Brevet FR3105503A1 — publié le 20210625

Procédé de sélection automatique de points 3D à partir d’un modèle CAO, pour la localisation 3D d’un objet industriel, comprenant : un échantillonnage d'un ensemble de points 3D extraits à partir d’arrêtes franches dudit modèle CAO, de façon à générer des edgelets, une acquisition au moyen d’une caméra d’une pluralité d’images prises à partir de points de vue d’intérêt dudit objet, une localisation 3D dudit objet dans ces images, permettant, dans un premier temps, une sélection des edgelets les plus pertinentes, et dans un deuxième temps, une association d’observations 2D auxdits points 3D, un apprentissage d’un détecteur de points clés (KPD) basé sur une localisation de heatmaps, permettant d’estimer de futures poses dudit objet dans une phase d’inférence. Utilisation notamment pour la localisation d’objets 3D industriels dans des équipements de réalité augmentée Voir Figure 1 Procédé de sélection de points de surface à partir d'un modèle CAO pour la localisation d'objets 3D industriels, application de ce procédé à la localisation d’objets 3D industriels, et système de réalité augmentée exploitant des objets 3D ainsi localisés DOMAINE DE L’INVENTON La présente invention concerne un procédé de sélection de points de surface à partir d’un modèle CAO pour la localisation d’objets 3D industriels. Elle vise également l’application de ce procédé à la localisation d’objets 3D industriels ainsi qu’un système de réalité augmentée exploitant des objets 3D ainsi localisés. Le domaine de l’invention est notamment celui des solutions de réalité augmentée, en particulier pour l’aide au montage et l’assemblage de pièces industrielles. Il existe déjà des techniques de vision par ordinateur et de apprentissage machine ou« machine learning » en anglais appliquées à des images acquises par un système de vision monoculaire RGB. Ces techniques sont à la fois peu onéreuses et faciles à mettre en œuvre parce qu’elles ne se reposent pas sur l’usage multi-capteur ou de capteurs 3D. Par ailleurs, elles ne nécessitent pas d’instrumentaliser la scène d’intérêt et de l’équiper avec des capteurs, des balises ou des marqueurs. Mais on rencontre des difficultés de mise en œuvre lorsque la caméra utilisée est complètement mobile, en présence d’objets très réfléchissants et peu texturés et dans des conditions d’éclairage très variables. C’est en particulier le cas dans des environnements industriels pour lesquels les arrière-plans des scènes d’intérêt peuvent fortement varier, alors qu’on recherche une précision millimétrique de localisation. On attend d’un système de localisation 6D basé sur un apprentissage qu’il ait la capacité d'estimer la pose de la caméra par rapport à un objet connu quel que soit l’arrière-plan, la position et l'orientation de l'objet et de la caméra et quelles que soient les conditions d'éclairage. Une approche existante pour répondre à cette attente met en œuvre le concept de représentation BOF (« Bag of Features » en anglais ou « sac de caractéristiques ») qui implique une étape d'extraction de caractéristiques locales. Une première phase, dite d’apprentissage, est réalisée hors ligne pour établir un modèle de représentation. Une seconde phase, dite phase de test, est réalisée en ligne et permet la localisation 3D de l'objet. Durant la première phase, on extrait des descripteurs locaux à partir de l'ensemble d'images d'apprentissage pour construire un « sac de mots visuels », communément désigné par le sigle BOF (Bag Of Features). Ces descripteurs sont extraits à partir de zones d'intérêt localisées dans la région d'image où l'objet est présent. Les descripteurs locaux sont en effet des observations 2D de points 3D qui sont reconstruits par triangulation ou par la rétroprojection de points 2D sur la surface du modèle CAO. Durant la deuxième phase, on réalise successivement les étapes d’extraction et mises en correspondance de caractéristiques avec le "sac de mots visuels", de reconnaissance d'objet, et d’estimation de pose 6D par mise en correspondance 2D/3D. Cette approche permettant la reconnaissance d’objet et aussi l’estimation de la pose de la caméra présente cependant l’inconvénient de ne bien fonctionner que si le