Brevet FR2945340A1 — publié le 20101112

PROCEDE DE CARACTERISATION TACTILE DE TEXTURE DE SURFACE DESCRIPTION 5 DOMAINE TECHNIQUE L'invention concerne un procédé de caractérisation tactile de texture de surface permettant de définir les caractéristiques tactiles, au moyen de descripteurs mécaniques ou descripteurs 10 tactiles, d'une surface plane ou non. L'invention peut s'appliquer à tous les domaines liés à la fabrication de produits dont les caractéristiques tactiles sont importantes. L'invention peut s'appliquer par exemple aux domaines de l'industrie papetière, textile, 15 automobile, alimentaire ou encore cosmétique pour : - estimer des sensations perçues par le consommateur pour un nouveau produit, - vérifier les propriétés tactiles d'un produit après sa fabrication (contrôle qualité), 20 - évaluer la variation des perceptions tactiles en fonction de différentes compositions ou modes de fabrication du produit. L'invention peut également s'appliquer au domaine de la robotique, pour doter un robot du sens du 25 toucher, ou encore de la biomimétique, par exemple pour fabriquer des prothèses actives, ou encore réaliser des télé-opérations médicales pour rendre les sensations tactiles au chirurgien lors d'une opération à distance. 2 ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Le document � Texture Exploration with an Artificial Finger � de F. de Boissieu et al., Materials & Sensations 2008, Pau, France, 22 au 24 octobre 2008, décrit la discrimination de différentes textures par l'utilisation d'un capteur d'efforts triaxial. La texture d'une surface est analysée en calculant les distances euclidiennes entre le spectre mesuré pour la texture analysée et les spectres moyens de différentes surfaces de test. On considère alors que la surface analysée appartient à la même catégorie que la surface de test dont le spectre moyen présente la plus petite distance euclidienne avec le spectre moyen de la surface analysée. Ce procédé permet de réaliser une classification fine de textures dans des classes arbitraires. Toutefois, ce procédé ne permet pas de caractériser quantitativement les caractéristiques tactiles, telles que des valeurs de douceur ou de pégosité, d'un échantillon quelconque. De plus, ce procédé ne donne aucune relation (proximité des caractéristiques) entre les différentes classes. EXPOSÉ DE L'INVENTION Un but de la présente invention est de proposer un procédé de caractérisation tactile de texture de surface permettant de réaliser une estimation des caractéristiques mécaniques fines de textures de surface et qui ne présente pas les inconvénients de l'art antérieur. Un but de la présente invention est également de proposer un procédé de 3 caractérisation tactile de texture de surface réalisant une analyse de surface selon des critères tactiles humains par l'intermédiaire de valeurs d'un ou plusieurs descripteurs tactiles, ou descripteurs mécaniques. Pour cela, la présente invention propose un procédé de caractérisation tactile de texture de surface comportant au moins les étapes suivantes : - mesurer au moins une force perçue par un capteur d'efforts lors d'un déplacement relatif dudit capteur par rapport à une surface à caractériser, - calculer un ou plusieurs paramètres temporels et/ou fréquentiels d'un signal de sortie délivré par ledit capteur représentatif de la force précédemment mesurée, - déterminer au moins une valeur d'au moins un descripteur tactile d'une pluralité de descripteurs tactiles par l'application d'au moins une fonction de transfert sur le ou les paramètres précédemment calculés, la fonction de transfert étant préalablement déterminée par régression à partir d'au moins une base de données d'apprentissage associant des valeurs de chaque descripteur tactile de la pluralité de descripteurs tactiles à des valeurs d'un ou plusieurs paramètres temporels et/ou fréquentiels calculés à partir de mesures réalisées par le capteur d'efforts sur des surfaces de test représentatives de valeurs des descripteurs tactiles. Le procédé de caractérisation tactile de texture de surface utilise un capteur d'efforts, par 4 exemple triaxial, protégé par un enrobage mou. Le procédé peut se décomposer en deux étapes : - apprentissage de l'algorithme de calcul permettant d'estimer les caractéristiques tactiles d'une surface grâce à des signaux provenant de l'exploration d'une base d'échantillons dont les textures sont pré-caractérisées tactilement, c'est-à-dire dont les propriétés tactiles sont connues par avance, pour construire une fonction de transfert, - utilisation de l'algorithme de calcul entrainé, c'est-à-dire de la fonction de transfert, pour en déduire les caractéristiques d'une nouvelle