Brevet FR3119259A1 — publié le 20220729

Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique, comportant une phase de création de modèles de la pièce mécanique et une phase d’application des modèles à la pièce mécanique, le procédé étant caractérisé en ce que la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte une étape (E3) de corrélation d’images volumiques étendue, CIVe, des images volumiques d’une base de données d’images volumiques de pièces mécaniques, avec l’une des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques choisie comme image de référence, de manière à définir des données représentatives de champs de déplacement entre chacune des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques et l’image de référence. Figure pour l’abrégé : figure 1 Détection d’anomalie dans des pièces mécaniques La présente invention concerne le contrôle non destructif de pièces mécaniques, en particulier de pièces aéronautiques. Elle concerne plus précisément la détection d’anomalie dans des pièces mécaniques. Les pièces mécaniques en question sont de préférence des pièces possédant une architecture très structurée qui présente une texture très riche dans des images tomographiques. Il s’agit notamment de pièces réalisées en matériau composite tissé 3D. État de l’art antérieur Le contrôle non destructif de pièces mécaniques a pour but d’assurer la qualité des pièces mécaniques. La technique de tomographie aux rayons X d’une pièce mécanique exploite l'absorption différentielle des rayons X par différents matériaux pour reconstruire, par le calcul, à partir d'une série de radiographies, une image volumique de la pièce étudiée. L'information contenue dans les images de tomographie est précieuse car elle concerne l'ensemble du volume de la pièce et donne accès non seulement à la microstructure de celle-ci mais aussi potentiellement à ses anomalies. Cependant, le volume de données des images acquises par tomographie est considérable. En conséquence, l’inspection visuelle des images pour la sanction de la pièce par un opérateur humain est longue et difficile et comporte un risque fort de non détection d’anomalie. La définition précise de la signature de chacune des anomalies est extrêmement difficile. De plus, même si cette opération est réalisée, de nouvelles anomalies peuvent apparaitre dans le futur et elles ne seront pas référencées. Des méthodes de contrôle non destructif sont exposées par exemple dans WO2017089714A1, FR3050826B1, FR3050274B1 ou WO2015033044A1. Ces documents proposent des méthodes d’apprentissage du type supervisé. En d’autres termes, les anomalies détectées dans les pièces mécaniques contrôlées sont utilisées pour la construction des modèles numériques. Cela implique qu’il est nécessaire d’identifier et de décrire tous les types possibles d’anomalies. L’invention vise à résoudre les problèmes de la technique antérieure en fournissant un procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique, comportant une phase de création de modèles de la pièce mécanique et une phase d’application des modèles à la pièce mécanique, le procédé étant caractérisé en ce que la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte une étape de corrélation d’images volumiques étendue, CIVe, des images volumiques d’une base de données d’images volumiques de pièces mécaniques, avec l’une des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques choisie comme image de référence, de manière à définir des données représentatives de champs de déplacement entre chacune des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques et l’image de référence. Grâce à l’invention, il n’est pas nécessaire de décrire tous les types d’anomalie. Au contraire, l’invention propose de décrire une « normalité » observée dans la base de données, avec une dispersion acceptable, ce qui permet de détecter les écarts à cette normalité, définis comme des anomalies. Cela permet aussi de détecter d’éventuelles nouvelles anomalies non encore référencées. L’invention permet d’obtenir un espace de représentation unique normalisé pour toute pièce mécanique. Cela permet de s’affranchir de la variabilité usuelle et jugée comme acceptable qui est inhérente au matériau, dans un ensemble de pièces jugées représentatives de la production. Grâce à l’invention, on obtient des mesures quantitatives décrivant l’écart d’une pièce à une normalité observée dans l’ensemble de pièces représentatives de la production. L’invention simplifie la détection d’anomalies grâce à la projection de toute pièce mécanique dans cet espace de représentation normalisé. Le fait de caractériser la normalité permet de réaliser une détection d’anomalie de manière non supervisée. Les informations obtenues sont une aide à la sanction de la santé matière en production de pièces mécaniques, notamment réalisées en matériau composite tissé 3D, par un traitement automatique. Selon une caractéristique préférée, la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape de formation de zones d’intérêt dans les images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques et de détermination de matrices