Brevet FR3129020A1 — publié le 20230512

Le système d’apprentissage (1) d’un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour la détection d’un défaut d’un élément roulant (2) en matériau céramique comprend : - des moyens de capture (3) pour capturer un jeu d’images (DATA1) radiographiques numériques d’éléments roulants (2) comportant des défauts et ne comportant pas de défaut, - des moyens de filtrage (6), - des moyens de génération (7) d’un jeu de données (DATA3) à partir du jeu d’images radiographiques filtrées (DATA2), - des moyens de mise en œuvre (8) configurés pour mettre en, - des moyens d’entraînement (10) configurés pour entraîner un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) à partir du jeu d’images radiographiques (DATA1), et - des moyens de comparaison (12) configurés pour comparer la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) et la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour déterminer la précision de la classification de l’algorithme d’apprentissage profond par rapport à la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique. Figure pour l’abrégé : Fig 1 Système d’apprentissage d’un algorithme d’apprentissage profond et procédé associé Domaine technique de l’invention La présente invention concerne des éléments roulants en matériau céramique, et se rapporte plus particulièrement à la détection de défauts de fabrication de tels éléments roulants Etat de la technique antérieure Afin de guider un assemblage mécanique en rotation, il est généralement proposé d’utiliser des paliers à roulement équipés d’éléments roulants réalisés en matériau céramique ou en acier. Les éléments roulants peuvent par exemple être des billes ou encore des rouleaux cylindriques, coniques ou sphériques. Ces éléments roulants des paliers à roulement permettent d’assurer un mouvement circulaire d’un arbre par rapport à un élément fixe tout en limitant la force de friction. Ils trouvent leur application dans des moteurs thermiques ou électriques réversibles, aussi bien dans le domaine automobile qu’aéronautique. Toutefois, comme les éléments roulants en matériau céramique sont réalisés par frittage, ils peuvent présenter des inclusions de matière étrangère, des agglomérations de matière non homogènes ou des porosités. Ces défauts sont susceptibles de rendre les éléments roulants défaillants et donc d’endommager le produit comprenant le palier à roulement équipé de tels éléments roulants. Par exemple, lorsque le palier à roulement équipé des éléments roulants défaillants est disposé au niveau d’un arbre tournant, ils peuvent provoquer un écaillage et/ou une surchauffe et l’arbre tournera avec une difficulté croissante. Par ailleurs, les éléments roulants sont susceptibles de se désolidariser complètement des autres composants du palier et ainsi, dissocier l’arbre tournant de son système mécanique environnant, ce qui peut se révéler critique en aéronautique. A cet effet, pour prévenir la défaillance d’un élément roulant, il est avantageux de détecter ces défauts dès sa fabrication. Il est connu d’utiliser des rayons X pour obtenir des images radiographiques de l’élément roulant. Ces images, après traitement, sont analysées par un opérateur humain pour reconnaître les défauts dans l’élément roulant. Cependant, la procédure de reconnaissance des défauts dans l’élément roulant par un opérateur n’est pas adaptée pour des productions de grandes séries d’éléments roulants. Comme les capacités de traitement des images par l’opérateur sont limitées, la procédure de reconnaissance des défauts peut ralentir l’ensemble de la chaîne de production d’éléments roulants. En outre, l’opérateur peut se tromper dans son interprétation des images. Il est connu d’utiliser un algorithme d’apprentissage profond, par exemple un réseau de neurones, pour reconnaître des caractéristiques prédéterminées sur une image. Cependant, afin algorithme d’apprentissage profond soit performant, il est nécessaire de l’entraîner. Au vu de ce qui précède, l’invention se propose de pallier les contraintes précitées. L’invention a donc pour objet un procédé d’apprentissage d’un algorithme d’apprentissage profond pour la détection d’un défaut d’un élément roulant en matériau céramique comprenant : -une capture d’un jeu d’images radiographiques numériques d’éléments roulants comportant des défauts et ne comportant pas de défaut, -un premier filtrage de chaque image du jeu d’images pour améliorer le contraste de chaque image, -la génération d’un jeu de données à partir du jeu d’images radiographiques filtrées, -la classification de chaque image du jeu d’images radiographiques par un algorithme d’apprentissage statistique à partir du jeu de données dans une classe d’éléments roulants suspicieux ou dans une classe d’éléments roulants non suspicieux, -l’entraînement d’un algorithme d’apprentissage profond à partir du jeu d’images radiographiques de sorte que l’algorithme d’apprentissage profond classe chaque image du jeu d’images radiographiques dans la classe d’éléments roulants suspicieux ou dans la classe d’éléments roulants non suspicieux, et -la comparaison de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique et de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond pour déterminer la précision de la classification de l’algorithme d’apprentissage