texture. Ainsi, avec le procédé de caractérisation selon l'invention, on obtient donc un procédé permettant de caractériser tout type de surface et qui, grâce à la fonction de transfert déterminée par le procédé, permet de réaliser une caractérisation � continue � de différentes caractéristiques des surfaces par une ou plusieurs valeurs associées à un ou plusieurs des différents descripteurs tactiles, c'est à dire des valeurs de descripteurs tactiles. Ce procédé permet de s'approcher au mieux de l'appréciation tactile humaine, contrairement au procédé de l'art antérieur qui détermine qu'une surface analysée n'appartient nécessairement qu'à une seule catégorie de surface. La caractéristique tactile à évaluer peut être définie au moyen d'un ou de plusieurs descripteurs mécaniques, ou descripteurs tactiles, d'une sensation de toucher, chacun de ces descripteurs comprenant une plage de valeurs pouvant correspondre à une plage de valeurs d'un ou plusieurs paramètres d'un signal représentatif de cette surface calculé au cours du procédé. 5 Un tel procédé a notamment pour avantage de pouvoir être mis en oeuvre par un système de mesure présentant un faible encombrement et potentiellement peu coûteux. Il est notamment possible d'utiliser des descripteurs tactiles existants, par exemple fournis par une application particulière. Le procédé permet notamment de caractériser une surface par les valeurs de plusieurs descripteurs tactiles, par exemple en déplaçant le capteur de manière tangentielle et normale par rapport à la surface, ce qui permet notamment de définir la rugosité de la surface ainsi que la dureté ou encore la nervosité présentée par cette surface. Le capteur pouvant faire partie d'un dispositif préhensible, l'invention peut permettre de caractériser des surfaces non planes et ceci indépendamment de l'épaisseur de l'objet caractérisé (par exemple : peau, tissus, intérieur de voiture). Le procédé selon l'invention permet aussi de caractériser des fluides en le déplaçant en surface ou à l'intérieur de ces fluides, à condition d'avoir hermétiquement conditionné le capteur et sa connectique électrique, par exemple pour des produits alimentaires (exemple : mesure de l'onctuosité d'un yaourt) ou des produits cosmétiques (exemple évaluation de la texture d'une crème). 6 La base de données d'apprentissage peut être obtenue par la mise en oeuvre, pour chaque descripteur tactile, des étapes suivantes : - mesurer au moins une force perçue par le capteur d'efforts lors de déplacements relatifs dudit capteur par rapport à plusieurs surfaces différentes et représentatives de plusieurs valeurs du descripteur tactile, - calculer plusieurs paramètres temporels et/ou fréquentiels des signaux de sortie délivrés par ledit capteur représentatifs de la force précédemment mesurée, - générer la base de données d'apprentissage en répertoriant pour chacun des signaux de sortie délivrés par ledit capteur les valeurs des paramètres précédemment calculés et en les associant aux valeurs du descripteur tactile. La fonction de transfert peut être déterminée à partir d'une partie des paramètres temporels et/ou fréquentiels de la base de données d'apprentissage préalablement sélectionnés parmi l'ensemble des paramètres temporels et/ou fréquentiels de la base de données d'apprentissage. Les paramètres temporels et/ou fréquentiels 25 peuvent être sélectionnés par la mise en oeuvre d'un algorithme de Gram-Schmidt. La fonction de transfert peut être calculée par une régression linéaire par la méthode des moindres carrés ou par l'application d'un modèle de réseau de 30 neurones de type perceptron multicouches. 7 La force mesurée par le capteur peut être une force tangentielle, ou une force de cisaillement parallèle, au déplacement relatif du capteur par rapport à la surface. Le signal de sortie délivré par ledit capteur d'efforts peut être une tension proportionnelle a la force mesurée par le capteur qui est échantillonnée et numérisée préalablement au calcul des paramètres temporels et/ou fréquentiels. Le ou les paramètres temporels du signal peuvent être choisis parmi une moyenne, un écart type, un moment d'ordre quelconque ou une pente à l'origine du signal, le ou les paramètres fréquentiels du signal pouvant être choisis parmi une pente, une moyenne ou la détermination de raies ou motifs spectraux de certaines bandes de fréquences du spectre du signal. Le déplacement relatif du capteur d'efforts par rapport à la surface à caractériser peut être réalisé par des moyens automatisés de déplacement du capteur d'efforts sur la surface et/ou de la surface par rapport au capteur d'efforts. Le capteur d'efforts peut être un capteur d'efforts triaxial, le signal de sortie délivré par le capteur d'efforts pouvant comporter trois composantes correspondant chacune à une mesure d'efforts selon une dimension, c'est-à-dire selon les axes d'un repère orthonormé. Le capteur d'efforts peut comporter au moins une membrane déformable et une tige reliée mécaniquement à la membrane déformable et disposée au moins en partie dans une structure d'enrobage. 