Brevet FR3116912A1 — publié le 20220603

Système numérique d’aide aux opérations de maintenance sur un aéronef (A) comprenant : - un dispositif d’acquisition (11) d’images, - au moins un détecteur (12) de position et de déplacement du dispositif d’acquisition d’images, - un ou plusieurs modules de traitement (15, 25) de données, configuré(s) pour : - détecter, à partir d’au moins une image donnée d’une séquence d’images provenant dudit dispositif d’acquisition (11) d’images et par comparaison à une ou plusieurs images de référence, une région défectueuse de ladite surface externe de l’aéronef, - déterminer des coordonnées géométriques de points de ladite région défectueuse détectée et associer ces coordonnées à des données inertielles de positionnement et de déplacement issues du détecteur, au moins un desdits modules de traitement (20) de données étant configuré en outre pour, à partir d’images réelles captées par le dispositif d’acquisition d’images produire en temps réel, à destination d’un dispositif (13, 23) de projection d’images un flux d’images sur lequel au moins un premier objet virtuel (O 1 ), représentatif de ladite région défectueuse détectée est superposé et synchronisé (figure 1). RECONNAISSANCE AUGMENTÉE DES IMPACTS ET DIAGNOSTIC SUR STRUCTURE La présente demande concerne le domaine technique de la maintenance des aéronefs et plus particulièrement celui des systèmes d’assistance aux travaux de maintenance d’un aéronef. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Les opérations de maintenance d’un véhicule aérien ou aéronef sont souvent complexes de par la nature des ensembles à entretenir et des normes qu’il convient de suivre. Les opérations de maintenance peuvent être curatives lorsqu’il est nécessaire de remplacer un élément ou une pièce de l’aéronef ou bien préventives et réalisées à l’aide d’inspections périodiques pour anticiper des défaillances potentielles. En ce qui concerne la maintenance des éléments faisant partie de la surface ou enveloppe externe de l’aéronef, elle se fait habituellement au moyen de contrôles visuels. Un aéronef peut en particulier faire l’objet de dégradations plus ou moins visibles sur son fuselage. Ces défauts peuvent s’avérer être de l’ordre cosmétique ou plus structurel. Suivant leur nature et leur localisation ces dégradations peuvent nécessiter d’intervenir, en atelier ou sur piste. Pour des raisons de coût et de sécurité, il est important de pouvoir détecter de tels endommagements très rapidement, et de pouvoir effectuer une détection de qualité. Or, les opérations d’inspections visuelles sont soumises à des aléas humains, notamment dues aux limitations de l'œil humain à un éventuel manque d’attention pendant les phases d’inspection. Quand un opérateur de maintenance effectue le tour d’un aéronef pour effectuer un contrôle, il peut être également soumis à des pertes de repères visuels selon les angles de vue et peut oublier certains défauts qui ne sont plus dans son angle de vue. Même lorsqu’un défaut est détecté, la précision de cette détection est importante. En effet, une erreur sur le positionnement précis d’un impact pourrait entraîner des réparations dans le périmètre d’une zone interdite. De même, une erreur d’évaluation de l’étendue d’un impact peut entrainer une réparation d’impact hors gabarit. De telles erreurs peuvent éventuellement remettre en cause la navigabilité globale de l’aéronef. Par ailleurs, les opérations de maintenance actuelles sont typiquement basées sur l’exploitation d’une documentation technique utilisateur qui fournit sur papier la localisation des zones de l’aéronef ainsi que les gabarits de la dimension des impacts pouvant être réparés en atelier ou sur piste. La manipulation de la documentation papier peut être en outre source de gêne pour l’opérateur de maintenance et réduire son efficacité. Elle peut être éventuellement source d’erreur majeure car l’utilisateur d’une telle documentation doit la plupart du temps pouvoir extrapoler des données par ses propres moyens. La précision des mesures, en particulier l’appréciation de la surface des impacts en fonction de l’apparence et de la taille est en outre très dépendante de l’opérateur et de son expérience. Il est parfois possible d’effectuer une opération de maintenance en utilisant un expert qui apporte son appui à distance par exemple via une liaison téléphonique. Cette méthode a ses limites, notamment à cause de difficultés que l’opérateur de maintenance peut avoir à traduire ce qu’il observe et de l’expert de décrire les opérations de maintenance. Il se pose le problème de l’amélioration des opérations de maintenance sur un aéronef vis-à-vis d’au moins un des inconvénients énoncés ci-dessus. Un but de la présente invention est de pouvoir localiser et de caractériser automatiquement des défauts tels que des impacts sur la surface externe d'un aéronef. Selon un mode de réalisation, la présente invention concerne un système numérique d’aide aux opérations de maintenance sur un aéronef comprenant : - au moins un dispositif d’acquisition d’images pour faire l’acquisition d’images d’une surface externe de l’aéronef, - au moins un détecteur de position et de déplacement du dispositif d’acquisition d’images, pour produire des données de positionnement et de déplacement dudit dispositif d’acquisition d’images, - un ou plusieurs modules de traitement de données, configuré(s) pour : - détecter, à partir d’au moins une image donnée d’une séquence d’images provenant dudit dispositif d’acquisition d’images et par comparaison à une ou plusieurs images de référence, au moins une région défectueuse de ladite surface externe de l’aéronef, - déterminer des coordonnées géométriques d’un ou plusieurs points de ladite région défectueuse détectée et associer ces coordonnées à des données inertielles de positionnement et de déplacement issues du détecteur. Avantageusement, au moins un desdits modules de traitement de données peut être configuré en outre pour, à partir d’images réelles captées par le dispositif d’acquisition d’images produire en temps réel, à destination d’un dispositif de projection d’images un flux d’images sur lequel au moins un premier objet virtuel, en particulier en 3 dimensions, représentatif de ladite région défectueuse détectée ou d’un élément d’aéronef dans lequel ladite région défectueuse détectée est situé est superposé et synchronisé au moyen desdites coordonnées de ladite région défectueuse détectée associées auxdites données inertielles. Le flux d’images est ainsi produit selon un principe de réalité augmentée qui permet à un utilisateur du système numérique d’identifier précisément des régions défectueuses d’un aéronef, sans même qu’il les ait lui-même repérés. Un tel système permet de minimiser le facteur humain grâce au traitement numérique des données captées, et aux informations répliquées sur le dispositif de projection. Un tel système permet aussi d'assurer une fonction de diagnostic avec précision sans nécessairement avoir à consulter une documentation technique de défauts structurels et/ou utiliser un système de mesure métrique. Un tel système permet de diminuer les temps d’observation et de diagnostic, d’améliorer la qualité du contrôle par rapport à l’utilisation de plans papier dont la reproduction est altérée par le temps ou les conditions de travail. Avantageusement, le dispositif d’acquisition d’images, le détecteur, le dispositif de projection d’images, et le module de traitement de données configuré pour produire ledit flux d’images, sont intégrés dans un même premier équipement. Un mode de réalisation particulier prévoit de doter ce premier équipement d’un visiocasque sur lequel le dispositif de projection dudit flux d’images est monté ou d’une paire de lunettes sur laquelle le dispositif de projection dudit flux d’images est monté. Selon un mode de réalisation particulier, le module de traitement configuré pour détecter ladite région défectueuse et déterminer des coordonnées de la région défectueuse est intégré dans un deuxième équipement, distinct et distant du premier équipement, le premier équipement étant configuré pour communiquer avec le deuxième équipement en particulier via une liaison sans fil telle qu’une liaison RF. L’utilisation d’un deuxième équipement distinct du premier équipement peut permettre de délocaliser des traitements lourds de données, de ne pas stocker de données sensibles dans le premier équipement, éventuellement de pouvoir centraliser le traitement des données de plusieurs équipements du même type que le premier équipement. Avantageusement, le premier équipement est configuré pour transmettre en temps réel le flux d’images à un dispositif d’affichage du deuxième équipement. Ainsi, un utilisateur du deuxième équipement peut suivre à distance une opération de maintenance en cours et bénéficier des images en réalité Augmentée afin de pouvoir mieux assister un utilisateur du premier équipement. Selon un mode de réalisation particulier, le premier équipement peut être configuré pour effectuer des communications audio avec le deuxième équipement. Ainsi, un utilisateur du deuxième équipement peut communiquer et par exemple donner des instructions de maintenance ou d’utilisation de la Réalité Augmentée à un utilisateur du premier équipement. Avantageusement, le premier objet virtuel est représentatif de ladite région défectueuse détectée, ledit premier objet virtuel étant en outre une superposé à un deuxième objet virtuel représentatif d’une partie de l’aéronef, en particulier une partie de l’aéronef dans lequel un opérateur de maintenance ne doit pas intervenir. Un utilisateur du premier équipement peut ainsi détecter une partie défectueuse de l’aéronef sur laquelle il ne doit cependant pas intervenir. Selon un mode de réalisation du système numérique, le (ou les) module(s) de traitement de données est (ou sont) configuré(s) en outre pour intégrer au flux d’images des instructions textuelles destinées à être projetées par ledit dispositif de projection d’images et qui sont relatives à une ou plusieurs opérations de maintenance à effectuer sur l’aéronef. Ces instructions textuelles peuvent par exemple contenir une identification d’une pièce, une procédure de réparation de la pièce. Avantageusement, lorsque le système numérique est doté du deuxième équipement, le deuxième équipement peut être couplé à au moins une base de données à partir de laquelle lesdites instructions textuelles sont élaborées. Selon un mode de réalisation avantageux, le ou les modules de traitement de données peuvent être configurés en outre pour évaluer un contour entourant ladite région défectueuse détectée et évaluer une surface contenue dans ledit contour. Le ou les modules de traitement de données peuvent être également configurés pour déterminer à partir desdites coordonnées géométriques si ladite région défectueuse détectée appartient à une région de l’aéronef dans laquelle un opérateur de maintenance peut effectuer une maintenance ou bien si ladite région défectueuse appartient à une partie donnée de l’aéronef dans laquelle un opérateur de maintenance ne doit pas intervenir. Avantageusement, le ou les modules de traitement de données peuvent être configurés en outre pour, en fonction du résultat de cette détermination produire sur ledit flux d’images un deuxième objet virtuel représentatif de ladite partie donnée de l’aéronef dans laquelle un opérateur de maintenance ne doit pas intervenir. Avantageusement, la détection par le ou les modules de traitement de données de ladite région défectueuse est réalisée à l’aide d’un outil d’apprentissage profond utilisant une banque de données d’images de référence. Selon une possibilité de mise en œuvre, la détection par lesdites un ou plusieurs modules de traitement de données de ladite région défectueuse peut comprendre en outre une association de ladite image donnée à une étiquette numérique de classification d’un type de défaut donné sélectionnée parmi une pluralité d’étiquettes numériques de classification associées auxdites images de référence. Un système numérique suivant un mode de réalisation de la présente invention et combinant la production d’images en réalité augmentée et l’apprentissage profond permet d’améliorer l’efficacité des opérations de maintenance et les rendre plus rapides et plus fiables. Les résultats des analyses produites par le système numérique lui permettent d’auto-apprendre et de détecter des défauts, certains défauts donnés pouvant être absents initialement de ladite banque de données. Une détection de ces défauts peut être également mise en œuvre à partir d’algorithmes de classement statistique appelés « classifieurs » et configurés pour classer en groupes ou classes des échantillons d’images similaires de l’aéronef utilisés par l’outil d’apprentissage profond. Selon un autre aspect, la présente invention concerne un procédé de configuration du système numérique défini plus haut et comprenant des étapes consistant à : - disposer sur la surface externe de l’aéronef une ou plusieurs images imprimées représentatives de défauts, - faire l’acquisition d’images de l’aéronef recouvert par lesdites images imprimées, pour former une ou plusieurs images de référence de ladite banque de données. Selon un autre aspect, la présente invention vise un procédé de maintenance d’un aéronef utilisant un système numérique tel que défini plus haut. 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 : sert à illustrer un exemple d’architecture de système numérique d’aide à la maintenance d’aéronef tel que mis en œuvre suivant un mode de réalisation de la présente invention ; sert à illustrer un exemple de réalisation détaillée de système numérique d’aide à la maintenance d’aéronef tel que mis en œuvre suivant un mode de réalisation de la présente invention ; sert à illustrer un exemple de procédure permettant de créer des objets virtuels animés susceptibles d’être intégrés à des images de réalité augmentée produites à l’aide d’un système numérique tel que mis en œuvre suivant l’invention ; sert à illustrer un exemple de procédure d’acquisition d’images d’aéronef en vue de l’apprentissage d’un modèle de suivi d’objets ; sert à illustrer un exemple de procédure de création d’une banque d’images d’aéronef destinée à être utilisée par un moteur d’apprentissage profond d’un système numérique tel que mis en œuvre suivant l’invention ; Des parties identiques, similaires ou équivalentes des différentes figures portent les mêmes références numériques de façon à faciliter le passage d’une figure à l’autre. Les différentes parties représentées sur les figures ne le sont pas nécessairement selon une échelle uniforme, pour rendre les figures plus lisibles. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Un exemple d’architecture de système numérique d’aide aux opérations de maintenance sur un aéronef A et tel que mis en œuvre suivant un mode de réalisation de la présente invention est donné sur la . L’aéronef A dont on souhaite effectuer la maintenance peut être par exemple un véhicule aérien de transport de passagers, ou seulement avec un pilote à bord, ou un drone, par exemple un drone de type Patroller tel que conçu par la demanderesse. Le système comprend tout d’abord un premier équipement 1 qui peut être utilisé par un opérateur de maintenance afin, notamment, de rendre plus aisée la détection de défaut(s) sur l’aéronef A, d’obtenir une localisation précise de ce ou ces défauts ainsi qu’une détermination de la zone dans laquelle l’opérateur est amené à agir. Une catégorisation du défaut détecté peut être également effectuée lors de cette détection. Le premier équipement 1 peut comprendre un visiocasque 10 ou des lunettes 10 adaptée(s) à l’affichage ou la projection d’images en réalité augmentée. De tels types d’appareils peuvent permettre d’effectuer une opération de maintenance tête haute, ce qui rend la maintenance plus précise et plus rapide. En variante, le premier équipement 1 peut être muni, ou sous forme, d’une tablette numérique. Le premier équipement 1 peut être également adapté à la prise d’images. L’équipement 1 est ainsi typiquement doté d’un dispositif 11 d’acquisition d’images lisibles sous forme de photos et/ou vidéos, et peut comprendre en particulier une ou plusieurs caméras pour réaliser une capture d’images de l’aéronef. Selon un mode de réalisation particulier du système, la paire de lunettes ou le visiocasque peut être doté de sa ou ses propre(s) caméra(s). Le dispositif 11 d’acquisition est prévu pour capturer des images, en particulier lisibles sous forme de vidéo(s), de l’aéronef en temps réel lors de l’opération de maintenance. L’équipement 1 est également muni d’un dispositif 13 de projection d’images pouvoir projeter sur un flux d’images réelles résultant de cette prise de vues au moins un objet dit « virtuel », autrement dit une représentation graphique ou un motif, par exemple en 3 dimensions. Des informations sous forme d’instructions textuelles peuvent être adjointes au flux d’images projeté, là encore selon un principe de réalité augmentée, afin d’assister l’utilisateur de l’équipement 1 opérant sur l’aéronef A. Pour suivre le positionnement et le mouvement du dispositif d’acquisition 11 d’images, et produire des données de positionnement et de déplacement dudit dispositif d’acquisition d’images, le premier équipement 1 est pourvu d’au moins un détecteur 12 de position et/ou de déplacement. Un tel détecteur 12 est par exemple muni d’un ou plusieurs capteurs inertiels de type accéléromètre et/ou gyromètre adaptés sur le dispositif d’acquisition 11 d’images. Le détecteur 12 permet de produire des données inertielles qui, outre des informations de vitesse et de de positionnement peuvent également renseigner sur l’angle de rotation, la vitesse angulaire, l’accélération du dispositif d’acquisition 11. La localisation dans l’espace du dispositif d’acquisition d’images peut être également complétée par le biais d’un système d’émission/réception d’ultrasons ou d’un module de suivi par vision au moyen du dispositif d’acquisition d’images en utilisant des repères visuels, par exemple sous forme de marqueurs situés sur la scène observée et d’un module de traitement d’images intégré à l’équipement 1 permettant de suivre ces marqueurs. La vision capturée par le dispositif 11 d’acquisition d’images est typiquement affichée ou projetée sur un dispositif 13 de projection d’images de l’équipement 1. Ce dispositif 13 peut être par exemple sous forme d’un ou plusieurs écrans, voire d’une superposition d’écrans directement monté(e)(s) sur la paire de lunettes ou le visiocasque, ou d’au moins un miroir, et/ou peut être éventuellement pourvu d’un émetteur laser pour projeter le ou les objets virtuels et superposer ce ou ces objets à une image réelle. Le dispositif 13 de projection d’images superpose ici à un flux d’images réel capturé par le dispositif d’acquisition au moins un premier type d’objet virtuel O 1 , en particulier sous forme d’un motif en 2 ou 3 dimensions, représentatif d’une région défectueuse identifiée sur l’aéronef. En variante, l’objet virtuel O 1 peut être représentatif d’une pièce ou d’un élément d’aéronef dans lequel une région défectueuse a été identifiée. Dans l’exemple de réalisation particulier illustré, le dispositif 13 peut être également amené à projeter ou afficher (et superposer au flux d’images réel capturé par le dispositif d’acquisition) un deuxième type d’objet virtuel O 2 , en particulier sous forme d’un autre motif en 2 ou 3 dimensions, représentatif d’une zone, ou d’un élément, ou d’un sous ensemble ou d’une pièce du véhicule aérien dans lequel l’opérateur ne doit pas intervenir. Le ou les ou les objets virtuels O 1 , O 2 sont sous forme de fichiers provenant ou produits à l’aide de modèles, en particulier de modèles 3D issus de logiciel(s) de conception assistée par ordinateur (CAO). Les objets virtuels O 1 , O 2 ont une forme, une dimension et un positionnement qui sont susceptibles d’évoluer sur l’image projeté en fonction du positionnement, et de la distance du dispositif d’acquisition d’images par rapport à l’aéronef. Le suivi des objets virtuels O 1 , O 2 en temps réel peut être assuré à l’aide d’un outil logiciel de suivi d’objet encore appelé moteur de suivi d’objets, utilisant des algorithmes de suivi d’objets. De tels algorithmes comportent typiquement des étapes de prédiction de position de l’objet en connaissant certaines informations sur sa position précédente et son mouvement déduites à partir de données émanant du détecteur 12, de mise en correspondance de l’objet dans la zone prédite en utilisant au moins un modèle numérique de l’objet, par exemple de ses déplacements et de ses déformations et de mise à jour de paramètres du modèle. Pour pouvoir effectuer un tel type de traitement, le premier équipement 1 est pourvu d’au moins un module 15 de traitement de données par exemple muni d’au moins un processeur et d’une ou plusieurs mémoires, et en particulier d’une mémoire dans laquelle des algorithmes sous forme d’instructions et outils logiciels sont stockés. Parmi ces outils, figure l’outil de type moteur de suivi de mouvement 3D évoqué précédemment, et qui permet de superposer et synchroniser une ou plusieurs images de synthèse, par exemple le ou les objets virtuels, avec les images réelles. Le processeur du premier équipement 1 peut être par exemple un microprocesseur associé à un processeur graphique, ou GPU (de l'anglais : « Graphics Processing Unit »). Parmi la ou les mémoires évoquées précédemment peut figurer une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire SRAM, une mémoire flash, un support mémoire sous forme de disque optique ou magnétique. De manière préférentielle, le premier équipement 1 peut être également pourvu d’une interface homme-machine (IHM) 16 afin de permettre à l’utilisateur, de contrôler et communiquer avec le premier équipement 1. Typiquement, l’interface IHM 16 du premier équipement 1 est configurée pour permettre à un utilisateur de réaliser une activation de menus contextuels, par exemple permettant d’effectuer un lancement d’une phase de détection, d’utiliser un outil de capture d’écran, de réaliser un archivage. L’IHM 16 peut être pourvue d’un écran de contrôle permettant par exemple de donner l’état d’un mode d’utilisation de l’équipement 1, un retour concernant la qualité de connexion avec un autre équipement, une incrustation de messages envoyés par un opérateur distant, des alertes. La vision capturée (flux de données 31) par le premier équipement 1 est ici également transmise à un deuxième équipement 2 avec lequel le premier équipement 1 est amené à communiquer. Ce deuxième équipement 2 peut être, quant à lui, prévu pour réaliser certains traitements de données issues du premier équipement 1, par exemple des calculs et/ou traitement de données nécessitant d’importantes ressources informatiques. Ce deuxième équipement 2 peut être également prévu pour effectuer des traitements à partir de données que l’on ne souhaite pas communiquer au premier équipement 1 ou stocker dans le premier équipement 1, par exemple en raison de la situation géographique du premier équipement 1 ou bien du caractère confidentiel de ces données. Les communications entre le premier équipement 1 et le deuxième équipement 2 sont réalisées typiquement via un lien de communication 3 qui peut être sans fil, en particulier par voie RF. Selon un exemple de réalisation particulier, le lien 3 est régi par une norme du groupe IEEE 802.11, et/ou un protocole de communication pour téléphonie mobile, par exemple de type 3G, 4G, ou 5G. Selon un autre exemple, un protocole propriétaire peut être utilisé. Le lien de communication RF peut être établi par exemple à au moins une fréquence comprise entre 2 GHz et 6 GHz, par exemple de l’ordre 2,4Ghz voire à une fréquence supérieure à 20GHz. Le premier équipement 1 et le deuxième équipement 2 sont ainsi chacun dotés d’un module de communication RF. Typiquement, le premier équipement 1 et le deuxième équipement 2 sont configurés de manière à permettre à leurs utilisateurs respectifs de réaliser des communications par voie audio. Ainsi, le premier équipement 1 et le deuxième équipement 2 peuvent être munis d’un microphone et d’écouteurs. Le deuxième équipement 2 peut prendre la forme d’un ordinateur, par