercher un second maximum local (M) du rapport de vraisemblance (A) dans la partie résiduelle de l'amas, si une partie de l'amas 10 se trouve à l'extérieur du voisinage (V) ainsi défini, - un voisinage (V) étant également défini autour de ce second amas dont les dimensions correspondent à celles de la région (RI) de la phase (cl), ce voisinage (V) étant orienté en utilisant la valeur correspondant à la position du maximum (M) dans le plan de d'orientation (46). 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que la phase (di) de localisation des défauts linaires (DL RA) comporte également une étape consistant à fusionner les voisinages V proches, et à isoler les voisinages V de surface supérieure à un seuil donné comme région de texture altérée (RA). 9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'il comporte une phase (e) de caractérisation comprenant une étape consistant à réaliser une détermination de la forme précise du contour (C) des défauts résolus (DR) en utilisant un algorithme de contour actif statistique polygonal ou CASP. 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la phase (e) de caractérisation comporte une étape consistant à calculer des paramètres géométriques et photométriques caractéristiques de chaque défaut (D). 11. Procédé selon l'une des revendications 1 à 10, caractérisé en 30 ce qu'il comporte une phase (f) d'identification consistant classer les défauts (D) en catégories. 12. Procédé selon l'une des revendications 1 à 11, caractérisé en ce qu'il comporte une phase (g) de sélection des défauts (D) à prendre en compte par un utilisateur. 13. Procédé selon l'une des revendications 1 à 12, caractérisé en ce qu'il comprend une phase (h) de classification du cuir, permettant d'attribuer un niveau de qualité, en fonction de la position, du type et de la surface des défauts (D) sur le cuir (13). 14. Procédé selon l'une des revendications 1 à 13, caractérisé en ce que les paramètres caractéristiques utilisés dans le calcul du rapport de 5 vraisemblance (A) sont la moyenne (m) et l'écart type (a). 15. Procédé selon l'une des revendications 1 à 14, caractérisé en ce que le modèle choisi pour représenter les densités de probabilités de l'intensité des pixels est le modèle Gaussien. 16. Procédé selon l'une des revendications 1 à 15, caractérisé en ce qu'il comporte de plus une phase (a) consistant à procéder à une analyse géométrique du cuir (13) pour identifier les zones de qualité (23, 24, 25, 26) et les lignes porteuses (27) sens d'élasticité du cuir. 17. Procédé selon les revendications 1 à 16, caractérisé en ce qu'il comporte de plus une phase (b) consistant à déterminer une segmentation du cuir en régions de teintes homogènes (RT) en utilisant algorithme de Division et Fusion utilisant un Tetra-arbre (T). 18. Procédé selon l'une des revendications 2 à 17, caractérisé en ce qu'il comprend plusieurs passes dans la phase (c2) de détection des défauts circulaires, correspondant à des tailles de fenêtre d'analyse (F) différentes. 19. Dispositif de cartographie (2) permettant de mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 18 comportant des moyens de convoyage (7, 8) des cuirs (13), permettant d'acheminer celles-ci vers un poste d'acquisition (4) comprenant une caméra numérique (15) ainsi que des moyens d'éclairage, caractérisé en ce que les moyens d'éclairage comprennent une source d'éclairage par transmission (19) à travers la partie des moyens de convoyage constituant le support du cuir (13) et une source d'éclairage par réflexion (17). 20. Dispositif selon la revendication 19, caractérisé en ce que l'angle (9) de la direction de la source d'éclairage par réflexion (17) par rapport 30 au plan du cuir (13) est compris entre 15 et 35 . 21. Dispositif selon l'une des revendications 19 et 20, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de calcul (5) permettant un traitement d'image logiciel. 22. Dispositif selon l'une des revendications 19 et 20, caractérisé 35 en ce qu'il comporte des moyens de calcul électroniques dédiés pour réaliser un traitement d'image.