8 Le capteur d'efforts peut être disposé à une extrémité d'un corps préhensible d'un dispositif de caractérisation tactile de texture de surface. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description d'exemples de réalisation donnés à titre purement indicatif et nullement limitatif en faisant référence aux dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 représente un dispositif de caractérisation tactile de texture de surface utilisé dans un procédé de caractérisation tactile de texture de surface, objet de la présente invention, selon un mode de réalisation particulier, - la figure 2 représente un capteur triaxial d'un dispositif de caractérisation tactile de texture de surface utilisé au cours d'un procédé de caractérisation tactile de texture de surface, objet de la présente invention, selon un mode de réalisation 20 particulier, - la figure 3 représente sous forme d'un schéma fonctionnel les étapes d'un procédé de caractérisation tactile de texture de surface, objet de la présente invention, selon un mode de réalisation 25 particulier. Des parties identiques, similaires ou équivalentes des différentes figures décrites ci-après portent les mêmes références numériques de façon à faciliter le passage d'une figure à l'autre. 10 15 9 Les différentes parties représentées sur les figures ne le sont pas nécessairement selon une échelle uniforme, pour rendre les figures plus lisibles. Les différentes possibilités (variantes et modes de réalisation) doivent être comprises comme n'étant pas exclusives les unes des autres et peuvent se combiner entre elles. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS On se réfère tout d'abord à la figure 1 qui représente un dispositif de caractérisation tactile de texture de surface 100 utilisé au cours d'un procédé de caractérisation tactile de texture de surface selon un mode de réalisation particulier dont les différentes étapes sont représentées sur le schéma fonctionnel de la figure 3 et décrites ci-dessous de manière détaillée. Le dispositif 100 est ici un doigt artificiel et comporte un corps préhensible 102. Le dispositif 100 comporte un capteur d'efforts triaxial 104, par exemple de type MEMS et à base de silicium. Le capteur 104, représenté de manière détaillée sur la figure 2, comporte une membrane déformable 124 et une tige 126 reliée mécaniquement au centre de la membrane déformable 124 et noyée dans une structure d'enrobage 108 recouvrant le capteur 104. La déformation de la membrane 124 par la tige 126, lorsque cette tige 126 est soumise à une force, est mesurée par des moyens de transduction 128, tels que des jauges de contraintes piézorésistives ou des détecteurs à variation de 10 capacité, disposés sur la membrane 124. Dans ce mode de réalisation, le capteur 104 est encastré au niveau d'une face d'un support plan 106 à base d'un matériau dur, par exemple de l'époxy. Le procédé fait également appel à des moyens pour déplacer le dispositif 100 sur la surface à étudier. Ces moyens permettent l'application du dispositif 100 sur la surface à analyser selon une certaine force normale et le déplacement tangentiel (selon une ou deux dimensions) du capteur sur la surface à caractériser. Pour simplifier l'interprétation des signaux, au cours de ce déplacement, la force normale peut être maintenue constante. Ce maintien peut être assuré par un ressort qui permet alors d'amortir les variations topologiques de la surface explorée. En variante, il est également possible que ces moyens réalisent un déplacement de la surface à caractériser par rapport au dispositif 100. La nature du déplacement relatif du dispositif 100, et plus particulièrement du capteur 104, par rapport à la surface à caractériser dépend de la nature des caractéristiques tactiles que l'on cherche à estimer. Par exemple, si l'on cherche à caractériser les variations topologiques de la surface analysée, on réalise alors un déplacement du capteur dans le plan de la surface étudiée, contre celle-ci, afin de réaliser la mesure d'au moins la force tangentielle reçue par le capteur lors de ce déplacement. On peut également faire des mesures en déplaçant le capteur selon la direction normale à la 11 surface. On pourra ainsi évaluer des propriétés telles que la dureté et la nervosité d'un matériau. Ces moyens de déplacement