contexte change peu. Elle n'est pas robuste en cas de grand changement d'apparence de l'objet. On peut même se trouver en situation d'échec si l'objet est peu texturé ou très réfléchissant car non seulement les zones d'intérêt changent mais aussi les descripteurs locaux. Ces dix dernières années, la concomitance des capacités de calcul et d’avancées théoriques clé ont permis l’émergence de techniques basées sur l’apprentissage profond en utilisant les modèles CNN (Réseau neural convolutif). Cette seconde approche basée CNN comprend une première partie convolutive fonctionnant comme un extracteur automatique de caractéristiques les plus pertinentes en fonction des données d'apprentissage. La deuxième partie du CNN consiste à optimiser les coefficients du réseau pour minimiser l’erreur de classification en sortie. Les deux parties des CNN sont entraînées simultanément : on apprend à la fois les coefficients des noyaux de convolutions pour extraire des caractéristiques pertinentes, et la bonne combinaison de ces caractéristiques. Deux catégories principales de méthodes basées sur CNN sont à distinguer. Les méthodes qui considèrent le problème d’estimation de pose 6D comme un problème de classification ou de régression de pose. Ces méthodes ne sont pas en mesure d'estimer une pose très précise. Les méthodes de la seconde catégorie s’appuient sur une représentation intermédiaire. Afin d'obtenir une plus grande précision, ces méthodes se basent sur la localisation de la projection des points 3D dans les images. A partir des coordonnées 3D de ces points, on peut facilement calculer une pose en faisant l'association de données 2D-3D. L’article « Estimating 6D Pose From Localizing Designated Surface Keypoints » de Zelin Zhao et al. (arXiv:1812.01387v1 [cs.CV] 4 Dec 2018) divulgue une technique d’estimation de la pose 6D à partir d'une image RGB, dans laquelle on désigne un ensemble de points de surface qui correspondent à des zones d’intérêts détectées dans les images comme points-clés, on forme un détecteur de points-clés (KPD) pour les localiser, puis on effectue un algorithme de type PnP qui permet de calculer la pose 6D en fonction des données 2D. L’article de Zelin Zhao et al. ne traite pas le problème de sélection des points de surface les plus pertinents. L’étape de sélection de ces points est une étape cruciale permettant de pallier les limites de d’utilisation dans des conditions d’arrière-plan et d’éclairage fortement variables, ce qui est souvent le cas en environnement industriel. Le but de présente invention est de proposer un procédé de sélection de points de surface qui soit exploitable en environnement industriel et qui permette de réaliser un apprentissage exhaustif ayant un pouvoir de généralisation au-delà des données d'apprentissage. Cet objectif est atteint avec un procédé de sélection automatique de points 3D directement à partir d’un modèle CAO, pour la localisation 3D d’un objet industriel, comprenant : un échantillonnage d'un ensemble de points 3D extraits à partir d’arrêtes franches dudit modèle CAO, de façon à générer des edgelets, une acquisition au moyen d’une caméra d’une pluralité d’images prises à partir de points de vue d’intérêt dudit objet, une localisation 3D dudit objet dans ces images, permettant, dans un premier temps, une sélection des edgelets les plus pertinentes ; et dans un deuxième temps, une association d’observations 2D auxdits points 3D, un apprentissage d’un détecteur de points clés (KPD) basé sur une localisation de heatmaps (cartes de chaleur), permettant d’estimer de futures poses dudit objet dans une phase d’inférence. Le procédé de sélection selon l’invention peut être avantageusement mis en œuvre dans une localisation 6D basée sur un réseau neural convolutionnel (CNN) et comprenant les étapes de : apprentissage d’un premier réseau CNN pour la reconnaissance d’un point de vue d’intérêt de l’objet parmi un ensemble de points de vue de référence (RPoV) ; pour chaque point de vue de référence (RPoV), définition d’un score sur l'ensemble des edgelets qui sont de type inliers , sélection des meilleures edgelets pour chaque point de vue de référence (RPoV), apprentissage d’ heatmaps par un second réseau CNN pour la