Brevet FR3129214A1 — publié le 20230519

L’invention concerne un équipement d’étalement pour tissus comprenant un système d’identification de défauts sur tissu comprenant: - un système de capture d’images sur la traverse adapté pour capturer une image en correspondance avec une zone de détection située en aval des bandes d’étalement et en amont de la superficie d’étalement; - une base de données dans laquelle sont mémorisées des caractéristiques de définition de défauts; - un système de traitement adapté pour recevoir une image de la feuille depuis le système de capture d’images, extrapoler des caractéristiques de l’image et effectuer une comparaison entre les caractéristiques de l’image avec les caractéristiques de définition de défauts; - un dispositif de signalisation d’erreurs connecté de manière fonctionnelle au système de traitement. Si les caractéristiques de l’image correspondent aux caractéristiques de définition de défauts, l’image est classée comme défaut et un signal de commande est généré pour le dispositif de signalisation d’erreur (Fig. 3) Équipement d’étalement avec système d’identification de défauts sur tissus et procédé associé Champ d’application Dans son aspect le plus général, la présente invention concerne un équipement d’étalement pour tissus avec un système d’identification de défauts lors de l’étalement de tels tissus. La présente invention concerne également un procédé d’identification des défauts. La présente invention s’applique notamment, mais pas uniquement, dans le domaine textile, et plus précisément à l’intérieur des machines automatiques d’étalement, largement adoptées dans la production en série d’éléments pour l’habillement, le rembourrage, le linge, etc. État de la technique Comme cela est bien connu dans ce secteur technique spécifique, on a assisté, au fil des années, à un développement de plus en plus important d’équipements automatiques tant en ce qui concerne l’étape d’étalement des feuilles de tissu qu’en ce qui concerne l’étape suivante de coupe des différents éléments des vêtements à réaliser. Le but de ces équipements automatiques est de réduire les temps de fonctionnement de la production sans perdre la qualité du produit final. Bien que l’automatisation actuellement réalisée dans le secteur ait déjà permis un développement considérable du processus de production, ce processus nécessite encore, dans certains cas, une intervention humaine d’un opérateur, qui doit donc rester à proximité de l’équipement, lors des différentes étapes d’étalement et de coupe afin de pouvoir effectuer des opérations, notamment mais pas seulement, de correction d’anomalies. En d’autres termes, lors des différentes étapes de la production, un opérateur doit souvent être présent à côté de la machine pour éviter des erreurs en amont de la production qui conduiraient à un produit final de qualité insatisfaisante. Cela implique clairement une utilisation peu productive de la main-d’œuvre disponible, tant en termes de temps-opérateur réellement adopté dans le cycle journalier qu’en termes de marge bénéficiaire par rapport aux coûts encourus. De nos jours, la tendance principale est donc de développer des équipements automatiques de plus en plus autonomes dans leurs fonctions de base, qui permettent d’utiliser plus efficacement le temps-opérateur dans des tâches avec un niveau de contrôle plus élevé. Parmi les tâches encore effectuées dans la plupart des cas par les opérateurs, figure celle de vérifier que le tissu qui est étalé et à partir duquel sont ensuite coupés les éléments du vêtement, du rembourrage, du linge, etc. à réaliser est exempt de défauts qui se répercuteraient sur le produit final. Des exemples de tels défauts peuvent être liés au type de fil, au sens chaîne et au sens trame, à des défauts dus à la non-uniformité de la teinture, de l’impression et de la finition, pour n’en citer que quelques-uns. Normalement, dans l’équipement d’étalement de tissu, celui-ci peut arriver en rouleau et ensuite être étalé pour obtenir un matelas composé d’une ou de plusieurs feuilles. Au lieu du matériau enroulé, l’équipement d’étalement peut également étendre le tissu qui arrive déjà en couches. Dans tous les cas, le tissu, quel qu’il soit et peu importe sa « forme » d’arrivée, passe à travers l’équipement d’étalement afin d’obtenir un matelas de feuilles individuelles les unes sur les autres, un tissu en zig-zag (appelé aussi plié), un tissu en zigzag et coupé d’un côté ou un tissu en zigzag et coupé des deux côtés. D’autre part, par exemple, le cuir n’est pas repassé avec l’équipement d’étalement, mais nécessite toujours un processus d’étalement manuel, tandis que lorsque les tissus sont utilisés, le processus est généralement presque entièrement automatique. Dans tous les cas, au fur et à mesure que le tissu est étalé, manuellement ou au moyen d’un équipement automatique d’étalement, l’opérateur peut voir une partie du tissu et en évaluer la présence ou l’absence de défauts. En cas de défauts constatés, l’opérateur peut procéder