Brevet FR3138213A1 — publié le 20240126

Procédé et dispositif pour inspecter des récipients en verre selon au moins deux modalités en vue de classer les récipients selon des défauts verriers L’invention concerne un procédé d’inspection de récipients en verre (2) comportant les étapes suivantes: - inspecter chaque récipient à l’aide d’un système d’inspection (10) en vue d’obtenir au moins une image d’analyse selon une première modalité correspondant à une image d’absorption (Ia) et au moins une image d’analyse selon une deuxième modalité correspondant à une image de biréfringence (Ib) ou à une image de réfraction (Ir), - définir une liste de classes (D1, D2,..Dk,…Dp) incluant au moins des défauts verriers, - assurer une mise en correspondance d’au moins une partie des images d’analyse selon la première modalité et selon la deuxième modalité, -à partir d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité, mises en correspondance, classer les images d’analyse au moyen d’un classifieur d’images (Cl) qui détermine l’appartenance à une classe résultat parmi la liste de classes, le classifieur d’images ayant été entraîné par apprentissage supervisé, - classer le récipient selon la classe résultat. Figure pour l’abrégé : Fig. 1. Procédé et dispositif pour inspecter des récipients en verre selon au moins deux modalités en vue de classer les récipients selon des défauts verriers La présente invention concerne le domaine technique de l’inspection de récipients transparents ou translucides tels que par exemple, des bouteilles, des pots ou des flacons en verre, en vue de leur contrôle qualité afin de déceler et d’identifier d’éventuels défauts susceptibles d’affecter ces récipients. L’objet de l’invention trouve des applications particulièrement avantageuses pour analyser des caractéristiques physiques des récipients en vue d’identifier des caractéristiques physiques non conformes correspondant à des défauts, comme par exemple des défauts de surface, tels que des plis ou des crevasses, des défauts internes à la matière, tels que des fissures, inclusions, ou bulles. Pour la fabrication de récipients en verre, il est connu que le procédé de fabrication comprenant la fusion du verre puis son acheminement vers des unités de formage est mis en œuvre au moyen d’une installation de fabrication comprenant un four de fusion, un avant cœur d’amenée de verre fondu vers une machine de formage généralement du type désigné par machine IS. Les récipients qui viennent d'être formés par la machine de formage sont posés successivement sur un convoyeur de sortie pour former une file de récipients. Les récipients sont transportés en file par un convoyeur afin de les acheminer successivement à différents postes de traitement. En particulier les récipients formés sont amenés dans un four de recuisson, qui remonte leur température pour ensuite les refroidir de manière contrôlée afin que disparaissent les contraintes thermiques créées par le processus de formage. D’autres procédés de formage de récipients en verre sont connus pour la verrerie de table, les isolateurs, les seringues et les ampoules. Par exemple, il existe des machines de formage telles que des presses rotatives et séquentielles, et non pas en sections alignées parallèles comme les machines IS. Il existe également, des machines qui transforment des préformes en tubes notamment de verre borosilicate pour réaliser des seringues et ampoules dédiées aux produits pharmaceutiques. Il est connu d’inspecter systématiquement tous les récipients sortant de la machine de formage, défilant sur le convoyeur de sortie, à l’aide de différents équipements d’inspection notamment des systèmes d’inspection des parois en transmission pour lesquels une source de lumière est disposée d’un côté du convoyeur et au moins une caméra (typiquement au moins deux) est disposée de l’autre côté pour acquérir au moins une image formée par la lumière transmise à travers les parois du récipient. Il est également connu d’inspecter systématiquement tous les récipients sortant du four de recuisson à l’aide de différents équipements d’inspection notamment des systèmes d’inspection des parois en transmission pour lesquels une source de lumière est disposée d’un côté du convoyeur et au moins une caméra (typiquement 2 à 6, 12 ou 24) est disposée de l’autre côté pour acquérir au moins une image formée par la lumière transmise à travers les parois du récipient. Différents équipements d’inspection des parois en transmission sont conçus pour acquérir au moins une image formée par la lumière transmise à travers les parois verticales tandis que certains autres équipements sont adaptés pour acquérir au moins une image formée par la lumière transmise verticalement à travers le fond du récipient. Par exemple, le brevet EP2082216 décrit un procédé permettant de détecter d’une part, les défauts de faible contraste, particulièrement les défauts réfractant la lumière tels que des bulles d'air, des plis en surface, ou des variations locales d'épaisseur du matériau transparent et d’autre part, les défauts de fort contraste particulièrement les défauts qui absorbent la lumière traversante, tels que des inclusions de matière non transparentes ou des salissures. Ce procédé vise à piloter une source lumineuse de manière que cette source produise successivement deux types d'éclairage, le premier type étant un éclairage homogène tandis que le deuxième type est formé de zones sombres et de zones claires alternées avec une variation spatiale discontinue. Des images de l'objet en défilement sont prises lorsque ce dernier est éclairé successivement par les deux types d'éclairage. Les images prises avec les éclairages selon une première modalité sont analysées en vue de détecter les défauts à fort contraste et les images prises avec les éclairages selon la deuxième modalité sont analysées en vue de détecter les défauts à faible contraste. Il est également connu par le brevet EP 1 109 008, une méthode d’analyse des images de récipients pour l’inspection à froid. Une étape de segmentation détecte des particularités dans les images et des régions autour des particularités. Des paramètres discriminants d'une région sont calculés et combinés avec une méthode de logique floue pour déterminer le type de particularités les plus probables parmi une liste de particularités correspondant à des défauts possibles. Il est ensuite décidé de la conformité de la région, en appliquant des critères différents selon le type de particularité retenu. Par exemple, un défaut de type plis sera éjecté pour une certaine surface alors qu’un défaut de type inclusion sera rejeté même s’il a une surface faible. Ce brevet enseigne notamment que les défauts n’ont pas tous la même criticité, ce qui justifie de chercher à en déterminer la nature avant de décider du rejet d’un récipient. Dans cette méthode, l’éclairage est une source étendue homogène, qui révèle correctement les défauts absorbants, mais dans laquelle les défauts réfractants sont visibles mais avec un faible contraste et donc avec une sensibilité insuffisante. Toutefois, il apparait une difficulté pour identifier de façon sûre certains défauts et en particulier les « défauts d’aspect », à savoir les défauts visuels de tout type : inclusions (de corps étrangers tels que céramiques, métal), bulles, plis, rivières (rainures de surface), glaçures (fissures), ailettes, trapèzes, taches de graisse, zones très minces, infondus. Ces défauts d’aspect se manifestent dans les images par des variations optiques locales, ou des pixels ayant des écarts par rapport à l’arrière-plan. Ces défauts d’aspect peuvent être critiques s’ils conduisent à un risque pour le consommateur, un risque de casse ou une perte de fonctionnalité du récipient. Dans la mesure où la reconnaissance d’un défaut d’aspect d’après une image peut être ambiguë, des marges de sécurité sont prises lors de la détection. Il s’ensuit que des récipients sont considérés comme défectueux alors que ces récipients sont acceptables ou conformes. Par ailleurs, il est à noter que dans les images peuvent être distingués des artefacts acceptables tels que par exemple des gravures ou des décors, des joints de moule faiblement marqués. Aussi, il apparait le besoin d’identifier exactement la nature des défauts d’aspects pour identifier les défauts critiques en les distinguant des autres défauts. La prévention des défauts critiques nécessite d’améliorer la fiabilité de classification des défauts d’aspect. Outre le fait que l’amélioration de l’identification des défauts améliore le rendement de la production, cette identification des défauts permet de déterminer leurs causes potentielles de sorte que l’installation de fabrication peut être pilotée en fonction de la catégorie des défauts détectés. En effet, sans identification fiable des défauts détectés, aucune décision sûre de correction du procédé de fabrication ne peut être prise, que ce soit manuellement ou automatiquement. La demande brevet WO2021213864 propose un procédé pour inspecter de manière plus fiable, des récipients transportés par un convoyeur sur une ligne notamment d’embouteillage. Les récipients sont transportés vers au moins une première unité d’inspection et une deuxième unité d’inspection comportant chacune un émetteur et un récepteur. Les unités d'inspection peuvent inspecter les récipients avec en tant qu’émetteur, de la lumière blanche, de la lumière laser, des ondes électromagnétiques à haute fréquence, des rayons gamma et/ou des rayons X. Les récipients sont transportés entre l'émetteur et un récepteur tel qu’une caméra permettant d’acquérir avec la première unité d’inspection, des premières données de mesure et avec la deuxième unité d'inspection, des deuxièmes données de mesure. Selon ce procédé, les premières données de mesure et les deuxièmes données de mesure sont combinées pour former des données d’entrée commune pour une unité d'évaluation basée sur l'intelligence artificielle et fournissant en sortie, un résultat d'inspection, tel qu'un niveau de remplissage. A titre d’unique exemple de réalisation, ce document décrit la détection du niveau de remplissage de récipients en combinant l’imagerie par rayons X et l’inspection avec une source de lumière infrarouge. Ce document précise qu’un tel procédé peut être utilisé pour vérifier aussi la paroi latérale, le fond, l'embouchure, le contenu du récipient comme par exemple une contamination par des corps étrangers ou des résidus de produit. Le résultat de l'inspection peut également être des défauts, tels que des dommages aux récipients, notamment des fissures et/ou des éclats de verre. Toutefois, la demande de brevet WO2021213864 ne donne aucun enseignement pour détecter de manière certaine, les défauts visibles en transmission et notamment les défauts d’aspect. Indépendamment de l’obligation de détecter ces défauts, il apparait le besoin d’identifier exactement la nature des défauts d’aspects pour identifier les défauts d’aspect critiques par rapport aux autres défauts pouvant être considérés comme non critiques. Une identification erronée d’un type de défaut sur un récipient peut conduire au rejet de ce récipient alors qu’une identification correcte de ce défaut aurait permis d’identifier le récipient comme bon. Ainsi, pour améliorer l’efficacité du tri, il apparait nécessaire d’identifier exactement la nature des défauts visibles en transmission. Il est également connu par la demande de brevet EP 3 679 356, un dispositif d’inspection de récipients permettant d’augmenter la fiabilité de détection, en particulier pour pouvoir distinguer de manière fiable des éléments décoratifs par rapport à une contamination ou des salissures. Le dispositif comporte une source de lumière émettant dans des zones spatialement séparées, un rayonnement avec différentes gammes de longueurs d’ondes et d’intensité. Cette source de lumière illumine le récipient à examiner et une caméra couleur est configurée pour détecter le rayonnement émis par la source et ayant traversé le récipient. Le dispositif comporte également un dispositif d'évaluation qui est conçu pour analyser l’image d’intensité pour y déterminer des pixels ou des régions qui présentent une intensité différente de celle de leur voisinage pour en déduire la présence d’un défaut absorbant la lumière tel qu’une salissure. Le dispositif d’évaluation permet d’analyser les images couleurs pour déterminer des pixels ou des régions qui présentent une couleur différente de celle de leur voisinage pour en déduire la présence d’éléments diffusant la lumière tels que les éléments décoratifs. Ainsi, si un contraste de luminosité est observé localement et qu'en même temps il n'y a pas de contraste de couleur dans cette zone, la présence d'une contamination dans cette zone est détectée par l'unité d'évaluation. Si un contraste de luminosité local coïncide avec un contraste de couleur local, l'unité d'évaluation détecte la présence d'un élément décoratif. L'unité d'évaluation peut également identifier des structures qui provoquent un contraste local de couleur mais pratiquement aucun contraste local de luminosité ou seulement un faible contraste local de luminosité. Par exemple, des copeaux dans le verre ou des gouttelettes d'eau peuvent provoquer un tel contraste local de couleur, alors que la lumière qui brille à travers peut rayonner à travers ces zones sensiblement sans perte de luminosité. Un tel dispositif d’inspection permet de distinguer les éléments décoratifs des salissures ou contamination. En d’autres termes, les défauts réfractant la lumière sont distingués des défauts absorbants la lumière. Toutefois, ce dispositif d’inspection ne permet pas de distinguer entre eux les défauts réfractant la lumière, comme indiqué par cette demande notamment en ce qui concerne des inclusions de verre et des gouttelettes d’eau. Dans l’art antérieur, il est également connu par le document WO2020/244815, un procédé pour l'inspection optique de récipients, dans lequel les récipients sont transportés vers une unité d'inspection comportant une unité d'éclairage et une caméra. L'unité d'éclairage émet de la lumière à partir d'une surface d'émission de lumière qui est codée localement sur la base d'une propriété de polarisation, d'une propriété d'intensité et/ou d'une propriété de phase. Par propriété de polarisation, il est entendu dans ce document WO2020/244815 que la lumière qui est émise à partir des différents points d'émission de la surface d'émission est émise avec des directions de polarisation différentes. Par propriété de polarisation, il est aussi entendu dans ce document WO2020/244815 une propriété de polarisation linéaire, elliptique et/ou circulaire. Par exemple, un filtre de polarisation avec une courbe de polarisation changeant continuellement ou plusieurs filtres de polarisation avec des orientations différentes peuvent être disposés dans la zone de la surface d'émission de la lumière. Selon une variante de réalisation, la lumière émise par la surface de sortie de la lumière est codée localement sur la base de la propriété de polarisation, telle que la direction de polarisation détectée par la caméra. Il est possible de déterminer, indépendamment de la caractéristique de rayonnement de la surface de sortie de la lumière pour les pixels de l'image de la caméra, de quel emplacement de rayonnement provient la partie de lumière correspondante. Étant donné que l'unité de traitement d'images exploite l'image de la caméra, au nombre d'au moins une, pour obtenir des informations sur la localisation des points de rayonnement, il est possible, par exemple, de distinguer un défaut réfractant sur la base d'une modification locale de la localisation du rayonnement. Également, l'information sur l'intensité peut être exploitée pour détecter l'absorption de la lumière par des défauts absorbants. Toutefois, ce dispositif d’inspection présente les mêmes inconvénients que les autres dispositifs connus en ce qui concerne l’impossibilité de distinguer un défaut verrier d’un autre défaut verrier, présentant tous les deux par exemple un caractère