exemple de type PC et est typiquement doté d’au moins un module 25 de traitement de données également appelé « calculateur ». Le calculateur est configuré notamment pour identifier des défauts sur des régions de l’aéronef à partir d’images de l’aéronef A, de préférence transmises par le premier équipement 1. Le calculateur peut être également prévu pour localiser ces défauts et produire des coordonnées de ces défauts, et avantageusement pour produire une estimation de surface défectueuse et/ou d’un contour englobant une zone défectueuse. Le module 25 de traitement de données est par exemple muni d’au moins un processeur et pourvu ou associé à une ou plusieurs mémoires, et en particulier d’une mémoire 27 dans laquelle des algorithmes sous forme d’instructions et outils logiciels sont stockés. Parmi ces outils, figure au moins un outil de type apprentissage profond (« deep learning ») comportant typiquement des réseaux de neurones et arbres de décision utilisant des images et vidéos de référence d’éléments de la surface externe de l’aéronef ou d’aéronefs du même type, pour effectuer une comparaison entre des images capturées par le premier équipement 1 et effectuer un diagnostic sur des éléments de l’aéronef figurant sur ces images capturées. L’outil de type apprentissage profond peut être ainsi configuré pour identifier un élément d’aéronef figurant sur une ou plusieurs images de la surface externe de l’aéronef, permettre d’indiquer, à l’aide de la banque de données d’images si cet élément est en bon ou en mauvais état, si il est ou non défectueux, éventuellement si il est ou non couvert d’un dépôt étranger tel que par exemple de la boue, de la glace, de la poussière, de l’humidité. L’outil d’apprentissage profond permet d’obtenir un bon compromis entre vitesse de traitement et précision. Un tel outil peut réaliser un apprentissage au moyen d’artefacts de défauts. Ces artéfacts sont typiquement des images représentatives de défauts et qui ont été créées spécifiquement pour enrichir une banque de données à partir duquel l’outil d’apprentissage réalise son apprentissage. Cela le rend plus performant notamment en ce qui concerne une reconnaissance de défauts de faible taille qui apparaissent en groupe. Ainsi, dans le cas d’un motif représentant une zone avec de multiples défauts de petite taille, l’outil est configuré pour se concentrer sur le caractère aléatoire de la répartition de défauts et permettre de détecter une frontière entourant ces défauts. Des données de position et un indice de confiance de détection sont également typiquement produits au moyen d’un tel outil. Le processeur du deuxième équipement 2 peut être par exemple un microprocesseur associé à un processeur graphique, ou GPU (de l'anglais : « Graphics Processing Unit »). Parmi la ou les mémoires du deuxième équipement 2 peut figurer une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire SRAM, une mémoire flash, un support mémoire sous forme de disque optique ou magnétique. Les images de référence servant à l’identification d’une région ou d’un élément défectueux, peuvent être des photos et/ou vidéos issues d’une banque 210 de données, elle-même répartie sur un ou plusieurs supports mémoire ou de stockage de données internes ou externes au deuxième équipement 2. Le deuxième équipement 2 peut être ainsi pourvu ou relié à une ou plusieurs bases de données regroupant des images d’éléments de l’aéronef A, en particulier de sa surface externe, avec ou sans défaut(s), différentes vues 3D de l’aéronef A, ainsi que des données répertoriées de types de défauts susceptibles d’être rencontrées sur un aéronef. La banque 210 de données peut être enrichie au moyen d’images de référence provenant du premier équipement 1 ou d’un équipement du même type. Les images de référence peuvent être des images labellisées ou étiquetées c’est-à-dire associée à un critère de classification. Par exemple une image I1 d’une pièce peut être associée à une étiquette « pièce xyz » de classification d’un type de pièce de l’aéronef ». Selon un autre exemple, une image I2 d’un élément de fuselage endommagé peut être associée à une étiquette « impact fuselage » pour réaliser une classification d’un type de défaut, et en particulier d’impact susceptible d’être rencontré sur un fuselage d’aéronef. Une telle classification est typiquement mise en œuvre à l’aide de l’outil d’apprentissage profond évoqué ci-dessus. Lorsqu’un défaut (région ou élément défectueux) est détecté, le module 25 de traitement de données détermine, à partir des images capturées, en outre des coordonnées d’un ou plusieurs points de ce défaut, par exemple de points d’une zone entourant ce défaut et dont on suit le mouvement. Par exemple, le module 25 de traitement de données permet de déterminer les coordonnées des sommets et du centre d’une zone rectangulaire entourant un défaut. On peut suivre en particulier la position et l’orientation d’une telle zone rectangulaire par rapport à un repère lié au dispositif d’acquisition d’images du premier équipement 1. Un défaut peut être dans ce cas suivi dans une séquence d’images captée par le premier équipement 1 en suivant une zone rectangulaire dont les coordonnées des sommets et du centre sont calculées. Le module 25 de traitement de données extrait des résultats de localisation du défaut fourni par l’algorithme d’apprentissage profond. Un exemple de mise en œuvre d’une telle extraction est le suivant : Une séquence d’images récupérée par le dispositif d’acquisition 11 est convertie en une séquence d’images 2D. Chaque image 2D peut être alors maillée à travers une grille de cellules occupant l’ensemble de l’image capturée. La taille des cellules du maillage est fixée en fonction de la résolution de l’image et du degré de précision attendu. Chaque cellule est localisable dans la grille selon une origine fixe déterminée au départ sur l’écran capturé. Un algorithme associe pour chaque cellule de la grille un indice de corrélation par rapport à l’objet recherché et une probabilité de présence du défaut. Le regroupement des cellules par groupe de corrélation permet de localiser une zone où se situe un défaut. Cette zone peut être élargie par association de cellules à un bloc englobant qui est inclus dans une zone rectangulaire dont les dimensions, en particulier la hauteur, et la largeur et le centre sont nativement déterminées grâce au maillage sous forme de coordonnées planes 2D. Ce bloc englobant peut être également associé à un score de confiance moyen, par exemple compris entre 0 et 1. Les coordonnées planes sont ensuite projetées dans un espace 3D relatif à une maquette de référence de l’aéronef. Le bloc englobant transformé en objet 3D est alors intégré à la maquette de référence 3D. Cette transformation de coordonnées peut être réalisée par un processeur de l’équipement 1 et/ou dans le module 25 de l’équipement 2. La localisation peut être réalisée en utilisant des données de localisation associées aux images fournies par le premier équipement 1 et/ou en utilisant une maquette 3D de référence de l’aéronef A, et/ou des données de position associées aux différents éléments de cette maquette et qui peuvent être stockées en mémoire du premier équipement 1. Une production de données de localisation associée aux images peut être réalisée par exemple de la manière décrite ci-après. Le dispositif d’acquisition est, comme indiqué précédemment, muni ou associé d’un moyen de détermination de positionnement et/ou de détection de mouvement, et peut avantageusement produire un référentiel de coordonnées, soit absolu, soit relatif à un référentiel déterminé fourni par exemple par un utilisateur, par exemple après mise sous tension de l’équipement 1 ou bien au début de chaque séquence d’acquisition. L’équipement 1 ayant alors un référentiel de coordonnées, un moyen de prise de vue ou d’acquisition d’images, on peut, par le biais de transformations trigonométriques, convertir la géométrie d’un cône de vision du dispositif d’acquisition 11 d’images dans ledit référentiel. Un tel cône de vision définit un plan objet, à une distance focale connue, et