Brevet FR3132779A1 — publié le 20230818

Procédé de détection de défauts sur une pièce aéronautique Un aspect de l’invention concerne un procédé de détection de défaut pour une pièce aéronautique : Entrainement, pendant une pluralité d’époques, d’un réseau de neurones artificiels pour fournir une probabilité de défaut pour chaque pixel d'une image, Pour chaque époque et pour chaque image d’un set de validation, création d’une matrice de probabilités de défaut à partir de probabilités de défaut pour chaque pixel de l’image, Pour chaque époque, détermination, pour chaque image du set de validation, à partir des matrices de probabilités de défaut, d’une courbe de détection des défauts en fonction des fausses alarmes, Détermination d’un ensemble des N meilleures époques en fonction des courbes de détection des défauts et d’un critère métier, Pour chaque époque des N meilleures époques, contrôle de l’image à contrôler par application du réseau de neurones artificiels avec des paramètres associés à ladite époque, pour obtenir une sous-image contrôlée associée à ladite époque d'entrainement, Procédé de détection de défauts sur une pièce aéronautique DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la détection de défauts, et plus particulièrement celui de la détection automatique de défauts sur une pièce aéronautique. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Dans l’objectif de détecter automatiquement la présence de défauts sur une pièce aéronautique, c’est-à-dire d’indiquer si des défauts sont présents sur la pièce aéronautique et leur emplacement approximatif, tout en limitant les fausses alarmes, c’est-à-dire sans indiquer la présence de défauts lorsqu’il n’y en a pas pour éviter que la pièce soit rebutée, examinée à la main, ou donnée en inspection à un autre système plus coûteux en termes de puissance ou temps de calcul, il est connu de réaliser un contrôle non destructif de la pièce en utilisant un algorithme sur une ou plusieurs images de la pièce. Quand la pièce aéronautique est de forme complexe, ce qui est par exemple le cas pour les aubes de moteurs, chaque image est divisée en plusieurs sous-images et le contrôle est réalisé pour chaque sous-image. Deux stratégies sont alors possibles pour trouver les défauts, soit une stratégie de classification consistant à indiquer si la sous-image comporte un défaut, soit une stratégie de segmentation sémantique consistant à indiquer sur chaque sous-image, les pixels inclus dans une zone de défaut. Il est connu de réaliser le contrôle non destructif de la pièce en utilisant un réseau de neurones artificiels qui calcule une prédiction correspondant à une probabilité que la pièce soit défectueuse. Afin de gagner en robustesse, il est également connu d’utiliser plusieurs réseaux de neurones artificiels et de fusionner leurs prédictions en calculant par exemple la moyenne des prédictions. Les réseaux de neurones artificiels utilisés ont alors des architectures différentes, ou bien la même architecture mais une initialisation différente. Une autre manière de gagner en robustesse est d’utiliser des méthodes d’ensembles sur un seul réseau de neurones artificiels mais pris à différentes époques d’entraînement, ce qui a pour avantage de ne procéder à l’entraînement que d’un unique réseau de neurones artificiels. Les époques sont par exemple sélectionnées selon la fonction de coût utilisée pour l’entraînement du réseau de neurones artificiels qui pénalisent les sous-images ou pixels mal classifiés. D’autres indicateurs classiquement utilisés pour mesurer les performances de détection ou de segmentation sémantique pourraient également être utilisés, par exemple l’intersection sur l’union moyenne ou Mean Intersection over Union (mIoU) en anglais correspondant à l’aire de recouvrement de la classe prédite avec la classe vérité terrain sur l’aire totale de l’union de la classe prédite et de la classe vérité terrain, la précision correspondant au pourcentage de pixels ou de sous-images de la classe correctement prédits parmi toutes les prédictions de cette classe, ou encore le rappel correspondant au pourcentage de pixels ou de sous-images de la classe trouvés parmi tous les pixels ou sous-images de la classe. Que ce soit la fonction de coût ou les indicateurs classiques cités ci-dessus, ces mesures ne permettent pas de détecter la présence de défauts sur une pièce aéronautique tout en faisant le moins de fausses alarmes possible. En effet, ces mesures seront très pénalisantes si par exemple seule une partie des pixels d’une zone défectueuse sont classés comme défauts, alors que la présence d’un défaut et son emplacement approximatif ont bien été détectés, comme souhaité. De même, si une zone étendue de défauts se retrouve sur plusieurs sous-images, il serait suffisant de ne classifier que certaines de ces sous-images en défaut, alors que les mesures vont être pénalisantes pour les autres sous-images mal classifiées de cette zone. Symétriquement pour les zones saines, il est identique compte tenu de l’objectif, de retourner une agrégation de pixels ou de sous-images sains mal classifiés quelle que soit la taille de l’agrégation, alors que les mesures seront plus pénalisantes pour des agrégations plus grandes. Ainsi, les mesures de l’état de l’art de sont pas adaptées pour sélectionner les meilleures époques dans le cadre des méthodes d’ensembles pour la détection automatique de la présence de défauts sur une pièce aéronautique avec un nombre de fausses alarmes réduit. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de détecter la présence de défauts sur une pièce aéronautique via une méthode d’ensemble utilisant les époques optimales de l’entraînement d’un réseau de neurones artificiels permettant de limiter le nombre de fausses alarmes. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détection de défaut pour une pièce aéronautique à partir d’au moins une image à contrôler de la pièce aéronautique subdivisée en une pluralité de sous-images, le procédé comprenant les étapes suivantes : Entrainement supervisé, pendant une pluralité d’époques d'entrainement, d’un réseau de neurones artificiels configuré pour fournir une probabilité de défaut pour chaque pixel d’une sous-image d'entrainement d'une image d’entrainement, Pour chaque époque d'entrainement et pour chaque image d’un set de validation, création d’une matrice de probabilités de défaut à partir d’une fusion de probabilités de défaut déterminées pour chaque pixel de chaque sous-image de l’image du set de validation, Pour chaque époque d'entrainement, détermination, à partir des matrices de probabilités de défaut associées à ladite époque d'entrainement, d’une courbe de détection des défauts en fonction de fausses alarmes, Détermination d’un ensemble des N meilleures époques d'entrainement de la pluralité d’époques d'entrainement en fonction des courbes de détection des défauts en fonction des fausses alarmes et d’un critère métier, N étant un entier supérieur ou égal à 1, Pour chaque époque d'entrainement des N meilleures époques, application, sur chaque sous-image de l’image à contrôler, du réseau de neurones artificiels avec des paramètres associés à ladite époque, pour obtenir une sous-image contrôlée associée à ladite époque d'entrainement, Pour chaque sous-image de l’image à contrôler, fusion des N sous-images contrôlées pour obtenir des probabilités de présence de défaut sur la sous-image. On entend par un « critère métier » un critère de sélection de courbes qui est basé sur les connaissances de l’utilisateur du procédé selon l’invention et/ou en fonction de l’application concernée pour le procédé selon l’invention. Il peut, par exemple, s’agir d’un critère basé sur l’aire sous les courbes, une densité de détection dans les courbes, un motif (« pattern » en anglais) de détection tel qu’une forte densité de détection puis une faible densité de détection, la régularité des courbes, etc. On entend par « défaut » une discontinuité des propriétés de la matière composant une pièce ou un objet inspecté, en l’occurrence la pièce aéronautique. Cette discontinuité résulte d’une anomalie présente dans la matière. Cette anomalie peut avoir des origines diverses et être de nature variée. Ces anomalies sont majoritairement la conséquence d’aléas qui surviennent lors de la fabrication de la pièce. Ces anomalies surviennent également de façon assez fréquente au cours de l’utilisation de la pièce ou de sa manutention : la matière peut, par exemple, avoir été fragilisée au cours du processus de fabrication et son utilisation, générant de fortes contraintes locales au niveau de la zone fragilisée, ou à la suite d’un choc, engendre un défaut. Le terme « défaut » couvre donc toutes les formes d’anomalies que peut subir la matière : défaut de matière, inclusion, fissure, porosité, corrosion, altération des propriétés du matériau, etc. On entend par courbe de détection des défauts en fonction des fausses alarmes un ensemble de points reliés avec en abscisse le nombre de fausses alarmes (pouvant aller de 0 à l’infini) et en ordonnée le nombre de défauts correctement détectés (pouvant aller de 0 au nombre total de défauts à détecter, qui peut être nul dans certains cas). Grâce à l’invention, la présence éventuelle de défauts est détectée sur chaque sous-image composant une image de la pièce aéronautique, en fusionnant les résultats obtenus à l’aide d’un réseau de neurones artificiels pris à plusieurs époques d’entrainement. Ces époques ont été préalablement sélectionnées pour détecter l’emplacement approximatif de chaque défaut tout en limitant le nombre de fausses alarmes. Pour cela, pour chaque époque sélectionnable, une matrice de résultats est reconstituée pour chaque image d’une base de données de validation à partir des résultats fournis par le réseau de neurones artificiels entraîné pendant les époques d’entraînement pour chaque sous-image composant l’image, ce qui permet d’obtenir une vision des défauts à l’échelle de l’image et ainsi retirer certains biais introduits par le découpage en sous-images. Une courbe représentant le nombre de détections en fonction du nombre de fausses alarmes est ensuite déterminée pour chaque époque. Il est alors possible de sélectionner un ensemble de courbes en fonction d’un critère métier. Ceci permet de sélectionner les courbes pour répondre à des critères de performance afin de sélectionner les époques d’entraînement optimales pour la détection de défauts en minimisant le nombre de fausses alarmes. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon une variante de réalisation, l’entraînement supervisé est réalisé, pour la pluralité d’époques, à partir d’une base de données d’entraînement, le nombre d’époques d'entrainement de la pluralité d’époques d'entrainement étant déterminé par un critère d'arrêt, chaque époque d'entrainement parmi la pluralité d'époques d'entrainement étant associée à un numéro, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité de sous-images pour chaque image d’une pluralité d’images d’entraînement de pièces aéronautiques, chaque sous-image étant associée à une information de défaut pour chaque pixel de la sous-image. On appelle un « critère d’arrêt » un critère qui permet de renseigner sur la ou les conditions pour cesser le processus d’apprentissage du réseau de neurones artificiels. Il peut par exemple s’agir d’un nombre maximal prédéfini d’époques d’entraînement, d’un seuil d’arrêt à atteindre pour la fonction coût du réseau de neurones artificiels, la détection d’un sur-apprentissage, etc. Selon une variante de réalisation, l'étape de création d'une matrice de probabilité de défaut associée à chaque époque d’entrainement et associée à chaque image du set de validation se fait selon les sous-étapes suivantes : Pour chaque sous-image de l'image du set de validation, utilisation sur la sous-image, du réseau de neurones artificiels avec les paramètres associés à ladite époque, pour obtenir une probabilité de défaut pour chaque pixel de la sous-image, Association à chaque pixel de l’image du set de validation, une probabilité de défaut de pixel calculée à partir de la fusion de chaque probabilité de défaut obtenue pour le pixel. Selon une variante de réalisation, l'étape de détermination d’une courbe de détections de défauts en fonction des fausses alarmes associées à une époque d'entrainement se fait selon les sous-étapes suivantes : Pour chaque seuil d’une pluralité de seuils compris dans un intervalle de seuils prédéfini, et pour chaque image du set de validation : Seuillage de la matrice de probabilités de défaut associée à ladite image et à ladite époque par le seuil ; Pour chaque ensemble de pixels adjacents de ladite image du set de validation ne comprenant que des pixels associés à une probabilité de défaut de pixel non nulle dans la matrice de probabilités de défaut seuillée associée à l'image : Si aucun pixel de l’ensemble de pixels n’est associé à une information de défaut non nulle dans le set de validation, incrémentation d’un nombre de fausses alarmes associé au seuil ; Pour chaque ensemble de pixels adjacents d’information de défaut non nulle dans le set de validation, si au moins un pixel de la matrice de probabilités de défaut seuillée est associé à une probabilité de défaut de pixel non nulle, incrémentation d’un nombre de détections associé au seuil ; Tracé d’une courbe, associée à ladite époque, représentant le nombre de détections en fonction du nombre de fausses alarmes, comportant un point par seuil, correspondant au nombre de détections et au nombre de fausses alarmes associés au seuil. Chaque matrice de résultats obtenue est seuillée avec plusieurs seuils pour prendre en compte une diversité de points de fonctionnement pour chaque époque, et dans chaque matrice de résultats seuillée, les ensembles de pixels adjacents non nuls sont comparés avec les informations de défaut correspondantes pour calculer le nombre de détections et le nombre de fausses alarmes, indépendamment du nombre de pixels compris dans la détection et de la taille de la fausse alarme. Selon une variante de réalisation, pour chaque époque d'entrainement parmi l'ensemble des N meilleures époques d’entrainement, le résultat de contrôle d’une sous-image est une matrice dont chaque coefficient correspond à une probabilité de défaut pour chaque pixel de la sous-image. Selon une variante de réalisation, le réseau de neurones artificiels est configuré pour fournir à partir d’une sous-image, une probabilité de défaut par pixel de la sous-image, chaque sous-image de la base de données d’entraînement et chaque sous-image de la base de données de validation étant associée à une information de défaut par pixel de la sous-image. Ainsi, le réseau de neurones artificiels est entraîné et testé pour réaliser une tâche de segmentation sémantique. Selon une variante de réalisation, le réseau de neurones artificiels est configuré pour fournir à partir d’une sous-image, une probabilité de défaut pour l’ensemble des pixels de la sous-image, chaque sous-image de la base de données d’entraînement et chaque sous-image de la base de données de validation étant associée à une information de défaut pour l’ensemble des pixels de la sous-image. Ainsi, le réseau de neurones artificiels est entraîné et testé pour réaliser une tâche de classification. Selon une variante de réalisation complémentaire de la variante de réalisation précédente, l'étape de détermination de la courbe de détections de défaut comprend en outre une étape de correction par suppression de chaque point correspondant à un seuil pour lequel le nombre de fausses alarmes associé au seuil est inférieur au nombre de fausses alarmes associé au seuil immédiatement suivant dans l’intervalle de seuils prédéfini suivant l’étape de Tracé, l’étape de suppression étant recommencée à chaque point supprimé à partir du seuil le plus bas restant. Ainsi, les courbes sont corrigées d’un comportement aberrant du nombre de fausses alarmes lorsque le seuil de détection appliqué ne permet pas de correctement discerner les régions de l’images avec un défaut détecté et celles avec une fausse alarme. En particulier, cela permet de corriger les courbes lorsque le nombre de fausses alarmes diminue alors que la valeur du seuil diminue. Selon une variante de réalisation, la courbe corrigée est normalisée par ajout d’un point initial associé à un nombre de détections nul et à un nombre de fausses alarmes nul et ajout d’un point final associé au nombre de détections maximal de la courbe corrigée et à un nombre maximal de fausses alarmes prédéfini, suivant l’étape de correction. Ainsi, toutes les courbes sont d’abord corrigées et normalisées pour rendre toutes les courbes comparables entre elles. L’aire sous chaque courbe normalisée est ensuite calculée comme mesure de performances du réseau de neurones artificiels pour le numéro d’époque donné et utilisée pour sélectionner un nombre prédéfini de nombres d’époques optimaux pour l’application considérée, à savoir la détection de la présence de défauts minimisant le nombre de fausses alarmes. Selon une variante de réalisation, la matrice de probabilités de défaut seuillée est lissée. Ainsi, par exemple les groupements de pixels adjacents ne dépassant pas une taille prédéfinie sont éliminés et par exemple des petits trous dans les groupements de pixels adjacents sont bouchés. Selon une variante de réalisation, le critère métier pour la détermination d’un ensemble des N meilleures époques d'entrainement de la pluralité d’époques d'entrainement en fonction des courbes de détection des défauts est l’aire sous la courbe. Selon une variante de réalisation, la détection d’un défaut pour une image à contrôler se fait par : Pour chacune de ces époques et pour chaque sous-image de l’image à contrôler subdivisée, utilisation sur la sous-image, du réseau de neurones artificiels avec l'ensemble de paramètres associé à ladite époque, pour obtenir une probabilité de défaut pour chaque pixel de la sous-image ; Pour chaque pixel de chaque sous-image de l’image à contrôler subdivisée, fusion des probabilités de défaut obtenues pour le pixel pour chaque époque correspondant à une courbe sélectionnée, pour obtenir une prédiction de défaut pour la sous-image. Selon une variante de réalisation, chaque pixel d’une image est associé à une position dans l’image et l’étape de création de la matrice de probabilités de défaut pour une image est réalisée en outre à partir de la position associée à chaque pixel de l’image. Ainsi, la matrice de probabilités de défaut correspond à l’image de la base de données de validation dans laquelle l’information de couleur ou de niveaux de gris associée à chaque pixel est remplacée par la probabilité de défaut de pixel. Selon une variante de réalisation, lors de la création de la matrice de probabilités de défaut pour une image, une fusion est réalisée, pour chaque pixel de l’image associé à une pluralité de probabilités de défaut, de la pluralité de probabilités de défaut associée au pixel. Ainsi, pour chaque pixel appartenant à une zone de recouvrement entre plusieurs sous-images, la probabilité de défaut de pixel associée au pixel prend en compte la probabilité de défaut obtenue pour le pixel pour chaque sous-image. Selon une variante de réalisation, les probabilités de défaut pour chaque sous-image de l’image à contrôler obtenues à l’issue de l’étape sont fusionnées afin d’obtenir des probabilités de défauts pour l’image à contrôler. Selon une variante de réalisation, le critère métier pour la sélection d'un ensemble de courbes est un nombre prédéterminé de courbes correspondant au nombre de courbes dont l'aire sous la courbe est la plus élevée. Selon une variante de réalisation, le réseau de neurones artificiels est configuré pour fournir à partir d’une sous-image, une probabilité de défaut pour l’ensemble des pixels de la sous-image, chaque sous-image de la base de données d’entraînement et chaque sous-image de la base de données de validation étant associée à une information de défaut pour l’ensemble des pixels de la sous-image. Ainsi, le réseau de neurones artificiels est entraîné et testé pour réaliser une tâche de classification. Dans ce cas, tous les coefficients de la matrice de résultat associée à la sous-image, seront égaux à la probabilité de défaut fournie par le réseau pour cette sous-image. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, la fusion des probabilités de défaut obtenues pour un pixel est réalisée par moyennage des probabilités de défaut obtenues pour le pixel. Un autre aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre une représentation schématique d’une image de pièce aéronautique utilisée par un procédé selon l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes du procédé selon l’invention. La représente deux courbes obtenues à l’issue d’une huitième étape du procédé selon l’invention. La représente deux exemples de courbes obtenues au moyen du procédé selon l’invention. Procédé (100) de détection de défaut pour une pièce aéronautique à partir d’au moins une image (200) à contrôler de la pièce aéronautique subdivisée en une pluralité de sous-images (201), le procédé (100) comprenant les étapes suivantes : Entrainement (101) supervisé, pendant une pluralité d’époques d'entrainement, d’un réseau de neurones artificiels configuré pour fournir une probabilité de défaut pour chaque pixel (2010) d’une sous-image (201) d'entrainement d'une image (200) d’entrainement, Pour chaque époque d'entrainement et pour chaque image (200) d’un set de validation (V1), création (102) d’une matrice de probabilités de défaut à partir d’une fusion de probabilités de défaut déterminées pour chaque pixel (2010) de chaque sous-image (201) de l’image (200) du set de validation (V1), Pour chaque époque d'entrainement, détermination (103), à partir des matrices de probabilités de défaut associées à ladite époque d'entrainement, d’une courbe de détection des défauts en fonction de fausses alarmes, Détermination (104) d’un ensemble des N meilleures époques d'entrainement de la pluralité d’époques d'entrainement en fonction des courbes de détection des défauts en fonction des fausses alarmes et d’un critère métier, N étant un entier supérieur ou égal à 1, Pour chaque époque d'entrainement des N meilleures époques, application (105), sur chaque sous-image (201) de l’image (200) à contrôler, du réseau de neurones artificiels avec des paramètres associés à ladite époque, pour obtenir une sous-image contrôlée associée à ladite époque d'entrainement, . Pour chaque sous-image (201) de l’image (200) à contrôler, fusion (106) des matrices de résultat des N sous-images contrôlées pour obtenir des probabilités de présence de défaut sur la sous-image (201). Procédé (100) selon la revendication 1, selon lequel l’entraînement supervisé est réalisé, pour la pluralité d’époques, à partir d’une base de données d’entraînement, le nombre d’époques d'entrainement de la pluralité d’époques d'entrainement étant déterminé par un critère d'arrêt, chaque époque d'entrainement parmi la pluralité d'époques d'entrainement étant associée à un numéro, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité de sous-images (201) pour chaque image (200) d’une pluralité d’images (200) d’entraînement de pièces aéronautiques, chaque sous-image (201) étant associée à une information de défaut pour chaque pixel (2010) de la sous-image (201). Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes, selon lequel l'étape de création (102) d'une matrice de probabilité de défaut associée à chaque époque d’entrainement et associée à chaque image (200) du set de validation (V1) se fait selon les sous-étapes suivantes : Pour chaque sous-image (201) de l'image (200) du set de validation (V1), utilisation (1021) sur la sous-image (201), du réseau de neurones artificiels avec les paramètres associés à ladite époque, pour obtenir une probabilité de défaut pour chaque pixel (2010) de la sous-image (201), Association (1022) à chaque pixel (2010) de l’image (200) du set de validation (V1), une probabilité de défaut de pixel calculée à partir de la fusion de chaque probabilité de défaut obtenue pour le pixel (2010) ; Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes, dans lequel l'étape de détermination (103) d’une courbe de détections de défauts en fonction des fausses alarmes associée à une époque d'entrainement se fait selon les sous-étapes suivantes : Pour chaque seuil d’une pluralité de seuils compris dans un intervalle de seuils prédéfini, et pour chaque image (200) du set de validation (V1) : Seuillage (1031) de la matrice de probabilités de défaut associée à ladite image (200) et à ladite époque par le seuil ; Pour chaque ensemble de pixels (2010) adjacents de ladite image (200) du set de validation (V1) ne comprenant que des pixels associés à une probabilité de défaut de pixel non nulle dans la matrice de probabilités de défaut seuillée associée à l'image (200) : Si aucun pixel (2010) de l’ensemble de pixels (2010) n’est associé à une information de défaut non nulle dans le set de validation (V1), incrémentation (1032) d’un nombre de fausses alarmes associé au seuil ; Pour chaque ensemble de pixels adjacents d’information de défaut non nulle dans le set de validation (V1), si au moins un pixel (2010) de cet ensemble de pixels est associé à une probabilité de défaut de pixel non nulle dans la matrice de probabilités de défaut seuillée, incrémentation (1033) d’un nombre de détections associé au seuil ; Tracé (1034) d’une courbe (1081), associée à ladite époque, représentant le nombre de détections en fonction du nombre de fausses alarmes, comportant un point (1082) par seuil, correspondant au nombre de détections et au nombre de fausses alarmes associés au seuil ; Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes, selon lequel, pour chaque époque d'entrainement parmi l'ensemble des N meilleures époques d'entrainement, le résultat de contrôle d’une sous-image est une matrice dont chaque coefficient correspond à une probabilité de défaut pour chaque pixel (2010) de la sous-image (201). Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes, selon lequel le réseau de neurones artificiels est configuré pour fournir à partir d’une sous-image (201), une probabilité de défaut par pixel (2010) de la sous-image (201), chaque sous-image (201) de la base de données d’entraînement et chaque sous-image (201) de la base de données de validation (V1) étant associée à une information de défaut par pixel (2010) de la sous-image (201). Procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 5, selon lequel le réseau de neurones artificiels est configuré pour fournir à partir d’une sous-image (201), une probabilité de défaut pour l’ensemble des pixels (2010) de la sous-image (201), chaque sous-image (201) de la base de données d’entraînement et chaque sous-image (201) de la base de données de validation (V1) étant associée à une information de défaut pour l’ensemble des pixels (2010) de la sous-image (201). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel l'étape de détermination (103) de la courbe de détections de défaut comprend en outre une étape de correction (1035) par suppression de chaque point correspondant à un seuil pour lequel le nombre de fausses alarmes associé au seuil est inférieur au nombre de fausses alarmes associé au seuil immédiatement suivant dans l’intervalle de seuils prédéfini suivant l’étape de Tracé, l’étape de suppression étant recommencée à chaque point supprimé à partir du seuil le plus bas restant. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel la courbe (1081) corrigée est normalisée par ajout d’un point initial (1083) associé à un nombre de détections nul et à un nombre de fausses alarmes nul et ajout d’un point final (1084) associé au nombre de détections maximal de la courbe (1081) corrigée et à un nombre maximal de fausses alarmes prédéfini, suivant l’étape de correction (1035). Procédé (100) selon la revendication précédente où le critère métier pour la détermination (104) d’un ensemble des N meilleures époques d'entrainement de la pluralité d’époques d'entrainement en fonction des courbes (1081) de détection des défauts est l’aire sous la courbe (1081). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque pixel (2010) d’une image (200) est associé à une position dans l’image (200) et l’étape (102) de création de la matrice de probabilités de défaut pour une image (200) est réalisée en outre à partir de la position associée à chaque pixel (2010) de l’image (200). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel lors de la création de la matrice de probabilités de défaut pour une image (200), une fusion est réalisée, pour chaque pixel (2010) de l’image (200) associé à une pluralité de probabilités de défaut, de la pluralité de probabilités de défaut associée au pixel (2010). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, où les probabilités de défaut pour chaque sous-image (201) de l’image à contrôler (200) obtenues à l’issue de l’étape (106) sont fusionnées (107) afin d’obtenir des probabilités de défauts pour l’image à contrôler (200).