à une interruption de l’étape d’étalement pour passer à une étape dite de « coupe-reprise », une procédure nécessaire pour « recouvrir » la partie comportant le défaut, afin d’obtenir une feuille de tissu étalée de manière optimale. Toutefois, il est possible que l’opérateur soit distrait ou ne soit pas parfaitement compétent pour le travail susmentionné, n’identifiant ainsi pas certains défauts. De plus, il est possible que la lumière ne soit pas optimale pour voir les défauts à l’œil nu. Tout cela a un impact négatif sur les temps de production, car l’identification visuelle de taches ou de défauts moins évidents peut prendre plus de temps et conduit à nouveau à une utilisation inefficace du temps de travail du personnel qualifié. En outre, la définition des limites d’un défaut identifié manuellement présente souvent des erreurs grossières avec une augmentation conséquente des coûts liés à la plus grande quantité de matériau éliminé avec le défaut. Pour cette raison, d’autres solutions ont récemment été proposées pour aussi automatiser cette étape d’identification des défauts. La demande de brevet 102020000004072 de la même Partie demanderesse décrit un équipement avec un système automatique d’identification des défauts sur une surface d’étalement. La demande de brevet IT 201800005606 A1 au nom de Caron Technology S.r.l. décrit de même une machine d’étalement sur laquelle est prévu un système d’identification d’éventuelles imperfections du tissu étalé sur une surface d’étalement afin de les exclure dans l’étape suivante de coupe. Bien que ces solutions soient proposées comme des solutions décisives au problème de l’automatisation de l’étape de détection de défauts, elles présentent une série d’inconvénients. En particulier, sur la base des procédés proposés, une fois la présence du défaut détectée, la feuille doit être ramenée en arrière par rapport à la direction d’étalement de manière à éliminer la partie contenant le défaut, entraînant par conséquent une perte, également dans ce cas, du temps de production utile. Par ailleurs, la distance du système d’identification du défaut par rapport à la feuille nécessite une définition de l’image telle qu’elle permette de détecter même les plus petits défauts, avec une augmentation conséquente des coûts des instruments adoptés. De plus, l’ensemble de l’équipement crée une disposition des zones claires et sombres sur la surface d’étalement de manière à rendre plus difficile l’identification du défaut. En outre, les équipements d’étalement et de coupe actuels étant conçus pour fonctionner sur des matelas de feuilles empilées, dans le cas où les tissus présentent des caractéristiques de transparence même partielle, leur chevauchement peut rendre encore plus difficile l’identification du défaut. Pour cette raison, le problème technique sous-jacent à la présente invention est celui de résoudre les inconvénients de l’état de la technique. Un autre but est d’augmenter la vitesse d’élimination d’un défaut d’un tissu. Un autre but encore de l’invention est d’optimiser la précision de la détection et de l’élimination d’un défaut d’un tissu. Un autre but est de fournir un équipement qui peut être utilisé indifféremment pour tout type de tissu sans avoir besoin d’une configuration dédiée. Un autre but est de proposer un équipement simple à utiliser et ne nécessitant pas de formation spécifique complexe. L’idée de solution sous-jacente à la présente invention est d’identifier, pendant une étape d’étalement continue, les meilleurs moments pour les étapes de détection et d’élimination d’un défaut d’une feuille de tissu, également en relation avec l’étape suivante de coupe. Par « défaut » dans le présent développement, on entend une non-conformité d’une partie de tissu avec les caractéristiques standard du tissu lui-même, ne considérant donc pas comme défaut, par exemple, une trame d’un tissu qui fait partie de la nature même d’un matériau spécifique utilisé. Sur la base de cette idée de solution, le problème technique est résolu par un équipement d’étalement pour tissus, comprenant au moins un châssis mobile, au moins deux bandes d’étalement, au moins un moyen de manutention pour les bandes d’étalement, une structure d’étalement comprenant une superficie d’étalement pour au moins une feuille et au moins une traverse, et un système d’identification de défauts sur tissus. Ce système d’identification de défauts sur tissus comporte au moins un système de capture d’images positionné sur la traverse orienté vers les bandes d’étalement et adapté pour capturer au moins une image de la feuille en correspondance avec une zone de détection située en aval des bandes d’étalement et en amont de la superficie d’étalement. Le système d’identification de défauts comprend en outre au moins une base de données dans laquelle sont mémorisées des caractéristiques de définition de défauts et au moins un système de traitement, actif lors de l’étalement de la feuille, relié à l’au moins un système de capture d’images et relié à l’au moins