réfractant la lumière. La présente invention vise à remédier aux inconvénients de l’art antérieur en proposant une méthode de contrôle de la qualité des récipients en verre, conçue pour réaliser une détection plus efficace des défauts verriers visibles en transmission en assurant leur identification sûre et certaine afin d’optimiser le tri des récipients. Un autre objet de l’invention est de proposer une méthode de contrôle de la qualité des récipients en verre, permettant, après l’identification sûre et certaine de la nature des défauts verriers, de donner une information plus complète sur les corrections à apporter aux paramètres de contrôle d’un procédé de fabrication de récipients en verre d’une installation de fabrication. Pour atteindre de tels objectifs, l’objet de l’invention concerne un procédé d’inspection de récipients en verre en vue de classer un récipient, le procédé comportant les étapes suivantes: - inspecter chaque récipient à l’aide d’un système d’inspection comportant au moins une source de lumière illuminant le récipient et au moins une caméra disposée pour récupérer la lumière ayant traversé le récipient, de manière à acquérir des images d’au moins une partie du récipient illuminée en transmission, en vue d’obtenir au moins une image d’analyse selon une première modalité correspondant à une image d’absorption et au moins une image d’analyse selon une deuxième modalité correspondant à une image de biréfringence ou à une image de réfraction, - définir une liste de classes incluant au moins des défauts verriers, la liste des classes comportant un nombre de classes indépendant du nombre de modalités ; - assurer une mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité, -à partir d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité, mises en correspondance, classer les images d’analyse au moyen d’un classifieur d’images qui détermine l’appartenance à une classe résultat parmi la liste de classes, - le classifieur d’images ayant été entraîné par apprentissage supervisé, sur un ensemble d’apprentissage comportant des enregistrements composés chacun des images ou régions d’images d’un même récipient selon chaque modalité, mises en correspondance et associées à une classe de la liste des classes, pour que le classifieur d’images entraîné classe les récipients selon des caractéristiques de classification selon les au moins deux modalités ; - classer le récipient selon la classe résultat. L’objet de l’invention repose sur une nouvelle approche pour détecter sur des récipients en verre, les défauts verriers visibles en transmission. Le procédé selon l’invention prend en considération les différentes interactions entre la lumière et la matière et en particulier, l’absorption, la réfraction et la biréfringence afin de déterminer la nature physique des défauts. La prise en compte de ces interactions de manière combinée permet de fiabiliser l’identification des défauts visibles en transmission. Un objectif de l’invention est de permettre de classer les défauts verriers selon leurs caractéristiques physiques en évaluant les modifications de la lumière transmises à travers la paroi des récipients, selon l’absorption de la lumière et au moins la réfraction de la lumière et/ou la modification de l’état de polarisation de la lumière. Ces interactions sont chacune plus particulièrement mises en évidence selon des modalités d’observations différentes. L’invention repose sur l’idée que des défauts modifient la lumière transmise non pas selon un seul type de modification, mais par une combinaison variable d’au moins deux types de modification. Ainsi un corps étranger opaque tel qu’une pierre se manifeste par une certaine absorption de la lumière, (modification de l’intensité) mais également par une modification de l’état de polarisation par la biréfringence liée aux contraintes dans le verre qui l’entoure. Un infondu ou du verre dévitrifié sera transparent donc peu ou pas absorbant, mais produira à la fois de la réfraction car il a un indice différent du verre normal, et une modification de l’état de polarisation par la biréfringence liée aux contraintes qu’il crée. L’invention augmente la qualité de classement des défauts (ou des particularités observées) par le fait que des défauts peuvent être : - semblables selon un premier type de modification de la lumière transmise à travers la paroi, - différents si l’on prend en considération deux types de modifications de la lumière transmise. L’invention augmente ainsi la qualité de classement des défauts verriers également par ce qu’elle est insensible au fait que les dispositifs d’observation ne permettent pas de mettre en évidence un seul type de modification de la lumière transmise à travers la paroi. En effet, lors de l’observation d’un récipient éclairé par une surface lumineuse étendue produisant un éclairement uniforme, l’image dépend principalement de l’absorption mais également de façon moindre de la réfraction. Cela est dû à la dimension finie de la surface lumineuse et au fait que des défauts fortement réfractant pourront provoquer une extinction de lumière en déviant la lumière en dehors de la pupille de l’objectif, cet effet ne pouvant pas facilement se distinguer d’une absorption. Ainsi dans une image d’absorption, se manifestent des défauts réfractant. De même, lors de l’observation d’un récipient éclairé par une surface lumineuse étendue produisant un éclairement qui présente une variation spatiale d’une propriété de polarisation (un cas d’image de réfraction), l’image dépend principalement de la réfraction mais si un défaut est biréfringent, il modifie également la propriété de polarisation de la lumière. Il s’ensuit que cette modalité d’observation n’est pas suffisante à déterminer la nature d’un défaut. En d’autres termes, l’objet de l’invention vise à augmenter la qualité de classement des récipients selon les défauts verriers par le fait qu’elle permet de prendre en compte ensemble, en combinaison, selon l’intensité d’au moins deux types de modifications de la lumière transmise et selon des caractéristiques morphologiques et photométriques dans des images différentes des défauts, tout en s’affranchissant du fait qu’aucune modalité d’observation ne donne une estimation indépendante d’un type de modification de la lumière transmise. Selon une variante préférée mettant en œuvre trois modalités d’inspection, le procédé comporte les étapes suivantes : - inspecter chaque récipient à l’aide du système d’inspection configuré pour acquérir des images en vue d’obtenir au moins une image d’analyse selon la première modalité, au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité et au moins une image d’analyse selon une troisième modalité, l’image d’analyse selon la deuxième modalité correspondant à une image de biréfringence tandis que l’image d’analyse selon la troisième modalité correspond à une image de réfraction, - assurer une mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité, d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la troisième modalité, - à partir d’au moins une image d’analyse selon la première modalité, d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité et d’au moins une image d’analyse selon la troisième modalité mises en correspondance, classer les images d’analyse au moyen d’un classifieur d’images qui détermine l’appartenance à une classe résultat parmi la liste de classes, - le classifieur d’images ayant été entraîné par apprentissage supervisé, sur un ensemble d’apprentissage comportant des enregistrements composés chacun des images ou régions d’images d’un même récipient selon chaque modalité, mises en correspondance et associées à une classe de la liste des classes, pour que le classifieur d’images entraîné classe les récipients selon des critères de classification selon les au moins trois modalités, - classer le récipient selon la classe résultat. Selon un premier exemple de réalisation du système d’inspection, le procédé vise à inspecter les récipients à l’aide du système d’inspection configuré pour acquérir des images et à calculer à partir de plusieurs de ces images, des images d’analyse correspondant à des images d’absorption, des images de biréfringence et/ou des images de réfraction. Selon un autre exemple de réalisation du système d’inspection, le procédé vise à inspecter les récipients à l’aide du système d’inspection configuré pour acquérir des images composites polarimétriques et à calculer à partir de ces images composites polarimétriques, des images d’absorption, et/ou des images de biréfringence et/ou des images de réfraction. Selon un autre exemple de réalisation du système d’inspection, le procédé vise à inspecter les récipients à l’aide du système d’inspection configuré pour acquérir à l’aide d’une caméra couleur, des images composites couleurs et à calculer à partir de ces images composites couleurs, des images d’absorption et des images de réfraction. Selon un autre exemple de réalisation du système d’inspection, le procédé vise à inspecter les récipients à l’aide du système d’inspection configuré pour acquérir des images correspondant directement à des images d’absorption, des images de biréfringence et/ou des images de réfraction. Avantageusement, pour assurer la mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la troisième modalité, le procédé détecte des régions candidates dans les images d’analyse de la première modalité et dans les images d’analyse de la deuxième modalité et/ou dans les images d’analyse de la troisième modalité, le procédé assurant, pour chaque récipient : - une mise en correspondance des régions candidates dans les images d’analyse de la première modalité, de la deuxième modalité ou de la troisième modalité, avec les régions correspondantes des images d’analyse d’au moins une autre modalité, - ou une mise en correspondance de régions candidates de deux modalités différentes. Selon un autre exemple avantageux, le procédé assure en tant que mise en correspondance, une fusion d’au moins une image d’analyse de la première modalité et une image d’analyse de la deuxième modalité et/ou une image d’analyse de la troisième modalité pour obtenir une image fusionnée, le procédé assurant : - une extraction de caractéristiques de classification de l’image fusionnée, - et un classement du récipient à l’aide de critères de classification appliquées aux caractéristiques de classification de l’image fusionnée. Selon un autre exemple avantageux, le procédé assure en tant que mise en correspondance, une fusion d’au moins une image d’analyse de la première modalité et une image d’analyse de la deuxième modalité et/ou de la troisième modalité pour obtenir une image fusionnée, le procédé assurant: - une segmentation des images fusionnées pour détecter des régions candidates fusionnées, - un classement du récipient à l’aide de critères de classification appliqués aux caractéristiques des régions candidates fusionnées. Selon une autre caractéristique de l’invention : - on extrait des images d’analyse selon la première modalité, des caractéristiques de classification selon la première modalité, - on extrait des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité, des caractéristiques de classification respectivement selon la deuxième modalité et selon la troisième modalité, - on classe le récipient à l’aide de critères de classification appliqués aux caractéristiques selon la première modalité et la deuxième modalité et/ou la troisième modalité. Selon une variante avantageuse, on choisit des caractéristiques de classification selon la première modalité et des caractéristiques de classification selon la deuxième modalité et/ou des caractéristiques de classification selon la troisième modalité, et/ou des caractéristiques fusionnés qui prennent en compte des caractéristiques combinant de manière logique ou mathématique des images d’analyse selon la première modalité et des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité, ces caractéristiques de classification selon la première, la deuxième et la troisième modalité étant des caractéristiques de position, de taille, de forme ou de valeurs exprimant l’absorption et/ou la réfraction et/ou la biréfringence. Selon un mode de réalisation, on classe le récipient par un classifieur d’images à apprentissage supervisé dont les données d’entrées sont : - les caractéristiques de classification selon la première modalité et les caractéristiques de classification selon la deuxième modalité et/ou les caractéristiques de classification selon la troisième modalité, - ou les images d’analyse selon la première modalité et les images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité, - ou des parties des images d’analyse selon la première modalité et des parties des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou selon la troisième modalité. Selon un autre mode de réalisation, on classe le récipient par un classifieur d’images à apprentissage supervisé dont les données d’entrées sont au moins une image fusionnée obtenue par fusion d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité ou par fusion de régions d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité. Selon un exemple préféré, on classe chaque récipient selon au moins une classe d’images prise parmi une liste de classes représentant au moins des défauts verriers tels que notamment, trapèze, inclusion, bulle. Selon un autre objet de l’invention, on compare au moins une caractéristique de tri à un critère de rejet, la caractéristique de tri et le critère de rejet étant dépendants de la classe d’appartenance pour décider de la conformité ou non du récipient, la caractéristique de tri étant calculée sur au moins une image du récipient selon une modalité. Selon un exemple avantageux du procédé met en œuvre une étape de prise en compte d’au moins un défaut verrier identifié pour en déduire une information d’ajustement pour au moins un paramètre de contrôle d’une installation de fabrication des récipients. Selon une autre caractéristique de mise en œuvre du procédé : - le classifieur d’images associe un score de confiance au classement des récipients faisant partie d’une production inspectée; - le classement des récipients est pris en compte uniquement lorsque le score de confiance dépasse un seuil de confiance pour; * comptabiliser les défauts par classe de défauts ; * et/ou décider du rejet du récipient * et/ou déclencher une alarme de présence d’au moins un défaut critique dans la production inspectée Un autre objet de l’invention est de proposer un dispositif d’inspection de récipients en verre sortant d’une installation de fabrication en vue de classer les récipients en relation de défauts verriers, le dispositif comportant : - un système d’inspection comportant au moins une source de lumière illuminant le récipient et au moins une caméra disposée pour récupérer la lumière ayant traversé le récipient, de manière à acquérir des images d’au moins partie du récipient illuminée en transmission par la source de lumière, - une unité de traitement d’informations reliée au système d’inspection et adaptée pour fournir pour chaque récipient, au moins une image d’analyse selon une première modalité correspondant à une image d’absorption et au moins une image d’analyse selon une deuxième modalité correspondant à une image de biréfringence ou à une image de réfraction, cette unité de traitement d’informations étant configurée pour réaliser des opérations : * de prise en compte d’une liste de classes incluant des représentations d’au moins des défauts verriers, la liste des classes comportant un nombre de classes indépendant du nombre de modalités ; * de mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité, * à partir d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité, mises en correspondance, de classement des images d’analyse au moyen d’un classifieur d’images qui détermine l’appartenance à une classe résultat parmi la liste de classes, * de prise en compte du classifieur d’images ayant été entraîné par apprentissage supervisé, sur un ensemble d’apprentissage