localisation de ces edgelets dans les différentes images acquises. Le premier réseau CNN est utilisé comme un détecteur permettant non seulement la reconnaissance de l’objet industriel, mais aussi la classification du point de vue de la caméra. En effet, il permettra d’identifier le point de vue le plus proche parmi six points de vue prédéfinis. Ces derniers sont calculés automatiquement en fonction de la fenêtre englobante (bounding box 3D) de l’objet 3D et des paramètres de calibrage de la caméra. La connaissance a priori des points de vue courants de la caméra peut donner la possibilité de désigner en avance les points de vue de référence RPoV. Dans un mode particulier de réalisation, le procédé de sélection selon l’invention peut en outre comprendre une séquence de partitionnement comprenant les étapes suivantes : annotation des images pour chaque séquence vidéo d’apprentissage en lançant un tracking 3D, réalisant des pose-image, association à chaque image du point de vue de référence RPoV le plus proche en se basant sur des projections 2D des edgelets et/ou des tests de visibilité, identification de la même manière de p images de référence acquises à partir du point de vue le plus proche des p points de vue de référence RPoV. Pour chaque partition, on peut avantageusement prévoir les étapes suivantes : un calcul d’un score pour chaque edgelet en fonction du nombre d’occurrences comme étant « inlier » (« matching edgelet-contour » ou contour d’edgelet correspondant) à partir d’une pose raffinée de la caméra pour chaque image, une projection et regroupement (clustering) des edgelets ayant un score supérieur au seuil dans p les images de références pour assurer une bonne répartition spatiale et ne garder que n partitions d’edgelets, une sélection des n edgelets ayant le meilleur score pour chacune des p répartitions. La préparation de données d’apprentissage peut en outre comprendre les étapes suivantes : attribution d’une classe (de 1 à p) à chaque image, transformation de cette partition en un problème de détection multi-classe, pour chaque partition, projection des n edgelets sélectionnées et génération d’images de heatmaps . Le procédé de sélection selon l’invention peut en outre comprendre une séquence d’apprentissage au cours de laquelle : on apprend un détecteur multi classe permettant de détecter l’objet industriel et de prédire sa répartition, pour chaque répartition, on entraine un KPD basé sur la localisation de heatmaps . Suivant un autre aspect de l’invention, il est proposé une application du procédé de sélection selon l’invention pour la localisation d’un objet 3D industriel dont un modèle géométrique est généré hors ligne, comprenant les étapes suivantes : validation et raffinement d’une pose en utilisant un modèle géométrique, cette étape étant soumise à une initialisation préalable, génération d’une localisation 3D dudit objet, construction d’un modèle d’apparence dudit objet. Cette application du procédé selon l’invention peut en outre comprendre les étapes suivantes réalisées en ligne : construction d’un modèle d’apparence à partir de la pose ainsi raffinée, extraction de caractéristiques dans les frames suivants et mise en correspondance avec ledit modèle d’apparence, estimation d’une pose pour l’objet 3D, détermination d’un score de confiance pour ladite estimation de pose. L’étape d’estimation de pose peut être suivie d’une étape qui est conditionnée par le niveau du score de confiance de la manière suivante : pour un score de confiance bas, réalisation d’une relocalisation 3D sur la base d’un ensemble des modèles d’apparence déjà produits, pour un score de confiance moyen, raffinement puis validation de la pose en utilisant le modèle géométrique, pour un score de confiance élevé, confirmation de la localisation 3D. La réussite ou l’échec de l’étape de relocalisation 3D peut conduire respectivement soit à une nouvelle construction d’un modèle d’apparence et une localisation 3D de l’objet, soit à une réinitialisation de l’étape de validation et de raffinement de la pose. Les étapes d’initialisation ou de réinitialisation préalable à l’exécution de l’étape de validation et raffinement de la pose peuvent avantageusement mettre en œuvre un module d’initialisation basé sur une architecture de réseau de neurones convolutionnel. Suivant encore un autre aspect de l’invention, il est proposé un système de réalité augmentée exploitant des objets 3D localisés par mise en œuvre du procédé de sélection de points de surface selon l’invention. L’outil de localisation d’objets industriels ainsi obtenu peut être mis en œuvre pour optimiser la performance globale des processus à forte complexité pour l’humain, en procurant une assistance numérique afin de guider les opérations sur le terrain et de capturer la réalité sur le terrain. Ceci permet d’optimiser l’exécution, le suivi et l’ingénierie des processus de production, de contrôle et de maintenance. Cet outil d’opération avec assistance numérique permet de traiter des objets 3D industriels d’un bureau d’étude d’ingénierie à un atelier et réciproquement. Dans cet atelier, l’outil permet d’assister un opérateur sur le terrain dans des tâches complexes et de collecter des données de terrain, des résultats de contrôle qui sont ensuite exploitées au bureau d’étude à des fins d’optimisation. Des données numériques sont ensuite transférées via l’outil, telles que des modèles 3D, des instructions de travail et des informations contextualisées. DEFINITIONS CNN : On entend par CNN (Convolutive Neural Network) un réseau de neurones convolutionnel. Edgelets : Les edgelets sont des points 3D extraits à partir des arrêtes franches du modèle 3D. Chaque edgelet a l’orientation 3D de l’arête franche à partir de laquelle elle a été extraite. Les edgelets sont des points susceptibles de donner des points de contours dans les images 2D de l’objet réel. Heatmap: Une Heatmap (ou carte de chaleur) est une représentation graphique de données statistiques qui fait correspondre à l'intensité d'une grandeur variable une gamme de tons ou un nuancier de couleurs sur une matrice à deux dimensions. La technique de prédiction de Heatmap par CNN permet de capturer des caractéristiques locales et globales permettant de construire des KPD précis. Inlier : Sont ici considérées comme Inliers les edgelets qui sont projetées à partir de la pose de la caméra et qui correspondent à des points de contour dans les images. Modèle d’apparence : Un modèle d’apparence est une représentation d’image caractérisée par un ensemble de descripteurs locaux d’apparence. Modèle géométrique : Un modèle géométrique est généré directement à partir du CAO de l’objet. Il est caractérisé par un ensemble de points 3D de surface orientés en 3D. PnP : PnP est l’acronyme de « Perspective-n-Point » et concerne des algorithmes pour l'estimation de la pose d'une caméra calibrée à partir d'un ensemble de n points 3D dans le monde et de leurs projections 2D correspondantes dans l'image. La figure 1 est un schéma fonctionnel d’un exemple de réalisation du procédé de localisation 3D selon l’invention ; La figure 2 est un schéma fonctionnel d’une opération de tracking 3D mettant en œuvre les procédés de sélection de points de surface et de localisation 3D ; La figure 3 illustre un premier exemple de mise en œuvre du procédé de sélection de points de surface selon l’invention pour la prise de poses, appliqué à une pièce industrielle d’aéronautique ; La figure 4 illustre un second exemple de séquences de mise en œuvre du procédé de sélection de points de surface selon l’invention pour la prise de poses, appliqué à un carter d’automobile ; La figure 5 représente un troisième exemple de mise en œuvre du procédé de sélection de points de surface selon l’invention pour la prise de poses, appliqué à une pièce automobile ; La figure 6 illustre un ensemble d’images d’une même pièce automobile traitées dans le procédé de sélection de points de surface selon l’invention, qui ont été prises dans des conditions variables d’éclairage, d’arrière-plan et de pose ; La figure 7 illustre un ensemble d’edgelets sélectionnées automatiquement sous la forme de points de surface sur les arêtes franches de l’objet, après l’étape de clustering dans le procédé de sélection de points de surface selon l’invention ; et la figure 8 illustre un exemple d’utilisation d’un équipement de réalité augmentée mettant en œuvre une localisation 3D implémentant