une base de données. Le système de traitement est adapté pour recevoir au moins une image de la feuille depuis le système de capture d’images, extrapoler des caractéristiques de l’image et effectuer une comparaison entre les caractéristiques de l’image avec les caractéristiques de définition de défauts. Si les caractéristiques de l’image correspondent aux caractéristiques de définition de défauts, l’image est classée comme défaut et un signal de commande est généré pour le dispositif de signalisation d’erreur. Avantageusement, l’équipement selon l’invention permet d’identifier un défaut en phase d’étalement, avant que la feuille n’atteigne la surface d’étalement, pouvant ainsi effectuer l’élimination immédiatement, sans avancement ni recul continu de la feuille. En outre, la position spécifique du système de capture d’images, très proche de la feuille et toujours focalisée sur une zone limitée de la feuille elle-même, permet de maximiser la précision de la détection d’un défaut. De plus, la position précitée du système de capture d’images est optimale en ce qui concerne l’éclairage du tissu. En outre, comme le tissu est « en chute » sur la surface d’étalement, et exploite donc la gravité, il n’est pratiquement pas soumis aux légères ondulations qui se produisent souvent sur la surface d’étalement, encore plus marquées dans le cas de l’étalement en matelas une feuille sur l’autre, ces ondulations pouvant bien sûr également masquer ou rendre moins évident un défaut ou, au contraire, créer des dispositions des feuilles de tissu qui peuvent être identifiées à tort comme des défauts. De préférence, l’équipement comprend un dispositif de signalisation d’erreur connecté de manière opérationnelle au système de traitement, et ce dernier génère un signal de commande pour le dispositif de signalisation d’erreur en cas de correspondance des caractéristiques de l’image avec les caractéristiques de définition de défauts et de la classification de l’image comme défaut. Avantageusement, il y a donc une réponse automatique de l’équipement à l’identification du défaut. Selon un mode de réalisation préféré, l’équipement d’étalement pour tissus comprend en revanche une pluralité de dispositifs de capture d’images, disposés à une distance prédéterminée le long de la traverse vers la zone de détection. Avantageusement, la présente solution permet une subdivision supplémentaire en secteurs de la zone de détection avec un résultat optimal sur la précision de détection des défauts. Selon un autre mode de réalisation préféré, le système de capture d’images comprend au moins une caméra linéaire, adaptée pour cadrer toute la zone de détection. Avantageusement, la présente solution permet, avec un seul dispositif spécifique, de cadrer une bande de tissu à la fois, avec une simplification du système et avec un résultat ayant la précision requise. De préférence, l’équipement selon l’invention comprend en outre un dispositif d’éclairage pour la zone de détection. Avantageusement, cette solution permet de garantir davantage l’éclairage uniforme de la feuille pour augmenter encore la précision dans la détection du défaut, contrairement également aux dispositifs de l’état de la technique, généralement incapables de fournir un éclairage optimal au voisinage du tissu où un quelconque défaut est recherché. De préférence, dans l’équipement selon l’invention, le système de traitement est en outre adapté pour recevoir une pluralité d’images de référence de la feuille du système de capture d’images, extrapoler les caractéristiques de définition de défauts pour les tissus, classer les caractéristiques de définition de défauts selon des couches d’apprentissage successives et mémoriser ces caractéristiques de définition de défauts dans des parties dédiées de la base de données. Avantageusement, la présente solution permet d’établir une base de données appropriée sur les caractéristiques qui caractérisent une anomalie comme défaut. L’extrapolation de ces caractéristiques permet donc d’identifier en temps réel un défaut sur un tissu avant qu’il n’atteigne la surface d’étalement, défaut qui peut également être différent de toutes les images analysées, seules les particularités étant évaluées. Cette étape d’apprentissage n’est généralement effectuée qu’une seule fois pour entraîner le système à reconnaître un défaut. En outre, avantageusement, conformément aux exigences décrites ci-dessus pour une production à grande échelle, la présente solution présente un haut niveau d’automatisation, réduisant le « temps opérateur » nécessaire directement sur la machine, mais en gardant un opérateur spécialisé en charge, même à distance, d’une tâche de contrôle de haut niveau uniquement. De préférence, le système de traitement est en outre adapté pour traiter et mémoriser une ligne de coupe contenant un défaut. Avantageusement, un équipement de coupe souvent prévu en aval de l’équipement d’étalement peut suivre cette ligne de coupe pour éliminer les parties contenant les défauts et améliorer la production