comportant des enregistrements composés chacun des images ou régions d’images d’un même récipient selon chaque modalité, mises en correspondance et associées à une classe d’image de la liste des classes, pour que le classifieur d’images entraîné classe les récipients selon des caractéristiques de classification selon les au moins deux modalités ; * de classement du récipient selon la classe résultat. Selon un mode de réalisation de l’invention, le système d’inspection est configuré pour acquérir des images composites polarimétriques tandis que l’unité de traitement d’informations est configurée pour calculer à partir de ces images composites polarimétriques, des images d’analyse d’absorption, et/ou des images d’analyse de biréfringence et/ou des images d’analyse de réfraction. Selon un autre mode de réalisation de l’invention, le système d’inspection est configuré pour acquérir des images tandis que l’unité de traitement d’informations est configurée pour calculer à partir de plusieurs de ces images, des images d’analyse d’absorption, et/ou des images d’analyse de biréfringence et/ou des images d’analyse de réfraction. Selon un autre mode de réalisation, le système d’inspection est configuré pour acquérir des images composites couleurs à l’aide d’une caméra couleur tandis que l’unité de traitement d’informations est configurée pour calculer à partir de ces images composites couleurs, des images d’absorption et des images de réfraction. Selon un autre mode de réalisation, le système d’inspection est configuré pour acquérir des images correspondant directement à des images d’absorption, à des images de biréfringence et/ou à des images de réfraction. Diverses autres caractéristiques ressortent de la description faite ci-dessous en référence aux dessins annexés qui montrent, à titre d'exemples non limitatifs, des formes de réalisation de l'objet de l'invention. La est une vue simplifiée d’un dispositif conforme à l’invention permettant d’inspecter des récipients en verre sortant d’une installation de fabrication. La représente un exemple de réalisation d’un système d’acquisition d’images par caméra polarimétrique, pour les récipients sortant d’une installation de fabrication et mis en œuvre dans le dispositif d’inspection conforme à l’invention. La illustre un exemple de pixel composite obtenu par une caméra polarimétrique du système d’inspection illustré à la . La représente un autre exemple de réalisation d’un système d’acquisition d’images pour les récipients sortant d’une installation de fabrication et mis en œuvre dans le dispositif d’inspection conforme à l’invention. La est un schéma bloc fonctionnel simplifié d’un exemple d’un premier mode de réalisation du dispositif d’inspection conforme à l’invention, mettant en œuvre un traitement dit conventionnel, des informations contenues dans les images d’analyse selon une première modalité et dans les images d’analyse selon une deuxième modalité. La est un schéma bloc fonctionnel simplifié d’un exemple d’un premier mode de réalisation du dispositif d’inspection conforme à l’invention, mettant en œuvre une opération de segmentation sur une image fusionnée obtenue par la mise en correspondance d’une image d’analyse selon une première modalité et d’une image d’analyse selon une deuxième modalité. La est un schéma bloc fonctionnel simplifié d’un exemple d’un premier mode de réalisation du dispositif d’inspection conforme à l’invention, mettant en œuvre un réseau de neurones convolutif ayant comme données d’entrée, des régions candidates mises en correspondance et issues d’opérations de segmentation d’une image d’analyse selon une première modalité et d’une image d’analyse selon une deuxième modalité. La est un schéma bloc fonctionnel simplifié d’un exemple d’un premier mode de réalisation du dispositif d’inspection conforme à l’invention, mettant en œuvre trois réseaux de neurones convolutifs ayant comme données d’entrée, une région candidate issue d’une opération de segmentation d’une image d’analyse selon une première modalité, d’une image d’analyse selon une deuxième modalité et d’une image d’analyse selon une troisième modalité. La est un schéma bloc fonctionnel simplifié d’un exemple d’un deuxième mode de réalisation du dispositif d’inspection conforme à l’invention, mettant en œuvre un réseau de neurones convolutif ayant comme données d’entrée, une image fusionnée d’une image d’analyse selon une première modalité et d’une image d’analyse selon une deuxième modalité. La est un schéma bloc fonctionnel simplifié d’un exemple d’un deuxième mode de réalisation du dispositif d’inspection conforme à l’invention, mettant en œuvre des réseaux de neurones convolutifs ayant comme données d’entrées, tout ou partie d’une image d’analyse selon une première modalité et d’une image d’analyse selon une deuxième modalité, sans segmentation préalable. La illustre un dispositif 1 conforme à l’invention permettant d’inspecter des récipients 2 en verre sortant d’une installation de fabrication ou de formage 3 de tous types connus en soi. Le dispositif d’inspection 1 vise à détecter pour chaque récipient, si le récipient présente un défaut verrier et à identifier pour un récipient présentant un défaut verrier, un type de défaut parmi une famille de défauts verriers possibles. En sortie de l’installation de fabrication 3, les récipients 2 tels que dans l’exemple illustré, des bouteilles ou des flacons en verre, présentent une haute température typiquement comprise entre 300°C et 600°C. De manière connue, les récipients 2 qui viennent d'être formés par l’installation 3 sont pris en charge par un convoyeur de sortie 5 pour former une file de récipients en étant dans l’exemple illustré, posés successivement sur le convoyeur de sortie. Les récipients 2 sont transportés en file par le convoyeur 5 selon une direction de transfert afin de les acheminer successivement à différents postes de traitement et en particulier une arche de recuisson 6, en amont de laquelle est placée une hotte de traitement de surface non représentée constituant généralement le premier des postes de traitement après le formage. Avantageusement, le dispositif d’inspection 1 conforme à l’invention inspecte les récipients en aval de l’arche de recuisson 6. Il peut être prévu que le dispositif d’inspection 1 conforme à l’invention soit installé en amont de la hotte de traitement de surface ou entre la hotte de traitement de surface et l’arche de recuisson 6. L’installation de fabrication 3 est connue en soi et un exemple sera décrit de manière succincte pour uniquement permettre une compréhension de l’interaction entre le dispositif d’inspection 1 conforme à l’invention et l’installation de fabrication 3. L’installation de fabrication 3 comporte un calculateur de production 7 permettant de superviser les différentes fonctionnalités de l’installation de fabrication 3. Le calculateur est typiquement un séquenceur qui commande des actionneurs pneumatiques ou motorisés ainsi que des valves contrôlant la circulation de l’air de refroidissement ou la pression de soufflage. Classiquement, l’installation de fabrication 3 comporte plusieurs sections de formage distinctes fonctionnant en parallèle et délivrant successivement au moins un récipient en verre. Dans l’exemple de la machine IS, les différentes sections de formage distinctes comportent chacune au moins un moule ébaucheur recevant une paraison de verre et au moins un moule finisseur. De manière connue, il est possible d’identifier la section de formage, le moule ébaucheur et le moule finisseur d’où est issu chaque récipient 2, l’ordre de défilement des récipients étant connu pour une production donnée jusqu’à ce que les récipients entrent dans l’arche de recuisson 6. Lorsque le dispositif d’inspection 1 conforme à l’invention est installé en aval de l’arche de recuisson 6, il peut être prévu de l’équiper, d’un dispositif de lecture d’informations portées sur les récipients et indiquant le moule ou la section d’origine des récipients et/ou un horodatage de leur fabrication. Il peut alternativement être proposé que le dispositif d’inspection 1 soit raccordé et synchronisé avec le dispositif de lecture d’informations situé à proximité de la ligne d’inspection. Le dispositif d’inspection 1 conforme à l’invention comporte un système d’inspection 10 comportant au moins une source de lumière 11 illuminant le récipient 2 et au moins une caméra 12, 12a, … disposée pour récupérer la lumière ayant traversé le récipient, de manière à acquérir des images d’au moins une partie du récipient illuminée en transmission par la source de lumière 11. La caméra 12, 12a comporte généralement un objectif ayant un centre optique et un axe optique, et un photo-électrique, linéaire ou matriciel, généralement plan, positionné dans le plan focal. Le système d’inspection 10 est relié à une unité électronique de traitement d’informations 13. Cette unité électronique de traitement d’informations 13 est un système informatique de tous types comportant ordinateurs, périphériques externes (unité d’affichage, unité de stockage, claviers, connexion à différents réseaux d’usine, …), programmes mettant en œuvre notamment des algorithmes de traitement d’images, bases de données, etc. Cette unité de traitement d’informations 13 est reliée au calculateur de production 7 afin de recevoir si besoin du calculateur de production, des informations temporelles permettant d’associer les récipients 2, leurs images et leurs défauts détectés au numéro de moule ou à la cavité de formage. Typiquement, le fonctionnement du système d’inspection 10 est synchronisé avec le fonctionnement des cavités de formage des récipients. Par ailleurs, cette unité de traitement d’informations 13 transmet au calculateur de production 7, les défauts verriers identifiés et les mesures effectuées, afin que le calculateur de production puisse déduire automatiquement une information d’ajustement pour au moins un paramètre de contrôle de l’installation de fabrication 3. Un tel ajustement des paramètres de contrôle est réalisé de manière manuelle ou automatique. Enfin, l’unité de traitement d’informations 13 est reliée à un éjecteur pour commander l’éjection de récipients identifiés comme défectueux, et/ou à une unité d’affichage pour présenter à un opérateur les défauts verriers identifiés et les images des récipients. Le système d’inspection 10 est configuré pour récupérer la lumière issue de la source de lumière 11 et ayant traversée le récipient afin d’acquérir des images au sens général, d’au moins une partie du récipient illuminée en transmission. Conformément à l’invention, ces images sont obtenues selon au moins deux modalités d’inspection différentes correspondant à des interactions différentes de la lumière avec la paroi des récipients et avec les défauts verriers à identifier. Selon une variante de réalisation, le système d’inspection 10 est configuré pour obtenir des images selon deux modalités d’inspection différentes. Selon une variante préférée de réalisation, le système d’inspection 10 est configuré pour obtenir des images selon trois modalités d’inspection différentes. La première modalité d’inspection est dite d’absorption. Cette première modalité met en évidence principalement l’absorption de la lumière traversante par la paroi traversée du récipient. Certains défauts ont un caractère absorbant, totalement ou partiellement absorbant. Ces défauts apparaissent ainsi opaques ou sombres lorsqu’ils sont vus en transmission c’est-à-dire que la lumière traversant une paroi de verre sans défaut subit une absorption dite normale correspondant à la teinte et à l’épaisseur, supposées homogènes de la paroi de verre. Mais les défauts absorbants présentent une anomalie locale avec une absorption parfois inférieure (bulle ou mince) mais généralement supérieure à l’absorption normale. Dans la suite on désignera par absorption uniquement l’absorption anormale des défauts absorbants. De tels défauts incluent notamment des inclusions dans le verre, notamment de céramique ou de métaux, et/ou des salissures (graisse, …) sur le verre. Mais de tels défauts incluent aussi certaines glaçures (fissures) qui seraient orientées dans le verre de manière à bloquer la lumière d’inspection, principalement par le fait que la lumière d’inspection est alors réfléchie dans une direction qui n’est pas vue par la caméra. La deuxième modalité d’inspection est dite de biréfringence. Cette deuxième modalité met en œuvre principalement une modification de l’état de polarisation de la lumière traversant la paroi du récipient par un défaut dit de stress, qui confère au verre une propriété de biréfringence. Certains défauts ont un caractère biréfringent. Ainsi, certains défauts se traduisent par la présence de contraintes mécaniques résiduelles dans le matériau (parfois appelées contraintes mécaniques internes ou, notamment en langue anglaise, « stress »). Dans la paroi, un défaut biréfringent ou de contrainte, tel qu’une inclusion de corps étrangers (céramique, métal, « verre dévitrifié ») provoque une modification de l’état de polarisation, c’est-à-dire un déphasage de polarisation entre deux composantes du champ électrique ou une modification de la direction d’une lumière repolarisée linéairement. La troisième modalité d’inspection est dite de réfraction. Cette troisième modalité met en œuvre principalement une modification de la direction de propagation de la lumière traversant la paroi du récipient par un défaut réfractant, en raison d’un angle entre les surfaces dioptriques traversées mais aussi d’une différence d’indice de réfraction. Chaque surface est une interface air/verre ou verre/air donc un dioptre qui réfracte la lumière le traversant. En l’absence de défaut, les surfaces des parois sont sensiblement parallèles et la réfraction ne provoque pas de déviation visible des rayons lumineux traversant le récipient. Un défaut dit réfractant est un défaut qui provoque localement une réfraction anormale, principalement lorsque le défaut se manifeste par des écarts de pente entre des surfaces ou dioptres de la ou des parois. On parlera donc de défaut de réfraction uniquement pour désigner des déviations de la lumière par la réfraction particulière au niveau des défauts dits réfractants. Les défauts réfractants sont les défauts qui sont principalement détectables par les anomalies de réfraction qu’ils engendrent, notamment dans une inspection en lumière traversante. Typiquement, on classe généralement parmi les défauts réfractants les défauts de surface (plis, rivières,) ou de répartition de verre (bouillons, minces, anneau de compression), les trapèzes et les ailettes. Il est à noter que les trapèzes et les ailettes provoquent généralement des réfractions tellement fortes que ces défauts sont généralement nettement visibles également dans les images d’absorption. Lorsque l’invention met en œuvre deux modalités, la première modalité est d’absorption tandis que la deuxième modalité est de biréfringence ou de réfraction. Lorsque l’invention met en œuvre trois modalités, la première modalité est d’absorption, la deuxième modalité est de biréfringence et la troisième modalité est de réfraction. De manière connue, l’inspection des récipients 2 selon ces différentes modalités d’inspection peut être réalisée à l’aide de diverses configurations du système d’inspection 10. Il est considéré que le système d’inspection 10 est configuré pour acquérir des images en vue d’obtenir des images dites d’analyse selon l’une et/ou l’autre des trois modalités ci-dessus. En effet, en fonction du système d’inspection 10 utilisé, les images d’analyse selon ces modalités peuvent être obtenues directement à partir des images acquises ou à partir de calculs ou de traitements. Ainsi, le système d’inspection 10 associé à l’unité de traitement 13 permettent d’obtenir: - une image d’analyse selon la première modalité, appelée dans la suite de la description, image d’absorption Ia, composée de pixels d’absorption dont la valeur représente principalement l’absorption de la lumière traversante par la paroi