profond par rapport à la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique. L’analyse des données de la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage permet d’interpréter la variation des poids de l’algorithme d’apprentissage profond lorsqu’il comprend un réseau de neurones. Lorsque la précision de l’algorithme d’apprentissage profond est suffisante, la procédure de reconnaissance des défauts dans l’élément roulant peut être automatisée de manière à augmenter la cadence d’une chaîne de production d’éléments roulants en minimisant les risques d’erreur d’interprétation du jeu d’image. De préférence, la génération d’un jeu de données d’apprentissage comprend : -une segmentation de chaque image en différentes zones, -un deuxième filtrage de chaque zone de chaque image du jeu d’images pour obtenir un vecteur de données, le vecteur de données étant le jeu de données d’apprentissage. Avantageusement, la classification de chaque image du jeu d’images radiographiques par un algorithme d’apprentissage statistique comprend : -le calcul d’une valeur d’un indicateur d’analyse d’image à partir du jeu de données indicatif de chaque image du jeu d’images filtrées, -la comparaison de l’indicateur d’analyse à un seuil, et -la classification de chaque image selon le résultat de la comparaison. De préférence, l’indicateur d’analyse d’image comprend le calcule d’une moyenne, et/ou d’un écart type, et/ou d’une médiane, et/ou d’un gradient de niveau de gris. Avantageusement, l’entraînement d’un algorithme d’apprentissage profond comprend : -une segmentation de chaque image filtrée en plusieurs zones, et -le traitement de chaque zone de chaque image par l’algorithme d’apprentissage profond pour détecter au moins un défaut à partir d’un critère de sélection, -la détection d’un défaut selon un critère de sélection propre à chaque zone, et -la classification de chaque image. De préférence, le critère de sélection comprend la géométrie de l’élément roulant dans ladite zone, et/ou la texture dans ladite zone et/ou le contraste dans ladite zone. Avantageusement, l’algorithme d’apprentissage profond comprend un réseau de neurones à noyau de convolution. De préférence, la comparaison de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique et de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond comprend : -la comparaison de la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique et la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond pour chaque même image du jeu d’images radiographiques, -la détermination du nombre d’images classifiées dans la même classe par l’algorithme d’apprentissage statistique et par l’algorithme d’apprentissage profond, et -la détermination de la précision de classification de l’algorithme d’apprentissage profond en calculant le ratio entre le nombre d’images classifiées dans la même classe par les deux algorithmes sur le nombre total d’image du jeu d’images radiographiques. L’invention a en outre pour objet un système d’apprentissage d’un algorithme d’apprentissage profond pour la détection d’un défaut d’un élément roulant en matériau céramique comprenant : -des moyens de capture pour capturer un jeu d’images radiographiques numériques d’éléments roulants comportant des défauts et ne comportant pas de défaut, -des moyens de filtrage configurés pour améliorer le contraste de chaque image du jeu d’images, -des moyens de génération d’un jeu de données à partir du jeu d’images radiographiques filtrées, -des moyens de mise en œuvre configurés pour mettre en œuvre un œuvre un algorithme d’apprentissage statistique configuré pour classifier chaque image du jeu d’image à partir du jeu de données dans une classe d’éléments roulants suspicieux ou dans une classe d’éléments roulants non suspicieux, -des moyens d’entraînement configurés pour entraîner un algorithme d’apprentissage profond à partir du jeu d’images radiographiques de sorte que l’algorithme d’apprentissage profond classe chaque image du jeu d’images radiographiques dans la classe d’éléments roulants suspicieux ou dans la classe d’éléments roulants non suspicieux, et -des moyens de comparaison configurés pour comparer la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique et la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond pour déterminer la précision de la classification de l’algorithme d’apprentissage profond par rapport à la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique. Brève description des figures D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : illustre un système d’apprentissage d’un algorithme d’apprentissage profond pour la détection d’un défaut d’un élément roulant en matériau céramique selon un mode de réalisation de l’invention, représente un mode de mise en œuvre du système d’apprentissage selon l’invention, représente un exemple d’image filtrée selon l’invention, représente un exemple de découpage d’une image filtrée, et représente un exemple d’un jeu de données selon l’invention. Procédé d’apprentissage d’un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour la détection d’un défaut d’un élément roulant (2) en matériau céramique comprenant : une capture d’un jeu d’images (DATA1) radiographiques numériques d’éléments roulants (2) comportant des défauts et ne comportant pas de défaut, un premier filtrage de