binaires de sélection pour chacune des zones d’intérêt indiquant la présence ou l’absence d’anomalie dans la zone d’intérêt courante de chacune d’un ensemble d’images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques, sélectionnées pour un apprentissage. Selon une caractéristique préférée, la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape de décomposition en modes et valeurs propres des matrices binaires de sélection pour chacune des zones d’intérêt, pour déterminer une fonction de projection et une matrice contenant des vecteurs propres droits pour chacune des matrices binaires de sélection déterminée pour chacune des zones d’intérêt. Selon une caractéristique préférée, la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape de réduction des matrices déterminées à l’étape de décomposition en modes et valeurs propres des matrices binaires de projection pour chacune des zones d’intérêt, pour déterminer une matrice réduite pour chacune des valeurs d’un ensemble de nombres de colonnes de matrice à sélectionner et pour chacune des zones d’intérêt. Selon une caractéristique préférée, la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape d’application d’un séparateur à vaste marge à une classe aux matrices réduites déterminée à l’étape de réduction des matrices. Selon une caractéristique préférée, la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape d’évaluation des performances par une matrice de confusion et de génération d’un critère de précision et de taux de fuite pour chacune des matrices réduites déterminée à l’étape de réduction des matrices. Selon une caractéristique préférée, la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape d’optimisation multi-objectif de paramètres pour sélectionner un ensemble de modèles respectant des contraintes imposées. Selon une caractéristique préférée, la phase d’application des modèles à la pièce mécanique comporte une étape d’acquisition d’une image volumique de la pièce mécanique par tomographie, et une étape de corrélation d’images volumiques étendue entre l’image volumique de la pièce mécanique et l’image de référence. Selon une caractéristique préférée, la phase d’application des modèles à la pièce mécanique comporte des étapes de récupération de matrices de sélection pour chacun des modèles identifiés dans la phase de création de modèles, de récupération des données de chacun des modèles identifiés dans la phase de création de modèles, et de formation d’un vecteur de prédiction de la pièce mécanique par rapport aux modèles identifiés dans la phase de création de modèles. L’invention concerne aussi un dispositif de détection d’anomalie dans une pièce mécanique, comportant un module de création de modèles de la pièce mécanique et un module d’application des modèles à la pièce mécanique, le dispositif étant caractérisé en ce que le module de création de modèles de la pièce mécanique est adapté pour réaliser une corrélation d’images volumiques étendue, CIVe, des images volumiques d’une base de données d’images volumiques de pièces mécaniques, avec l’une des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques choisie comme image de référence, de manière à définir des données représentatives de champs de déplacement entre chacune des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques et l’image de référence. Le dispositif présente des avantages analogues à ceux précédemment présentés. Dans un mode particulier de réalisation, les étapes du procédé selon l’invention sont mises en œuvre par des instructions de programme d’ordinateur. En conséquence, l’invention vise aussi un programme d’ordinateur sur un support d’informations, ce programme étant susceptible d’être mis en œuvre dans un ordinateur, ce programme comportant des instructions adaptées à la mise en œuvre des étapes d'un procédé tel que décrit ci-dessus. D’autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture de la description suivante d’un mode de réalisation préféré, donné à titre d’exemple non limitatif, décrit en référence aux figures dans lesquelles : illustre un procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique, selon un mode de réalisation de l’invention, illustre une matrice de confusion, construite au cours du procédé représenté à la , illustre un dispositif de détection d’anomalie dans une pièce mécanique, selon un mode de réalisation de 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. Les différentes possibilités (variantes et modes de réalisation) doivent être comprises comme n’étant pas exclusives les unes des autres et peuvent se combiner entre elles. E xposé d étaillé d e m odes d e r éalisation p articuliers L’invention concerne le contrôle non destructif de pièces mécaniques, notamment de pièces aéronautiques. Par exemple, il s’agit d’aubes de soufflantes de moteur. Ces pièces mécaniques possèdent une architecture très structurée qui présente une texture très riche dans des images tomographiques. Par exemple, ces pièces mécaniques sont réalisées en un matériau composite tissé 3D. Ce matériau est composé d’un renfort fibreux tissé et d’une matrice à résine organique ou