le procédé de sélection de points de surface selon l’invention. En référence à la figure 1, à partir du CAO, on génère un modèle géométrique. Un raffinement puis une validation de la pose de la caméra qui filme l’objet réel sont effectués en utilisant ce modèle. A partir de cette étape, on effectue une construction d’un modèle d’apparence et une localisation 3D. Pour les images suivantes, on extrait des caractéristiques d’apparence puis on réalise une mise en correspondance des caractéristiques en se basant sur le dernier modèle d’apparence qui a été construit. Cette mise en correspondance est suivie d’une estimation de pose. Si l’estimation de pose conduit à un score de confiance élevé, on effectue à nouveau l’étape de localisation 3D. Si l’estimation de pose conduit à un score de confiance moyen, on effectue l’étape de raffinement puis validation de la pose et on génère un nouveau modèle d’apparence. Si l’estimation de pose conduit à un score de confiance bas, on réalise une relocalisation 3D en s’appuyant sur l’ensemble des modèles d’apparence. Si cette relocalisation 3D échoue, on utilise le module basé CNN pour l’estimation d’une pose, puis on réalise l’étape de raffinement et de validation de la pose. Si la relocalisation réussit, on réalise à nouveau une construction d’un modèle d’apparence. En référence à la figure 2, la méthode d’inférence CNN mise en œuvre dans le procédé de sélection de points selon l’invention comprend une détection de la partition d’un objet dans une image, suivie d’une étape de chargement du réseau spécifique de localisation de Heatmap . Une prédiction de la position des heatmaps est effectuée, suivie d’une estimation de pose par PnP. S’en suit une étape de raffinement et de validation de la pose par le modèle géométrique qui conduit à un tracking 3D. Dans un exemple pratique de réalisation illustré par la figure 3, un système de localisation d’objet 3D industriel selon l’invention est implémenté dans un poste de travail 10 en vue de localiser une pièce industrielle 1. En mode « hors ligne », un opérateur 3 a disposé une ou plusieurs caméras mobiles 2 afin de prendre un ensemble de vues de la pièce 1. Apparaît sur l’écran 11 du poste de travail 10, une représentation 3D de la pièce 1 issue du modèle CAO et sur cette représentation un ensemble de points de surface 20 qui ont été sélectionnés sur des arêtes franches de la pièce 1. Ce sont ces points de surface sélectionnés qui vont être utilisés ultérieurement pour la localisation de la pièce 3D dans un équipement de réalité augmentée porté par un opérateur sur le terrain dont la mission est d’intervenir sur une pièce industrielle du type de celle qui a été traitée par le procédé de sélection selon l’invention. Cet équipement de prise de vue et de sélection de points de surface mettant en œuvre le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre pour le traitement de toutes sortes d’objets industriels, par exemple un carter de moteur automobile (figure 4) ou une pièce industrielle obtenue par moulage ou injection (figure 5). On va maintenant décrire une technique de partitionnement d’images mise en œuvre dans le procédé de sélection selon l’invention. Ces images peuvent avoir été prises dans des conditions variables d’éclairage, d’arrière-plan ou de pose, comme l’illustre la figure 6. La technique de partitionnement comprend les étapes suivantes : annotation des images pour chaque séquence vidéo d’apprentissage en lançant un tracking 3D, réalisant des pose-image, association à chaque image le point de vue de référence le plus proche en se basant sur des tests de visibilité et des projections 2D des edgelets, identification, de la même manière, de p images de référence associées aux p points de vue de référence les plus proches, association à chaque image l’image de référence la plus similaire en se basant sur des tests de visibilité et des projections 2D des edgelets, comme l’illustre la figure 5. Pour la sélection des points de surface, on réalise pour chaque partition : un calcul d’un score pour chaque edgelet en fonction du nombre d’occurrences comme étant « inlier » (matching edgelet-contour) à partir d’une pose raffinée de la caméra pour chaque image, une projection et regroupement (clustering) des edgelets ayant un score supérieur au seuil dans p les images de références pour assurer une bonne répartition spatiale et ne garder que n partitions d’edgelets, une sélection des n edgelets ayant le meilleur score pour chacune des p répartitions ; comme l’illustre la figure 7. On obtient ainsi n edgelets sélectionnées pour chaque partition. On va maintenant décrire un exemple de réalisation d’un apprentissage d’un réseau de neurones convolutionnel mis en œuvre dans le procédé de sélection selon l’invention. Préparation des données d’apprentissage On associe tout d’abord une partition à chaque image dans le but d’apprendre un détecteur multi-classe, étape au cours de laquelle : - on attribue une classe à chaque image - on traite le problème de détection de face de l’objet comme une un problème de détection multi-classe Pour chaque partition, on projette les n edgelets sélectionnées et on génère des images de heatmaps . Apprentissage On apprend un détecteur multi classe permettant de détecter l’objet industriel et de prédire sa répartition. Pour chaque répartition, apprendre un KPD basé sur la localisation de heatmaps . Le procédé de sélection selon l’invention peut être appliqué dans le domaine de l'assistance digitale, de l’exécution de fiches d'instructions virtuelles de production, de la traçabilité du montage, des relevés d'information et des vérifications de conformité, et tout particulièrement dans le domaine de la réalité augmentée comme l’illustre la figure 8. Grâce à une sélection pertinente de points de surface d’un système industriel complexe tel qu’un réacteur d’avion, la localisation précise d’objets 3D est rendue possible, ce qui procure un grand confort d’utilisation et une précision élevée dans les informations visualisées pour un opérateur de maintenance devant intervenir sur ces objets complexes. Bien sûr, la présente invention n’est pas limitée au mode de réalisation qui vient d’être décrit et de nombreux autres modes de réalisation peuvent être envisagés sans sortir du cadre de l’invention. Procédé de sélection automatique de points 3D à partir d’un modèle CAO, pour la localisation 3D d’un objet industriel, comprenant : un échantillonnage d'un ensemble de points 3D extraits à partir d’arrêtes franches dudit modèle CAO, de façon à générer des edgelets, une acquisition au moyen d’une caméra d’une pluralité d’images prises à partir de points de vue d’intérêt dudit objet, une localisation 3D dudit objet dans ces images, permettant, dans un premier temps, une sélection des edgelets les plus pertinentes ; et dans un deuxième temps, une association d’observations 2D auxdits points 3D, un apprentissage d’un détecteur de points clés (KPD) basé sur une localisation de heatmaps (cartes de chaleur), permettant d’estimer de futures poses dudit objet dans une phase d’inférence. Procédé de sélection selon la revendication 1, mis en œuvre dans une localisation 6D basée sur un réseau neural convolutionnel (CNN), comprenant en outre les étapes de : apprentissage d’un premier réseau CNN pour la reconnaissance d’un point de vue d’intérêt de l’objet parmi un ensemble de points de vue de référence (RPoV) ; pour chaque point de vue de référence (RPoV), définition d’un score sur l'ensemble des edgelets qui sont de type inliers, sélection des meilleures edgelets pour chaque point de vue de référence (RPoV), apprentissage d’heatmaps par un second réseau CNN pour la localisation de ces edgelets dans les différentes images acquises. Procédé de sélection selon la revendication 2, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape pour identifier par le premier réseau CNN le point de vue le plus proche parmi six points de vue prédéfinis calculés automatiquement en fonction d’une fenêtre englobante ( bounding box 3D ) de l’objet 3D et de paramètres de calibrage de la caméra. Procédé de sélection selon la revendication 3, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape pour désigner en avance les points de vue de référence (RPoV) à partir d’une connaissance a priori des points de vue courants de la caméra. Procédé de sélection selon la revendication 4, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une séquence de partitionnement comprenant les étapes suivantes : annotation des images pour chaque séquence vidéo d’apprentissage en lançant un tracking 3D, réalisant des pose-image, association à chaque image du point de vue de référence RPoV le plus proche en se basant sur des projections 2D des edgelets et/ou des tests de visibilité, identification de p images de référence acquises à partir du point de vue le plus proche de p points de vue de référence (RPoV). Procédé de sélection selon la revendication 5, caractérisé en ce qu’il comprend en outre, pour chaque partition, les étapes suivantes : calcul d’un score pour chaque edgelet en fonction du nombre d’occurrences comme étant « inlier » (matching edgelet-contour) à partir d’une pose raffinée de la caméra pour chaque image, projection et regroupement (clustering) des edgelets ayant un score supérieur au seuil dans les p images de référence pour assurer une bonne répartition spatiale et ne garder que n partitions d’edgelets, sélection des n edgelets ayant le meilleur score pour chacune des p répartitions. Procédé de sélection selon la revendication 5, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une préparation de données d’apprentissage au cours de laquelle on associe une partition à chaque image dans le but d’apprendre un détecteur multi-classe. Procédé de sélection selon la revendication 7, caractérisé en ce que la préparation de données d’apprentissage comprend en outre les étapes suivantes : attribution d’une classe (de 1 à p) à chaque image, transformation de cette partition en un problème de détection multi-classe, pour chaque partition, projection des n edgelets sélectionnées et génération d’images de heatmaps . Procédé de sélection selon la revendication 8, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une séquence d’apprentissage au cours de laquelle : on apprend un détecteur multi classe permettant de détecter l’objet industriel et de prédire sa répartition, pour chaque répartition, on entraîne un détecteur de points clés (KPD) basé sur la localisation de heatmaps. Application du procédé de sélection selon l’une quelconque des revendications précédentes pour la localisation d’un objet 3D industriel dont un modèle géométrique est généré hors ligne, comprenant les étapes suivantes : validation et raffinement d’une pose en utilisant le modèle géométrique, cette étape étant soumise à une initialisation préalable, génération d’une localisation 3D dudit objet, construction d’un modèle d’apparence dudit objet. Application selon la revendication 10, caractérisée en ce qu’elle comprend en outre les étapes suivantes réalisées en ligne : construction d’un modèle d’apparence à partir de la pose ainsi raffinée, extraction de caractéristiques dans les cadres suivants et mise en correspondance avec ledit modèle d’apparence , estimation d’une pose pour l’objet 3D, détermination d’un score de confiance pour ladite estimation de pose. Application selon la revendication 11, caractérisée en ce que l’étape d’estimation de pose est suivie d’une étape qui est conditionnée par le niveau du score de confiance de la manière suivante : pour un score de confiance bas, réalisation d’une relocalisation 3D sur la base d’un ensemble des modèles d’apparence déjà produits, pour un score de confiance moyen, raffinement puis validation de la pose en utilisant le modèle géométrique, pour un score de confiance élevé, confirmation de la localisation 3D. Application selon la revendication 12, caractérisée en ce que la réussite ou l’échec de l’étape de relocalisation 3D conduit respectivement soit à une nouvelle construction d’un modèle d’apparence et une localisation 3D de l’objet, soit à une réinitialisation de l’étape de validation et de raffinement de la pose. Application selon la revendication 13, caractérisé en ce que l’étape d’initialisation ou de réinitialisation préalable à l’exécution de l’étape de validation et raffinement de la pose met en œuvre un module d’initialisation basé sur une architecture de réseau de neurones convolutionnel (CNN). Système de réalité augmentée exploitant des objets 3D localisés par mise en œuvre du procédé de sélection de points de surface selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.