Brevet FR3124294A1 — publié le 20221223

Procédé automatique de caractérisation d’un granulat recyclé issu du concassage de matériaux de construction et système associé Un aspect de l’invention concerne un procédé automatique de caractérisation d’un granulat recyclé issu du concassage de matériaux de construction comportant les étapes suivantes : Entraînement supervisé d’un réseau de neurones artificiels convolutifs pour le rendre capable de fournir à partir d’une image de granulat, une classe, une aire et une masse du granulat, comprenant : un module de base ; un module de classification connecté au module de base, fournissant une classe ; un module géométrique connecté au module de base, comportant un premier sous-module fournissant un premier facteur et un deuxième sous-module fournissant un deuxième facteur correspondant à une aire ; un module de densité connecté au module de base, fournissant un troisième facteur, le produit du premier facteur, du deuxième facteur et du troisième facteur correspondant à une masse ; Utilisation sur une image du granulat à caractériser, du réseau de neurones artificiels convolutifs entraîné pour obtenir la classe, l’aire et la masse du granulat à caractériser. Procédé automatique de caractérisation d’un granulat recyclé issu du concassage de matériaux de construction et système associé DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la caractérisation des granulats et en particulier celui de la caractérisation des granulats recyclés issus de matériaux de construction. La présente invention concerne un procédé de caractérisation d’un granulat recyclé issu du concassage de matériaux de construction et en particulier un procédé automatique de caractérisation d’un granulat recyclé issu du concassage de matériaux de construction. La présente invention concerne également un système, un produit-programme d’ordinateur et un support d’enregistrement pour la mise en œuvre du procédé. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Pour contrôler les matériaux produits par les centrales de recyclage de matériaux de construction, un tri manuel selon la norme EN 933-11 est opéré sur des échantillons de granulats recyclés, généralement après une campagne de concassage. Une telle opération étant chronophage et nécessitant l’intervention d’un technicien spécialisé, les contrôles ne sont en pratique réalisés que peu fréquemment, ce qui ne permet pas de garantir en continu une composition donnée des granulats élaborés en plateforme, du fait de la grande variabilité des approvisionnements. Or, pour choisir la méthode de recyclage et ainsi optimiser la valorisation des déchets de construction, la nature de chaque granulat au sens de la norme EN 933-11, c’est-à-dire le type de matériau dont il est issu, sa masse, ainsi que certaines caractéristiques géométriques telles que l’aire projetée, sont indispensables. Il existe donc un besoin d’une méthode permettant d’obtenir automatiquement la nature, l’aire et la masse d’un granulat recyclé issu du concassage de matériaux de construction. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de caractériser précisément chaque granulat produit et ceci de manière entièrement automatique. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé automatique de caractérisation d’un granulat recyclé issu du concassage de matériaux de construction comportant les étapes suivantes : Entraînement supervisé d’un réseau de neurones artificiels convolutifs pour obtenir un réseau de neurones artificiels convolutifs entraîné capable de fournir à partir d’une image de granulat, une classe, une aire normalisée et une masse normalisée du granulat, le réseau de neurones artificiels convolutifs étant entraîné sur une base de données d’entraînement comprenant une pluralité d’images de granulat, chacune associée à une classe, une aire normalisée et une masse normalisée du granulat, le réseau de neurones artificiels convolutifs comprenant : un module de base comprenant un ensemble de couches convolutives et une couche de mise en commun par moyenne globale connectée à une sortie de l’ensemble de couches convolutives ; un module de classification connecté à une sortie de la couche de mise en commun du module de base, comportant au moins une couche entièrement connectée configurée pour fournir une classe ; un module géométrique connecté à une sortie d’une couche convolutive de l’ensemble de couches convolutives, comportant un bloc d’augmentation de résolution et : un premier sous-module connecté à une sortie du bloc d’augmentation de résolution, comprenant au moins une couche convolutive, une couche de mise en commun par moyenne globale connectée à une sortie de la couche convolutive du premier sous-module, au moins une couche entièrement connectée à une sortie de la couche de mise en commun du premier sous-module et un neurone artificiel connecté à une sortie de la couche entièrement connectée du premier sous-module, configuré pour fournir un premier facteur ; un deuxième sous-module connecté à une sortie du bloc d’augmentation de résolution, comprenant au moins une couche convolutive, une couche convolutive de projection connectée à une sortie de la couche convolutive du deuxième sous-module, et une couche de mise en commun par moyenne globale connectée à une sortie de la couche convolutive de projection, configurée pour fournir un deuxième facteur correspondant à une aire normalisée ; un module de densité connecté à la sortie de la couche de mise en commun du module de base, comportant au moins une couche entièrement connectée et un neurone artificiel connecté à une sortie de la couche entièrement connectée du module de densité, configuré pour fournir un troisième facteur, le produit du premier facteur, du deuxième facteur et du troisième facteur correspondant à une masse normalisée ; Utilisation sur une image du granulat à caractériser, du réseau de neurones artificiels convolutifs entraîné pour obtenir la classe, l’aire normalisée et la masse normalisée du granulat à caractériser. Grâce à l’invention, un réseau de neurones artificiels convolutifs préalablement entraîné de manière supervisée fournit à partir d’une image du granulat à caractériser, la classe, l’aire projetée dans l’image et la masse du granulat. La classe, l’aire projetée dans l’image et la masse du granulat sont donc obtenues de manière entièrement automatique puisqu’aucune intervention humaine n’est nécessaire. Le réseau de neurones artificiels convolutifs fournit une aire et une masse normalisées. En effet, réalisant ses prédictions à partir d’une image, le réseau de neurones artificiels convolutifs ne dispose que d’informations en termes de nombre de pixels pour prédire les valeurs d’aire et de masse, qu’il faut alors convertir en unité physique en utilisant la résolution de l’image. La masse et l’aire couvrent cependant des gammes de valeurs très importantes selon la nature du granulat, ses dimensions et sa morphologie. La normalisation permet alors d’obtenir des valeurs cibles comprises entre 0 et 1 qui conservent les écarts relatifs, ce qui est particulièrement important pour obtenir une précision satisfaisante pour les granulats les plus légers. Le réseau de neurones artificiels convolutifs utilisé présente une architecture particulière par rapport aux réseaux de neurones artificiels convolutifs classiques, basée sur le constat que la masse d’un granulat peut s’exprimer comme le produit de l’aire projetée, d’une épaisseur équivalente et de la masse volumique du granulat, l’aire et l’épaisseur équivalente étant des paramètres géométriques du granulat et la masse volumique étant un paramètre lié à la nature du granulat. Dans le réseau de neurones artificiels convolutifs, la masse est obtenue par la multiplication d’un premier facteur fourni par un premier sous-module d’un module géométrique, d’un deuxième facteur fourni par un deuxième sous-module du module géométrique et d’un troisième facteur fourni par un module de densité, le module géométrique et le module de densité étant chacun connecté à un module de base. Le module de base comporte un ensemble de couches convolutives fournissant chacune une carte de caractéristiques de dimension H x L x P présentant une hauteur H, une largeur L et une profondeur P, la hauteur et la largeur diminuant et la profondeur augmentant à mesure que la couche convolutive est proche de la sortie de l’ensemble de couches convolutives. Une couche de mise en commun opère une réduction spatiale de la carte de caractéristiques fournie par la dernière couche convolutive de l’ensemble de couches convolutives vers un tenseur de dimension 1 x 1 x n où n est la profondeur de la carte de caractéristiques en sortie de la dernière couche convolutive de l’ensemble de couches convolutives. Le module de classification connecté à la sortie du module de base fournit la classe du granulat en sortie d’une couche entièrement connectée permettant de recombiner linéairement les caractéristiques de profondeur du tenseur. L’ensemble constitué du module de base et du module de classification présente une architecture correspondant à un réseau de neurones artificiels convolutifs classiquement utilisé pour réaliser des tâches de classification. Le module de densité fournit un scalaire en sortie d’un neurone artificiel connecté à une couche entièrement connectée, elle-même connectée à la sortie du module de base. Le scalaire dépend donc essentiellement de la nature du grain. Le module géométrique cherche à déterminer des paramètres géométriques du granulat à partir de l’image : il est donc connecté au module de base au niveau de l’ensemble de couches convolutives pour pouvoir travailler sur une carte de caractéristiques suffisamment riche en informations, c’est-à-dire avec suffisamment de profondeur, et comporte un bloc d’augmentation de résolution pour pouvoir travailler avec une résolution spatiale suffisante, c’est-à-dire avec une hauteur H et une largeur L suffisante. Le premier sous-module et le deuxième sous-module du modèle géométrique adoptent des stratégies complémentaires pour l’identification des paramètres géométriques. Le premier sous-module et le deuxième sous-module comportent chacun au moins une couche convolutive fournissant une carte de caractéristiques à partir de la carte de caractéristiques en sortie du bloc d’augmentation de résolution. Le premier sous-module opère alors une réduction spatiale de la carte de caractéristiques à travers une couche de mise en commun, fournit un scalaire en sortie d’un neurone artificiel connecté à une couche entièrement connectée, elle-même connectée à la sortie de la couche de mise en commun. Le deuxième sous-module opère une réduction de la profondeur de la carte de caractéristiques à travers une couche convolutive de projection, afin d’obtenir un tenseur de profondeur unitaire correspondant au masque du granulat, c’est-à-dire aux pixels de l’image dans lesquels est localisé le granulat. Le deuxième facteur correspondant à l’aire normalisée du granulat est ensuite obtenu par une couche de mise en commun à partir du masque du granulat. Comme illustré sur les figures 5 et 6, une telle architecture permet d’obtenir une précision supérieure à 90% pour la prédiction de la classe, une erreur relative sur la masse totale des granulats de chaque classe pour la prédiction de la masse inférieure à 8% et une erreur sur la prédiction des aires de chaque classe inférieure à 1% quand elle est entraînée sur une base de données comportant 11 classes de granulats contenant chacune 2500 images différentes. Les résultats présentés ici sont obtenus sur un échantillon de 1500 granulats différents des granulats utilisés pour l’entraînement, et répartis de manière homogène dans les 11 classes utilisés. Pour une image de dimension 256 x 256, la classe, l’aire projetée et la masse du granulat sont obtenues à l’aide d’un réseau de neurones artificiels convolutifs présentant un exemple d’implémentation d’une telle architecture en environ 14 ms sur une machine équipée d’une carte graphique Nvidia Quadro P4000 de 8 Go. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon une variante de réalisation, chaque image présente au moins un canal choisi parmi les suivants : rouge, vert, bleu, infrarouge. Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, chaque couche convolutive est une couche convolutive résiduelle. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, le module de base comprend une couche convolutive de prétraitement, l’ensemble de couches convolutives étant connecté à une sortie de la couche convolutive de prétraitement. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, le procédé selon l’invention comporte une étape de constitution de la base de données d’entraînement, comprenant les sous-étapes suivantes réalisées pour chaque granulat d’entraînement d’un ensemble de granulats d’entraînement : Identification de la nature du granulat d’entraînement pour obtenir la classe du granulat d’entraînement ; Pesée du granulat d’entraînement pour obtenir la masse du granulat d’entraînement ; Acquisition d’une image du granulat d’entraînement ; Segmentation du granulat d’entraînement dans l’image acquise et calcul de l’aire du granulat d’entraînement à partir de la segmentation obtenue ; Normalisation de l’aire et de la masse du granulat d’entraînement obtenues à partir des dimensions de l’image acquise. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, le procédé selon l’invention comporte une étape d’acquisition de l’image du granulat à caractériser. Un deuxième aspect de l’invention concerne un système comportant un dispositif d’acquisition configuré pour acquérir au moins une image de granulat recyclé issu du concassage de matériaux de construction, et un module de calcul comprenant au moins une mémoire et un processeur, configuré pour mettre en œuvre les étapes d’entraînement et d’utilisation du procédé selon l’invention. Selon une variante de réalisation, le système selon l’invention comporte un tapis convoyeur configuré pour acheminer chaque granulat vers le dispositif d’acquisition. Selon une sous-variante de réalisation de la variante de réalisation précédente, le système selon l’invention comporte un distributeur vibrant configuré pour alimenter le tapis convoyeur en granulats. Ainsi, un recouvrement trop important des granulats sur le tapis convoyeur est évité. Selon une sous-variante de réalisation de la variante de réalisation précédente compatible avec la sous-variante de réalisation précédente, le système selon l’invention comporte un module de localisation et segmentation de granulat configuré pour localiser et segmenter chaque granulat acheminé par le tapis convoyeur. Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, le système selon l’invention comporte un module de contrôle configuré pour contrôler l’éclairage du granulat lorsqu’il est imagé. Un troisième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes d’entraînement et d’utilisation du procédé selon l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes d’entraînement et d’utilisation du procédé selon l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé selon l’invention. La montre une représentation schématique d’un système selon l’invention. La montre une représentation schématique de l’architecture d’un réseau de neurones artificiels convolutifs utilisé lors du procédé selon l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des sous-étapes d’une deuxième étape du procédé selon l’invention. La représente le pourcentage de classifications réussies pour chaque classe d’un ensemble de classes. La représente pour chaque classe de l’ensemble de classes, à gauche la moyenne sur l’ensemble des granulats de la classe, des erreurs absolues sur la prédiction de la masse en pourcentage et à droite l’erreur relative entre la masse totale des granulats de la classe et la masse totale des granulats de la classe prédite. Procédé (100) automatique de caractérisation d’un granulat (GR) recyclé issu du concassage de matériaux de construction caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Entraînement (103) supervisé d’un réseau de neurones artificiels convolutifs (RN) pour obtenir un réseau de neurones artificiels convolutifs (RN) entraîné capable de fournir à partir d’une image (I) de granulat (GR), une classe (CL), une aire (G2) normalisée et une masse (M) normalisée du granulat (GR), le réseau de neurones artificiels convolutifs (RN) étant entraîné sur une base de données d’entraînement comprenant une pluralité d’images (I) de granulat (GR), chacune associée à une classe (CL), une aire (G2) normalisée et une masse (M) normalisée du granulat (GR), le réseau de neurones artificiels convolutifs (RN) comprenant : un module de base (MB) comprenant un ensemble de couches convolutives (E CONV ) et une couche de mise en commun (POOL) par moyenne globale connectée à une sortie de l’ensemble de couches convolutives (E CONV ) ; un module de classification (MC) connecté à une sortie de la couche de mise en commun (POOL) du module de base (MB), comportant au moins une couche entièrement connectée (DENSE) configurée pour fournir une classe (CL) ; un module géométrique (MG) connecté à une sortie d’une couche convolutive (CONV) de l’ensemble de couches convolutives (E CONV ), comportant un bloc d’augmentation de résolution (UP) et : un premier sous-module (MG-1) connecté à une sortie du bloc d’augmentation de résolution (UP), comprenant au moins une couche convolutive (CONV), une couche de mise en commun (POOL) par moyenne globale connectée à une sortie de la couche convolutive (CONV) du premier sous-module (MG-1), au moins une couche entièrement connectée (DENSE) connectée à une sortie de la couche de mise en commun (POOL) du premier sous-module (MG-1) et un neurone artificiel (NR) connecté à une sortie de la couche entièrement connectée (DENSE) du premier sous-module (MG-1), configuré pour fournir un premier facteur (G1) ; un deuxième sous-module (MG-2) connecté à une sortie du bloc d’augmentation de résolution (UP), comprenant au moins une couche convolutive (CONV), une couche convolutive de projection (CONV-PJ) connectée à une sortie de la couche convolutive (CONV) du deuxième sous-module (MG-2), et une couche de mise en commun (POOL) par moyenne globale connectée à une sortie de la couche convolutive de projection (CONV-PJ), configurée pour fournir un deuxième facteur (G2) correspondant à une aire normalisée ; un module de densité (MD) connecté à la sortie de la couche de mise en commun (POOL) du module de base (MB), comportant au moins une couche entièrement connectée (DENSE) et un neurone artificiel (NR) connecté à une sortie de la couche entièrement connectée (DENSE) du module de densité (MD), configuré pour fournir un troisième facteur (G3), le produit du premier facteur (G1), du deuxième facteur (G2) et du troisième facteur (G3) correspondant à une masse (M) normalisée ; Utilisation (104) sur une image (I) du granulat (GR) à caractériser, du réseau de neurones artificiels convolutifs (RN) entraîné pour obtenir la classe (CL), l’aire (G2) normalisée et la masse (M) normalisée du granulat (GR) à caractériser. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel chaque image (I) présente au moins un canal choisi parmi les suivants : rouge, vert, bleu, infrarouge. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant une étape (102) de constitution de la base de données d’entraînement, comprenant les sous-étapes suivantes réalisées pour chaque granulat (GR) d’entraînement d’un ensemble de granulats (GR) d’entraînement : Identification de la nature du granulat (GR) d’entraînement pour obtenir la classe du granulat (GR) d’entraînement (1021) ; Pesée du granulat (GR) d’entraînement pour obtenir la masse du granulat (GR) d’entraînement (1022) ; Acquisition d’une image (I) du granulat (GR) d’entraînement (1023) ; Segmentation du granulat (GR) d’entraînement dans l’image (I) acquise et calcul de l’aire du granulat (GR) d’entraînement à partir de la segmentation obtenue (1024) ; Normalisation de l’aire et de la masse du granulat (GR) d’entraînement obtenues à partir des dimensions de l’image (I) acquise (1025). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant une étape (101) d’acquisition de l’image (I) du granulat (GR) à caractériser. Système (200) comportant un dispositif d’acquisition (201) configuré pour acquérir au moins une image (I) de granulat (GR) recyclé issu du concassage de matériaux de construction, et un module de calcul (202) comprenant au moins une mémoire et un processeur, configuré pour mettre en œuvre les étapes d’entraînement (103) et d’utilisation (104) du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Système (200) selon la revendication 5, comportant un tapis convoyeur (203) configuré pour acheminer chaque granulat (GR) vers le dispositif d’acquisition (201). Système (200) selon la revendication 6, comportant un distributeur vibrant (204) configuré pour alimenter le tapis convoyeur (203) en granulats (GR). Système (200) selon l’une quelconque des revendications 5 à 7, comportant un module (205) de contrôle configuré pour contrôler l’éclairage du granulat (GR) lorsqu’il est imagé. Système (200) selon l’une quelconque des revendications 6 à 8, comportant un module (206) de localisation et segmentation de granulat (GR) configuré pour localiser et segmenter chaque granulat (GR) acheminé par le tapis convoyeur (203). Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes d’entraînement (103) et d’utilisation (104) du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes d’entraînement (103) et d’utilisation (104) du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4.