chaque image du jeu d’images (DATA1) pour améliorer le contraste de chaque image, la génération d’un jeu de données (DATA3) à partir du jeu d’images radiographiques filtrées (DATA2), la classification de chaque image du jeu d’images (DATA1) radiographiques par un algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) à partir du jeu de données (DATA3) dans une classe d’éléments roulants suspicieux (CL1) ou dans une classe d’éléments roulants non suspicieux (CL2), l’entraînement d’un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) à partir du jeu d’images radiographiques (DATA1) de sorte que l’algorithme d’apprentissage profond classe chaque image du jeu d’images radiographiques dans la classe d’éléments roulants suspicieux (CL1) ou dans la classe d’éléments roulants non suspicieux (CL2), et la comparaison de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) et de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour déterminer la précision de la classification de l’ algorithme d’apprentissage profond par rapport à la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la génération d’un jeu de données d’apprentissage (DATA3) comprend : une segmentation de chaque image en différentes zones (Z1, Z2, Z3), un deuxième filtrage de chaque zone de chaque image du jeu d’images pour obtenir un vecteur de données, le vecteur de données étant le jeu de données d’apprentissage (DATA3). Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel la classification de chaque image du jeu d’images radiographiques par un algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) comprend : le calcul d’une valeur d’un indicateur d’analyse d’image à partir du jeu de données (DATA3) indicatif de chaque image du jeu d’images filtrées (DATA2), la comparaison de l’indicateur d’analyse à un seuil, et la classification de chaque image selon le résultat de la comparaison. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’indicateur d’analyse d’image comprend le calcul d’une moyenne, et/ou d’un écart type, et/ou d’une médiane, et/ou d’un gradient de niveau de gris. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle l’entraînement d’un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) comprend : une segmentation de chaque image filtrée en plusieurs zones (Z1, Z2, Z3), le traitement de chaque zone de chaque image par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour détecter au moins un défaut à partir d’un critère de sélection, la détection d’un défaut selon un critère de sélection propre à chaque zone, et la classification de chaque image. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le critère de sélection comprend la géométrie de l’élément roulant dans ladite zone, et/ou la texture dans ladite zone et/ou le contraste dans ladite zone. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) comprend un réseau de neurones à noyau de convolution. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la comparaison de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) et de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) comprend : la comparaison de la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) et la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour chaque même image du jeu d’images radiographiques, la détermination du nombre d’images classifiées dans la même classe (CL1, CL2) par l’algorithme d’apprentissage statistique et par l’algorithme d’apprentissage profond, et la détermination de la précision de classification de l’algorithme d’apprentissage profond en calculant le ratio entre le nombre d’images classifiées dans la même classe par les deux algorithmes sur le nombre total d’image du jeu d’images radiographiques. Système d’apprentissage (1) d’un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour la détection d’un défaut d’un élément roulant (2) en matériau céramique comprenant : des moyens de capture (3) pour capturer un jeu d’images (DATA1) radiographiques numériques d’éléments roulants (2) comportant des défauts et ne comportant pas de défaut, des moyens de filtrage (6) configurés pour améliorer le contraste de chaque image du jeu d’images (DATA1), des moyens de génération (7) d’un jeu de données (DATA3) à partir du jeu d’images radiographiques filtrées (DATA2), des moyens de mise en œuvre (8) configurés pour mettre en œuvre un œuvre un algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) configuré pour classifier chaque image du jeu d’image (DATA1) à partir du jeu de données (DATA2) dans une classe d’éléments roulants suspicieux (CL1) ou dans une classe d’éléments roulants non suspicieux (CL2), des moyens d’entraînement (10) configurés pour entraîner un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) à partir du jeu d’images radiographiques (DATA1) de sorte que l’algorithme d’apprentissage profond classe chaque image du jeu d’images radiographiques dans la classe d’éléments roulants suspicieux (CL1) ou dans la classe d’éléments roulants non suspicieux (CL2), et des moyens de comparaison (12) configurés pour comparer la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) et la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour déterminer la précision de la classification de l’ algorithme d’apprentissage profond par rapport à la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique.