Brevet FR3095710A1 — publié le 20201106

Description Titre de l'invention : Procédé d'entraînement d'un système de détection automatique de défaut d'une aube d'une turbomachine Domaine technique [0001] L'invention concerne le contrôle non destructif d'une pièce aéronautique telle qu'une aube de turbine. Technique antérieure [0002] Le contrôle des aubes d'une turbomachine pour la détection de défauts de surface tels que des petits coups, de la rugosité, des surplus de matière ou de la matière en moins à certains endroits, se fait généralement à la main par des opérateurs. [0003] Une possibilité pour faire cette inspection est de placer l'aube à inspecter sur un support, de l'éclairer et de prendre des photos de bonne résolution. A partir de ces photos, il faut ensuite déterminer si un défaut est présent sur la surface l'aube. Des photos en niveaux de gris suffisent pour détecter les types de défauts cités précédemment. [0004] Cependant, plusieurs problématiques se posent quant à la prise des photos pour avoir des photos en niveaux de gris permettant une comparaison et une détection d'éventuels défauts sur la surface de l'aube. [0005] Premièrement, les aubes inspectées ont généralement un revêtement spéculaire et texturé. Par conséquent, si on éclaire l'aube avec une intensité suffisante pour que certains détails de revêtement soient visibles sur une partie de l'aube, d'autres parties de l'aube risquent d'être surexposées et les parties correspondantes sur l'image obtenue seront alors inutilisables. En outre, le relief formé par la texture du revêtement rend difficile voire impossible la détermination d'un éclairement optimal (des pixels proches dans l'image auront des comportements différents). [0006] Deuxièmement, certaines aubes telles que les aubes de turbine ont une courbure non triviale. Ainsi, si on éclaire l'aube de turbine, certaines parties de l'aube seront dans l'ombre ce qui aura pour conséquence de rendre inutilisable les parties correspondantes sur l'image obtenue. De plus, étant donné que la courbure de l'aube est présente sur toutes les parties de l'aube, il n'est pas possible d'utiliser des techniques d'éclairage rasant. [0007] Troisièmement, le revêtement des aubes peut varier légèrement. Cela implique qu'avec un éclairage identique et une position identique face au dispositif de prise de vue, les aubes vont apparaitre sur les images de manière différente, pouvant éventuellement être trop ou pas assez éclairées à un même emplacement de l'image. [0008] Quatrièmement, même avec un système de positionnement précis, la précision ne 2 pourra jamais être parfaite. Ce qui a pour conséquence que des images d'aubes différentes prises à des positions théoriquement identiques face au dispositif de prises de vue, ne sera pas strictement identique, entraînant du bruit dans le positionnement. Ce décalage amplifie les problèmes cités précédemment. [0009] Par ailleurs, les images d'aubes prises à une résolution suffisante pour voir des défauts sont généralement des images en niveau de gris, c'est-à-dire dont les pixels prennent des valeurs entières entre 0 et 255, et présentant une texture assez chaotique de l'aube d'aspect non uni, ce qui signifie qu'une zone utilisable contient beaucoup de valeurs de pixels différentes, pouvant s'étaler de 0 à 255. Par zone utilisable, on entend une zone non floue et éclairée de manière à ce qu'un défaut soit visible. [0010] Il est assez facile de délimiter des zones utiles sur chaque prise de vue, chaque prise de vue correspondant à une pose donnée de l'aube face au dispositif de prise de vue, et une zone utile étant une zone non floue et pour laquelle il est possible de régler l'éclairage de manière à ce que celui-ci soit correct, c'est-à-dire pas surexposé et pas trop sombre. Cependant, pour une photo donnée, le meilleur éclairage ne sera pas le même selon les zones utiles du fait de la géométrie et de la spécularité de l'aube. De plus, comme expliqué ci-dessus, le meilleur éclairage sur une zone donnée et une pose donnée n'est pas forcément le même d'une aube à l'autre. Par conséquent, l'éclairage des zones utiles n'est pas un paramètre qu'on pourrait fixer à la main. [0011] Il est connu une méthode d'inspection de défauts de surface sur des objets dans laquelle des photos de l'objet sont prises sous une ou différentes illuminations, puis de choisir une ou des images qui possèderaient un défaut. Les images sont inspectées dans leur intégralité de manière à déterminer si elles possèdent des régions très éclairées ou dans l'ombre (ces régions sont alors caractéristiques d'un défaut) et de manière à voir des caractéristiques prédéfinies de défauts. Les images peuvent être comparées à des images de référence. Dans cette méthode, quelles que soient leurs conditions d'illumination, toutes les images subissent une première étape de traitement avec un premier filtre pour éliminer les images ne contenant pas de défaut. D'autres étapes suivent pour éliminer itérativement de plus en plus d'image. [0012] Cependant, le traitement successif des images pour ne garder que les images ayant la meilleure illumination pour la tâche de détection de défaut avant de procéder à un quelconque filtrage par rapport aux défauts, représente un coût temporel important dans le traitement total pour la détection des défauts. En effet, le temps de calcul pour la tâche de détection de défauts est d'autant plus long. [0013] De plus, La méthode connue réalise un chaque fois un traitement de l'image dans son intégralité. [0014] 11 est également connu une méthode d'inspection d'objets avec courbure. Dans cette méthode, deux sources lumineuses sont utilisées de manière à créer une lumière face à 3 l'objet, dénommée « bright field illumination » en anglais, et une lumière rasante de l'objet, dénommée « dark field illumination » en anglais. Ces sources lumineuses peuvent bouger par rapport à l'objet. L'inspection pour trouver les défauts s'effectue alors à partir des images prises selon ces cieux points de vue. [0015] Ccpendant, avec des objets présentant une courbure non triviale, variant continument autant selon la direction horizontale que verticale, il faudrait démultiplier les positions des sources lumineuses pour se trouver au bon angle par rapport à chaque petite zone. [0016] De manière assez semblable à la méthode précédente, il est connu une méthode dans laquelle deux sources lumineuses, situées par rapport à un angle précis vis-à-vis de la surface à inspecter, se déplacent le long d'une ligne de scan pour capturer des sous-images et reconstituer une image finale à inspecter. Dans cette méthode, il n'y a donc pas besoin d'utiliser des intensités lumineuses différentes, l'intensité lumineuse utilisée est déjà optimale puisque l'angle d'incidence est optimal. [0017] Ccpendant, une telle méthode serait inefficace avec des courbures non triviales des objets puisqu'il faudrait utiliser un nombre trop important de lignes de scan différentes. Exposé de l'invention [0018] L'invention vise à fournir un procédé automatique de choix du meilleur éclairage sur une zone donnée afin d'automatiser le contrôle de la surface d'une aube de turbomachine par méthode d'apprentissage, plus particulièrement à fournir un procédé d'entraînement d'un système de détection automatique de défaut d'une aube d'une turbomachine comprenant une plateforme destinée à recevoir une aube. [0019] Selon un objet de l'invention, il est proposé un procédé d'entraînement d'un système de détection automatique de défaut d'une aube d'une turbomachine comprenant une plateforme destinée à recevoir une aube, au moins un moyen de prise de vue, au moins une source lumineuse dont l'intensité lumineuse peut varier, au moins un moyen de déplacement configure pour déplacer la plateforme par rapport audit au moins un moyen de prise de vue ou pour déplacer ledit au moins un moyen de prise de vue par rapport à la plateforme, et une unité de traitement configurée pour recevoir des prises de vue et les associer aux informations relatives à l'intensité lumineuse de ladite au moins une source lumineuse et à la position relative de la plateforme par rapport audit au moins un dispositif de prise de vue lors de la prise de vue. [0020] Selon une caractéristique générale, le procédé d'entraînement comprenant, pour chacune des aubes à étudier d'un ensemble d'aubes dont les défauts de surface sont déjà identifiés, les étapes suivantes : [0021] une définition d'une zone utile sur l'aube à étudier, une réalisation, pour chaque position relative distincte de la plateforme par rapport audit au moins un dispositif de prise de vue, d'une pluralité de prises de vue de la zone utile de l'aube, chacune des prises de vue pour une même position relative étant réalisée avec une intensité lumineuse différente, une division de chaque image de la zone utile issue d'une prise de vue en une pluralité d'images de sous-zones, une détermination d'une pluralité de couple de bornes d'intensité de pixel, chaque couple comprenant une intensité minimale et une intensité maximale, pour chaque couple de bornes : a. une détermination du nombre de pixels contenus dans chacune des images de la sous-zone ayant une intensité comprise entre l'intensité minimale et l'intensité maximale du couple de bornes, puis h. une sélection d'une seule image pour chaque sous-zone à une position relative donnée, l'image sélectionnée correspondant à l'image comprenant le plus de pixels dont l'intensité est comprise entre lesdites intensités minimale et maximale du couple de bornes, puis c. une inspection de chaque sous-zone à une position relative donnée par un réseau de neurones convolutionncls de classification pour détecter l'éventuelle présence d'un défaut, puis d. une vérification des détections réalisées par le réseau de neurones convolutionncls de classification pour déterminer si les défauts détectés sont réels ou faux, et e. un calcul du rendement de détection pour le couple de bornes donné sur la zone utile à partir de toutes les positions relatives données, le rendement de détection dépendant du rapport entre le nombre de dé- tections avérées et le nombre de fausses détections, une sélection du couple de bornes présentant le meilleur rendement de détection. [0022] Le procédé selon l'invention comprend un prétraitement efficace permettant de sé- lectionner les sous-zones issues d'images prises au même endroit sous des intensités lumineuses différentes qui serviront par la suite à la détection d'anomalies. Ce pré-traitement consiste tout d'abord à paramétriser les sous-zones selon le nombre de pixels contenus dans différents couples de bornes minimale et maximale. Lors de la phase de réglage, qui n'est à réaliser qu'une seule fois, le meilleur couple de bornes est choisi de manière à fournir les meilleurs performances possibles par rapport à l'algorithme de détection qui sera utilisé plus tard dans la chaine de traitement. Lors de la phase de chaine de production, la meilleure sous-zone est choisie directement par rapport à la borne fixée en réglage, ce qui est rapide et permet de ne pas démultiplier le nombre de sous-zones à tester en détection. [0023] L'invention propose ainsi un procédé d'entraînement d'un système de détection au- tomatique pour que le procédé de détection mis en oeuvre par ledit système ne garde que les images ayant la meilleure illumination pour la tâche dc détection de défaut avant de procéder à un quelconque filtrage par rapport aux défauts, cc qui permet de gagner ainsi en temps dc calcul pour la tâche de détection de défauts. [0024] De plus, l'invention propose de traiter indépendamment des zones des images et pas forcément l'image entière. [0025] De plus, le procédé permet d'éviter le repositionnement des sources lumineuses selon un angle particulier par rapport à l'objet, les images sont utilisables à partir du moment où avec l'une des intensités utilisées, la luminosité d'une zone est suffisante. [0026] Avec l'invention, de larges zones peuvent être illuminées en une seule position de la source lumineuse ce qui permet de traiter les aubes présentant une courbure non triviale sans avoir à démultiplier les positions des sources lumineuses pour se trouver au bon angle par rapport à chaque petite zone. [0027] Le couple de bornes sélectionné peut ainsi être choisi pour permettre ensuite de choisir, pour chaque sous-zone, une seule image parmi les différentes images disponibles prises avec des intensités différentes, en vues de futures étapes d'entraînement ou d'utilisation d'un système dc détection automatique de défaut d'une aube. [0028] Selon un premier aspect du procédé d'entraînement, si, à l'étape h, au moins deux images comprennent le même nombre de pixels, l'image de la sous-zone sélectionnée est celle dont la moyenne de l'intensité des pixels est la plus proche d'une intensité de 127,5. [0029] Selon un deuxième aspect du procédé d'entraînement, le procédé peut en outre comprendre une génération d'images supplémentaires à partir des images issues des prises de vue pouvant être utilisées en plus des images d'intensités. [0030] Selon un troisième aspect du procédé d'entraînement, les différentes intensités utilisées sont les mêmes pour chaque position relative distincte de la plateforme par rapport audit au moins un dispositif de prise de vue. [0031] Selon un quatrième aspect du procédé d'entraînement, parmi toutes les sous-zones des zones utiles des aubes étudiées, il est possible d'utiliser autant de sous-zones sans défaut que de sous-zones présentant un défaut. [0032] 11 est ainsi possible de ne pas utiliser certaines sous-zones, afin que le nombre de sous-zones avec et sans défaut soit le même. S'il y a moins de sous-zones avec défaut, il est possible de choisir aléatoirement autant de sous-zones sans défaut parmi toutes les sous-zones sans défaut disponibles, qu'il y a de sous-zones avec défaut. S'il y a moins de sous-zones sans défaut, il est possible de choisir aléatoirement autant de sous-zones avec défaut parmi toutes les sous-zones avec défaut disponibles, qu'il y a de sous-zones sans défaut. Un autre nombre de sous-zones peut également être choisi. 6 Pour cet aspect du procédé d'entraînement, on peut procéder aube par aube ou toutes aubes confondues. [0033] Dans un autre objet de l'invention, il est proposé un système de détection au- tomatique de défaut d'une aube d'une turbomachine comprenant une plateforme destinée à recevoir une aube, au moins un moyen de prise de vue, au moins une source lumineuse dont l'intensité lumineuse peut varier, au moins un moyen de déplacement configuré pour déplacer la plateforme par rapport audit au moins un moyen de prise de vue ou pour déplacer ledit au moins un moyen de prise de vue par rapport à la plateforme, et une unité de traitement configurée pour recevoir dcs prises de vue et les associer aux informations relatives à l'intensité lumineuse de ladite au moins unc source lumineuse et à la position relative de la plateforme par rapport audit au moins un dispositif de prise de vue lors de la prise dc vue, une pluralité de prises de vues étant réalisées pour chacune desdites positions relatives avec, pour chaque prise dc vue, une intensité lumineuse de ladite au moins une source lumineuse. [0034] Selon une caractéristique générale de l'invention, l'unité de traitement est configurée pour définir une zone utile sur l'aube, diviser l'image issue de la prise de vue d'une zone utile en une pluralité de sous-zones, et traiter chaque sous-zone. [0035] Selon un aspect du système de détection automatique, pour traiter chaque sous-zone, l'unité de traitement peut être configurée pour qu'une seule image de sous-zone soit choisie parmi la pluralité des images avec des intensités lumineuses ou parmi la pluralité des images supplémentaires générées à partir des images issues des prises de vue, ce choix s'effectuant grâce à un couple de bornes prédéfini, selon les étapes suivantes : [0036] a. une détermination du nombre de pixels contenus dans chacune des images de la sous-zone ayant une intensité comprise entre l'intensité minimale et l'intensité maximale du couple de bornes, puis b. une sélection d'une seule image pour chaque sous-zone à une position relative donnée, l'image sélectionnée correspondant à l'image comprenant le plus de pixels dont l'intensité est comprise entre lesdites intensités minimale et maximale du couple de bornes. Brève description des dessins [0037] [fig.1] La figure 1 est une représentation schématique d'un système de détection au- tomatique de défaut d'une aube d'une turbomachine selon un mode de réalisation de l'invention. [0038] [fig.2] La figure 2 représente un organigramme d'un procédé d'entraînement du système de détection automatique de défaut d'une aube d'une turbomachine de la figure 1 selon un mode de mise en oeuvre de l'invention. 