céramique le dotant de propriétés mécaniques spécifiques (par unité de masse) élevées. Le renfort est composé par des torons (composés par exemple de fibres de carbone) arrangés selon des motifs de tissage définis, qui décrivent le positionnement relatif des torons concernés de chaîne et de trame. La non conservation de la topologie et/ou de la géométrie définies par ces motifs est considérée comme une anomalie de tissage. D’autre part, certaines variations minimes du tissage, comme un léger écartement entre deux torons parallèles, peuvent ne pas être considérées comme des anomalies. La limite d'acceptabilité des écarts à la normalité, au-delà de la variabilité habituelle des écarts entre pièces, est déterminée par des experts. Il est à noter que dans cette description, tout ce qui s’applique à un tissage s’applique également à un tressage. Selon un mode de réalisation préféré, représenté à la , le procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique comporte des étapes E1 à E15. A l’étape E1, on considère N exemplaires d’une même pièce mécanique, N étant un entier, et on réalise une acquisition d’image tomographique, ou image volumique, de chacune des N pièces mécaniques pour former une base de données de N images tomographiques des pièces mécaniques. L’acquisition d’images tomographiques est connue en soi. Il s’agit d’une méthode d’imagerie, non destructive, donnant accès aux images volumiques décrivant la microstructure des pièces mécaniques. Cette méthode est basée sur l’interaction des rayons X avec la pièce mécanique observée. Dans le cas présent, cette interaction consiste majoritairement en l’atténuation du rayonnement par absorption, propriété dépendante de la matière traversée. Cette atténuation est mesurée par des projections acquises à différentes angles d’observation de la pièce mécanique. L’ensemble de ces projections est traité par un algorithme de reconstruction (tomographique) afin d’obtenir une image volumique g(x,t) de la pièce mécanique. L’image volumique de la pièce mécanique est composée par des unités d’information de base nommées voxels, auxquelles est attaché un paramètre scalaire, représenté par un niveau de gris, qui traduit le coefficient d'absorption local. Le paramètre x est la position des voxels et le paramètre t est le numéro de l’image volumique parmi les N images volumiques. Dans le contexte de la présente invention, celui du contrôle en série, la taille du voxel des images acquises est de l’ordre de la centaine de microns pour des pièces pouvant attendre des tailles de plusieurs dizaines de centimètre. En particulier pour les matériaux composites tissés 3D, cette résolution d’image n'est que très peu inférieure à la plus petite dimension physique des torons dans la pièce mise en forme (épaisseurs des torons). Le résultat de l’étape E1 est donc la base de données de l’ensemble des N images volumiques g(x,t), t∈[1,N], dans laquelle chaque image volumique correspond respectivement à une des pièces mécaniques de l’ensemble. A l’étape E2, la base de données est enrichie par des résultats d’une inspection humaine des pièces mécaniques de l’ensemble des pièces mécaniques. On considère les images volumiques des N pièces mécaniques. Une pluralité de zones de criticité est définie dans les images volumiques. Les zones de criticité ont été définies au préalable par des experts. Elles sont identiques pour toutes les images, adjacentes et couvrent toute la pièce. Certaines zones de criticité sont plus importantes que d’autres, le découpage en zones de criticité permet d’évaluer différemment des parties différentes du volume d’une pièce. Il est à noter que le contrôle de santé matière est réalisé par zones de criticité. Toutes ces pièces mécaniques sont inspectées par des opérateurs qualifiés pour réaliser le contrôle de santé matière de chaque pièce. Pour chaque pièce mécanique, une liste d’indications est ainsi créée, détaillant pour chacune son type, sa position, et sa taille. Une indication est la description d’une anomalie. Les pièces mécaniques sont alors classées soit en « pièces mécaniques saines » ou soit en « pièces mécaniques non saines » en fonction du résultat de l’inspection. Les pièces mécaniques saines sont celles ne présentant aucune indication. Le classement est donc fait sur la base des pièces entières. Il est à noter que le volume total impacté par les indications ne représente qu'une très faible fraction, par exemple 10 -5 , du volume total des pièces mécaniques. De plus, en fonction de la position et de la taille d‘une indication, il est possible qu’elle ne soit pas limitée à une seule zone de criticité d’une pièce mécanique, mais se trouve dans plusieurs zones de criticité de cette pièce. Les indications d’une pièce mécaniques sont associées à l’image volumique de cette pièce. En outre, le classement en « pièces mécaniques saines » et « pièces mécaniques non saines » est également associé aux images volumiques, respectivement. Le résultat de l’étape E2 est la base de données d’images volumiques enrichie par les indications respectives des images volumiques et leur classement respectif en image