Brevet FR3127061A1 — publié le 20230317

La présente divulgation concerne un procédé (10) de génération d’images d’apprentissage pour l’apprentissage supervisé d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé, comportant des étapes de : (S11) détermination d’un modèle 3D représentant l’objet manufacturé dépourvu de défaut, ledit modèle 3D comportant un maillage 3D définissant des faces décrivant une enveloppe extérieure dudit objet manufacturé, et des textures associées respectivement aux différentes faces du maillage 3D, (S12) détermination d’une altération du modèle 3D de l’objet manufacturé, ladite altération étant représentative d’un défaut à détecter, (S14) génération d’une pluralité d’images d’apprentissage représentant l’objet manufacturé en faisant varier la présence ou l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé, (S15) annotation de chaque image d’apprentissage en fonction de la présence ou de l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé. Figure de l’abrégé : Figure 1 Procédé de génération d’images d’apprentissage pour l’apprentissage supervisé d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé La présente invention appartient au domaine de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement de l’apprentissage automatique (« machine learning » ou ML dans la littérature anglo-saxonne), et concerne plus particulièrement un procédé de génération d’images d’apprentissage pour l’apprentissage supervisé d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé dans un environnement de production. La présente invention trouve une application particulièrement avantageuse, bien que nullement limitative, pour la détection de défauts d’objets manufacturés utilisés pour la fabrication de véhicules, en particulier de véhicules de transport de passagers. De nos jours, les environnements de production d’objets manufacturés, en particulier dans la fabrication de véhicules automobiles ou d’équipements destinés à être installés dans des véhicules automobiles, sont de plus en plus automatisés et robotisés. Parallèlement, les exigences en termes de qualité des objets manufacturés exigent de pouvoir détecter des défauts dans les objets manufacturés, afin de pouvoir écarter les objets manufacturés défectueux. Il existe donc un besoin pour pouvoir détecter de manière automatique les objets manufacturés défectueux dans leur environnement de production. Par exemple, l’environnement de production correspond à une chaîne de montage dudit objet manufacturé ou d’un produit manufacturé obtenu par assemblage dudit objet manufacturé avec d’autres pièces. Afin de détecter de manière automatique un objet manufacturé défectueux, il est nécessaire de disposer d’un modèle de détection de défaut, c’est-à-dire une fonction capable de détecter un défaut dans un objet manufacturé à partir d’une image représentant ledit objet manufacturé, acquise par un capteur d’images situé dans l’environnement de production. Un tel modèle de détection peut par exemple être conçu par apprentissage automatique. En particulier, le modèle de détection peut être obtenu par apprentissage supervisé, c’est-à-dire que le modèle de détection va « apprendre » à détecter un défaut à partir d’images représentant des objets manufacturés défectueux. Toutefois, la proportion d’objets manufacturés défectueux, parmi tous les objets manufacturés pour lesquels des images sont acquises par le capteur d’images, est généralement faible voire très faible. Ainsi, il en résulte qu’il est difficile de disposer d’un nombre important d’images acquises par le capteur d’images et représentant un objet manufacturé défectueux, et la précision du modèle de détection dépend du nombre d’images qui lui sont fournies pendant la phase d’apprentissage supervisé. En outre, ces images doivent être annotées manuellement pour indiquer l’absence ou la présence d’un défaut sur un objet manufacturé dans une image, ce qui représente un travail important et extrêmement chronophage. Résumé La présente divulgation a pour objectif de remédier à tout ou partie des limitations des solutions de l’art antérieur, notamment celles exposées ci-avant, en proposant une solution qui permette d’obtenir rapidement un grand nombre d’images pour l’apprentissage supervisé d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé. A cet effet, la présente divulgation concerne un procédé de génération d’images d’apprentissage pour l’apprentissage supervisé d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé dans un environnement de production, ledit procédé comportant des étapes de : détermination d’un modèle 3D dudit objet manufacturé, représentant l’objet manufacturé dépourvu de défaut, ledit modèle 3D comportant un maillage 3D définissant des faces décrivant une enveloppe extérieure dudit objet manufacturé, et des textures associées respectivement aux différentes faces du maillage 3D, détermination d’une altération du modèle 3D de l’objet manufacturé, ladite altération étant représentative d’un défaut à détecter et correspondant à une modification locale du maillage 3D et/ou à une modification locale de texture, génération d’une pluralité d’images d’apprentissage représentant l’objet manufacturé, à partir du modèle 3D de l’objet manufacturé, en faisant varier la présence ou l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé, annotation de chaque image