7 Description des modes de réalisation [0039] Sur la figure 1 est représenté schématiquement un système de détection automatique de défaut d'une aube d'une turbomachine. [0040] Le système 1 de détection automatique de défaut d'une aube 2 d'une turbomachine comprend une plateforme 3 mobile sur laquelle est placée l'aube 2 à étudier, un appareil photographique 4 fixe et une source lumineuse 5 fixe et dont l'intensité lumineuse peut varier. L'aube 2 est posée sur la plateforme 3 verticalement. En d'autres termes, l'aube 2 comprend un pied d'aube 22, une pale 24 et une tête (l'aube 26, la pale 24 s'étendant entre le pied 22 et la tête 26, et le pied 22 repose sur la plateforme 3 de manière à ce que la pale 24 s'étende dans une direction orthogonale à la surface de la plateforme 3 sur laquelle repose le pied d'aube 22, ladite direction orthogonale correspondant à la direction verticale. [0041] Dans le mode de réalisation illustré sur la figure 1, la plateforme 3 est mobile et peut se déplacer par rapport à l'appareil photographique 4 et à la source lumineuse 5 qui restent tous les deux à des positions fixes grâce à des moyens de déplacement 6 inclus dans la plateforme 3. Afin de prendre des images autour de l'aube 2, la plateforme 3 peut pivoter sur elle-même autour d'un axe de rotation et se déplacer verticalement et horizontalement. [0042] Lc système 1 de détection comprend en outre une unité de traitement 7 couplée à la plateforme 3, à l'appareil photographique 4 et à la source lumineuse 5. L'unité de traitement 7 est configurée pour recevoir des prises de vue transmises par l'appareil photographique 4 et les associer aux informations relatives à l'intensité lumineuse de la source lumineuse 5 et à la position de la plateforme lors de la prise de vue. [0043] Sur la figure 2 est présenté schématiquement un organigramme d'un procédé d'entraînement mis en oeuvre par le système de détection automatique de défaut d'une aube d'une turbomachine de la figure I pour optimiser son fonctionnement lors d'une recherche de défaut opérée sur une aube inconnue. [0044] Pour entraîner le système de détection 1, on utilise un jeu d'aubes connues dont les défauts sont connus et ont déjà été repérés et enregistrés dans l'unité de traitement 7. [0045] Pour chacune des aubes à étudier du jcu d'aubes, le procédé d'entraînement réalise les étapes suivantes. [0046] Dans une première étape 200, l'appareil photographique 4, la source lumineuse 5 et la plateforme 3 sont réglés pour réaliser des prises de vue permettant de couvrir toute l'aube 2 par des zones utiles. Sur chaque prise de vue ainsi réalisée, les zones utiles sont délimitées. [0047] Dans une étape suivante 210, on réalise, pour chaque position de la plateforme 3, une pluralité de prises de vue de chaque zone utile de l'aube 2 à l'aide de l'appareil photo- 8 graphique 4, chaque prise de vue pour une même position de la plateforme 3 étant réalisée avec une intensité lumineuse différente de la source lumineuse 5. Le système 1 de détection peut être configuré pour réaliser un même nombre de prises de vue pour chaque position, par exemple vingt prises de vue pour une même position de la plateforme 3, avec une intensité différente à chaque prise de vue. On a donc, pour chaque position de la plateforme 3, une vingtaine de prises de vue de la zone utile de l'aube 2 à étudier chacune avec une intensité différente, c'est-à-dire vingt intensités lumineuses différentes. [0048] Dans une étape suivante 220, chaque prise de vue réalisée par l'appareil photo- graphique 4 est transmise à l'unité de traitement qui divise l'image issue de la prise de vue en une pluralité d'images de sous-zones. [0049] Dans une étape suivante 230, on renseigne une pluralité de couple de bornes d'intensité de pixel, chaque couple comprenant une intensité minimale et une intensité maxi male. [0050] Puis, on détermine, dans une étape 240, le couple de bornes le plus performant en réalisant les étapes suivantes pour chaque couples de bornes. [0051] Dans une première sous étape 241, pour chacune des images d'une sous-zone, on détermine le nombre de pixels contenu dans l'image et ayant une intensité comprise entre l'intensité minimale et l'intensité maximale du couple de bornes. [0052] Puis, on sélectionne, dans une deuxième sous-étape 242, une seule image parmi les différentes images, prises avec différentes intensités lumineuses, d'une même sous-zone à une position de la plateforme 3 donnée. L'image sélectionnée correspond à l'image comprenant le plus de pixels dont l'intensité est comprise entre lesdites intensités minimale et maximale du couple de bornes. Si, au moins deux images comprennent le même nombre de pixels, l'image de la sous-zone sélectionnée est celle dont la moyenne de l'intensité des pixels est la plus proche d'une intensité de 127,5. [0053] Puis, dans une troisième sous-étape 243, pour chaque position de la plateforme 3, on inspecte chaque sous-zone à l'aide d'un réseau de neurones convolutionnels de classification pour détecter l'éventuelle présence d'un défaut. [0054] Puis, dans une quatrième sous-étape 244, on compare les détections réalisées par le réseau de neurones convolutionnels de classification à une table enregistrée localisant les défauts connus de l'aube pour déterminer si les défauts détectés sont réels ou faux. [0055] Dans une cinquième sous-étape 245, on calcule ensuite un rendement de détection pour le couple de bornes donné sur la zone utile en prenant toutes les positions de la plateforme 3. Le rendement de détection dépend du rapport entre le nombre de détections avérées et le nombre de fausses détections. [0056] Enfin, dans une étape 250, on sélectionne le couple de bornes présentant le meilleur rendement de détection. 9 [0057] L'invention fournit ainsi un procédé d'entraînement d'un système de détection au- tomatique de défaut d'une aube d'une turbomachine comprenant une plateforme destinée à recevoir une aube, pour automatiser le contrôle de la surface d'une aube de turbomachine par méthode d'apprentissage. [Revendication 1] REVENDICATIONSProcédé d'entraînement d'un système (1) de détection automatique de défaut d'une aube (2) d'une turbomachine comprenant une plateforme (3) destinée à recevoir une aube, au moins un moyen de prise de vue (4), au moins une source lumineuse (5) dont l'intensité lumineuse peut varier, au moins un moyen de déplacement (6) configure pour déplacer la plateforme (3) par rapport audit au moins un moyen de prise de vue (4) ou pour déplacer ledit au moins un moyen de prise de vue (4) par rapport à la plateforme (3), et une unité de traitement (7) configurée pour recevoir des prises de vue et les associer aux informations relatives à l'intensité lumineuse de ladite au moins une source lumineuse (5) et à la position relative de la plateforme (3) par rapport audit au moins un dispositif (4) de mise de vue lors de la prise de vue, le procédé d'entraînement comprenant, pour chacune des aubes (2) à étudier un ensemble d'aubes dont les défauts de surface sont déjà identifiés, les étapes suivantes : une définition (200) de zones utiles sur l'aube, une réalisation (210), pour chaque position relative distincte de la plateforme par rapport audit au moins un dispositif de prise de vue, d'une pluralité de prises de vue de la zone utile de l'aube, chacune des prises de vue pour une même position relative étant réalisée avec une intensité lumineuse différente, une division (220) de chaque image de la zone utile issue d'une prise de vue en une pluralité d'images de sous-zones, une détermination (230) d'une pluralité de couple de bornes d'intensité de pixel, chaque couple comprenant une intensité minimale et une intensité maximale, pour chaque couple de bornes : a. une détermination (241) du nombre de pixels contenus dans chacune des images de la sous-zone ayant une intensité comprise