traversée ; - une image d’analyse selon la deuxième modalité, appelée dans la suite de la description, image de biréfringence Ib, composée de pixels de biréfringence dont la valeur représente principalement une modification de l’état de polarisation de la lumière traversant la paroi du récipient ; - une image d’analyse selon la troisième modalité, appelée dans la suite de la description, image de réfraction Ir, composée des pixels de réfraction dont la valeur représente principalement une modification de la direction de propagation de la lumière traversant la paroi du récipient. La suite de la description décrit à titre d’exemple non limitatifs, diverses méthodes d’obtention des images d’absorption Ia, des images de biréfringence Ib et des images de réfraction Ir. Il est rappelé que dans toutes les méthodes qui suivent, une source de lumière illumine en transparence la région inspectée du récipient, avec observation de la source de lumière en arrière-plan du récipient. Pour obtenir des images d’absorption Ia, une première méthode simple est de produire sur la source de lumière un éclairage uniforme en intensité et non polarisé dans une portion active. Une deuxième solution d’obtention de l’image d’absorption est d’utiliser une source de lumière uniforme en intensité polarisée linéairement ou circulairement et de réaliser l’image au moyen d’une caméra sans aucun filtre polariseur entre le récipient et la caméra. L’uniformité en intensité de la source de lumière peut être parfaite c’est-à-dire que l’intensité est constante sur toute la zone active d’une source de lumière plane et étendue émettant une lumière diffuse. L’uniformité peut être également locale, en particulier lorsque le verre des récipients est teinté, il peut être prévu qu’une région de la source éclairant le goulot où la paroi de verre est plus épaisse, émet une intensité uniforme plus forte, tandis qu’une région éclairant le corps du récipient où la paroi est plus mince émet une intensité uniforme plus faible. On considère également comme uniforme ou relativement uniforme, l’intensité d’une source de lumière qui génère comme décrit dans le document FR 2794241, une variation spatiale continue d’intensité plus lente que celle constatée au voisinage d’un défaut, de manière qu’un algorithme d’analyse d’image qui compare les pixels à leurs voisins pour détecter comme défauts des variations locales rapides d’intensité, ne détecte pas les variations d’intensité lentes émises par la source. Une autre solution d’obtention de l’image d’absorption est décrite dans la demande de brevet EP 3 679 356, qui propose de produire une illumination avec une source dont la couleur varie spatialement et d’acquérir une image composite (RVB) qui est transformée dans l’espace de représentation des couleurs HSV (Teinte, Saturation, Valeur). Il est obtenu l’image d’absorption par l’image V ou une transformation de cette image par exemple au moyen d’un calcul de gradient. Il est à noter qu’une image de réfraction est obtenue par l’image H, ou une transformation de cette image par exemple au moyen d’un calcul de gradient de teinte. Une autre solution d’obtention de l’image d’absorption est d’utiliser une source de lumière uniforme en intensité monochrome polarisée linéairement ou circulairement et de réaliser une image polarimétrique composite au moyen d’une caméra polarimétrique, et de calculer l’image d’absorption à partir d’au moins deux images polarimétriques partielles correspondant à des observations à travers deux filtres linéaires de directions d’analyse à 90° l’une de l’autre. Une autre solution d’obtention d’une image d’absorption est de produire l’illumination à l’aide d’une source présentant des variations d’une caractéristique de polarisation avec l’intensité restant relativement uniforme et d’acquérir une image composite contenant au moins 2 à 4 images partielles à l’aide d’une caméra polarimétrique et de calculer une image d’absorption à partir de 2 à 4 images partielles prise à travers des analyseurs de polarisation à 90° l’un de l’autre. La description qui suit décrit une méthode permettant d'obtenir avec un seul système d’inspection et une seule acquisition d'image brute, d'une part une image d'absorption et d'autre part une image de réfraction. Le système d’inspection comprend comme illustré à la , une source de lumière étendue diffuse 11 composée de sources élémentaires 11a pilotables indépendamment les unes des autres tels que des LED. La source de lumière 11 comporte également un filtre polariseur linéaire 11b et une matrice de cellules à cristaux liquides 11c permettant de modifier les propriétés de polarisation de la lumière émise pour chaque source élémentaire. La source de lumière 11 est donc composée de sources élémentaires pilotables en intensité et selon une propriété de polarisation telle que la direction de polarisation. Par ces moyens, la source de lumière 11 est apte à présenter sur une zone active éclairant une région du récipient 2 à inspecter en lumière transmise, une fonction de variation d'une propriété de polarisation selon n'importe quelle fonction de variation spatiale désirée. La propriété de polarisation est selon une variante de réalisation la direction de polarisation. De préférence, la source de lumière 11 présente une variation de la propriété de polarisation selon une loi périodique continue par morceaux, de préférence une fonction triangulaire symétrique. Une caméra polarimétrique 12, à travers son capteur photo-électrique, délivre une image numérique composite In, qui comporte un ensemble de pixels composites. Chaque pixel composite est un groupe de 4 pixels partiels juxtaposés comme illustré sur la . Devant chacun des 4 pixels partiels de chaque pixel composite, est placé un filtre polariseur linéaire individuel présentant chacun les quatre directions de polarisation linéaires orientées respectivement à 0°, 45°, 90° et 135°. En regroupant ensemble les pixels partiels de chaque pixel composite avec un filtre polariseur de même orientation, on peut obtenir quatre images partielles filtrées par des filtres linéaires 0° 45° 90° 135° c’est-à-dire les images I0, I45 I90 I135, avec des pixels I0(x,y) I45(x,y) I90(x,y) et I135(x,y). Pour calculer l’image d’absorption, chaque pixel IAbs(x,y) est obtenu en ajoutant ou moyennant 2 à 2 au moins deux pixels partiels correspondant à deux directions du polariseur à 90°. IAbs (x,y) = I0(x,x) + I90(x,y) ou IAbs (x,y) = I45(x,x) + I135(x,y) ou IAbs (x,y) = ½ (I45(x,x) + I135(x,y) + I0(x,x) + I90(x,y)) Pour obtenir l’image de réfraction Iref(x,y), on calcule par exemple la direction de polarisation de la lumière reçue par la caméra α(x,y) au moyen des paramètres de Stokes. Une première formule de calcul d’une valeur de l’orientation de polarisation reçue α(x,y) à partir des valeurs de deux pixels partiels peut s’écrire : Ou bien encore à partir des 4 pixels : La variation de direction de polarisation étant périodique triangulaire, on peut constater qu’en l’absence de réfraction, donc pour une paroi sans défaut aux faces théoriquement parallèles, l’orientation de polarisation α(x,y) est la moitié de la phase du signal périodique triangulaire φ= 2α . La mesure de la direction est équivalente à une mesure de la phase. Un écart local de la phase est directement proportionnel à la réfraction puisque la fonction de variation est par exemple triangulaire symétrique et donc linéaire presque partout. Pour obtenir des images de biréfringence Ib, une première méthode simple est de produire sur la source de lumière, un éclairage uniforme monochrome polarisé linéairement selon une direction P1, dans une portion active. L’image est acquise soit par une caméra noir et blanc devant laquelle est placé un analyseur linéaire de polarisation dont la direction est orthogonale à la direction P1, soit par une caméra polarimétrique dont on prend en compte les pixels de l’image partielle correspondant à l’analyse à travers un filtre linéaire orthogonal à la direction P1. La valeur des pixels de l’image de biréfringence est alors quasi nulle sauf en présence d’un défaut de stress. Lorsque la lumière traverse un défaut de stress, l’intensité lumineuse obtenue dépend de la direction et de l’intensité des contraintes. Une deuxième méthode est d’obtenir une image de biréfringence Ib est de produire sur la source de lumière, un éclairage uniforme monochrome polarisé circulairement selon un sens S1 dans une portion active. L’image est acquise avec une caméra noir et blanc devant laquelle est placée une lame retard ¼ d’onde puis un analyseur linéaire de polarisation. La valeur des pixels de l’image de biréfringence est alors quasi nulle sauf en présence d’un défaut de stress. Lorsque la lumière traverse un défaut de stress, l’intensité lumineuse obtenue dépend de l’intensité des contraintes mais pas de la direction des contraintes. Une troisième méthode d’obtenir une image de biréfringence Ib est de produire sur la source de lumière, un éclairage uniforme monochrome polarisé linéairement selon une seule direction ou circulairement selon un seul sens dans une portion active. L’image est acquise par une caméra polarimétrique devant laquelle est éventuellement placée une lame retard ¼ d’onde délivrant une image composite. On calcule à partir de 2 ou 4 images partielles, une grandeur de biréfringence qui dépend du déphasage de polarisation entre les composantes Ex et Ey du champ électrique et qui est une mesure de la contrainte. L’homme du métier saura retrouver les formules de calcul à partir l’équation de Mallus et du formalisme de Stockes. Le déphasage de polarisation peut être calculé pour obtenir comme valeurs des pixels dans l’image de biréfringence, une valeur qui dépend de l’intensité des contraintes mais de préférence pas de la direction des contraintes, la détection est donc isotrope et proportionnelle aux contraintes. Selon l’une de ces variantes, le déphasage de polarisation peut être mesuré entre 0 et 90° voire entre 0 et 180°. Cette méthode permet également de calculer une image d’absorption Ia avec l’image composite que délivre la même caméra polarimétrique, en calculant chaque pixel IAbs(x,y) comme expliqué précédemment. Pour obtenir des images de réfraction Ir, une première méthode d’obtention d’une image de réfraction est illustrée dans le brevet US4606634, qui décrit un type de détection de défauts réfractant qui consiste à modifier le « spectre angulaire » d’une source de lumière étendue. Une source de lumière de dimension variable, par exemple un disque lumineux de diamètre variable, est au foyer d’une lentille convergente de projection. Dans l’image obtenue à l’aide d’une caméra qui reçoit la lumière ayant traversé le récipient, on obtient un contraste renforcé sur les objets réfractant, ce contraste pouvant être augmenté en réduisant le spectre angulaire, ce qui est produit en réduisant le diamètre du disque lumineux. Un deuxième ensemble de méthodes pour obtenir une image de réfraction consiste à faire varier spatialement le long de la surface émettrice d’une source de lumière étendue, de type panneau lumineux, une propriété de la lumière émise par la source que la caméra sait distinguer. En tant que propriété de la lumière qui varie spatialement, on a utilisé initialement son intensité. On acquiert au moins une image avec une caméra sensible à l’intensité, donc a priori monochrome, délivrant des images monochromes. L’intensité de lumière émise par chaque unité de surface émettrice de lumière, varie spatialement selon une loi de variation spatiale en une ou deux dimensions. Autrement dit, ces procédés d’inspection adaptés pour la détection de défauts réfractant mettent en œuvre des dispositifs d’illumination qui fournissent une lumière qui est parfois dite « structurée », c’est-à-dire disposant d’une surface émettrice, généralement bidimensionnelle, qui présente des variations ou des motifs d’intensité. Ces méthodes comportent un grand nombre de variantes en ce qui concerne sa loi de variation et la mesure possible de la propriété au moyen d’une ou plusieurs caméras. La loi de variation spatiale est unidirectionnelle ou bidirectionnelle. Dans le cas bidirectionnel on peut prévoir que la propriété est distribuée selon un motif régulier de type damier. Il est plus courant que la loi de variation spatiale est unidirectionnelle dans une direction verticale, alternativement oblique ou horizontale. On peut d’ailleurs réaliser et analyser des images avec une loi de variation spatiale verticale, puis réaliser et analyser des images avec une loi de variation spatiale horizontale. On peut aussi combiner ces images. La loi de variation spatiale peut être uniforme continue sur toute la région inspectée. A titre d’exemple, les documents US4487322, EP0344617, EP1006350, EP2082216, EP2558847, EP3552001 et EP2875339 décrivent diverses variantes de ces méthodes. Un troisième ensemble de méthodes pour obtenir une image de réfraction consiste à faire varier spatialement le long de la surface émettrice, en tant que propriété de la lumière émise par la source, une propriété de polarisation, une propriété de couleur et/ou une propriété de phase. A titre d’exemple, les documents WO2020/244815 et EP3679356 illustrent des variantes de ce troisième ensemble de méthodes d’obtention d’une image de réfraction. Il ressort des exemples donnés ci-dessus que le procédé d’inspection à l’aide du système d’inspection 10 associé à l’unité électronique de traitement d’informations 13, permet l’obtention, des images d’absorption Ia, des images de biréfringence Ib et des images de réfraction Ir, selon différentes méthodes résumées ci-dessous. Ainsi, le procédé selon l’invention vise à inspecter les récipients 2 à l’aide du système d’inspection 10 configuré pour acquérir des images et à calculer à partir de plusieurs de ces images et grâce à l’unité électronique de traitement d’informations 13, des images d’analyse correspondant à des images d’absorption Ia, des images de biréfringence Ib et/ou des images de réfraction Ir. Selon une autre méthode, le procédé vise à inspecter les récipients 2 à l’aide du système d’inspection 10 configuré pour acquérir des images composites polarimétriques et à calculer à partir de ces images composites polarimétriques, des images d’absorption Ia, et/ou des images de biréfringence Ib et/ou des images de réfraction Ir. Le système d’inspection 10 peut être configuré pour acquérir des images composites polarimétriques couleurs ou des images composites polarimétriques monochromes. Selon une autre méthode, le procédé vise à inspecter les récipients 2 à l’aide du système d’inspection 10 configuré pour acquérir à l’aide d’une caméra couleur, des images composites couleurs et à calculer à partir de ces images composites couleurs, des images d’absorption Ia et des images de réfraction Ir. Selon une autre méthode, le procédé vise à inspecter les récipients 2 à l’aide du système d’inspection 10 configuré pour acquérir des images correspondant directement à des images d’absorption Ia, des images de biréfringence Ib et/ou à des images de réfraction Ir. L’objectif de la combinaison de ces diverses techniques d’éclairage et d’acquisition d’images est d’obtenir de chaque région inspectée de chaque récipient, au moins deux et de préférence au moins trois images chacune selon une modalité différente, avec pour chaque modalité, la valeur de chaque pixel qui dépend d’une modalité différente d’interaction de la lumière avec la paroi traversée et avec les défauts à détecter. Bien entendu, la configuration de l’éclairage et des caméras dépend de la région inspectée du récipient qui peut correspondre au corps, au fond, au col, à l’épaule, au jable, à la bague ou à une zone de présence de gravures par exemple. La illustre à titre d’exemple, le positionnement de caméras 12 avec des directions d’observation réparties autour de l’axe vertical du récipient 2 pour garantir une inspection de toute la périphérie du récipient. Selon cet exemple, le système d’inspection 10 comporte deux postes d’inspection distribués le long du trajet des récipients 