d’apprentissage en fonction de la présence ou de l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé lors de la génération de l’image d’apprentissage considérée. Ainsi, les images d’apprentissage générées sont « virtuelles » en ce qu’elles sont générées à partir d’un objet manufacturé « virtuel » correspondant à un modèle 3D dudit objet manufacturé dépourvu de défauts. Il ne s’agit donc pas d’images représentant un objet manufacturé « réel » dans un environnement de production « réel », acquises par un capteur d’images situé dans cet environnement de production. De telles images d’apprentissage « virtuelles » peuvent donc être générées rapidement et en grand nombre, de manière automatique, en manipulant le modèle 3D de l’objet manufacturé. Dans le domaine de la fabrication d’objets manufacturés, il est fréquent d’avoir recours à des outils de conception assistée par ordinateur (CAO), de sorte qu’un fichier CAO représentant l’objet manufacturé peut être utilisé pour en déterminer le modèle 3D. Le modèle 3D de l’objet manufacturé comporte un maillage 3D définissant un ensemble de faces décrivant une enveloppe extérieure dudit objet manufacturé, et des textures associées respectivement aux différentes faces du maillage 3D. Le défaut à détecter est modélisé par une altération du modèle 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défauts. L’altération est une modification locale du modèle 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défauts, c’est-à-dire une modification concernant un sous-ensemble de faces adjacentes parmi l’ensemble des faces du modèle 3D. La modification locale concerne donc moins de faces que le nombre total de faces du modèle 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défauts, et concerne de préférence moins de 50% des faces dudit modèle 3D, voire moins de 20% des faces dudit modèle 3D. L’altération est par exemple une modification locale du maillage 3D du modèle 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défauts et/ou une modification locale de texture. Evidemment, si plusieurs types de défauts doivent être détectés par le modèle de détection, il est possible de déterminer plusieurs altérations respectives correspondantes, pour générer les images d’apprentissage. Ensuite, les images d’apprentissage sont générées de manière automatique, à partir du modèle 3D de l’objet manufacturé et de l’altération correspondant à chaque défaut à détecter, en faisant varier la présence ou l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé. Chaque image d’apprentissage est également annotée de manière automatique, lors de sa génération, en fonction de la présence ou de l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé lors de la génération de cette image d’apprentissage. Si plusieurs types de défauts sont considérés, et donc plusieurs altérations différentes, chaque image d’apprentissage obtenue à partir d’un modèle 3D de l’objet manufacturé comportant une ou plusieurs altérations est de préférence également annotée avec le ou les types de défauts présents. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de génération d’images d’apprentissage peut comporter en outre, de manière optionnelle, l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de génération comporte une étape de détermination d’un modèle 3D de l’environnement de production, et les images d’apprentissage sont en outre générées à partir du modèle 3D de l’environnement de production. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de génération comporte une étape d’obtention d’un ensemble de variables d’observation de l’objet manufacturé, et les images d’apprentissage sont générées en faisant varier en outre les variables d’observation de l’ensemble. Ainsi, il est également possible de faire varier certaines variables d’observation (éclairage, position ou orientation de l’objet manufacturé dans l’image d’apprentissage, etc.) lors de la génération des images d’apprentissage, afin de permettre au modèle de détection d’apprendre automatiquement à détecter les défauts même avec des conditions variables d’observation de l’objet manufacturé et, le cas échéant, de l’environnement de production. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, l’ensemble de variables d’observation comporte au moins une variable d’observation représentative d’un des paramètres d’observation suivants : position et/ou orientation d’au moins un capteur d’images par rapport à l’environnement de production, et/ou caractéristiques de l’au moins un capteur d’images, position et/ou orientation de l’objet manufacturé par rapport à l’environnement de production, position et/ou orientation d’au moins une source d’éclairage par rapport à l’environnement de production, et/ou couleur et/ou intensité lumineuse et/ou type de l’au moins une source d’éclairage, texture associée à des faces du maillage 3D de l’objet manufacturé, positions relatives et/ou orientations relatives de parties formant l’objet manufacturé. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la modification locale du maillage 3D de l’altération comporte une déformation locale du maillage 3D. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, l’objet manufacturé dépourvu de défauts correspondant à un assemblage de parties et le défaut à détecter correspondant à l’absence d’une de ces parties, le maillage 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défaut est obtenu par combinaison de maillages 3D élémentaires représentant respectivement les différentes parties et la modification locale du maillage 3D de l’altération comporte la suppression d’au moins un des maillages 3D élémentaires. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le défaut à détecter correspondant à la présence d’une pièce, la modification locale du maillage 3D de l’altération comporte la combinaison du maillage 3D de l’objet manufacturé avec un maillage 3D de ladite pièce. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le modèle 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défaut est déterminé à partir d’un fichier de conception assistée par ordinateur décrivant l’objet manufacturé. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, chaque image d’apprentissage générée à partir d’un modèle 3D de l’objet manufacturé comportant au moins une altération est également annotée avec le type de chaque défaut présent dans l’image d’apprentissage et/ou avec la position dans l’image d’apprentissage de chaque défaut présent. Selon un second aspect, la présente divulgation concerne un procédé de fabrication d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé dans un environnement de production, ledit procédé comportant des étapes de : obtention d’images d’apprentissage générées au moyen d’un procédé de génération selon l’un quelconque des modes de mise en œuvre de la présente divulgation, apprentissage supervisé dudit modèle de détection de défaut en utilisant lesdites images d’apprentissage. Ainsi, le procédé de fabrication du modèle de détection correspond à la phase d’apprentissage supervisé dudit modèle de détection de défaut à partir des images d’apprentissage générées. Dans des modes préférés de mise en œuvre, le modèle de détection comporte un réseau de neurones. Rien n’exclut cependant, suivant d’autres exemples, de considérer d’autres types de modèles de détection compatibles avec un apprentissage supervisé. Selon un troisième aspect, la présente divulgation concerne un produit programme d’ordinateur comportant un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, configurent ledit processeur pour mettre en œuvre un procédé de génération ou de fabrication selon l’un quelconque des modes de mise en œuvre de la présente divulgation. Selon un quatrième aspect, la présente divulgation concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, configurent ledit processeur pour mettre en œuvre un procédé de génération ou de fabrication selon l’un quelconque des modes de mise en œuvre de la présente divulgation. Selon un cinquième aspect, la présente divulgation concerne un dispositif de génération comportant un circuit de traitement comportant des moyens de mémorisation et au moins un processeur, ledit circuit de traitement étant configuré pour mettre en œuvre un procédé de génération d’images d’apprentissage selon l’un quelconque des modes de mise en œuvre de la présente divulgation. Dans des modes particuliers de réalisation du dispositif de génération, les moyens de mémorisation stockent un ou plusieurs modèles 3D associés à des types d’objets manufacturés différents et/ou un ou plusieurs modèles 3D associés à des environnements de production différents. Selon un sixième aspect, la présente divulgation concerne un dispositif de détection comportant un circuit de traitement comportant des moyens de mémorisation et au moins un processeur, ledit circuit de traitement étant configuré pour mettre en œuvre un modèle de détection obtenu selon un procédé de fabrication selon l’un quelconque des modes de mise œuvre de la présente divulgation. Dans des modes particuliers de réalisation du dispositif de détection, le circuit de traitement est configuré pour : obtenir une image, dite image de détection, d’un objet manufacturé situé dans l’environnement de production, acquise par un capteur d’images situé dans l’environnement de production, évaluer si l’objet manufacturé représenté sur l’image de détection comporte un défaut, en utilisant le modèle de détection. L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description suivante, donnée à titre d’exemple nullement limitatif, et faite en se référant aux figures qui représentent : : un diagramme illustrant les principales étapes d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de génération d’images d’apprentissage ; : une représentation schématique d’un modèle 3D d’objet manufacturé dépourvu de défauts ; : une représentation schématique d’un modèle 3D d’objet manufacturé défectueux ; : un diagramme illustrant les principales étapes d’un mode préféré de mise en œuvre du procédé de génération d’images d’apprentissage ; : un diagramme illustrant les principales étapes d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de fabrication d’un modèle de détection de détection ; : un diagramme illustrant les principales étapes d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de détection de défauts. Procédé (10) de génération d’images d’apprentissage pour l’apprentissage supervisé d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé situé dans un environnement de production, ledit procédé comportant des étapes de : (S11) détermination d’un modèle 3D dudit objet manufacturé, représentant l’objet manufacturé dépourvu de défaut, ledit modèle 3D comportant un maillage 3D définissant des