entre l'intensité minimale et l'intensité maximale du couple de bornes, puis b. une sélection (242) d'une seule image pour chaque sous-zone à une position relative donnée, l'image sélectionnée correspondant à l'image comprenant le plus de pixels dont l'intensité est. comprise entre 11 lesdites intensités minimale et maximale du couple de bornes, puis c. une inspection (243) de chaque sous-zone à une position relative donnée par un réseau de neurones convolutionnels de classification pour détecter l'éventuelle présence d'un défaut, puis d. une vérification (244) des détections réalisées par le réseau de neurones convolutionnels de classification pour déterminer si les défauts détectés sont réels ou faux, et e. un calcul (245) du rendement de détection pour le couple de bornes donné sur la zone utile à partir de toutes les positions relatives données, le rendement de détection dépendant du rapport entre le nombre de détections avérées et le nombre de fausses détections, une sélection (250) du couple de bornes présentant le meilleur rendement de détection. [Revendication 2] Procédé selon la revendication précédente, dans lequel si, à l'étape b, au moins deux images comprennent le même nombre de pixels, l'image de la sous-zone sélectionnée est celle dont la moyenne de l'intensité des pixels est la plus proche d'une intensité de 127,5. [Revendication 3] Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre une génération d'images supplémentaires à partir des images issues des prises de vue pouvant être utilisées en plus des images d'intensités. [Revendication 4] Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les dif- férentes intensités utilisées sont les mêmes pour chaque position relative distincte de la plateforme par rapport audit au moins un dispositif de prise de vue. [Revendication 5] Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel sont choisies, parmi toutes les sous-zones des zones utiles des aubes étudiées, autant de sous-zones sans défaut que de sous-zones présentant un défaut. [Revendication 6] Système (1) de détection automatique de défaut d'une aube (2) d'une turbomachine comprenant une plateforme (3) destinée à recevoir une aube, au moins un moyen de prise de vue (4), au moins une source lumineuse (5) dont l'intensité lumineuse peut varier, au moins un moyen 12 [Revendication 7] de déplacement (6) configure pour déplacer la plateforme (3) par rapport audit au moins un moyen de prise de vue (4) ou pour déplacer ledit au moins un moyen de prise de vue (4) par rapport à la plateforme (3), et une unité de traitement (7) configurée pour recevoir des prises de vue et les associer aux informations relatives à l'intensité lumineuse de ladite au moins une source lumineuse (5) et à la position relative de la plateforme (3) par rapport audit au moins un dispositif (4) de prise de vue lors de la prise de vue, une pluralité de prises de vues étant réalisées pour chacune desdites positions relatives avec, pour chaque prise de vue, une intensité lumineuse de ladite au moins une source lumineuse (5), l'unité de traitement (7) étant configurée pour diviser l'image issue de la prise de vue d'une zone utile de l'aube en une pluralité de sous-zones, et traiter chaque sous-zone. Système (1) selon la revendication 6, dans lequel, pour traiter chaque sous-zone, l'unité de traitement (7) est configurée pour qu'une seule image de sous-zone soit choisie parmi la pluralité des images avec des intensités lumineuses ou parmi la pluralité des images supplémentaires générées à partir des images issues des prises de vue, ce choix s'effectuant grâce à un couple de bornes prédéfini, selon les étapes suivantes : a. une détermination du nombre de pixels contenus dans chacune des images de la sous-zone ayant une intensité comprise entre l'intensité minimale et l'intensité maximale du couple de bornes, puis b. une sélection d'une seule image pour chaque sous-zone à une position relative donnée, l'image sélectionnée correspondant à l'image comprenant le plus de pixels dont l'intensité est comprise entre lesdites intensités minimale et maximale du couple de bornes.