relatif du dispositif 100 par rapport à la surface à caractériser peuvent être éventuellement réalisés par une personne, le dispositif 100 étant déplacé manuellement sur la surface. Cette variante est particulièrement avantageuse si la surface à analyser n'est pas plane, comme par exemple lors d'une analyse de la peau du visage. Lorsque le capteur est soumis à une force de contact, celui-ci fournit un signal sous la forme d'une tension qui est ensuite conditionnée au moyen d'une électronique, fournissant ainsi une tension proportionnelle à l'effort mesuré. Cette tension est ensuite échantillonnée, numérisée et enregistrée au moyen d'une carte d'acquisition par exemple. On obtient un signal temporel s (t) = {s (t0) , ..., s (ti) , ..., s (tn) } composé ici de n échantillons. En fonction du type de mesure réalisée (déplacement tangentiel et/ou normal du capteur par rapport à la surface à caractériser), le signal temporel s(t) peut être composé d'une, deux ou trois composantes (sx, 5y, sz) représentant chacune la mesure du capteur selon une dimension, c'est-à-dire selon un axe d'un repère orthogonal. Ainsi, à partir de ces trois composantes, il est possible de réaliser l'évaluation des caractéristiques tactiles souhaitées de la surface : par exemple, les composantes sX et sy (composantes dans le plan de la surface analysée, correspondant à la mesure de la force tangentielle reçue sur le capteur) pourront être utilisées pour 12 mesurer la rugosité de la surface, alors que la composante sz (composante normale au plan de la surface analysée, correspondant à la mesure de la force normale reçue sur le capteur) pourra être utilisée pour mesurer la nervosité ou la dureté du matériau de la surface à caractériser. Dans le procédé de caractérisation tactile de texture de surface mis en oeuvre ici, on cherche à caractériser la texture de la surface par une quantification d'une sensation tactile équivalente à celle ressentie par un sujet explorant du doigt cette surface. Le procédé fait appel à plusieurs descripteurs mécaniques, ou descripteurs tactiles, qui désignent une caractéristique tactile (mou, rapeux, doux, rugueux, ...). Le procédé qui est ici mis en oeuvre permet, en fonction des valeurs des mesures réalisées par le capteur, de déterminer les valeurs d'un ou plusieurs descripteurs tactiles qui correspondent le mieux pour décrire la surface analysée. Le procédé de caractérisation tactile de texture de surface comporte tout d'abord une phase d'apprentissage. Pour chaque descripteur tactile, on choisit plusieurs échantillons de surface présentant des valeurs différentes et représentatives de l'échelle du descripteur tactile (étape 201). Par exemple, on peut utiliser des échantillons déjà gradués utilisés pour des tests psychophysiques. Les descripteurs tactiles utilisés pour obtenir la base de données d'apprentissage sont par exemple ceux d'un référentiel tactile comportant les descripteurs tactiles suivants : 13 - pour les mouvements orthogonaux à la surface : nervosité, collant, dureté, effet mémoire, - pour les mouvements tangentiels à la surface : bloquant, relief, fibreux, râpeux, glissant. Ainsi, pour chaque descripteur tactile noté de, on peut faire appel à E échantillons, chacun de ces échantillons étant associé une valeur du descripteur de avec e compris entre 1 et E, E étant un nombre entier supérieur ou égal à 2. Pour chacun des E échantillons, on réalise l'acquisition par le dispositif 100 d'un signal représentatif de la force tangentielle et/ou de la force normale reçue par le capteur lors d'un déplacement du dispositif 100 sur cet échantillon 15 (étape 203). Pour cela, on effectue un ou plusieurs passages, par exemple P passages (P étant un nombre entier supérieur ou égal à 1), du dispositif 100 sur chaque échantillon. Afin de s'affranchir de l'usure de l'enrobage, dans le cas de plusieurs passages, on 20 évitera que ces P passages soient effectués sur chaque échantillon l'un après l'autre (P passages sur le premier échantillon, puis P passages sur le second échantillon, ...). De préférence, on réalise un premier passage sur chaque échantillon, puis un second passage 25 sur chaque échantillon, .... Dans une variante, il est également possible de rendre aléatoire l'ordre de passage du capteur sur chacun des échantillons. Ainsi, on obtient, pour chaque descripteur tactile, A (A = P x E) signaux temporels sa={ sa (t0) , 30 sa(tn)} comportant chacun n échantillons, avec a compris entre 1 et A. Chaque signal obtenu est 10 14 représentatif de l'échantillon utilisé pour son acquisition. Autrement dit, à chaque signal obtenu est associé un numéro d'échantillon e et un descripteur tactile de. Pour chacun des signaux