faces décrivant une enveloppe extérieure dudit objet manufacturé, et des textures associées respectivement aux différentes faces du maillage 3D, (S12) détermination d’une altération du modèle 3D de l’objet manufacturé, ladite altération étant représentative d’un défaut à détecter et correspondant à une modification locale du maillage 3D et/ou à une modification locale de texture, (S14) génération d’une pluralité d’images d’apprentissage représentant l’objet manufacturé, à partir du modèle 3D de l’objet manufacturé, en faisant varier la présence ou l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé, (S15) annotation de chaque image d’apprentissage en fonction de la présence ou de l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé lors de la génération de l’image d’apprentissage considérée. Procédé (10) de génération selon la revendication 1, comportant une étape (S16) de détermination d’un modèle 3D de l’environnement de production, les images d’apprentissage étant en outre générées à partir du modèle 3D de l’environnement de production. Procédé (10) selon la revendication 1 ou 2, comportant une étape (S13) d’obtention d’un ensemble de variables d’observation de l’objet manufacturé, et dans lequel les images d’apprentissage sont générées en faisant varier en outre les variables d’observation de l’ensemble. Procédé (10) de génération selon la revendication 3, dans lequel l’ensemble de variables d’observation comporte au moins une variable d’observation représentative d’un des paramètres d’observation suivants : position et/ou orientation d’au moins un capteur d’images par rapport à l’environnement de production, et/ou caractéristiques de l’au moins un capteur d’images, position et/ou orientation de l’objet manufacturé par rapport à l’environnement de production, position et/ou orientation d’au moins une source d’éclairage par rapport à l’environnement de production, et/ou couleur et/ou intensité lumineuse et/ou type de l’au moins une source d’éclairage, texture associée à des faces du maillage 3D de l’objet manufacturé, positions relatives et/ou orientations relatives de parties formant l’objet manufacturé. Procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la modification locale du maillage 3D de l’altération comporte une déformation locale du maillage 3D. Procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, l’objet manufacturé dépourvu de défauts correspondant à un assemblage de parties et le défaut à détecter correspondant à l’absence d’au moins une ces parties, le maillage 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défaut est obtenu par combinaison de maillages 3D élémentaires représentant respectivement les différentes parties et la modification locale du maillage 3D de l’altération comporte la suppression d’au moins un des maillages 3D élémentaires. Procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, le défaut à détecter correspondant à la présence d’une pièce, la modification locale du maillage 3D de l’altération comporte la combinaison du maillage 3D de l’objet manufacturé avec un maillage 3D de ladite pièce. Procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défaut est déterminé à partir d’un fichier de conception assistée par ordinateur décrivant l’objet manufacturé. Procédé (50) de fabrication d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé situé dans un environnement de production, ledit procédé comportant des étapes de : (S51) obtention d’images d’apprentissage générées au moyen d’un procédé de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, (S52) apprentissage supervisé dudit modèle de détection de défaut en utilisant lesdites images d’apprentissage. Procédé (50) de fabrication selon la revendication 9, dans lequel le modèle de détection comporte un réseau de neurones. Produit programme d’ordinateur comportant un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, configurent ledit processeur pour mettre en œuvre un procédé (10, 50) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, configurent ledit processeur pour mettre en œuvre un procédé (10, 50) selon l’une quelconque des revendications 1 à 10. Dispositif de génération comportant un circuit de traitement comportant des moyens de mémorisation et au moins un processeur, ledit circuit de traitement étant configuré pour mettre en œuvre un procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Dispositif de génération selon la revendication 13, dans lequel les moyens de mémorisation stockent un ou plusieurs modèles 3D associés à des types d’objets manufacturés différents et/ou un ou plusieurs modèles 3D associés à des environnements de production différents. Dispositif de détection comportant un circuit de traitement comportant des moyens de mémorisation et au moins un processeur, ledit circuit de traitement étant configuré pour mettre en œuvre un modèle de détection obtenu par un procédé (50) de fabrication selon l’une quelconque des revendications 9 à 10. Dispositif de détection selon la revendication 15, dans lequel le circuit de traitement est configuré pour : obtenir une image, dite image de détection, d’un objet manufacturé situé dans l’environnement de production, acquise par un capteur d’images situé dans l’environnement de production, évaluer si l’objet manufacturé représenté sur l’image de détection comporte un défaut, en utilisant le modèle de détection.