2. Le premier poste d’inspection P1 comporte une source de lumière 11 disposée selon un premier côté de la trajectoire et présentant une surface émettrice S1 de forme concave composée d’une pluralité de sources lumineuses élémentaires commandées de manière à définir trois zones d’éclairage présentant une première configuration d’éclairage identique et une deuxième configuration d’éclairage identique. Ce premier poste d’inspection comporte également trois caméras 12 disposées selon un deuxième côté de la trajectoire opposé au premier côté et avec des axes optiques D de directions différentes centrées sur les zones d’éclairage. Le deuxième poste d’inspection P2 comporte une source de lumière 11 disposée selon le deuxième côté de la trajectoire et présentant une surface émettrice S2 de forme concave composée d’une pluralité de sources lumineuses élémentaires commandées de manière à définir trois zones d’éclairage présentant une première configuration d’éclairage identique et une deuxième configuration d’éclairage identique. Ce deuxième poste d’inspection comporte trois caméras 12 disposées selon le premier côté de la trajectoire et avec des axes optiques de directions différentes centrées sur les zones d’éclairage. Les sources de lumière et les caméras sont commandées pour, lorsqu’un récipient 2 en déplacement se trouve successivement sensiblement centré sur une direction d’observation, de chacune des caméras 12, acquérir, des images du récipient illuminé par la zone d’éclairage associée commandée en allumage successivement pendant l’acquisition, selon la première configuration d’éclairage et la deuxième configuration d’éclairage. Pour chaque récipient, il peut ainsi être obtenu six images avec six directions d’observation selon une première modalité (absorption par exemple) et six images avec six directions d’observation selon une deuxième modalité (biréfringence par exemple). Quel que soit le système d’inspection mis en œuvre, l’unité de traitement d’informations 13 est adaptée pour fournir des images d’analyse selon la première modalité (image d’absorption) et des images d’analyse selon la deuxième modalité (image de biréfringence ou image de réfraction), voire des images selon la troisième modalité selon la variante préférée de réalisation. Par ailleurs, conformément à l’invention, cette unité de traitement d’informations 13 est configurée pour réaliser des opérations : - de prise en compte d’une liste de classes incluant au moins des défauts verriers, la liste des classes comportant un nombre de classes indépendant du nombre de modalités ; - de mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité voire selon la troisième modalité, - à partir d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité voire de la troisième modalité, mises en correspondance, de mise en œuvre d’un classifieur d’images pour classer les images d’analyse en vue de déterminer l’appartenance à une classe résultat parmi la liste de classes, - de prise en compte du classifieur d’images ayant été entraîné par apprentissage supervisé, sur un ensemble d’apprentissage comportant des enregistrements composés chacun des images ou régions d’images d’un même récipient selon chaque modalité, mises en correspondance et associées à une classe de la liste, pour que le classifieur entraîné, classe les récipients selon des caractéristiques de classification selon les au moins deux modalités, - de classement du récipient selon la classe résultat. L’unité de traitement d’informations 13 est ainsi adaptée pour mettre en œuvre un procédé d’inspection pour détecter des défauts sur des récipients et classer les récipients, selon des classes préalablement définies. Selon une caractéristique de l’invention, le procédé vise à définir une liste de p classes D1, D2,…Dk,…Dp incluant au moins des défauts verriers c’est-à-dire des défauts liés au processus de fabrication des récipients. Les défauts verriers concernés sont des défauts verriers ayant des propriétés optiques d’interaction avec la lumière traversant le récipient, telles qu’au moins une part d’absorption, et/ou une part de biréfringence et/ou une part de réfraction, si bien qu’ils sont détectables au moyen des dispositifs précités. Pour une partie de cette liste, chaque classe correspond à un défaut verrier. Par exemple, ces classes peuvent correspondre à une bulle, une inclusion, un pli, un grain, une pierre, une ailette, un gros bouillon, un trapèze ou une balançoire. Par ailleurs, plusieurs classes peuvent correspondre à un même type de défaut verrier comme par exemple au défaut verrier type trapèze. Selon cet exemple, une classe peut correspondre aux gros trapèzes avec des fils de verre épais et une autre classe aux petits trapèzes avec des petites pointes non reliées. Ces classes sont données uniquement à titre illustratif. Pour une autre partie de cette liste, certaines classes correspondent à des artefacts d’image ne correspondant pas à des défauts. Ainsi, des classes peuvent correspondre à des reliefs à fonction technique comme des crans de positionnement ou les stries du plan de pose, à fonction décorative comme des blasons, ou à fonction d’indications techniques ou commerciales telles que marque, contenance, numéro de moule. D’autres classes peuvent correspondre à des éléments distinguables sur le récipient tels que des joints de moule, qui peuvent être circulaires au fond ou linéaires sur la paroi verticale. La reconnaissance d’un joint de moule dans l’image, donc le classement d’un élément d’image comme joint de moule, permet ensuite une analyse spécifique afin de déterminer si le joint de moule est faiblement marqué, ce qui n’est pas un défaut, ou fortement marqué ce qui nécessite l’éjection du récipient portant un tel joint de moule. Avantageusement, il est possible d’associer à chaque classe de la liste des classes, une criticité, c’est-à-dire une valeur forte pour une classe de défauts critiques comme un trapèze, plus faible pour une classe de défauts moins critique comme un pli, encore plus faible pour une classe d’objets non-défaut comme un joint de moule. Il est à noter que le nombre p de classes d’images est indépendant du nombre de modalités. D’une manière générale, la liste de classes comporte un nombre de classes supérieur au nombre de modalités mises en œuvre. Par ailleurs, la liste de classes peut comporter des classes ne correspondant pas à des défauts verriers. Par exemple, la liste peut comporter comme classe ne correspondant pas à des défauts verriers, une classe correspondant à un récipient 2 sans défauts, une classe correspondant à un récipient 2 avec un joint de moule, une classe correspondant à un récipient 2 avec un blason. Selon une variante avantageuse de réalisation, la liste de classes contient une classe non-défaut verrier, au moins une classe trapèze, au moins une classe inclusion, et au moins une classe bulle. Ces classes sont enregistrées et accessibles à l’unité de traitement d’informations 13. Le nombre de classes est donc déterminé d’abord par le besoin de la production et du contrôle qualité, donc par la nécessité d’identifier les défauts de production pour prendre les bonnes décisions lors du tri et pour permettre la correction éventuelle du procédé. A contrario, le nombre de modalités est seulement déterminé par les limites techniques et économiques des moyens connus de mise en évidence des propriétés d’absorption, de réfraction et de biréfringence. Selon l’art antérieur décrit par la demande de brevet EP 3 679 356, le raisonnement basé sur une connaissance a priori par l’homme du métier, des interactions optiques des défauts selon deux modalités A et B, conduit à prévoir un nombre déterminé de classes par le nombre de modalités, à savoir dans cet exemple seulement quatre classes: A et B, A et non B, non A et B, A fort et B faible. Le nombre de classes dépend également de la qualité du tri obtenu au moyen d’un classifieur d’images supervisé. En effet durant l’entraînement du classifieur d’images, il est connu de vérifier sur des ensembles de test, le taux de bons classements obtenu. Il a été observé que le classement est meilleur lorsque la liste des classes contient plusieurs classes pour un même défaut tel que les trapèzes. Autrement dit, le nombre de classes peut être augmenté pour améliorer la qualité du classement automatique. Tel que cela ressort des figures 5 à 10, le procédé d’inspection selon l’invention consiste pour chaque récipient 2, à mettre en œuvre, au moins une opération d’acquisition Ac1 pour obtenir au moins une image d’analyse selon la première modalité et une opération d’acquisition Ac2 pour obtenir au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité. Dans l’exemple illustré à la , le procédé d’inspection selon l’invention consiste aussi, pour chaque récipient 2, à mettre en œuvre, une opération d’acquisition Ac3 pour obtenir une image d’analyse selon la troisième modalité. Comme expliqué précédemment, les images d’absorption, de biréfringence et de réfraction peuvent être obtenues directement. Ainsi, les images d’absorption, de réfraction et de biréfringence sont identiques aux images acquises. Les images d’absorption, de biréfringence et de réfraction peuvent être obtenues aussi par des opérations de calcul effectuées sur les images acquises. Dans l’exemple illustré à la , une caméra polarimétrique ou une caméra couleur permet l’acquisition ACf respectivement d’une image composite polarimétrique ou d’une image couleur. A partir de cette image composite, des opérations de calcul C1, C2 sont effectuées pour obtenir une image d’analyse selon la première modalité et une image d’analyse selon la deuxième modalité. Ainsi, avec une source lumineuse polarisée uniforme, il est possible d’obtenir une image d’absorption et une image de biréfringence tandis qu’avec une source lumineuse avec une variation de direction de polarisation, il peut être obtenu une image d’absorption et une image de réfraction. Le procédé selon l’invention consiste ensuite à assurer une opération d’analyse des images comportant une opération ou étape de mise en correspondance MC d’au moins une partie de l’image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité et éventuellement d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la troisième modalité. Le procédé consiste ensuite à mettre en œuvre une étape de classification ou de classement Cl, à l’aide d’un classifieur d’images, à partir des informations contenues dans au moins l’image d’analyse selon la première modalité et l’image d’analyse selon la deuxième modalité et éventuellement l’image d’analyse selon la troisième modalité, mises en correspondance, afin de classer le récipient, dans une classe résultat Dk faisant partie de la liste des classes. Selon un premier mode de réalisation mis en œuvre dans les exemples de réalisation des figures 5 à 8, les opérations d’analyse visent à traiter les images d’analyse de façon à en extraire, en cas de présence d'une particularité visible ou d’un objet, une région correspondant à cet objet. Selon un deuxième mode de réalisation qui sera décrit en détail dans les exemples de réalisation des figures 9 et 10, les opérations d’analyse des images ne visent pas à en extraire, une région candidate mais à prendre en compte tout ou partie des images d’analyse selon la première modalité et des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou selon la troisième modalité. Un objet d'une image d’analyse numérique est généralement un ensemble de pixels connexes possédant au moins une propriété commune que ne possèdent pas les ensembles voisins. Un objet est donc entouré d'un contour fermé et est reconnu comme tel à partir uniquement de propriétés de l'image d’analyse: propriétés par exemple photométrique, niveau de gris, d’intensité, de texture, de fréquence spatiale, de contraste, de couleur ou de toutes mesures d’une propriété optique détectée par la caméra, etc. Un objet correspond à une zone ou région d’une image d’analyse présentant potentiellement un défaut verrier. Il n’est pas obligatoire qu’un objet soit composé d’une seule région d’image fermée par un seul contour, car un objet peut être formé par plusieurs parties disjointes. Ainsi, une région peut englober les différentes parties disjointes d’un même objet si elles sont proches. Si elles sont éloignées, on pourra considérer que deux régions distinctes forment un même objet. Une région avec un objet appelée aussi région candidate, présente un objet que l’on peut classer comme appartenant à une classe d’objets parmi la liste de classes possibles telle que définie ci-dessus. Les opérations d’analyse des images d’analyse selon les diverses modalités mettent en œuvre une ou plusieurs opérations de traitement d’images par tout type de traitement numérique connu en soi, comme par exemple de seuillage, de correction d’histogramme, de convolution ou d’opérations de morphologie mathématique binaire ou en niveau de gris, réalisées de façon à extraire toutes régions avec un objet. De tels traitements d’image connus de l’homme du métier peuvent être appliqués lors des opérations de calcul C1, C2 des images d’analyse, soit durant l’analyse avant la mise en correspondance MC, ou encore par exemple dans l’étape de segmentation SR décrite ci-après. Ainsi, le procédé met en œuvre une opération SR1 de segmentation et de détection de régions candidates sur les images d’analyse selon la première modalité, une opération SR2 de segmentation et de détection de régions candidates sur les images d’analyse selon la deuxième modalité et une opération SR3 de segmentation et de détection de régions candidates sur les images d’analyse selon la troisième modalité (figures 5, 7 et 8). Selon l’exemple de réalisation illustré à la , une opération SR de segmentation et de détection de régions candidates est réalisée sur une image d’analyse fusionnée IF d’une image d’analyse selon la première modalité et d’une image d’analyse selon la deuxième modalité, comme cela sera expliqué dans la suite de la description. Une opération de segmentation consiste classiquement à découper l’image en régions ou segments, c’est-à-dire à affecter aux pixels une appartenance à une région. Cette opération de segmentation vise à déterminer les régions candidates dans chaque image d’analyse, par des opérations de filtrage, seuillage, suivi de contour, etc. en vue généralement mais pas nécessairement de mesurer des paramètres qui caractérisent ces régions. Cette opération de segmentation des images est réalisée selon une méthode de filtrage adaptée à la modalité mise en œuvre ou à l’image fusionnée IF. Ces opérations de segmentation SR1, SR2, SR3, SR permettent de détecter des régions d’images candidates définies par leur contour limité à l’objet, ces régions d’images candidates RC1, RC2, RC3 et RCC étant respectivement des images d’analyse selon la première modalité, des images d’analyse selon la deuxième modalité, des images d’analyse selon la troisième modalité ou des images fusionnées selon au moins deux modalités. Il est aussi possible que ces opérations de segmentation SR1, SR2, SR3, SR permettent de détecter des régions d’images candidates définies par leur rectangle encadrant l’objet RE1, RE2, RE3, REC, ces régions d’images candidates étant respectivement des images d’analyse selon la première modalité, des images d’analyse selon la deuxième modalité, des images d’analyse selon la troisième modalité ou des images fusionnées selon au moins deux modalités. Il est aussi possible que ces opérations de segmentation SR1, SR2, SR3, SR permettent de détecter des régions d’images candidates définies par leur rectangle élargi encadrant l’objet RL1, RL2, RL3, RLC, de manière à prendre en compte durant le classement, le contexte de l’objet dans l’image, ces régions d’images candidates étant respectivement des images d’analyse selon la première modalité, des images d’analyse selon la deuxième modalité, des images d’analyse selon la troisième modalité ou des images fusionnées selon au moins deux modalités. Le procédé selon l’invention met en œuvre pour chaque récipient, une opération MC de mise en correspondance des régions candidates dans les images d’analyse de la première modalité, de la deuxième modalité ou de la troisième modalité, avec les régions correspondantes des images d’analyse d’au moins une autre modalité. Le procédé peut également mettre en œuvre pour chaque récipient, une mise en correspondance de régions candidates de deux modalités différentes. Cette opération MC de mise en correspondance vise à assurer une mise en correspondance des régions dans les images d’analyse d’au moins deux modalités différentes en comparant leurs positions respectives sur le récipient. Dans le cas le plus général, on détermine une transformation géométrique d’une image d’analyse à l’autre, qui permet, partant d’une région ou d’un pixel d’une image d’analyse de récipient, de localiser une région ou un pixel de l’autre image d’analyse correspondant à la même région ou partie élémentaire du récipient. La transformation géométrique est de tout type nécessaire et comporte par exemple, une translation/rotation, une anamorphose, un changement d’échelle, etc. Lorsque les deux images d’analyse Ib, Ir ou Ia différentes d’un même récipient 2 sont délivrées par deux caméras différentes avec deux objectifs différents, on peut déterminer la transformation géométrique reliant deux à deux les régions ou pixels des deux images d’analyse Ib, Ir ou Ia correspondant à la même région de la paroi du récipient, en prenant en compte la géométrie tridimensionnelle du récipient 2, sa position par rapport aux caméras 12, 12a au moment de l’acquisition des images et les paramètres géométriques et optiques du système d’inspection 10, tels que la direction de l’axe optique, la position du centre optique et la focale des objectifs des caméras 12, 12a, ces paramètres déterminant la projection optique du récipient par les objectifs des caméras sur les capteurs plans d’images. Selon une variante de réalisation, on fait une mise en correspondance pixel à pixel d’images d’analyse de deux modalités différentes d’un récipient ou de régions d’image d’analyse de deux modalités différentes d’un récipient. Pour ce faire, la transformation géométrique est déterminée pour tous les pixels. Il est également possible de calculer pour une des deux images d’analyse, ou portion d’image d’analyse, une image transformée qui est superposable à l’autre image ou portion d’image. On applique alors à tous les pixels de la région concernée la transformation géométrique ainsi que des interpolations, par exemple bilinéaires, des valeurs de pixels. Dans le cas où les images d’analyse des différentes modalités se correspondent pixel à pixel en raison du système d’inspection 10, la mise en correspondance est directe. Tel est le cas notamment, comme expliqué ci-dessus, lors de l’acquisition d’une image composite polarimétrique monochrome ou couleur ou d’une image composite couleur. Selon une autre variante de réalisation, on met en correspondance des régions dont le milieu, ou le centre de gravité sont proches sur le récipient, c’est-à-dire se correspondent ou sont voisins par la transformation géométrique. Ou bien on met en correspondance des régions dont les rectangles encadrant l’objet ou rectangles élargis encadrant l’objet, s’intersectent ou se chevauchent sur le récipient dans une certaine proportion de surface donnée. Aussi, cette mise en correspondance MC peut être réalisée soit de régions candidates à régions candidates, soit de régions candidates à régions correspondantes déterminées lors de la mise en correspondance ou soit de pixel à pixel comme dans l’exemple de réalisation illustré. Selon les exemples de réalisation illustrés aux figures 6 et 9, il est réalisé une image fusionnée IF avec mise en correspondance d’une image ou portion d’image d’analyse selon la première modalité et une image ou portion d’image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image ou portion d’image d’analyse selon la troisième modalité. Le procédé assure ainsi, en tant que mise en correspondance, une fusion des images d’analyse selon la première modalité et selon la deuxième modalité et/ou la troisième modalité pour obtenir l’image fusionnée IF. Le procédé assure ensuite une segmentation des images fusionnées pour détecter des régions candidates fusionnées. L’opération de mise en correspondance MC peut concerner la totalité des images d’analyse ou seulement des parties de ces images d’analyse. Cette mise en correspondance MC se fait pixel à pixel comme expliqué précédemment. A chaque pixel pc(x,y) de coordonnées x, y de l’image composite est attribué une valeur qui dépend des modalités. Cette valeur est par exemple soit un scalaire pc(x,y) de 16 bits avec 8 bits d’absorption et 8 bits de réfraction ou de biréfringence ou soit un vecteur vc(x,y) dont les composantes { vt(x,y), vr(x,y)} sont chacune un scalaire en absorption et un scalaire de réfraction ou de biréfringence. Le plus simple consiste à relever directement la valeur d’un pixel de l’image d’analyse en absorption et d’un pixel de l’image en réfraction ou de biréfringence, mis en correspondance avec le pixel de l’image d’analyse en absorption. Toutefois il est possible de construire chaque pixel fusionné à partir de combinaison de plusieurs pixels voisins dans les images, ou de valeurs interpolées. Il est à noter que dans les exemples décrits, une image fusionnée IF correspond à une fusion, avec mise en correspondance, des images d’analyse selon la première modalité et selon la deuxième modalité et/ou la troisième modalité. Selon une variante de réalisation non illustrée par les dessins, l’image fusionnée IF peut être identique directement à une image composite délivrée par un capteur d’images composites polarimétriques monochromes, un capteur d’images composites polarimétriques couleurs ou un capteur d’images composites couleurs. Autrement dit, il est possible d’analyser directement comme image fusionnée IF, une image composite polarimétrique monochrome, une image composite polarimétrique couleur ou une image composite couleur. Selon les exemples de réalisation illustrés aux figures 5, 7 et 8, la mise en correspondance est réalisée de régions candidates à régions candidates. Il est possible d’effectuer un recalage d’une image sur l’autre afin de faire coïncider les régions candidates sur les deux images de modalité différentes. Il est aussi possible de chercher directement les régions candidates localisées dans une même zone du récipient. Le procédé selon l’invention vise également à choisir des caractéristiques de classification selon la première modalité et des caractéristiques de classification selon la deuxième modalité et/ou des caractéristiques de classification selon la troisième modalité, et/ou des caractéristiques fusionnés qui prennent en compte des caractéristiques combinant de manière logique ou mathématique des images d’analyse selon la première modalité et des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité. Ces caractéristiques de classification selon la première, la deuxième et la troisième modalité sont des caractéristiques de position, de taille, de forme (concavité, périmètre, surface…) ou de valeurs exprimant l’absorption et/ou la réfraction et/ou la biréfringence (valeurs de photométrie tels que niveau moyen, contraste, variance, textures…). Selon les exemples de réalisation illustrés aux figures 5 et 6, le procédé selon l’invention met en œuvre une opération EC1, EC2, EC d’extraction des caractéristiques de classification. Selon l’exemple de réalisation illustré à la , le procédé met en œuvre une opération EC1 d’extraction des caractéristiques de classification pour la région candidate RC1, RE1, RL1 des images d’analyse selon la première modalité permettant de définir un vecteur Ct de dimension n représentant n caractéristiques m1i obtenues de l’image d’analyse selon la première modalité pour chaque région candidate. De même, le procédé selon l’invention met en œuvre une opération EC2 d’extraction des critères de classification pour la région candidate RC2, RE2, RL2 des images d’analyse selon la deuxième modalité permettant de définir un vecteur Cr de dimension m représentant m caractéristiques m2i obtenues de l’image d’analyse selon la deuxième modalité pour chaque région candidate. Il est à noter que selon l’exemple de réalisation illustré à la , l’opération de mise en correspondance MC des régions candidates RC1, RE1, RL1 des images d’analyse selon la première modalité avec des régions candidates RC2, RE2, RL2 des images d’analyse avec la deuxième modalité permet d’obtenir un vecteur Cc de dimension n+m représentant n+m caractéristiques m1i, m2i obtenues pour chaque région candidate mise en correspondance entre les images d’analyse selon la première et la deuxième modalité. Dans l’exemple de réalisation illustré à la , le procédé selon l’invention met en œuvre une opération EC d’extraction des caractéristiques de classification pour la région candidate fusionnée selon la première modalité et selon la deuxième modalité RCC, REC ou RLC, obtenue après l’opération de segmentation SR. Cette opération d’extraction permet d’obtenir un vecteur Cc de dimension n+m représentant n+m caractéristiques m1i, m2i obtenues pour chaque région candidate mise en correspondance entre les images d’analyse selon la première modalité et les images d’analyse selon la deuxième modalité ou pour les régions candidates fusionnées ou les régions candidates composites issues d’un capteur polarimétrique monochrome, d’un capteur couleur ou d’un capteur polarimétrique couleur. Dans les exemples de réalisation des figures 5 et 6, les caractéristiques de classification sont déterminées par une analyse préliminaire à savoir des connaissances métiers ou des études statistiques. Des algorithmes d’analyses d’images déterminent les caractéristiques sélectionnées m1i, m2i de position, taille, forme et photométrie. Dans les exemples de réalisation illustrés aux figures 7 à 10, les caractéristiques de classification sont déterminées par apprentissage supervisé en étant enfouis dans des réseaux de neurones entrainés CNN, CNN1, CNN2, comme cela décrit dans la suite de la description. En effet, le rôle des couches dites de convolution des réseaux de neurones convolutifs sont aptes à déterminer par apprentissage, des paramètres leur permettant l’extraction de caractéristiques d’images significatives pour le classement, puis à extraire les dites caractéristiques automatiquement lors du classement par le réseau de neurones entraîné. Par exemple, le réseau de neurone employé peut être selon un modèle de type connu sous l’acronyme RESNET ou VGG ou tout autre réseau connu, ces réseaux étant souvent disponibles en open source. A l’aide de critères de classification préalablement déterminés appliqués aux caractéristiques de classification, le procédé classe les défauts et par suite, les récipients porteurs de ces défauts. L’opération de classement permet de décider de la classe d’objet Dk de la région candidate ou du récipient parmi la liste des p classes possibles D1, D2, …Dp. Si une région candidate est trouvée dans une seule des deux images selon une première modalité, on vient effectuer une analyse du défaut selon les caractéristiques associées au type d’image exploité mais également l’on prend en compte des caractéristiques associées à l’autre modalité : on effectue une analyse basée sur la fusion des caractéristiques associés aux deux types d’images. Le principe de l’invention repose sur la prise en compte des au moins deux modalités d’inspection pour apporter une information supplémentaire et fiabilisée pour opérer la décision de classement des objets ou des récipients, et donc l’identification des défauts. On rappelle que selon les méthodes de l’art antérieur, lorsque l’information dans une première modalité permet de détecter une région candidate mais que l’information dans une région correspondante d’une image selon une deuxième modalité est très faible, alors l’information dans l’image selon la deuxième modalité est ignorée et ne contribue ainsi pas au classement. Conformément à l’invention, l’opération de classement est réalisée par un classifieur d’images ayant été entraîné par apprentissage supervisé. Dans les exemples de réalisation illustrés aux figures 5 et 6, le classifieur d’images Cl peut être par exemple, une machine à support de vecteurs (SVM), un classifieur bayésien ou un réseau de neurones NN (Neural Network). Dans les exemples de réalisation illustrés aux figures 7 et 10, sont mis en œuvre en tant que classifieurs d’images Cl, des réseaux de neurones convolutifs CNN (Convolutional Neural Network). Il doit être compris que le procédé selon l’invention vise à mettre en œuvre une étape d’apprentissage du classifieur d’images utilisé pour le classement des images d’analyse. Cette étape d’apprentissage est bien entendu réalisée préalablement à l’étape de mise en œuvre du classifieur d’images pour le classement des récipients. Ce classifieur d’images est entraîné par apprentissage supervisé, c’est-à-dire par des opérations lui imposant le classement à réaliser. Le classifieur d’images Cl est entrainé par des méthodes d’apprentissage supervisé consistant à déterminer des paramètres du classifieur d’images à partir d’un ensemble d’objets ou d’images dont la classe est connue, dit ensemble d’apprentissage. Selon cette méthode d’apprentissage supervisé, on fournit au système des données triées, étiquetées, réparties selon un nombre de classes préalablement défini. Chaque donnée est associée, via le tri et l’étiquetage, à une desdites classes, ce qui va permettre à l’algorithme de calculer un modèle plus général permettant par la suite d’associer n’importe quelle donnée non connue, non étiquetée, à une des classes préalablement définies. Cette méthode d’apprentissage supervisé se distingue de la méthode d’apprentissage non supervisé (étant sans a priori sur les classes). Selon cette méthode, on fournit des données en vrac au système, sans aucune forme de tri ou d’étiquetage. Le système se charge lui-même de définir le nombre de classes qui lui semble le plus pertinent et associe à chaque donnée une desdites classes (exemple : algorithme de clustering X-Means). La méthode d’apprentissage supervisé se distingue également de l’apprentissage non supervisé (avec un a priori sur le nombre de classes) : on fournit des données en vrac au système, sans aucune forme de tri ou d’étiquetage. En revanche, on indique au système le nombre N de classes attendues. Le système associe ensuite automatiquement chaque donnée à une des N classes attendues (exemple : algorithme de clustering K-Means). Le classifieur d’images mis en œuvre dans le cadre de l’invention pour l’inspection de récipients a été entrainé sur un ensemble d’apprentissage comportant des enregistrements composés chacun des images ou régions d’images d’un même récipient selon chaque modalité associées à une classe de la liste des classes, pour que le classifieur d’images entraîné classe les récipients selon des caractéristiques de classification selon les au moins deux modalités. Bien entendu, comme expliqué ci-dessus, la liste des classes pris en compte comporte des représentations d’au moins des défauts verriers. Chaque enregistrement de cet ensemble d’apprentissage comporte pour un récipient exemple ou de référence: - au moins une image d’analyse selon la première modalité et au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité mises en correspondance et au moins une étiquette attribuant au récipient exemple, au moins une classe d’objets parmi la liste de classes possibles ou, - au moins une région d’image d’analyse selon la première modalité du récipient exemple, au moins une région d’analyse d’image de la deuxième modalité et/ou de la troisième modalité du récipient exemple mises en correspondance et au moins une étiquette attribuant à la région correspondante du récipient exemple au moins la classe d’objets parmi une liste de classes possibles. L’ensemble d’apprentissage comprend ainsi des paires ou des triplets de régions en correspondance, de préférence des paires ou des triplets de vecteurs caractéristiques associés à un type de défaut verrier. Ce classifieur d’images qui a été entrainé lors d’une phase d’apprentissage est utilisé lors de l’inspection des récipients, pour assurer un classement des récipients en fonction des données d’entrées appliquées au classifieur d’images et représentatives des récipients inspectés. L’unité de traitement d’informations 13 est ainsi configurée pour assurer l’exécution ou la mise en œuvre du classifieur d’images ayant été entraîné préalablement par apprentissage supervisé de manière que ce classifieur d’images entraîné classe les récipients. Selon les exemples illustrés aux figures 5 et 6, les données d’entrées du classifieur d’images sont les informations du vecteur Cc de dimension n+m représentant les caractéristiques m1i, m2i obtenues pour chaque région candidate mise en correspondance entre les images d’analyse selon la première et la deuxième modalité. D’une manière générale, les caractéristiques de classification selon la première modalité et les caractéristiques de classification selon la deuxième modalité et/ou les caractéristiques de classification selon la troisième modalité, sont les données d’entrées du classifieur d’images. Selon l’exemple de réalisation illustré à la , le classifieur d’images qui est un réseau de neurones convolutif CNN a comme données d’entrée, une paire de régions candidates (RL1, RL2), obtenues après l’opération de mise en correspondance MC de ces régions candidates. Selon l’exemple de réalisation illustré à la , le classifieur d’images comporte un premier réseau de neurones convolutif CNN1 (Convolutional Neural Network) ayant comme données d’entrée, une région candidate selon la première modalité (RC1, RE1, RL1) obtenue après l’opération SR1 de segmentation et de détection de régions candidates sur les images d’analyse selon la première modalité. Le classifieur d’images comporte également un deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 (Convolutional Neural Network) ayant comme données d’entrée, une région candidate selon la deuxième modalité (RC2, RE2, RL2) obtenue après l’opération SR2 de segmentation et de détection de régions candidates sur les images d’analyse selon la deuxième modalité. Le classifieur d’images comporte également un troisième réseau de neurones convolutif CNN3 (Convolutional Neural Network) ayant comme données d’entrée, une région candidate selon la troisième modalité (RC3, RE3, RL3) obtenue après l’opération SR3 de segmentation et de détection de régions candidates sur les images d’analyse selon la troisième modalité. Le premier réseau de neurones convolutif CNN1, le deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 et le troisième réseau de neurones convolutif CNN3 travaillent chacun parallèlement respectivement sur une région candidate en absorption, sur une région candidate en biréfringence et sur région candidate en réfraction, ces trois régions selon les trois modalités, étant associées par l’opération de mise en correspondance MC selon les techniques expliquées ci-dessus. Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1, du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 et du troisième réseau de neurones convolutif CNN3 sont les données d’entrée d’un classifieur d’images par exemple de type SVM, Random Forest, bayésien, et de préférence un réseau de neurones NN, permettant de classifier selon les trois modalités. Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1, du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 et du troisième réseau de neurones convolutif CNN3 sont par exemple des hypothèses de classes d’appartenance mais il peut s’agir de données plus complexes avec des vecteurs de dimensions supérieures au nombre p de classes. Il est rappelé que l’ensemble d’apprentissage des réseaux de neurones contient des triplets de régions candidates selon les trois modalités d’inspection, avec comme étiquette, une classe d’objet parmi la liste de classes possibles. Selon un deuxième mode de réalisation mis en œuvre dans les exemples de réalisation des figures 9 et 10, les opérations d’analyse des images ne visent pas à en extraire, une région candidate mais à prendre en compte tout ou partie des images d’analyse selon la première modalité et des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou selon la troisième modalité, sans la mise en œuvre d’une opération préalable de segmentation. Si des parties d’images seulement sont analysées, ces parties correspondent de préférence à une ou plusieurs régions d’intérêt du récipient telles que la bague, le col, l’épaule, le corps, le jable ou bien un demi-côté droit ou gauche ou une zone de présence de gravures. Selon ces deux exemples de réalisation illustrés aux figures 9 et 10, les opérations d’analyse reposent sur la mise en œuvre de réseaux de neurones, en tant que classifieur d’images entrainé par apprentissage supervisé. Dans l’exemple de réalisation illustré à la , il est réalisé une opération MC de mise en correspondance d’une image d’analyse selon la première modalité et d’une image d’analyse selon la deuxième modalité afin d’obtenir une image fusionnée IF. L’image fusionnée IF est obtenue par fusion d’au moins une image d’analyse selon la première modalité avec au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité d’un récipient ou par fusion de régions d’au moins une image selon la première modalité avec des régions correspondantes d’au moins une image selon la deuxième modalité. D’une manière générale, comme déjà expliqué, l’image fusionnée IC est obtenue par fusion d’au moins une image d’analyse selon la première modalité avec au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité d’un récipient ou par fusion de régions d’au moins une image d’analyse selon la première modalité avec des régions correspondantes d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité. De même, l’image fusionnée IF peut être identique directement à une image composite délivrée par un capteur d’images. Les images d’analyse selon les diverses modalités sont prises lors des opérations d’acquisition Ac1, Ac2 réalisées par le système d’inspection 10, comme expliqué dans la description ci-dessus. Cette mise en correspondance MC des images pixel à pixel est réalisée comme expliqué dans l’exemple de réalisation de la . Cette image fusionnée est utilisée comme données d’entrée d’un réseau de neurones convolutif CNN qui est apte par apprentissage supervisé, à prendre en compte les caractéristiques de position, taille, forme et photométrie qui sont significatives pour la classification prévue. Il est rappelé que l’ensemble d’apprentissage contient des images fusionnées IF ou des régions d’images fusionnées avec comme étiquette, une classe d’objets parmi la liste de classes possibles. Les caractéristiques de classification selon les diverses modalités sont prises en compte dans les poids résultant de l’apprentissage et définissant le réseau de neurones convolutif CNN. Il est à noter que contrairement aux exemples des figures 6 et 7, l’opération de segmentation n’est pas nécessaire dans cette variante car les étages du réseau de neurones convolutif sont aptes par apprentissage, à classifier les images selon leur contenu sans segmentation préalable, et à déterminer localement les caractéristiques de position, taille, forme et photométrie qui sont significatives pour la classification. Mais une opération de segmentation est possible par exemple en remplaçant en l’extraction de caractéristiques EC et le classifieur d’images CL par un classifieur d’images à base de réseau de neurones convolutif CNN. Dans l’exemple de réalisation illustré à la , l’image d’analyse selon la première modalité (en partie ou en totalité) est utilisée comme données d’entrée d’un premier réseau de neurones convolutif CNN1 tandis que l’image d’analyse selon la deuxième modalité (en partie ou en totalité) est utilisée comme données d’entrée d’un deuxième réseau de neurones convolutif CNN2. Comme expliqué ci-avant, ces réseaux de neurones convolutifs ont été préalablement entrainés par apprentissage supervisé afin de pouvoir déterminer les caractéristiques de morphologie telles que position, taille, forme et de photométrie qui sont significatives pour la classification prévue. Le premier réseau de neurones convolutif CNN1 et le deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 travaillent chacun parallèlement sur deux images candidates dans chaque modalité. Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1 et du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont les données d’entrée d’un classifieur par exemple de type SVM, Random Forest, bayésien, et de préférence un réseau de neurones NN, permettant de classifier les récipients selon les deux modalités. Il est à noter que les deux images candidates dans chaque modalité sur lesquelles travaillent le premier réseau de neurones convolutif CNN1 et le deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont associées par une opération de mise en correspondance. Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1 et du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont par exemple des hypothèses de classes d’appartenance mais il peut s’agir de données plus complexes avec des vecteurs de dimensions supérieures au nombre p de classes. Il est à noter que contrairement à l’exemple de la , l’opération de segmentation n’est pas nécessaire dans cette variante car les étages du réseau de neurones convolutif sont aptes par apprentissage, à classifier les images selon leur contenu sans segmentation préalable, et à déterminer localement les caractéristiques de morphologie, par exemple, position, taille ou forme et de photométrie qui sont significatives pour la classification. Il ressort de la description qui précède que le procédé selon l’invention permet non seulement d’identifier en transmission les défauts verriers des récipients mais de classer ces défauts pour permettre de passer de l’inspection à l’optimisation du procédé de fabrication. Une des caractéristiques de l’invention est de définir une liste de classe comportant des classes de défauts, ce qui permet de mettre en relation les défauts verriers avec des caractéristiques du procédé de fabrication à réguler. L’amélioration de la classification des défauts verriers permet de mieux remonter aux causes des défauts verriers. L’objet de l’invention est avantageusement exploité dans le cadre des installations de fabrication pour permettre une meilleure détection et catégorisation des défauts présents au sein des récipients. Certains défauts peuvent être vus, détectés et catégorisés plus facilement grâce à la combinaison des deux modalités ou trois modalités. De préférence, le procédé d’inspection selon l’invention est conçu de manière que le classifieur d’images associe un score de confiance au classement des récipients issus d’une production. Le score de confiance est typiquement la probabilité d’appartenance du récipient à la classe d’appartenance. Le score peut s’exprimer comme un % ou une valeur entre 0 et 1. Il est à noter qu’un récipient peut comporter plusieurs défauts. Il y a plusieurs manières de classer de tels récipients. Dans les variantes du procédé qui comportent une étape de segmentation, on peut extraire des images d’analyse d’un même récipient, plusieurs régions d’image et par exemple plusieurs segments SR sont reconnus comme appartenant à des classes de défaut. Dans ce cas, selon une première variante, la classe d’appartenance du récipient sera celle du segment classé dans la classe de défaut ayant la plus forte criticité. Il est également possible de prendre en compte le score de confiance du classement, c’est-à-dire que la classe affectée au récipient sera celle du segment classé avec un score de confiance supérieur au seuil de confiance. Selon une deuxième variante, on peut comptabiliser l’ensemble des défauts portés par un seul récipient, notamment lorsqu’un récipient porte plusieurs défauts critiques. Ainsi l’analyse statistique de la production qui sera présentée plus loin, peut rendre compte de la distribution des défauts indépendamment du nombre de récipients rejetés. L’objet de l’invention est exploité pour le tri de la production de récipients de la manière suivante. Après classement d'un récipient, on compare au moins une caractéristique de tri de récipient, à un critère de rejet, et lorsque la caractéristique de tri dépasse le critère de rejet pour un récipient, le récipient est considéré non conforme et rejeté. En effet, l’installation comporte un éjecteur pour retirer les récipients défectueux de la production. La caractéristique de tri et le critère de rejet sont dépendants de la classe d’appartenance pour décider de la conformité ou non du récipient, la caractéristique de tri étant calculée sur au moins une image du récipient selon une des deux ou trois modalités. La caractéristique de tri et le critère de rejet sont par exemple une dimension de défauts telle que sa surface ou sa longueur mesurée dans au moins une image d’analyse. On peut éventuellement prendre en compte pour le tri, le score de confiance, en ne rejetant des récipients appartenant à une classe de défaut peu critique que si le score de confiance est élevé et inversement en rejetant des récipients appartenant à une classe de défaut critique même si le score de confiance est faible. L’objet de l’invention est exploité pour réaliser une analyse statistique d’une production récipients, c’est-à-dire une analyse de la fréquence ou distribution des différents types de défauts et de leur criticité, les types de défaut inclus dans la liste des classes et leur criticité étant déterminés par avance pour le besoin du contrôle du procédé. Certains défauts sont provoqués durant les étapes de formage des récipients dans les moules, et sont donc à mettre en relation des paramètres de formage qui sont différents d’une section à l’autre ou d’une cavité à l’autre. Il est donc préférable de comptabiliser les classes de défaut selon la section ou cavité d’origine des récipients. Lorsque l’installation est installée en sortie de machines de formage, donc en amont de l’arche de recuisson 6, l’inspection est immédiate après la fabrication donc on connaît l’horodatage de la fabrication du récipient, et l’on connaît également par synchronisation, les cavités ou sections d’origine des récipients puisque l’ordre de sortie des récipients de la machine de formage est connu. Lorsque le dispositif d’inspection 1 conforme à l’invention est installé en aval de l’arche de recuisson 6, il est de préférence équipé d’un dispositif de lecture d’informations portées sur les récipients et indiquant le moule ou la section d’origine des récipients et/ou un horodatage de leur fabrication, ou bien relié à un tel dispositif de lecture. Il est donc possible et préférable de réaliser l’analyse statistique de la production, à partir du classement des récipients par le procédé d’inspection, selon la distribution des défauts en relation directe avec les paramètres de production au moment de la fabrication de chaque récipient et/ou en fonction des différentes cavités et sections de la machine de fabrication. L’analyse statistique de la production des récipients, permet ainsi de mettre en relation les défauts avec leurs causes, pour obtenir deux résultats : - d’une part, l’on peut déterminer des corrélations entre les paramètres de fabrication et les défauts qui en découlent, permettant ainsi de définir des méthodes de régulation plus performantes du procédé ; - d’autre part connaissant les relations de cause à effet, délivrer en temps réel au calculateur de production 7, la possibilité de réaliser une boucle de réaction pour réguler le procédé en corrigeant les défaut donc les écarts entre qualité voulue et qualité estimée des récipients. Pour résumer ce qui précède, l’objet de l’invention est avantageusement exploité pour différentes opérations de production décrites ci-après: - tri de la production ; - analyse statistique de la production ; - détermination des relations de cause à effet entre paramètres de production et défauts ; - contrôle du procédé en réduisant les défauts constatés ; - avertissement des opérateurs de l’apparition de défauts critiques par une alarme. Selon une variante préférée de l’invention, on ne prend en compte le classement des récipients que lorsque le score de confiance de la classe attribuée dépasse un seuil de confiance pour : - comptabiliser les défauts par classe de défauts dans une statistique de fréquences des défauts, - et/ou décider du rejet du récipient, - et/ou déclencher une alarme de présence d’un ou plusieurs défauts critiques dans la production inspectée. Il est à noter que le seuil de confiance correspond à une valeur minimale prédéterminée ou réglable du score de confiance. Le fait de prendre en compte ces diverses modalités par un algorithme de classification par apprentissage supervisé permet de gérer automatiquement à la fois les différents aspects des interactions lumière/matière (absorption, biréfringence, réfraction) mais également le couplage de ces interactions qui résultent des méthodes d’obtention des images d’analyse. Par l’apprentissage supervisé, le classifieur d’images prend en compte les caractéristiques photométriques et morphologiques dans les deux modalités voire dans les trois modalités. Le classifieur d’images est ainsi apte par apprentissage, à déterminer les caractéristiques géométriques et photométriques significatives pour la classification prévue. Aussi, un tel classifieur d’images est à même au cours de l’inspection, d’associer les données d’une image non connues et non étiquetées, à une classe préalablement définie. Le procédé selon l’invention se distingue ainsi des méthodes de classification de l’art antérieur dont le processus de classification repose uniquement sur des considérations physiques ou logiques, appliquant des règles métiers prédéfinies. A l’inverse, le classifieur d’images mis en œuvre selon l’invention permet de construire de lui-même, le modèle d’association entre les données d’entrées et la classe. Compte-tenu de l’apprentissage supervisé, c’est le classifieur d’images qui va directement associer les données d’entrée à une classe prise parmi la liste de classes. Procédé d’inspection de récipients en verre (2) en vue de classer un récipient, le procédé comportant les étapes suivantes: - inspecter chaque récipient à l’aide d’un système d’inspection (10) comportant au moins une source de lumière (11) illuminant le récipient et au moins une caméra (12, 12a) disposée pour récupérer la lumière ayant traversé le récipient, de manière à acquérir des images d’au moins une partie du récipient illuminée en transmission, en vue d’obtenir au moins une image d’analyse selon une première modalité correspondant à une image d’absorption (Ia) et au moins une image d’analyse selon une deuxième modalité correspondant à une image de biréfringence (Ib) ou à une image de réfraction (Ir), - définir une liste de classes (D1, D2,..Dk,…Dp) incluant au moins des défauts verriers, la liste des classes comportant un nombre de classes indépendant du nombre de modalités ; - assurer une mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité, -à partir d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité, mises en correspondance, classer les images d’analyse au moyen d’un classifieur d’images (Cl) qui détermine l’appartenance à une classe résultat parmi la liste de classes, - le classifieur d’images (Cl) ayant été entraîné par apprentissage supervisé, sur un ensemble d’apprentissage comportant des enregistrements composés chacun des images ou régions d’images d’un même récipient selon chaque modalité, mises en correspondance et associées à une classe de la liste des classes, pour que le classifieur d’images entraîné classe les récipients selon des caractéristiques de classification selon les au moins deux modalités ; - classer le récipient selon la classe résultat. Procédé selon la revendication 1 selon lequel le procédé comporte les étapes suivantes : - inspecter chaque récipient à l’aide du système d’inspection (10) configuré pour acquérir des images en vue d’obtenir au moins une image d’analyse selon la première modalité, au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité et au moins une image d’analyse selon une troisième modalité, l’image d’analyse selon la deuxième modalité correspondant à une image de biréfringence (Ib) tandis que l’image d’analyse selon la troisième modalité correspond à une image de réfraction (Ir), - assurer une mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité, d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la troisième modalité, - à partir d’au moins une image d’analyse selon la première modalité, d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité et d’au moins une image d’analyse selon la troisième modalité mises en correspondance, classer les images d’analyse au moyen d’un classifieur d’images (Cl) qui détermine l’appartenance à une classe résultat parmi la liste de classes, - le classifieur d’images ayant été entraîné par apprentissage supervisé, sur un ensemble d’apprentissage comportant des enregistrements composés chacun des images ou régions d’images d’un même récipient selon chaque modalité, mises en correspondance et associées à une classe de la liste des classes, pour que le classifieur d’images entraîné classe les récipients selon des critères de classification selon les au moins trois modalités ; - classer le récipient selon la classe résultat. Procédé selon l’une des revendications précédentes selon lequel le procédé vise à inspecter les récipients à l’aide du système d’inspection (10) configuré pour acquérir des images et à calculer à partir de plusieurs de ces images, des images d’analyse correspondant à des images d’absorption (Ia), des images de biréfringence (Ib) et/ou des images de réfraction (Ir). Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2 selon lequel le procédé vise à inspecter les récipients à l’aide du système d’inspection (10) configuré pour acquérir des images composites polarimétriques et à calculer à partir de ces images composites polarimétriques, des images d’absorption, et/ou des images de biréfringence et/ou des images de réfraction. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2 selon lequel le procédé vise à inspecter les récipients à l’aide du système d’inspection (10) configuré pour acquérir à l’aide d’une caméra couleur, des images composites couleurs et à calculer à partir de ces images composites couleurs, des images d’absorption et des images de réfraction. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2 selon lequel le procédé vise à inspecter les récipients à l’aide du système d’inspection (10) configuré pour acquérir des images correspondant directement à des images d’absorption, des images de biréfringence et/ou des images de réfraction. Procédé selon l’une des revendications précédentes selon lequel pour assurer la mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la troisième modalité, le procédé détecte des régions candidates (RC1, RC2, RC3, RCC) dans les images d’analyse de la première modalité et dans les images d’analyse de la deuxième modalité et/ou dans les images d’analyse de la troisième modalité, le procédé assurant, pour chaque récipient : - une mise en correspondance des régions candidates dans les images d’analyse de la première modalité, de la deuxième modalité ou de la troisième modalité, avec les régions correspondantes des images d’analyse d’au moins une autre modalité, - ou une mise en correspondance de régions candidates de deux modalités différentes. Procédé selon l’une des revendications précédentes selon lequel le procédé assure en tant que mise en correspondance, une fusion d’au moins une image d’analyse de la première modalité et une image d’analyse de la deuxième modalité et/ou une image d’analyse de la troisième modalité pour obtenir une image fusionnée (IF), le procédé assurant : - une extraction de caractéristiques de classification (m1i, m2i) de l’image fusionnée, - et un classement du récipient à l’aide de critères de classification appliquées aux caractéristiques de classification de l’image fusionnée. Procédé selon l’une des revendications précédentes selon lequel le procédé assure en tant que mise en correspondance, une fusion d’au moins une image d’analyse de la première modalité et une image d’analyse de la deuxième modalité et/ou de la troisième modalité pour obtenir une image fusionnée, le procédé assurant: - une segmentation des images fusionnées pour détecter des régions candidates fusionnées, - un classement du récipient à l’aide de critères de classification appliqués aux caractéristiques des régions candidates fusionnées. Procédé selon l’une des revendications précédentes selon lequel : - on extrait des images d’analyse selon la première modalité, des caractéristiques de classification selon la première modalité, - on extrait des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité, des caractéristiques de classification respectivement selon la deuxième modalité et selon la troisième modalité, - on classe le récipient à l’aide de critères de classification appliqués aux caractéristiques selon la première modalité et la deuxième modalité et/ou la troisième modalité. Procédé selon la revendication précédente selon lequel on choisit des caractéristiques de classification selon la première modalité et des caractéristiques de classification selon la deuxième modalité et/ou des caractéristiques de classification selon la troisième modalité, et/ou des caractéristiques fusionnés qui prennent en compte des caractéristiques combinant de manière logique ou mathématique des images d’analyse selon la première modalité et des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité, ces caractéristiques de classification selon la première, la deuxième et la troisième modalité étant des caractéristiques de position, de taille, de forme ou de valeurs exprimant l’absorption et/ou la réfraction et/ou la biréfringence. Procédé selon l’une des revendications précédentes selon lequel on classe le récipient par un classifieur d’images à apprentissage supervisé dont les données d’entrées sont : - les caractéristiques de classification selon la première modalité et les caractéristiques de classification selon la deuxième modalité et/ou les caractéristiques de classification selon la troisième modalité, - ou les images d’analyse selon la première modalité et les images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou des images d’analyse selon la troisième modalité, - ou des parties des images d’analyse selon la première modalité et des parties des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou selon la troisième modalité. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10 selon lequel on classe le récipient par un classifieur d’images à apprentissage supervisé dont les données d’entrées sont au moins une image fusionnée (IF) obtenue par fusion d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité ou par fusion de régions d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité. Procédé selon l’une des revendications précédentes selon lequel on classe chaque récipient (2) selon au moins une classe prise parmi une liste de classes représentant au moins des défauts verriers tels que notamment, trapèze, inclusion, bulle. Procédé selon l’une des revendications précédentes selon lequel on compare au moins une caractéristique de tri à un critère de rejet, la caractéristique de tri et le critère de rejet étant dépendants de la classe d’appartenance pour décider de la conformité ou non du récipient, la caractéristique de tri étant calculée sur au moins une image du récipient selon une modalité. Procédé d’inspection selon l’une des revendications précédentes selon lequel est mise en œuvre une étape de prise en compte d’au moins un défaut verrier identifié pour en déduire une information d’ajustement pour au moins un paramètre de contrôle d’une installation de fabrication (3) des récipients. Procédé d’inspection selon l’une des revendications précédentes selon lequel : -le classifieur d’images associe un score de confiance au classement des récipients faisant partie d’une production inspectée; -le classement des récipients est pris en compte uniquement lorsque le score de confiance dépasse un seuil de confiance pour; -comptabiliser les défauts par classe de défauts ; -et/ou décider du rejet du récipient ; -et/ou déclencher une alarme de présence d’au moins un défaut critique dans la production inspectée. Dispositif d’inspection de récipients en verre (2) sortant d’une installation de fabrication (3) en vue de classer les récipients en relation de défauts verriers, le dispositif comportant : - un système d’inspection (10) comportant au moins une source de lumière (11) illuminant le récipient et au moins une caméra (12, 12a) disposée pour récupérer la lumière ayant traversé le récipient, de manière à acquérir des images d’au moins partie du récipient illuminée en transmission par la source de lumière, - une unité de traitement d’informations (13) reliée au système d’inspection (10) et adaptée pour fournir pour chaque récipient, au moins une image d’analyse selon une première modalité correspondant à une image d’absorption (Ia) et au moins une image d’analyse selon une deuxième modalité correspondant à une image de biréfringence (Ib) ou à une image de réfraction (Ir), cette unité de traitement d’informations (13) étant configurée pour réaliser des opérations : * de prise en compte d’une liste de classes (D1, D2,…Dp) incluant des représentations d’au moins des défauts verriers, la liste des classes comportant un nombre de classes indépendant du nombre de modalités ; * de mise en correspondance d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une partie d’une image d’analyse selon la deuxième modalité, * à partir d’au moins une image d’analyse selon la première modalité et d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité, mises en correspondance, de classement des images d’analyse au moyen d’un classifieur d’images (Cl) qui détermine l’appartenance à une classe résultat parmi la liste de classes, * de prise en compte du classifieur d’images (Cl) ayant été entraîné par apprentissage supervisé, sur un ensemble d’apprentissage comportant des enregistrements composés chacun des images ou régions d’images d’un même récipient selon chaque modalité, mises en correspondance et associées à une classe de la liste des classes, pour que le classifieur d’images entraîné classe les récipients selon des caractéristiques de classification selon les au moins deux modalités ; * de classement du récipient selon la classe résultat. Dispositif selon la revendication 18 selon lequel le système d’inspection (10) est configuré pour acquérir des images composites polarimétriques tandis que l’unité de traitement d’informations est configurée pour calculer à partir de ces images composites polarimétriques, des images d’analyse d’absorption, et/ou des images d’analyse de biréfringence et/ou des images d’analyse de réfraction. Dispositif selon la revendication 18 selon lequel le système d’inspection (10) est configuré pour acquérir des images tandis que l’unité de traitement d’informations (13) est configurée pour calculer à partir de plusieurs de ces images, des images d’analyse d’absorption, et/ou des images d’analyse de biréfringence et/ou des images d’analyse de réfraction. Dispositif selon la revendication 18 selon lequel le système d’inspection (10) est configuré pour acquérir des images composites couleurs à l’aide d’une caméra couleur tandis que l’unité de traitement d’informations (13) est configurée pour calculer à partir de ces images composites couleurs, des images d’absorption et des images de réfraction. Dispositif selon la revendication 18 selon lequel le système d’inspection (10) est configuré pour acquérir des images correspondant directement à des images d’absorption, à des images de biréfringence et/ou à des images de réfraction.