correspondant à une surface 2D où l’optique du dispositif d’acquisition réalise l’image enregistrée. On peut alors définir des coordonnées 2D de l’image enregistrée dans ce plan objet et dans ledit référentiel. Une reconstruction de la composante de profondeur peut être produite lorsque l’on dispose par exemple d’un modèle 3D de l’aéronef et du référentiel propre de l’aéronef par rapport au référentiel du dispositif d’acquisition. Le dispositif peut alors fournir des données de localisation associées globalement à chaque image ou toute partie d’image utilisée par la suite dans ledit référentiel déterminé. Ces données de localisation peuvent être ensuite exploitées et traduites dans un autre référentiel dont on connait une transformation géométrique par rapport au référentiel initial. Des données de localisation peuvent ainsi être produites en particulier dans un référentiel de l’aéronef dont on réalise l’inspection ou la maintenance, celui d’un opérateur utilisant l’équipement 1, voire un autre référentiel. Des calculs s’appuyant sur une extraction de primitives géométriques permettent d’associer à des coordonnées de points en 2D extraits d’une image capturée des coordonnées de points en 3D d’une pièce ou d’une région ou d’un élément défectueux par le module de traitement 25 de données. Par exemple, les coordonnées des quatre sommets d’une zone rectangulaire sont utilisées pour déterminer la localisation et pouvoir suivre une région défectueuse ou un élément défectueux détecté. Selon un exemple de réalisation, on peut considérer que la région défectueuse ou l’élément défectueux est centrée sur un point central de cette zone rectangulaire. A l’aide des données précitées, le module 25 de traitement de données peut également réaliser une estimation de la surface de ce défaut. Cette estimation peut être basée par exemple sur un calcul de l’aire de la zone rectangulaire précitée encadrant ce défaut. Un calcul de la surface à partir des coordonnées du défaut transposées dans le référentiel de l’aéronef peut permettre de donner une mesure exacte de la surface du défaut, basée sur sa géométrie. Un calcul d’aire utilisant une mesure de segments de contour d’un défaut peut être mise en œuvre. Pour cela, une détection de contour à l’aide d’un algorithme de traitement d’image utilisant par exemple par un filtre de Sobel peut être employé. Le module de traitement 25 de données peut être prévu également pour déterminer à partir des coordonnées d’une région défectueuse identifiée si cette région défectueuse appartient ou non à une partie sensible de l’aéronef dont la localisation et les coordonnées associées sont connues. Cette partie sensible peut correspondre par exemple à une partie donnée de l’aéronef dans laquelle un opérateur de maintenance ne doit pas intervenir. Les coordonnées de défaut(s) ou régions défectueuses déterminées peuvent être ensuite associées à des données inertielles. Une telle association encore appelée « fusion » peut être réalisée en se servant de données inertielles provenant du détecteur 12. Cela peut permettre ensuite de synchroniser un objet virtuel 3D O 1 , par exemple représentatif d’un défaut, que l’on fait correspondre à ces coordonnées avec le mouvement du dispositif d’acquisition d’images. Sur le flux d’images un deuxième type objet virtuel O 2 représentatif cette fois d’une partie de l’aéronef dans laquelle un opérateur de maintenance ne doit pas intervenir peut être également superposé. Outre des fonctions d’identification et de localisation de défaut l’équipement 2 peut être en outre pourvu ou relié à une base de données 210 d’analyse du soutien logistique (BASL pour « Base d'Analyse du Soutien Logistique »). Une telle base peut regrouper des données relatives aux différentes pièces de l’aéronef A, leur référence, identification, des données relatives à différentes actions et/ou méthodes de dépannage, de réparation, de réglage, de révision, de contrôle, de vérification des pièces ou éléments de l’aéronef. Les messages d’aide à la maintenance évoqués précédemment et qui peuvent être superposés à des images réelles selon un principe de réalité augmentée par le premier équipement 1, peuvent être élaborés à l’aide d’informations provenant d’une telle base BASL, voire provenir directement d’une telle base. Les données produites par le deuxième équipement 2 et évoquées précédemment, telles que des données relatives à un ou plusieurs objets virtuels à superposer à une image réelle, des données d’identification de régions défectueuses, des cordonnées de positionnement des régions défectueuses, des données relatives à une évaluation de surface de régions défectueuses, des données d’informations typiquement sous forme d’instructions textuelles destinées à être adjointes sur le flux d’images projeté, en particulier relatives à la procédure de maintenance, par exemple à une manière d’effectuer un dépannage, une réparation, un réglage, une révision, un contrôle, une vérification, un test, des informations relatives à la pièce ou l’élément défectueux identifié, des données issues de la base de données d’analyse du soutien logistique, des messages provenant de l’utilisateur du deuxième équipement 2, peuvent être transmises (flux de données 32) du deuxième équipement 2 vers le premier équipement 1, via la liaison sans fil 3. Comme indiqué précédemment, le deuxième équipement 2 peut être configuré en particulier pour transmettre au premier équipement 1, des composantes et/ou coordonnées de points relatifs à un ou plusieurs défauts, par exemple de points définissant un polygone entourant un défaut détecté, en particulier un rectangle ainsi que les coordonnées du centre de ce polygone. Le premier équipement 1 par le biais de son module de traitement 15 et d’un outil de suivi d’objets utilise ces coordonnées pour positionner un ou plusieurs objets O 1 3D symbolisant chacun un défaut et le synchroniser avec l’image réelle vue par l’opérateur A. Le flux d’images en réalité augmentée peut être à son tour réémis, via la liaison sans fil 3, vers le deuxième équipement 2 pour créer un retour d’image de la vision de l’opérateur utilisant le premier équipement 1. Outre les échanges précités, la liaison sans fil 3 établie entre les deux équipements 1 et 2 peut ainsi également permettre de transmettre (flux de données 33) les images projetées par le premier équipement 1 en temps réel à destination du deuxième équipement 2 afin notamment d’avoir une réplication de la vision en cours sur ce dernier. Cette liaison sans fil peut être également dédiée à des communications audio entre utilisateurs respectifs des équipements 1, 2. Dans l’exemple de réalisation particulier illustré sur la , le deuxième équipement 2 est ainsi doté d’un dispositif d’affichage 23 formé d’au moins un écran qui peut servir à afficher une réplication des images correspondant aux images projetées par le dispositif 13 de projection d’images du premier équipement 1, afin en particulier de pouvoir suivre en temps réel une opération de maintenance. Le dispositif d’affichage 23 peut ainsi permettre de suivre la maintenance à l’aide d’images en réalité augmentée. Le dispositif d’affichage 23 peut également permettre d’afficher pour un utilisateur du deuxième équipement 2 des informations supplémentaires concernant l’état de la liaison sans fil 3 et de contrôler les flux de données échangées. Le deuxième équipement 2 est également typiquement pourvu d’une interface homme-machine (IHM) 26 pour permettre à son utilisateur, en particulier un autre opérateur de maintenance ou un expert, de contrôler et communiquer avec le deuxième équipement 2 et éventuellement assister l’utilisateur du premier équipement 1 dans l’opération de maintenance. Le premier équipement 1 et le deuxième équipement 2 peuvent être également chacun pourvus d’une interface de programmation applicative (couramment désignée par l’acronyme API pour « Application Programming Interface ») et/ou d’un module d'extension. De manière optionnelle, une calibration du premier l’équipement 1 par exemple à l’aide d’une grille ou mire ayant une position connue prédéterminée, peut être dans certains cas effectuée au préalable d’une détection de défauts. Une telle calibration préalable peut s’avérer facultative notamment lorsque une telle mire ou grille ou un repère de position connu prédéterminé est présent lors de la détection. En complément ou en variante d’une paire de lunettes ou d’un visiocasque tels qu’évoqués précédemment pour projeter des images de réalité augmentée, le premier équipement 1 peut, comme dans l’exemple de réalisation illustré sur la , être doté d’un terminal 100 portable, par exemple tel qu’une tablette, muni d’un écran. Dans le cas notamment où le premier équipement 1 conserve un casque 10 de réalité augmentée, ce dernier peut être éventuellement couplé à un mobile multifonction (« smartphone ») afin de pouvoir établir des communications avec le deuxième équipement 2. L’exemple de réalisation illustré sur cette diffère également notamment de par un dispositif d’acquisition d’images 111, en particulier une caméra, qui est cette fois déporté(e) du visiocasque (i.e. n’est pas monté(e) sur) ou sur une tablette mais sur un appareil distinct. Le premier équipement 1 et le deuxième équipement 2 peuvent ici également communiquer entre eux via une liaison 3’ filaire. Dans l’exemple d’architecture détaillée illustrée sur la , le système numérique capable d’établir un diagnostic sur l’état de la surface externe d’un aéronef, d’effectuer la reconnaissance de défauts, par exemple d’impacts, voire de dépôts sur la surface externe de cet aéronef, est cette fois représenté de manière schématique selon un organigramme symbolisant différents outils logiciels et/ou fonctionnalités dont le premier équipement 1 et le deuxième équipement 2 peuvent être respectivement pourvus. Un premier module 120 du premier équipement 1 est notamment doté d’un système d’exploitation, d’un outil de gestion des communications, d’un outil logiciel de gestion de l’importation et de l’exportation des images, en particulier sous forme de vidéo et/ou photos, d’un outil de contrôle inertiel associé au détecteur 12 décrit précédemment et permettant de suivre les trajectoires et vitesse de déplacement de la capture d’image. Des modifications de certaines fonctionnalités et/ou paramètres des outils de ce module 120 peuvent être mises en œuvre par le biais d’une interface de programmation d’application (API pour « Application Programming Interface ») appartenant à un module 130 de gestion des données permettant d’activer une fonction détection de défaut consécutivement à une entrée de commande et d’établir et gérer les communications avec le deuxième équipement 2. Le premier équipement 1 est également doté d’un module 140 lecteur multimédias prévu pour la gestion des données relatives aux images à projeter en réalité augmentée, et permettre notamment de gérer la projection d’objets virtuels, par exemple émanant d’un outil de CAO, sous forme d’un ou plusieurs éléments graphiques multidimensionnels à superposer sur une image réelle en mouvement. Ce module 140 lecteur peut être lui-même doté d’un outil 144 de gestion des coordonnées de défauts ou régions défectueuses détectées qui peuvent avoir été déterminées et transmises par le deuxième équipement 2. Une écriture et lecture des coordonnées de défaut transmises par le module 130, ou d’autres types de données à échanger peut être réalisée au moyen d’un tel outil 144. Le module 140 lecteur est ici également pourvu d’un outil 143 de gestion de fichiers graphiques. L’outil 143 de gestion de fichiers graphiques permet de produire une ou plusieurs images virtuelles ou de synthèse à superposer à un flux d’images réelles. L’outil 143 de gestion d’images virtuelles ou de synthèse utilise typiquement un modèle de suivi d’objets, des fichiers relatifs à des objets sous forme d’éléments graphiques 3D obtenus par exemple à l’aide d’un outil logiciel de conception assisté par ordinateur. Des fichiers de scénarii virtuels créés par pour animer ces éléments graphiques 3D par rapport à un repère de référence. L’outil 143 permet de réaliser un accès aux fichiers graphiques intégrant les vues 3D en scénario animé ou statique, à des fiches d’instructions de maintenance et d’opération, aux modèles de suivi élaborés pendant des phases d’apprentissage du système de Réalité Augmentée. Le module 140 lecteur peut être également doté d’un outil de gestion 141 du multiplexage pour permettre l’aiguillage et la répartition de différents flux de données vers un outil 142 de gestion de l’affichage vidéo. L’outil de gestion 141 du multiplexage permet en particulier de réaliser un multiplexage de sources vidéo par exemple issues de la camera, à destination du dispositif de projection d’images en Réalité Augmentée. Dans l’exemple d’architecture logicielle illustrée sur la , on peut voir que des données émanant du premier équipement 1 sont reçues par le deuxième équipement 2 par voie wifi, par exemple à l’aide d’un routeur et d’une liaison Ethernet. Outre un outil 221 logiciel de gestion de la connectivité, qui gère la connexion matérielle de périphérique(s), de système(s) antennaire(s), de connecteur(s) externe(s) ainsi qu’un aiguillage physique de signaux, le deuxième équipement 2 est pourvu d’un outil 223 de gestion du transport des données. L’outil 223 assure le transport des données provenant du premier équipement 1 par voie descendante et des données à adresser au deuxième équipement 2 par voie montante. Un tel outil est doté de fonctions de multiplexage, d’adressage de données, de contrôle de flux. Un outil 225 de gestion des interfaces homme machine, permet par exemple de gérer des commandes clavier, d’écrans voire d’autre(s) périphérique(s). Le deuxième équipement 2 est également typiquement pourvu d’un outil 227 de gestion des téléchargements, notamment pour télécharger des mises à jour logicielles, des paramètres de configuration. Le deuxième équipement 2 est doté d’outils logiciels 224, 240 respectivement de désencodage des données reçues et émanant du premier équipement 1 et d’encodage des données émises à destination du premier équipement 1. L’outil 224 de désencodage réalise en particulier une dés-encapsulation de données issues du deuxième équipement 2 pour les répartir suivant leur type par exemple en effectuant une répartition entre données vidéo, donnés image, données inertielles sur différentes modules ou outils de traitement appropriés. L’outil 240 d’encodage convertit des données à transmettre dans un format d’envoi à destination du module de communication 221 du deuxième équipement 2. Comme indiqué précédemment, le deuxième équipement 2 est muni d’un outil d’apprentissage profond 230 utilisant un moteur 231 de gestion de base de données permettant de contrôler, de lire, d’enregistrer et trier des informations dans une ou plusieurs bases de données 233. De telles bases 233 sont prévues typiquement pour stocker différentes étiquettes numériques de classification de défauts, des images d’éléments d’aéronef, des images 3D labellisées et/ou classifiées d’éléments d’aéronef, de défauts susceptibles d’être rencontrés sur l’aéronef, des vues 3D d’aéronef ou d’équipements de ce dernier, des données d’aide au soutien logistique (référence de pièce, données de maintenance, …), une base de donnée de type CSDB (pour « Common Source Database ») qui contient des éléments de publication de documentation technique suivant la norme S100D, une nomenclature système, une nomenclature de maintenance. L’outil d’apprentissage profond 230 est lui-même doté d’un module 235 contenant un algorithme pour réaliser une détection de défauts sur la surface externe de l’aéronef, d’un outil 237 de calcul des coordonnées, en particulier par rapport au repère identifié, d’un outil 239 configuré pour associer à chaque image ou séquence d’images une projection des coordonnées d’un défaut détecté dans un repère inertiel du premier équipement 1 notamment à partir de vecteurs inertiels produits à partir de mesures réalisées par le premier équipement 1. Les coordonnées une fois déterminées sont ensuite transmises à l’outil d’encodage en vue d’être transmises au premier équipement 1. Pour préparer son utilisation lors d’opérations de maintenance, un système numérique tel que décrit précédemment peut être soumis à une phase de configuration en une ou plusieurs procédures, typiquement, trois procédures distinctes qui peuvent être réalisées indépendamment les unes des autres. Une première procédure consiste à créer, en vue d’être exportée(s), une ou plusieurs images de synthèse sous forme d’au moins un objet virtuel multidimensionnel, et d’animer cet objet virtuel suivant un scénario prédéfini, c’est-à-dire de créer un modèle simulant un ensemble de déplacements et éventuellement de déformations de cet objet par rapport à un repère de référence, qui est en particulier celui du dispositif d’acquisition d’images, par exemple afin de simuler les différentes prises de vue possibles de cet objet lorsqu’il est superposé à l’aéronef A. La sert à illustrer de manière schématique une telle procédure avec une production d’une animation intégrant un objet virtuel 3D destiné à être utilisé par le premier équipement 1 et à être intégré à une scène affichée par le premier équipement 1. L’objet virtuel 3D est par exemple une représentation graphique d’un élément ou d’une partie ou d’une pièce d’aéronef ou d’un élément défectueux ou d’une partie défectueuse ou d’une pièce défectueuse de l’aéronef. De manière optionnelle, la création (sous-étape S 1 ) de l’objet virtuel 3D peut être effectuée par exemple à l’aide d’un premier outil logiciel 310 de conception 3D. L’objet virtuel 3D peut être par exemple mis en œuvre à partir d’une maquette numérique de l’aéronef ou de pièce(s) de l’aéronef, parmi un ensemble de maquettes numérique de l’aéronef dont on dispose sous forme de fichiers exploitables par le premier outil 310. Dans la mesure où l’objet virtuel 3D, lorsqu’il est intégré à une image de réalité virtuelle, est susceptible de se déplacer et/ou d’être en mouvement une étape de scénarisation (sous-étape S 2 1 ) de l’objet virtuel 3D est réalisée. Une telle scénarisation peut consister à réaliser une séquence d’animation par une simple mise en mouvement de l’objet. Par exemple, une mise en mouvement d’une hélice d’aéronef peut être effectuée lors d’une telle scénarisation. Une telle étape peut être réalisée au moyen d’un deuxième outil logiciel, ici un logiciel d’animation 320, typiquement pourvu d’un module d'extension 325 complémentaire. Un tel module d'extension complémentaire 325 permet également de former (sous-étape S 22 ) un modèle de suivi d’objet virtuel et d’y ajouter des éléments contextuels tels que du texte, des couleurs ou des trames. Le module d'extension 325 complémentaire peut être également configuré pour réaliser une mise en forme (sous-étape S 23 ) des données relatives au modèle de suivi d’objet et à la scénarisation du ou des objets virtuels, sous forme de fichiers exploitables par un autre outil logiciel 330. Cet autre outil logiciel 330, implantable dans le premier équipement 1, permet notamment à un utilisateur du premier équipement 1 d’interagir avec l’objet 3D, de le modifier, de créer des instructions, de mettre à jour un fichier descriptif d’une opération de maintenance, de réaliser une mise en forme de fichiers relatifs au modèle de suivi d’objet et à la scénarisation du ou des objets virtuels afin d’être utilisables par le premier équipement 1, et en particulier par un outil logiciel 340 supplémentaire du premier équipement 1 participant à la production d’images en réalité augmentée, et en particulier : - à la superposition et synchronisation d’un ou plusieurs objets virtuels avec une image réelle en mouvement, - à l’ajout ou projection d’instructions textuelles de travail ou de procédures dans le flux d’image projeté. La phase de configuration du système numérique peut également comprendre une procédure d’apprentissage de l’environnement dans lequel se situe l’aéronef A et durant laquelle on effectue une prise de vue de l’aéronef A sous différents angles et à différentes distances de l’aéronef A. Une telle prise de vue à l’aide d’une caméra 111 est illustrée de manière schématique sur la , afin que le système puisse effectuer un apprentissage d’un modèle de suivi d’objet. Le modèle de suivi d’objet peut utiliser un modèle 3D de l’aéronef, un modèle de déformation d’éléments de l’aéronef construit en prenant en entrée un jeu d’images clés correspondant à différentes prises de vues et un algorithme de suivi de motifs, par exemple de suivi de contours autour d’éléments ou de régions de l’aéronef. Une séquence d‘apprentissage sur l’aéronef une fois effectuée, peut permettre de produire un modèle de suivi correspondant à un processus permettant de superposer un ou des objets virtuels images 3D à la vision réelle quelle que soit le mouvement ou l’angle de vue. Différentes séquences d’apprentissage peuvent être réalisées selon des conditions d’environnement différentes de prise de vue : en intérieur, en extérieur, sous éclairage donné. La phase préparatoire de configuration du système numérique peut également comprendre une procédure consistant à créer et/ou alimenter une banque d’images d’éléments de l’aéronef pour permettre à l’outil d’apprentissage profond de réaliser une reconnaissance et une classification de différents types de défauts susceptibles de survenir sur la surface externe de l’aéronef. Une telle procédure est représentée de manière schématique sur la . La création de la banque d’images peut comprendre une étape (étape S 51 ) consistant à disposer une ou plusieurs images autocollantes sur le fuselage d’un aéronef A, cette ou ces images autocollantes reproduisant respectivement un ou plusieurs défauts. De telles images autocollantes sont typiquement réalisées en utilisant un logiciel de traitement d’images et/ou de conception graphique. La production puis l’acquisition d’images reproduisant des défauts sous différents angles de vues, différentes lumières, différentes nettetés permettent d’augmenter le contenu de la banque d’images et de rendre l’algorithme d’apprentissage profond plus robuste. Une telle étape permet d’alimenter en images la banque d’images 510 sans nécessairement attendre de disposer de prises de vues de défauts réels. On peut ainsi réaliser un entrainement itératif plus rapide de l’outil d’apprentissage profond. Ensuite (étape S 52 ) on effectue une prise de vue de l’aéronef recouvert de ses images autocollantes, en utilisant un dispositif de prise d’images, tel qu’une caméra, ou par exemple le dispositif d’acquisition d’images du premier équipement 1 évoqué précédemment. A partir de cette capture d’images typiquement sous forme de vidéos, on effectue une sélection d’images, et un ou plusieurs traitements (étape S 5 3 ) sur les images sélectionnées. Par exemple, on effectue un ou plusieurs traitements de type segmentation, seuillage typiquement à l’aide d’un outil logiciel du deuxième équipement 2. Puis, on effectue un étiquetage (encore appelée labellisation selon la terminologie anglo-saxonne) de régions de la ou des images du défaut. Lors de cette étape, une ou plusieurs régions d’une image du défaut sont associées à un label ou une étiquette descriptive, permettant de classifier ce défaut. On produit ainsi des couples image et étiquette. Par exemple une étiquette « défaut de type 1 » peut être associé à une image d’une région d’aéronef comportant un impact appartenant à une première catégorie ou catégorie « de type 1 » d’impact. On peut ainsi classifier des types de défauts variés et réaliser une différenciation par exemple entre des catégories de défauts : impacts, dépôts, fissures, bosses, etc. Des couples image/étiquette sont ensuite transmis à un réseau de neurones à convolution du moteur d’apprentissage profond utilisant par exemple un algorithme de type Yolo pour permettre de mettre à jour (étape S 55 ) un modèle de classification et de détection de défauts de différents type sur une image de la surface externe d’un aéronef. En fournissant des exemples au modèle des chemins perceptifs se créent. D’autres couples image/étiquette (étape S 5 6 ) sont utilisés pour permettre d’effectuer une évaluation (étape S56) du modèle de classification et de détection de défauts. Dans l’un ou l’autre des exemples décrits précédemment on prévoit avantageusement un premier équipement 1 dédié à la capture d’images et à la production d’images en réalité augmentée, tandis que des fonctions d’identification de défaut(s) à partir d’image(s) de localisation de ce ou ces défauts, de production de coordonnées de ces défauts, éventuellement d’évaluation de surface de défauts, sont mises en œuvre à l’aide d’un calculateur et d’un outil d’apprentissage profond implantés dans un deuxième équipement 2. Cela permet d’avoir un deuxième équipement 2 optimisé en termes de capacités de calcul et de ne pas confier des calculs trop lourds au premier équipement 1 pour lequel on peut souhaiter pouvoir privilégier la portabilité. Un tel mode de réalisation peut également permettre de ne conserver des données sensibles ou confidentielles que dans le deuxième équipement 2. En variante, il est possible de rassembler les fonctionnalités précitées dans le premier équipement 1 doté alors de capacité de calculs améliorées. Ainsi, on peut prévoir un seul équipement doté d’un module de traitement de données 15 configuré pour pouvoir réaliser les calculs et de traitements effectués par le module de traitement 25 du deuxième équipement 2 et décrits plus haut. Système numérique d’aide aux opérations de maintenance sur un aéronef (A) comprenant : - au moins un dispositif d’acquisition (11) d’images pour faire l’acquisition d’images d’une surface externe de l’aéronef, - au moins un détecteur (12) de position et de déplacement du dispositif d’acquisition d’images, pour produire des données de positionnement et de déplacement dudit dispositif d’acquisition d’images, - un ou plusieurs modules de traitement (15, 25) de données, configuré(s) pour : - détecter, à partir d’au moins une image donnée d’une séquence d’images provenant dudit dispositif d’acquisition (11) d’images et par comparaison à une ou plusieurs images de référence, au moins une région défectueuse de ladite surface externe de l’aéronef, - déterminer des coordonnées géométriques d’un ou plusieurs points de ladite région défectueuse détectée et associer ces coordonnées à des données inertielles de positionnement et de déplacement issues du détecteur, au moins un desdits modules de traitement (20) de données étant en outre configuré pour produire en temps réel, à partir d’images réelles captées par le dispositif d’acquisition d’images, un flux d’images, à destination d’un dispositif (13,23) de projection d’images, sur lequel au moins un premier objet virtuel (O1), en particulier en trois dimensions, est superposé et synchronisé au moyen desdites coordonnées de ladite région défectueuse détectée associée auxdites données inertielles, ledit premier objet virtuel (O1) étant représentatif de ladite région défectueuse détectée ou d’un élément d’aéronef dans lequel ladite région défectueuse détectée est située. Système numérique selon la revendication 1, dans lequel le dispositif d’acquisition d’images (11), ledit détecteur (12), ledit dispositif (13) de projection d’images, ledit module de traitement (20) de données configuré pour produire ledit flux d’images, sont intégrés dans un même premier équipement (1). Système numérique selon la revendication 2, dans lequel ledit premier équipement (1) est doté d’un visiocasque (10) sur lequel le dispositif (13) de projection dudit flux d’images est monté ou d’une paire (10) de lunettes sur laquelle le dispositif (13) de projection dudit flux d’images est monté. Système numérique selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel ledit module de traitement (25), configuré pour détecter ladite région défectueuse et déterminer des coordonnées de ladite région défectueuse, est intégré dans un deuxième équipement (2), distinct et distant dudit premier équipement (1), ledit premier équipement (1) étant configuré pour communiquer avec ledit deuxième équipement (2) via une liaison (3) RF. Système numérique selon la revendication 4, dans lequel ledit premier équipement (1) est configuré pour transmettre, en temps réel, ledit flux d’images à un dispositif d’affichage (23) dudit deuxième équipement (2). Système numérique selon l’une des revendications 4 ou 5, dans lequel ledit premier équipement (1) est configuré pour effectuer des communications audio avec le deuxième équipement (2). Système numérique selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel le premier objet virtuel (O 1 ) est représentatif de ladite région défectueuse détectée, ledit premier objet virtuel (O1) étant en outre superposé à un deuxième objet virtuel (O 2 ) représentatif d’une partie de l’aéronef, en particulier une partie de l’aéronef dans lequel un opérateur de maintenance ne doit pas intervenir. Système numérique selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel lesdits un ou plusieurs modules de traitement (15, 25) de données sont configurés en outre pour intégrer au flux d’images des instructions textuelles destinées à être projetées par ledit dispositif (13) de projection d’images et qui sont relatives à une ou plusieurs opérations de maintenance à effectuer sur l’aéronef. Système numérique selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel le dispositif d’acquisition d’images (11), ledit détecteur (12), ledit dispositif (13) de projection d’images, ledit module de traitement (20) de données configuré pour produire ledit flux d’images, sont intégrés dans un même premier équipement (1) dans lequel le module de traitement (25), configuré pour détecter ladite région défectueuse et déterminer des coordonnées de ladite région défectueuse, est intégré dans un deuxième équipement (2), distinct et distant dudit premier équipement (1). Système numérique selon l’une des revendications 1 à 9, dans lequel lesdits un ou plusieurs modules de traitement (15, 25) de données sont configurés en outre pour évaluer un contour entourant ladite région défectueuse détectée et évaluer une surface à l’intérieur dudit contour. Système numérique selon l’une des revendications 1 à 10, dans lequel lesdits un ou plusieurs modules de traitement de données (15, 25) sont configurés en outre pour déterminer, à partir desdites coordonnées géométriques, si ladite région défectueuse détectée appartient à une région de l’aéronef dans laquelle un opérateur de maintenance peut effectuer une maintenance ou bien si ladite région défectueuse appartient à une partie donnée de l’aéronef dans laquelle un opérateur de maintenance ne doit pas intervenir. Système numérique selon la revendication 11, dans lequel lesdits un ou plusieurs modules de traitement de données sont configurés en outre pour, en fonction du résultat de cette détermination, produire sur ledit flux d’images un deuxième objet virtuel (O 2 ) représentatif de ladite partie donnée de l’aéronef dans laquelle un opérateur de maintenance ne doit pas intervenir. Système numérique selon l’une des revendications 1 à 12, dans lequel lesdits un ou plusieurs modules de traitement (15, 25) de données de ladite région défectueuse effectuent la détection au moyen d’un outil d’apprentissage (231) profond utilisant une banque de données (233) d’images de référence. Système numérique selon la revendication 13, dans lequel lesdits un ou plusieurs modules de traitement (15, 25) de données sont en outre configurés pour associer ladite image donnée à une étiquette numérique de classification d’un type de défaut donné sélectionnée parmi une pluralité d’étiquettes numériques de classification associées auxdites images de référence. Procédé de configuration d’un système numérique selon la revendication 13 ou 14, comprenant en outre des étapes consistant à : - disposer sur la surface externe de l’aéronef (A) une ou plusieurs images imprimées représentatives de défauts, - faire l’acquisition d’images de l’aéronef recouvert par lesdites images imprimées, pour former une ou plusieurs images de référence de ladite banque de données. Procédé de maintenance d’un aéronef comprenant l’utilisation d’un système numérique selon l’une des revendications 1 à 14.