volumique saine ou image volumique non saine. Ces données sont mémorisées. Une fois que l’on dispose de la base de données enrichie ainsi constituée, il est possible de passer à la phase de création de modèles numériques. La phase de création de modèles numériques a pour fonction de déterminer des modèles numériques qui sont mémorisés pour être utilisés ultérieurement. La phase de création de modèles numériques comporte les étapes E3 à E9. L’étape E3 est une corrélation d’images volumiques étendue, CIVe, des images volumiques de la base de données précédemment constituée. Cette étape a pour but de projeter les données traitées dans un espace de représentation normalisé unique. La corrélation d’images volumiques, CIV, est une méthode de recalage non-rigide entre paires d’images volumiques, basée sur l’hypothèse de la conservation des niveaux de gris dans la région d’intérêt considérée. La corrélation d’Images volumiques étendue, CIVe, est par exemple définie dans l’article "Differentiating 3D textile composites: A novel field of application for Digital Volume Correlation », dans Composite Structures (2019), par A. Mendoza, J. Schneider, E. Parra, E. Obert, S. Roux. La version étendue de la CIV comporte la détermination d’un champ de déplacement continu (un difféomorphisme respectant la topologie) et de champs de correction de niveaux de gris. La version étendue de la CIV permet de gérer des variations dans les niveaux de gris indépendamment du déplacement. Dans le cas de l’imagerie tomographique, la présence de certains artefacts de reconstruction (comme des anneaux de reconstruction ou du durcissement du faisceau) peut donner lieu à des variations de ce type. Il est à noter que dans le cadre de l’invention, les champs de correction de niveaux de gris servent à s’affranchir des niveaux de gris dans les images volumiques et ainsi produire des champs de déplacement plus précis. Pour appliquer la corrélation d’images volumique étendue, CIVe, aux images volumiques g(x,t) de la base de données, t∈[1,N], l’une des images volumiques est arbitrairement choisie comme image de référence f(x). On choisit par exemple l’image volumique de la première pièce mécanique saine dans la liste. Deux maillages conformes à l’image volumique de référence f(x) sont créés. Ils serviront de support respectivement aux champs de déplacement et aux champs de correction de niveaux de gris. Le maillage utilisé pour la décomposition cinématique a la taille de maille la plus fine et est composé de N dof degrés de liberté (« degrees of freedom » en anglais). Le nombre de degrés de liberté est choisi expérimentalement. On considère les N paires d’images volumiques (f(x), g(x,t)). En réalité, la paire d’images volumiques (f(x), f(x)) n’est pas nécessairement considérée, il y a donc (N-1) images paires d’images volumiques à prendre en compte. Cependant, pour simplifier les notations, on garde ici le nombre N. La corrélation d’images volumique étendue, CIVe, est appliquée aux N paires d’images volumiques (f(x), g(x,t)) afin d’obtenir les champs de déplacement u(x,t), les champs de correction de niveaux de gris (x,t), et les images de résidu de corrélation η(x,t) pour chaque image volumique g(x,t), t∈[1,N]. Dans la suite, on s’intéresse plus particulièrement aux champs de déplacement u(x,t). Soit g c (x,t) une image corrigée, on a : g c (x,t) = g(x + u(x,t),t) Les champs de déplacement sont réunis dans une matrice rectangulaire de sorte que la -ème colonne de la matrice contienne le champ de déplacement correspondant à la -ème image volumique g(x, t). La matrice A est pondérée par une incertitude de mesure, exprimée par une matrice de corrélation. Ceci permet l’obtention d’une matrice de déplacement pondérée , avec . Le résultat de l’étape E3 de corrélation d’images volumiques étendue, CIVe, des N images volumiques de la base de données est ainsi la matrice de déplacement pondérée X, contenant des données représentatives des champs de déplacement calculés. L’utilisation de la corrélation d’images volumiques étendue comme prétraitement de détection d’anomalie permet de créer un espace de représentation unique normalisé basé sur la topologie du matériau. L’étape suivante E4 est une décomposition de la base de données d’images volumiques. Dans une image volumique donnée, le volume impacté par les indications ne représente qu’une très faible proportion de l’image volumique. En d’autres termes, la plupart des pièces mécaniques étiquetées comme « non saines » à l’étape E2 contiennent une grande quantité de tissage sain. On souhaite s’affranchir de l’information contenue dans le tissage sain. Des zones d’intérêt continues sont construites à partir de combinaisons des zones de criticité. Par exemple, seize zones d’intérêt sont construites à partir de six zones de criticité, en considérant les zones de criticité elles-mêmes et différents assemblages continus de plusieurs zones de criticité. Dans la suite, lorsqu’une analyse porte sur l’une des zones d’intérêt, les zones de criticité non concernées ne sont pas considérées dans cette analyse. L’utilisation de zones d’intérêt apporte les avantages