correcte. De préférence, le système de traitement est en outre adapté pour réaliser une cartographie d’une pluralité d’images afin de former une image globale d’une partie étendue de feuille ou de la totalité de la feuille de tissu, en identifiant les images classées comme défauts sur l’image globale. Avantageusement, cette solution permet d’obtenir une image globale d’une partie étendue contenant éventuellement des défauts, permettant ainsi d’évaluer le matériau à couper dans son ensemble. De préférence encore, le signal de commande active une sortie sonore et/ou visuelle lors de l’identification d’un défaut par le système de traitement. Avantageusement, le type de signalisation utilisée peut être adaptable et cohérent avec les exigences réelles. De préférence, dans l’équipement selon l’invention, le signal de commande active un dispositif de blocage d’étalement lorsqu’une image est classée comme défaut. Avantageusement, cette caractéristique représente une mesure de sécurité supplémentaire pour des conditions particulières. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un procédé d’identification de défauts sur tissus pour au moins une feuille de tissu comprenant les étapes de mise en place d’un système de capture d’images en correspondance avec une zone de détection située en aval de bandes d’étalement et en amont d’une superficie d’étalement, de mise en place d’un système de traitement d’images relié au système de capture d’images et à au moins une base de données, et de mémorisation des caractéristiques de définition de défauts dans des parties dédiées de cette base de données. Cette étape d’apprentissage n’est effectuée qu’une seule fois pour entraîner le système à reconnaître un défaut, tandis que les étapes suivantes sont effectuées chaque fois qu’une feuille spécifique doit être analysée. À ce stade, le procédé prévoit le glissement de la feuille à contrôler à proximité du système de capture d’images, la capture d’au moins une image d’une au moins une partie de la feuille, le traitement de l’au moins une image au moyen du système de traitement. Ce traitement prévoit les sous-étapes d’extrapolation de caractéristiques de l’image, de comparaison entre les caractéristiques de l’image correspondant aux caractéristiques de définition de défauts, de classification de l’image comme défaut en cas de correspondance des caractéristiques de l’image avec les caractéristiques de définition de défauts, ou de classification de l’image comme partie sans défaut en cas de non-correspondance des caractéristiques de l’image avec les caractéristiques de définition de défauts. De préférence, le procédé prévoit en outre les étapes de positionnement en séquence d’une pluralité de parties de feuille comprenant des défauts connus en correspondance avec le système de capture d’images sur un banc d’apprentissage, de réception d’une pluralité correspondante d’images de référence de la pluralité de parties de feuille dans un système de traitement depuis le système de capture d’images, d’extrapolation de caractéristiques de définition de défauts depuis les images de référence, de classification des caractéristiques de définition de défauts selon des couches d’apprentissage successives dans le système de traitement. De préférence encore, le procédé prévoit une génération d’un signal de commande au moyen d’un dispositif de signalisation d’une erreur uniquement lorsque l’image est classée comme défaut. Avantageusement, ce procédé permet un apprentissage correct des caractéristiques qui définissent un défaut et une détection en temps réel d’un défaut lors du glissement de la feuille, avant qu’elle n’atteigne la surface d’étalement. Cela permet une optimisation de la vitesse d’identification du défaut, une plus grande précision dans la détection du défaut et une perte de temps de production moindre dans les étapes suivantes de l’étalement et de la coupe. De préférence, le procédé comprend en outre une étape de traitement et de mémorisation d’une ligne de coupe contenant un défaut. Avantageusement, cette spécification permet de faciliter automatiquement d’éventuelles opérations ultérieures sur la feuille. De préférence, le procédé comprend en outre une étape de cartographie d’une pluralité d’images pour former une image globale d’une partie étendue de la feuille de tissu ou de la totalité de la feuille, identifiant les images classées comme défauts sur l’image globale. Avantageusement, cette spécification permet d’obtenir des informations univoques. De préférence encore, le procédé ci-dessus comprend une étape de blocage d’un étalement du tissu par la génération d’un signal de commande pour un dispositif de blocage d’étalement lorsqu’une image est classée comme défaut. Avantageusement, la présente caractéristique assure une plus grande disponibilité d’intervention dans des conditions particulières. De préférence, les étapes de capture d’images au moyen du système de capture d’images et l’étape de traitement des images de référence sont réalisées au moyen d’un réseau neuronal profond pour la reconnaissance d’objets. Avantageusement, cette technologie d’apprentissage automatique permet de reconnaître efficacement même les petits défauts et les petites imperfections du tissu, y compris l’agrafage défectueux, les déchirures, les trous et les taches, car elle n’est pas liée à l’observation visuelle de l’opérateur. De préférence, en outre, l’étape de comparaison entre les caractéristiques de l’image avec les caractéristiques de définition de défauts et l’étape de classification de l’image comme défaut en cas de correspondance des caractéristiques de l’image avec les caractéristiques de définition de défauts sont réalisées selon des couches d’apprentissage successives dans le système de traitement. De préférence, le procédé peut également prévoir une étape automatique de « coupe-reprise ». Avantageusement, cette spécification permet d’interconnecter automatiquement l’identification d’un défaut avec son élimination. D’autres caractéristiques et avantages de l’équipement et du procédé relatif selon la présente invention ressortiront de la description faite ci-après d’un mode de réalisation préféré donné à titre d’exemple non limitatif en référence aux figures jointes. Brève description des figures La représente schématiquement une vue d’ensemble d’un équipement d’étalement selon l’état de la technique, avec une feuille de tissu étalée ; La représente schématiquement une autre vue d’ensemble d’un équipement d’étalement selon l’état de la technique, avec une feuille de tissu étalée ; La représente schématiquement un équipement d’étalement selon un premier mode de réalisation selon l’invention ; La représente schématiquement un équipement d’étalement selon un deuxième mode de réalisation selon l’invention ; La représente un schéma d’un procédé d’identification de défauts selon la présente invention ; La représente un exemple de défaut identifiable selon la présente invention ; La représente une identification du défaut de la . Sur les différentes figures, les éléments similaires seront repérés par des numéros de référence similaires. Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus, comprenant : - au moins un châssis mobile (2) ; - au moins deux bandes d’étalement (3) ; - au moins un moyen de manutention (4) pour lesdites bandes d’étalement (3) ; - une structure d’étalement (5) comprenant une superficie d’étalement (5A) pour au moins une feuille (6) desdits tissus et au moins une traverse (9) ; caractérisé en ce qu’il comprend un système d’identification de défauts (10, 10’) sur des tissus comprenant : - au moins un système de capture d’images (11A, 11B) positionné sur ladite traverse (9) face auxdites bandes d’étalement (3) et adapté pour capturer au moins une image de ladite feuille (6) en correspondance avec une zone de détection (A) située en aval desdites bandes d’étalement (3) et en amont de ladite superficie d’étalement (5A) ; - au moins une base de données (13) dans laquelle des caractéristiques de définition de défauts (18) sont mémorisées ; - au moins un système de traitement (12) actif lors de l’étalement de ladite feuille (6), relié audit au moins un système de capture d’images (11A, 11B) et relié à ladite au moins une base de données (13), ledit système de traitement (12) étant adapté pour : - recevoir au moins une image (19) de ladite feuille (6) en provenance dudit système de capture d’images (11A, 11B) ; - extrapoler les caractéristiques (24) de ladite image (19) ; - comparer lesdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) ; et - en cas de correspondance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18), classer ladite image (19) en tant que défaut. Équipement (1) d’étalement pour tissus selon la revendication 1, comprenant en outre un dispositif de signalisation d’erreur (14) connecté de manière opérationnelle audit système de traitement (12), ledit système de traitement (12) générant un signal de commande (20) pour ledit dispositif de signalisation d’erreur (14) en cas de correspondance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) et de ladite classification de ladite image (19) comme défaut. Équipement (1) d’étalement pour tissus selon la revendication 1 ou 2, comprenant une pluralité de dispositifs de capture d’images (11A), disposés à une distance prédéterminée le long de ladite traverse (9) vers la zone de détection (A). Équipement (1’) d’étalement pour tissus selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit système de capture d’images (11B) comprend au moins une caméra linéaire, adapté pour cadrer toute la zone de détection (A). Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant en outre un dispositif d’éclairage pour ladite zone de détection (A). Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel ledit système de traitement (12) est en outre adapté pour : - recevoir une pluralité d’images de référence (16) de ladite feuille (6) desdits tissus dudit système de capture d’images (11A, 11B) ; - extrapoler lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) pour lesdits tissus et classer lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) selon des couches successives d’apprentissage (25) ; - mémoriser lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) dans lesdites parties dédiées de ladite base de données (13). Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ledit système de traitement (12) est en outre adapté pour effectuer un mappage d’une pluralité d’images (19) pour former une image globale d’une partie étendue de ladite feuille de tissu (6), en identifiant les images (19) classées comme défauts sur ladite image globale. Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 2 à 7, dans lequel ledit signal de commande (20) active une sortie sonore et/ou visuelle lors de l’identification d’un défaut par ledit système de traitement (12). Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 2 à 8, dans lequel ledit signal de commande (20) active un dispositif de blocage d’étalement (21) lorsqu’une image (19) est classée comme un défaut. Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel ledit système de traitement (12) est en outre adapté pour traiter et mémoriser une ligne de coupe contenant un défaut. Procédé d’identification de défauts sur des tissus pour au moins une feuille (6) de tissu comprenant les étapes : - de préparation d’un système de capture d’images (11A, 11B) en correspondance avec une zone de détection (A) située en aval des bandes d’étalement (3) et en amont d’une superficie d’étalement (5A) ; - de préparation d’un système de traitement (12) d’images connecté audit système de capture d’images (11A, 11B) et à au moins une base de données (13) ; - de mémorisation de caractéristiques de définition de défauts (18) dans lesdites parties dédiées de ladite base de données (13) ; - de glissement de ladite feuille (6) à proximité dudit système de capture d’images (11A, 11B) ; - de capture d’au moins une image (19) d’au moins une partie de ladite feuille (6) ; - de traitement de ladite au moins une image (19) au moyen dudit système de traitement (12) selon les sous-étapes suivantes : - l’extrapolation de caractéristiques (24) de ladite image (19) ; - la comparaison desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) ; et - la classification de ladite image (19) comme défaut en cas de correspondance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) ; ou - la classification de ladite image (19) comme une partie exempte de défauts en cas de discordance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18). Procédé d’identification selon la revendication 11, comprenant en outre les étapes : - de positionnement séquentiel d’une pluralité de parties de feuille (15A, 15B, 15C) comprenant des défauts connus (17A, 17B, 17C) au niveau dudit système de capture d’images (11A, 11B) sur un banc d’apprentissage ; - de réception d’une pluralité correspondante d’images de référence (16) de ladite pluralité de parties de feuille (15A, 15B, 15C) dans un système de traitement (12) depuis ledit système de capture d’images (11A, 11B) ; - d’extrapolation des caractéristiques de définition de défauts (18) à partir desdites images de référence (16) ; et - de classification desdites caractéristiques de définition de défauts (18) selon des couches successives d’apprentissage (25) dans ledit système de traitement (12). 13. Procédé d’identification selon la revendication 11 ou 12, comprenant en outre une étape de génération d’un signal de commande (20) au moyen d’un dispositif de signalisation d’erreur (14) uniquement lorsque ladite image (19) est classée comme un défaut. 14. Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications 11 à 13, comprenant en outre une étape de mappage d’une pluralité d’images (19) pour former une image globale d’une partie étendue de ladite feuille (6) de tissu, en identifiant les images (19) classées comme défauts sur ladite image globale. Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications 11 à 14, comprenant en outre une étape de blocage d’un étalement dudit tissu par la génération d’un signal de commande pour un dispositif de blocage d’étalement (21) lorsqu’une image (19) est classée comme un défaut. Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications 11 à 15, dans lequel lesdites étapes de capture d’images au moyen dudit système de capture d’images (11A, 11B) et ladite étape de traitement desdites images de référence (16) sont effectuées au moyen d’un réseau neuronal profond pour la reconnaissance d’objet. Procédé d’identification selon la revendication 16, dans lequel ladite étape de comparaison desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) et ladite étape de classification de ladite image (19) comme défaut en cas de correspondance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) sont réalisées selon des couches successives d’apprentissage (25) dans ledit système de traitement (12). Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications 11 à 17, comprenant en outre une étape de « coupe-reprise » automatique.