temporels obtenus, on calcule plusieurs paramètres prédéfinis de ces signaux, chaque paramètre reflétant le comportement temporel ou fréquentiel du signal sur une durée donnée de mesure (étape 205). Les paramètres reflétant le comportement temporel peuvent être par exemple les différents moments de ce signal (moyenne, écart type, moment d'ordre N), la pente à l'origine, ou tout autre paramètre adapté. Les paramètres spectraux reflétant le comportement fréquentiel peuvent être par exemple la pente du spectre en dB, la moyenne du spectre en dB, ou encore la détermination des raies ou motifs spectraux de certaines bandes de fréquences (résonnances). A chaque signal sa est donc associé un jeu de paramètres pa qui correspond donc à un vecteur dont la dimension correspond au nombre de paramètres calculés pour chaque signal. On génère ensuite une base de données d'apprentissage répertoriant pour chaque échantillon les valeurs des paramètres calculés et les notations correspondantes connues des descripteurs tactiles (étape 207). Cette base de données d'apprentissage est constituée de l'ensemble des paramètres pa associés à leurs descripteurs tactiles, pour chaque signal. On sélectionne ensuite les paramètres pertinents et on détermine une fonction de transfert, 15 permettant d'associer aux valeurs de paramètres les valeurs des descripteurs tactiles (étape 209). Une méthode de sélection des paramètres pertinents est par exemple l'application de l'algorithme de Gram-Schmidt. Cet algorithme consiste à sélectionner les paramètres les plus corrélés au descripteur tactile estimé. Pour en facilité la compréhension, on appellera : - X : la matrice des valeurs des paramètres (extraits à partir des échantillons de la base de données d'apprentissage), de taille égale à M x N, avec M le nombre d'observations et N le nombre de paramètres, - y le vecteur des M valeurs correspondantes du descripteur tactile. Cet algorithme étant récursif, les valeurs courantes de X et y sont respectivement appelées Xz et yt. On décrit ci-dessous les différentes étapes de ce 20 procédé : 1. Xt=X et yt=y 2. Estimation de la corrélation entre les N 15 yt vecteurs x.: de X. et (Y--q 6i_ F x~,~ ' F représente le produit scalaire entre xtl et yt et la 25 norme de la variable considérée. 3. Sélection d'un paramètre c ayant le maximum de corrélation avec le descripteur. 4. Projection des paramètres et du descripteur dans l'espace orthogonal au paramètre choisi : Xz=Xrû x` 'c 11x(xt,c, ~~ et y, =Y, ù Dans ,,,Yt cet espace, le paramètre c choisi a donc une valeur nulle : xt~ =O. 5. Les étapes 2 à 4 sont répétées jusqu'à atteindre une valeur de corrélation minimum exigée ou jusqu'à un nombre Nc maximum de paramètres sélectionnés. On obtient alors une sélection des paramètres les plus corrélés au descripteur. On appelle X, la matrice M x N, des N, paramètres choisis. Pour calculer la fonction de transfert entre les paramètres sélectionnés et le descripteur estimé, on peut appliquer un algorithme de régression linéaire par la méthode des moindres carrés. Cet algorithme consiste à évaluer les paramètres optimaux d'un modèle linéaire du type y=Z•R+E avec Z=[X, 1l (de dimension M x(N,+1)),R le vecteur de dimension (Ne+1)x1 des paramètres du modèle linéaire, et E l'écart au modèle. L'objectif de l'algorithme des moindres carrés consiste à minimiser la somme des erreurs quadratiques pour chaque observation. Cette somme est donnée par l'équation : M x2(R)= 1 L(Yz - Zz R )2 M i-1 La solution de ce problème peut s'écrire : R = ZTZ iZT y Pour des modèles non-linéaires (modèles polynomiaux, ou les modèles de réseaux de neurones de type perceptron multicouches), les paramètres pourront 17 également être trouvés en cherchant le minimum de l'erreur quadratique moyenne. Dans une variante, on peut utiliser une méthode de validation, réservant une partie de la base de données d'apprentissage à l'apprentissage proprement dit et l'autre partie à la vérification du pouvoir de prédiction de ce système. Après avoir mis en oeuvre cette phase d'apprentissage, on peut réaliser la caractérisation de la surface que l'on souhaite analyser. Pour cela, on réalise donc une ou plusieurs mesures de la force tangentielle et/ou normale perçue par le capteur d'effort lors d'un déplacement du capteur sur la surface à caractériser (étape 211). On calcule ensuite un ou plusieurs paramètres temporels et/ou fréquentiels du ou des signaux de sortie du capteur (étape 213). A partir de ce ou ces paramètres, on peut donc déterminer la valeur d'au moins un descripteur tactile de ladite surface à caractériser par l'application de la fonction de transfert sur le ou les paramètres précédemment calculés (étape 215). On obtient alors le ou les descripteurs tactiles correspondant à la surface à caractériser.25 REVENDICATIONS1. Procédé de caractérisation tactile de texture de surface comportant au moins les étapes suivantes . - mesurer (211) au moins une force perçue par un capteur d'efforts (104) lors d'un déplacement relatif dudit capteur (104) par rapport à une surface à caractériser, - calculer (213) un ou plusieurs paramètres temporels et/ou fréquentiels d'un signal de sortie délivré par ledit capteur (104) représentatif de la force précédemment mesurée, - déterminer (215) au moins une valeur d'au moins un descripteur tactile d'une pluralité de descripteurs tactiles par l'application d'au moins une fonction de transfert sur le ou les paramètres précédemment calculés, la fonction de transfert étant préalablement déterminée par régression à partir d'au moins une base de données d'apprentissage associant des valeurs de chaque descripteur tactile de la pluralité de descripteurs tactiles à des valeurs d'un ou plusieurs paramètres temporels et/ou fréquentiels calculés à partir de mesures réalisées par le capteur d'efforts (104) sur des surfaces de test représentatives de valeurs des descripteurs tactiles. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la base de données d'apprentissage est obtenue par la mise en oeuvre, pour chaque descripteur tactile, des étapes suivantes . 19 - mesurer (203) au moins une force perçue par le capteur d'efforts (104) lors de déplacements relatifs dudit capteur (104) par rapport à plusieurs surfaces différentes et représentatives de plusieurs valeurs du descripteur tactile, - calculer (205) plusieurs paramètres temporels et/ou fréquentiels des signaux de sortie délivrés par ledit capteur représentatifs de la force précédemment mesurée, - générer (207) la base de données d'apprentissage en répertoriant pour chacun des signaux de sortie délivrés par ledit capteur (104) les valeurs des paramètres précédemment calculés et en les associant aux valeurs du descripteur tactile. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la fonction de transfert est déterminée à partir d'une partie des paramètres temporels et/ou fréquentiels de la base de données d'apprentissage préalablement sélectionnés parmi l'ensemble des paramètres temporels et/ou fréquentiels de la base de données d'apprentissage (209). 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel les paramètres temporels et/ou fréquentiels sont sélectionnés par la mise en oeuvre d'un algorithme de Gram-Schmidt. 5. Procédé selon l'une des revendications 30 précédentes, dans lequel la fonction de transfert est calculée par une régression linéaire par la méthode des 20 moindres carrés ou par l'application d'un modèle de réseau de neurones de type perceptron multicouches. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la force mesurée par le capteur est une force tangentielle au déplacement relatif du capteur d'efforts (104) par rapport à la surface. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le signal de sortie délivré par ledit capteur d'efforts (104) est une tension proportionnelle à la force mesurée par le capteur qui est échantillonnée et numérisée préalablement au calcul des paramètres temporels et/ou fréquentiels. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le ou les paramètres temporels du signal sont choisis parmi une moyenne, un écart type, un moment d'ordre quelconque ou une pente à l'origine du signal, le ou les paramètres fréquentiels du signal étant choisis parmi une pente, une moyenne ou la détermination de raies ou motifs spectraux de certaines bandes de fréquences du spectre du signal. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le déplacement relatif du capteur d'efforts (104) par rapport à la surface à caractériser est réalisé par des moyens automatisés de déplacement du capteur d'efforts (104) sur la surface et/ou de la surface par rapport au capteur d'efforts (104). 21 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le capteur d'efforts (104) est un capteur d'efforts triaxial, le signal de sortie délivré par le capteur d'efforts comportant trois composantes correspondant chacune à une mesure d'efforts selon une dimension. 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le capteur d'efforts (104) comporte au moins une membrane déformable (124) et une tige (126) reliée mécaniquement à la membrane déformable (124) et disposée au moins en partie dans une structure d'enrobage (108). 12. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le capteur d'efforts (104) est disposé à une extrémité d'un corps (102) préhensible d'un dispositif (100) de caractérisation tactile de texture de surface.20