suivants : Ré-catégorisation des images volumiques classées comme « non saines » à l’étape E2 en images volumiques « OK » et « NOK » selon l’absence ou la présence d’indication dans la zone d’intérêt concernée, respectivement. Bien évidemment, toutes les images volumiques classées comme saines à l’étape E2 sont considérées « OK » pour toutes les zones d’intérêt. Sélection des images volumiques à utiliser pour l’apprentissage en fonction de la zone d’intérêt concernée. Segmentation de l’espace 3D inspecté par la CIV étendue. En effet, seuls les degrés de liberté contenus dans les différentes zones d’intérêt sont utilisés pour les analyses relatives à cette zone. La décomposition de la base de données est décrite par le biais de matrices de sélection, qui sont des matrices binaires construites pour chacune des zones d’intérêt. Pour une zone d’intérêt donnée, il y a des images volumiques OK et des images volumiques NOK ce qui se traduit dans la matrice de sélection correspondante par des « 1 » et des « 0 ». Ainsi, des matrices de sélection et sont créées, avec : - qui est le nombre d’images volumiques à utiliser pour l’apprentissage, par zone d’intérêt, - qui est le nombre de degrés de liberté concernés par la zone d’intérêt, et - qui est l’indicateur de la zone d’intérêt étudiée. Le résultat de l’étape E4 est donc les matrices de sélection et pour chacune des zones d’intérêt. L’étape suivante E5 est une décomposition en modes et valeurs propres (SVD) de la matrice de déplacement pondérée X précédemment construite à l’étape E3. On considère ici le produit matriciel qui est une sélection des données représentatives des champs de déplacement calculés, en les restreignant à une zone d’intérêt et aux images volumiques à utiliser pour l’apprentissage. L’application de la décomposition en modes et valeurs propres permet de déterminer une fonction de projection , calculée pour chacune des zones d’intérêt : où est une matrice contenant les vecteurs propres droits de et décrivant les champs de déplacement trouvés par la CIV étendue dans un « langage commun » identifié pour la zone d’intérêt en question et les pièces mécaniques choisies pour l’apprentissage. Une interprétation géométrique de cette transformation est celle d’une rotation de l’espace de représentation de départ vers un espace de représentation de dimension plus faible, où les différentes dimensions ne sont pas linéairement corrélées. Une autre interprétation de cette transformation est la création d’un « langage commun » où des éléments observés sont exprimés en utilisant des descripteurs communs à la base de données. Les descripteurs communs à la base de données sont un « nouveau vocabulaire » donné par les vecteurs propres droits. Grâce à la procédure de projection, les descripteurs communs peuvent être utilisés pour représenter aussi d’autres nouveaux éléments observés. Le résultat de l’étape E5 est donc une fonction de projection pour chacune des zones d’intérêt. L’étape suivante E6 est une sélection de variables. On considère une variable entière N select comprise entre 1 et N train . Une nouvelle matrice de sélection est introduite : avec ses coefficients valant 1 si et sinon valant 0. Dans le cas où , la matrice est la matrice identité. Cette matrice de sélection a pour but de sélectionner les dernières colonnes de la matrice qu’elle affecte. Pour chaque zone d’intérêt et pour chaque valeur de la variable , une matrice réduite K est calculée selon : La matrice réduite décrit l’ensemble des champs de déplacement trouvés par la CIVe avec un « vocabulaire réduit » identifié pour la zone d’intérêt en question et les pièces mécaniques choisies pour l’apprentissage. Le résultat de l’étape E6 est donc une matrice de sélection pour chacune des zones d’intérêt et pour chaque valeur de la variable . L’étape suivante E7 est l’application d’un séparateur à vaste marge à une classe (en anglais : one-class SVM) aux matrices réduites K déterminées à l’étape précédente. De manière générale, cette méthode cherche à trouver une fonction scalaire, non paramétrique, de valeur positive pour les régions à forte densité de points et de valeur négative pour les régions à petites densités. Ainsi, une frontière délimitant la donnée est créée lorsque cette fonction passe par zéro, avec les points normaux à l’intérieur de la frontière et les anomalies à l’extérieur. Afin de pouvoir créer une délimitation non linéaire des données, « l’astuce du noyau » (en anglais : kernel trick) est employée. Le principe de cette méthode est de transformer l'espace de représentation d'entrée en un espace de plus grande dimension, où un classifieur linéaire peut être utilisé. Dans le cas présent, la méthode utilisée est celle de la projection par noyau radial (en anglais : radial basis function), , avec . Ensuite, la fonction est construite grâce à l’identification des « vecteurs de support » (les « support vectors » donnent leur nom à la méthode), lesquels définissent la frontière recherchée. Il est ainsi possible de créer le classifieur, ou fonction de décision : De cette manière, chaque élément reçoit une étiquette soit « normale » ( ) soit « aberrante » ( ). Pour mieux régler ce classifieur, un paramètre est utilisé comme une borne supérieure sur la fraction des erreurs d'apprentissage et une borne inférieure de la fraction des vecteurs de support. Ceci produit des classifieurs pour différentes valeurs du paramètre . En appliquant cette méthode aux résultats des étapes précédentes, on obtient les résultats suivants. Pour chaque zone d’intérêt, pour chaque valeur de et pour chaque valeur du paramètre , le classifieur SVM fournit après entrainement : Avec qui est un vecteur contenant les prédictions de chaque pièce mécanique choisie par l’apprentissage, soit comme « OK » ( ) ou comme « NOK » ( ). Le résultat de l’étape E7 est donc un vecteur binaire P pour chaque zone d’intérêt, pour chaque valeur de N select et pour chaque valeur du paramètre ν. L’étape suivante E8 est une évaluation des performances par une matrice de confusion. La matrice de confusion sert à mesurer la fiabilité d'un système de classification. Elle permet de voir si le système « confond » les classes (en les étiquetant incorrectement l'une comme l'autre). Chaque colonne de la matrice de confusion représente les instances d'une classe prédite tandis que chaque ligne représente les instances d'une classe réelle (ou vice versa). Pour un problème de classification à deux classes, la matrice de confusion est représentée à la . Pour l’établir, on compare le vecteur P déterminé à l’étape précédente avec les résultats d’observations de l’étape E2 qui classe les pièces mécaniques en pièces saines et pièces non saines. Les paramètres de la matrice de confusion ont la signification suivante : - « Détection OK » et « Détection NOK » représentent le nombre de pièces mécaniques correctement détectées comme « OK » et « NOK » respectivement, - « Fuites » est le nombre de pièces mécaniques faussement prédites comme « OK » alors que leur classification était « NOK », et - « Fausse alarmes » est le nombre de pièces mécaniques faussement prédites comme « NOK » alors que leur classification était « OK ». A partir de ces mesures, deux critères sont générés : Précision = (Détection OK + Détection NOK) / (Nombre total des pièces mécaniques) Taux de Fuites = Fuites / (Nombre des pièces mécaniques NOK) Bien évidemment, il est souhaité que le critère Précision soit maximisé (souhaité = 1) et que le critère Taux de Fuites soit minimisé (souhaité = 0). Le résultat de l’étape E8 est donc la matrice de confusion et les critères Précision et Taux de Fuites, pour chaque zone d’intérêt, pour chaque valeur de N select et pour chaque valeur du paramètre ν. L’étape suivante E9 est une optimisation multi-objectif de paramètres. L'optimisation multi-objectif, ou optimisation Pareto, concerne les problèmes d'optimisation impliquant plus d'une fonction objectif à optimiser simultanément. Pour un problème d'optimisation multi-objectif avec fonctions objectifs contradictoires, il n'existe pas de solution unique qui optimise simultanément chaque objectif, mais sinon un nombre (éventuellement infini) de solutions optimales de Pareto. Ainsi, une solution est appelée non dominée (ou Pareto optimale) si aucune des fonctions objectifs ne peut être améliorée en valeur sans dégrader certaines des autres fonctions objectifs. Sans informations de préférence subjectives supplémentaires, toutes les solutions optimales de Pareto sont considérées comme tout aussi bonnes les unes que les autres. Ainsi, le but de l’optimisation multi-objectifs peut être de trouver le front des solutions non dominées (ou front de Pareto) pour un ensemble de fonctions objectifs. En appliquant cette méthode aux résultats des étapes précédentes, les paramètres sont optimisés de la manière suivante. Pour chaque zone d’intérêt, pour chaque valeur de et pour chaque valeur du paramètre , le modèle de la normalité appris dans cet espace de représentation normalisé unique est différent et conduit à une analyse différente. Cela se traduit par des vecteurs de prédiction P différents, donnant lieu à des valeurs des critères de Précision et Taux de Fuites différentes pour chaque combinaison de paramètres. Un ensemble de valeurs des paramètres à explorer est sélectionné. Par exemple, pour chacune des zones d’intérêt, un nombre prédéterminé de valeurs du paramètre N select et un nombre prédéterminé de valeurs du paramètre ν sont sélectionnés. Au total, cette sélection produit un nombre de combinaisons à explorer. La sélection des modèles optimaux prend en compte les contraintes suivantes : Seuls les modèles non dominés (front Pareto) pour chaque zone d’intérêt sont retenus. Seuls les modèles avec un critère Précision supérieur à un seuil de précision donné et un critère Taux de Fuites inférieur à un seuil de taux de fuite donné sont retenus. Les modèles sont appris en utilisant uniquement les pièces mécaniques sélectionnées pour l’apprentissage (soit uniquement les pièces mécaniques OK), mais leurs performances seront évaluées sur l’ensemble des pièces mécaniques (soit les pièces mécaniques OK et NOK). Par exemple, parmi les combinaisons à explorer, seul un sous-ensemble de modèles respecte ces contraintes. Ce sous-ensemble de modèles correspond à un sous-ensemble des combinaisons de valeurs du paramètre N select et du paramètre ν, pour chacune des zones d’intérêt. Le résultat de l’étape E9 est donc un ensemble de modèles respectant les contraintes imposées. Un modèle contient un ensemble de données, incluant notamment une fonction de projection , un classifieur, ou fonction de décision, , chacun étant paramétré par une valeur respective des paramètres N select , ν et zone d’intérêt. Cet ensemble de modèles est mémorisé pour être utilisé dans la suite. La phase de création de modèles, comportant les étapes E3 à E9, est effectuée une fois pour un type de pièce mécanique. La phase de création de modèles est suivie de la phase d’application des modèles pour la détection d’anomalie dans un exemplaire de pièce mécanique. La phase d’application des modèles est donc réalisée pour chaque nouvel exemplaire de pièce mécanique, en utilisant les modèles définis précédemment lors de la phase de création de modèles. La phase d’application comporte des étapes E10 à E15. L’étape E10 est l’acquisition d’une image tomographique, ou image volumique, d’un exemplaire de pièce mécanique dans lequel la détection d’anomalie est à effectuer. L’étape suivante E11 est une corrélation d’images volumiques étendue, CIVe, de l’image volumique précédemment acquise à l’étape E10. De manière similaire à l’étape E3, la corrélation d’images volumique étendue, CIVe, est appliquée entre l’image volumique précédemment acquise et l’image de référence f(x). Ceci permet l’obtention d’une matrice contenant le champ de déplacement pondéré par l’incertitude de mesure. L’étape suivante E12 est une récupération des matrices de sélection et pour chacun des modèles identifiés à l’étape E9, chacun de ces modèles ayant une zone d’intérêt associée et un paramètre N select associé. Le résultat de l’étape E12 est donc un ensemble de matrices de sélection et , pour chacun des modèles identifiés à l’étape E9. L’étape suivante E13 est une récupération de la fonction de projection et du classifieur pour chacun des modèles identifiés à l’étape E9, chacun de ces modèles ayant une zone d’intérêt, un paramètre N select et un paramètre ν associés. L’étape suivante E14 est le calcul de la prédiction , pour chacun des modèles identifiés à l’étape E9 : où i représente un indice de modèle. Si , alors la zone d’intérêt de la pièce mécanique est considérée OK, c’est-à-dire sans anomalie, sinon elle est considérée NOK, c’est-à-dire avec anomalie. L’ensemble des prédictions p i pour tous les modèles identifiés à l’étape E9 forme un vecteur de prédiction p de la pièce mécanique par rapport aux modèles déterminés dans la phase de création de modèles. Le vecteur de prédiction p permet la détection d’anomalie dans la pièce mécanique. L’étape suivante E15 est la fourniture du vecteur de prédiction p contenant les prédictions p i , à un système d’interface homme-machine qui affichera l’information pour un utilisateur. Cette information constitue une aide à la sanction de la santé matière en production de pièces aéronautiques (réalisés en matériau composite tissé 3D) par un traitement automatique. La représente un dispositif de détection d’anomalie dans une pièce mécanique selon un mode de réalisation de l’invention. Le dispositif de détection d’anomalie comporte un module 1 d’acquisition d’images volumiques de pièces mécaniques. Ce module est connu en soi et ne sera pas détaillé ici. Le module 1 d’acquisition d’images volumiques est utilisé pour réaliser les étapes E1 et E2 pour produire la base de données d’images volumiques enrichie qui est mémorisée. Le dispositif de détection d’anomalie comporte aussi un module de traitement 2 relié au module 1 d’acquisition d’images volumiques. Le module de traitement 2 est adapté pour réaliser les étapes E3 à E15. Le module de traitement 2 comporte un sous-module de création de modèles de la pièce mécanique et un sous-module d’application des modèles à la pièce mécanique. Le sous-module de création de modèles de la pièce mécanique est notamment adapté pour réaliser une corrélation d’images volumiques étendue, CIVe, des images volumiques d’une base de données d’images volumiques de pièces mécaniques, avec l’une des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques choisie comme image de référence, de manière à définir des données représentatives de champs de déplacement entre chacune des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques et l’image de référence. Le module de traitement 2 est implémenté sous la forme d’un ordinateur qui comporte notamment un processeur 100, une mémoire 101, une interface d’entrée 102 et une interface de sortie 103. Ces différents éléments sont classiquement reliés par un bus 105. Le processeur 100 exécute un programme d’ordinateur mettant en œuvre le procédé selon l’invention. Ces traitements sont réalisés sous la forme d’instructions de code du programme d’ordinateur qui sont mémorisées par la mémoire 101 avant d’être exécutées par le processeur 100. L’interface d’entrée 102 est reliée au module 1 d’acquisition d’images volumiques et est destinée à recevoir les données représentant les images volumiques. L’interface de sortie 103 est reliée à un système d’interface homme-machine 3 et lui délivre les données qui représentent un vecteur de prédictions. Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique, comportant une phase de création de modèles de la pièce mécanique et une phase d’application des modèles à la pièce mécanique, le procédé étant caractérisé en ce que la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte une étape (E3) de corrélation d’images volumiques étendue, CIVe, des images volumiques d’une base de données d’images volumiques de pièces mécaniques, avec l’une des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques choisie comme image de référence, de manière à définir des données représentatives de champs de déplacement entre chacune des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques et l’image de référence. Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique selon la revendication 1, dans lequel la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape (E4) de formation de zones d’intérêt dans les images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques et de détermination de matrices binaires de sélection pour chacune des zones d’intérêt indiquant la présence ou l’absence d’anomalie dans la zone d’intérêt courante de chacune d’un ensemble d’images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques, sélectionnées pour un apprentissage. Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique selon la revendication 2, dans lequel la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape (E5) de décomposition en modes et valeurs propres des matrices binaires de sélection pour chacune des zones d’intérêt, pour déterminer une fonction de projection et une matrice contenant des vecteurs propres droits pour chacune des matrices binaires de sélection déterminée pour chacune des zones d’intérêt. Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique selon la revendication 3, dans lequel la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape (E6) de réduction des matrices déterminées à l’étape (E5) de décomposition en modes et valeurs propres des matrices binaires de projection pour chacune des zones d’intérêt, pour déterminer une matrice réduite pour chacune des valeurs d’un ensemble de nombres de colonnes de matrice à sélectionner et pour chacune des zones d’intérêt. Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique selon la revendication 4, dans lequel la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape (E7) d’application d’un séparateur à vaste marge à une classe aux matrices réduites déterminée à l’étape de réduction des matrices (E6). Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique selon la revendication 5, dans lequel la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape (E8) d’évaluation des performances par une matrice de confusion et de génération d’un critère de précision et de taux de fuite pour chacune des matrices réduites déterminée à l’étape de réduction des matrices (E6). Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique selon la revendication 6, dans lequel la phase de création de modèles de la pièce mécanique comporte aussi une étape (E9) d’optimisation multi-objectif de paramètres pour sélectionner un ensemble de modèles respectant des contraintes imposées. Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique selon la revendication 7, dans lequel la phase d’application des modèles à la pièce mécanique comporte une étape d’acquisition (E10) d’une image volumique de la pièce mécanique par tomographie, et une étape de corrélation d’images volumiques étendue (E11) entre l’image volumique de la pièce mécanique et l’image de référence. Procédé de détection d’anomalie dans une pièce mécanique selon la revendication 8, dans lequel la phase d’application des modèles à la pièce mécanique comporte des étapes de récupération (E12) de matrices de sélection pour chacun des modèles identifiés dans la phase de création de modèles, de récupération(E13) des données de chacun des modèles identifiés dans la phase de création de modèles, et de formation (E14) d’un vecteur de prédiction de la pièce mécanique par rapport aux modèles identifiés dans la phase de création de modèles. Dispositif de détection d’anomalie dans une pièce mécanique, comportant un module de création de modèles de la pièce mécanique et un module d’application des modèles à la pièce mécanique, le dispositif étant caractérisé en ce que le module de création de modèles de la pièce mécanique est adapté pour réaliser une corrélation d’images volumiques étendue, CIVe, des images volumiques d’une base de données d’images volumiques de pièces mécaniques, avec l’une des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques choisie comme image de référence, de manière à définir des données représentatives de champs de déplacement entre chacune des images volumiques de la base de données d’images volumiques de pièces mécaniques et l’image de référence. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur.