Brevet FR3142552A1 — publié le 20240531

L’invention concerne un procédé de contrôle, pendant une phase de texturation d’une surface (310) d’une pièce (300) par un faisceau laser, de la qualité du traitement de la texturation de la surface de la pièce. Le procédé de contrôle comporte les étapes de : acquisition d’une image de la surface (310) de la pièce (300) traitée, analyse de l’image acquise pour : détecter un halo lumineux, dit plasma, généré par l’impact du faisceau laser sur la surface (310) de la pièce (300), lorsqu’un plasma est détecté dans l’image acquise : déterminer une taille associée audit plasma, déterminer une forme associée audit plasma, attribuer une catégorie en fonction de la forme et de la taille déterminées, attribuer une valeur pour quantifier cette catégorie. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé de contrôle en ligne de la qualité d’un traitement d’une surface d’une pièce par texturation laser Domaine technique de l’invention La présente invention s’inscrit dans le domaine du contrôle d’un traitement de surface d’une pièce. Plus précisément, la présente invention concerne la détection et la caractérisation de défauts de traitement laser d’une surface d’une pièce. Un domaine d’application particulier de l’invention est le contrôle en temps réel de la qualité d’un traitement par texturation laser d’une surface d’une pièce, traitement effectué préalablement à un collage. La texturation d’une surface d’une pièce par laser est classiquement employée, notamment dans le domaine aéronautique ou spatial, pour préparer ladite surface en vue d’une opération de collage avec une autre pièce. La qualité de la texturation de la surface peut être dégradée si des défauts dans la texturation, par exemple suite à une défocalisation du faisceau laser ou une mauvaise incidence du faisceau laser par rapport à la surface, apparaissent. Or, si la texturation de surface n’est pas réalisée correctement, des ruptures de la liaison collée entre les deux pièces peuvent survenir. Il est donc nécessaire de contrôler la qualité de la texturation pour identifier la présence éventuelle de défauts, avant de réaliser toute opération ultérieure de collage. Actuellement, ces contrôles sont principalement effectués de manière visuelle par un opérateur expérimenté, après le traitement de la surface par texturation laser. Ces contrôles restent donc à l’appréciation de l’opérateur et ne sont pas automatisés. De plus, certains défauts, notamment ceux dus à la défocalisation du faisceau laser, sont difficilement détectables à l’œil nu. Un contrôle après le traitement de la surface par texturation laser s’avère quant à lui complexe à mettre en œuvre, notamment d’une part du fait de la taille des pièces industrielles qui, selon les applications, notamment les applications aéronautiques et spatiales, peuvent être importantes, et d’autre part du fait de la durée limitée disponible après le traitement de la surface par texturation laser pour effectuer les opérations de collage. Présentation de l'invention La présente invention vise à remédier aux inconvénients des solutions proposées par l’art antérieur, notamment à ceux exposés ci-avant, en proposant un procédé automatisable, fiable et reproductible, permettant d’effectuer un contrôle de la surface traitée sans ajout de temps de contrôle, tout en permettant une détection efficace des défauts. A cet effet, il est proposé par la présente invention un procédé de contrôle, en temps réel, de la qualité d’un traitement d’une surface d’une pièce par texturation laser. Pour rappel, le traitement par texturation laser d’une surface d’une pièce consiste à créer des microcavités à la surface de la pièce au moyen d’un faisceau laser afin de modifier l’état de surface de la pièce en augmentant sa rugosité. Ce traitement par texturation laser est effectué par exemple avant une étape de collage de la pièce traitée avec une seconde pièce. La rugosité créée lors de la texturation laser permet en effet d’augmenter la qualité du contact entre les deux pièces et de renforcer la liaison collée entre celles-ci. Selon l’invention, le procédé de contrôle comprend, pendant la phase de texturation de la surface de la pièce par le faisceau laser, les étapes de : acquisition d’une image de la surface de la pièce traitée, analyse de l’image acquise pour : détecter un halo lumineux, dit plasma, généré par l’impact du faisceau laser sur la surface de la pièce, lorsqu’un plasma est détecté dans l’image acquise : déterminer une taille associée audit plasma, déterminer une forme associée audit plasma, attribuer une catégorie en fonction de la forme et de la taille déterminées du plasma, attribuer une valeur pour quantifier cette catégorie. Lors de l’impact du faisceau laser avec la surface de la pièce, créant la microcavité, un halo lumineux, dit plasma, est généré. Le procédé de contrôle permet avantageusement d’obtenir, uniquement à partir de la forme et de la taille du plasma généré, une indication sur la qualité du traitement par texturation laser et l’apparition d’un éventuel défaut, témoignant d’un écart par rapport à un traitement par texturation laser optimal. Le procédé de contrôle selon l’invention est avantageusement réalisé en temps réel, c'est-à-dire pendant la phase de texturation. Le procédé de contrôle est itératif, c'est-à-dire que les étapes décrites ci-dessus sont répétées, au fur et à mesure de la texturation de la surface de la pièce par le faisceau laser, de sorte à contrôler toute la surface de la pièce. Le procédé de contrôle selon l’invention est avantageusement un procédé de contrôle non destructif, c'est-à-dire qu’aucune dégradation n’est faite à la surface de la pièce pour les besoins du contrôle. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé peut comporter en outre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, l’étape d’analyse de l’image acquise est effectuée par un algorithme d’apprentissage. L’algorithme d’apprentissage est préalablement entrainé sur une base de données d’images, dites d’entrainement. L’algorithme d’apprentissage permet de catégoriser automatiquement toutes les formes détectées sur les images, et de leur attribuer une valeur. Ainsi, grâce à l’utilisation d’un algorithme d’apprentissage, il est possible d’obtenir un contrôle qualité plus exhaustif et précis de la pièce. Dans des exemples de mise en œuvre, l’algorithme d’apprentissage est par exemple un algorithme de traitement d’images. L’algorithme de traitement d’images a été préalablement configuré lors d’une phase de calibration, à partir d’image d’entrainement. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la catégorie est choisie parmi au moins : Une absence de défaut, Une absence de traitement, Un défaut de traitement. Chaque forme et taille déterminées peuvent ainsi être catégorisées afin de déterminer si le traitement par texturation laser se déroule correctement ou si un défaut apparait. Dans des exemples de mise en œuvre, le défaut de traitement peut être choisi parmi au moins : Un défaut par défocalisation du faisceau laser par rapport à la surface de la pièce traitée, Un défaut par recouvrement, Un défaut d’incidence du faisceau laser par rapport à la surface de la pièce traitée. Aussi, les défauts peuvent être classés et quantifiés afin de déterminer s’il s’agit d’un défaut mineur ou d’un défaut notable. Par défaut mineur, on entend un défaut ne présentant pas de risque particulier pour l’opération ultérieure de collage. Un défaut de recouvrement peut par exemple être considéré comme un défaut mineur. Par défaut notable, on entend un défaut qui peut présenter un risque pour l’opération ultérieure de collage. Un défaut de manque de traitement peut être considéré comme un défaut notable. De même, un défaut de défocalisation ou un défaut d’incidence peuvent être considérés comme des défauts notables en fonction de leur valeur. Un défaut notable peut nécessiter soit un retraitement soit un arrêt du traitement par texturation laser. La catégorisation des défauts de traitement, et leur quantification, permet ainsi de mieux appréhender les actions correctives à effectuer. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de contrôle comporte une étape de génération d’une alerte en fonction de la catégorie déterminée et de la valeur associée. L’alerte est par exemple générée lorsque la valeur quantifiant la catégorie déterminée, est supérieure à un seuil prédéfini. Ainsi, quand bien même un défaut serait considéré comme défaut notable, il reste néanmoins acceptable tant que sa valeur n’est pas supérieure à un seuil prédéfini. Le procédé de contrôle permet ainsi avantageusement de limiter le nombre de pièces qui aurait pu être éliminé du seul fait qu’un défaut notable apparait pendant la phase de texturation laser. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de contrôle comporte une étape d’établissement d’une cartographie des catégories attribuées à la surface de la pièce en cours de traitement. L’établissement d’une telle cartographie permet ainsi de déterminer l’emplacement des défauts sur la pièce, lorsque des défauts sont détectés sur la pièce, et de connaitre leur valeurs, notamment dans une optique ultérieure de réparation, si le défaut peut être réparé. L’invention est également relative à un dispositif de contrôle de la qualité d’un traitement comportant : un dispositif d’acquisition d’images, une unité de contrôle comportant : un module de traitement des images acquises, un module de stockage sur lequel sont enregistrées des instructions de code pour l’exécution, par le module de traitement des images acquises, d’un procédé de contrôle selon l’un de ses modes de mise en œuvre précédents. Brève description des figures 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 suivantes : illustre une représentation schématique d’un dispositif de contrôle selon l’invention ; représente des vues illustrant différentes formes associées au plasma généré par l’impact d’un faisceau laser sur une surface d’une pièce. Dans ces figures, des références numériques identiques d’une figure à l’autre désignent des éléments identiques ou analogues. Par ailleurs, pour des raisons de clarté, les dessins ne sont pas à l’échelle, sauf mention contraire. La illustre schématiquement un exemple d’un dispositif de traitement d’une surface 310 d’une pièce 300 par texturation laser, dit dispositif de traitement 200. Le dispositif de traitement 200 comporte une source laser 210. La source laser 210 est agencée pour émettre un faisceau laser dirigé vers la surface 310 de la pièce 300. La source laser 210 est préférentiellement une source laser impulsionnelle, par exemple une source laser nanoseconde. La source laser émet par exemple dans l’infra-rouge. Le dispositif de traitement 200 comporte un bras articulé 220 configuré pour déplacer et orienter la source laser 210 vis-à-vis de la surface 310 de la pièce 300 à traiter, sur tout ou partie de la surface de la pièce. Le bras articulé 220 comporte de préférence au moins six degrés de liberté pour pouvoir déplacer la source laser 210 dans un espace à trois dimensions. Le bras articulé 220 est préférentiellement robotisé afin que le traitement de la surface 310 de la pièce 300 puisse être effectué de manière automatique. Le dispositif de traitement 200 de la pièce est configuré pour traiter la surface par texturation laser. La texturation laser est un procédé connu de l’homme du métier et rappelé ici brièvement. La texturation laser est réalisée par des impulsions laser. Le faisceau laser est dirigé vers la surface de la pièce, avec un angle prédéterminé, et crée une microcavité à la surface de la pièce à chaque impact avec ladite surface. Le faisceau laser est balayé à la surface de la pièce pour former un réseau de microcavités texturant ladite surface. Lors de l’impact du faisceau laser avec la surface de la pièce, un halo lumineux, dit plasma, est également généré. Le plasma est visible à l’œil nu. La présence de certains types de défauts dans la texturation de la surface de la pièce peut entrainer par la suite un collage qui peut s’avérer défectueux. Cette détection de défauts, et plus particulièrement de certains types de défaut est particulièrement crucial dans le domaine de la texturation par laser car il est important de détecter au plus vite des potentiels défauts, soit afin d’y remédier, soit afin de mettre fin au procédé de texturation si ces défauts ne peuvent être corrigés. Afin de détecter dès que possible un défaut dans la texturation de la surface de la pièce, un contrôle de la qualité du traitement est assuré par un procédé de contrôle selon l’invention, en temps réel. La illustre schématiquement un exemple d’un dispositif de contrôle de la qualité du traitement, dit dispositif de contrôle 100, apte et configuré pour mettre en œuvre le procédé de contrôle. Le dispositif de contrôle 100 est préférentiellement adapté pour être associé au dispositif de traitement 200. Le dispositif de contrôle 100 comprend avantageusement un dispositif d’acquisition d’images 110 configuré pour acquérir des images de la surface 310 de la pièce en cours de traitement. De préférence, le dispositif d’acquisition d’image 110 est solidarisé au bras articulé 220, par exemple à proximité de la source laser 210. Ainsi, lorsque la source laser 210 se déplace au-dessus de la surface 310 de la pièce, le dispositif d’acquisition d’image 110 acquiert en temps réel une image d’une zone 320 de la surface 310 de la pièce en cours de traitement par la source laser pointant dans la zone 320. Le dispositif d’acquisition d’images 110 comporte préférentiellement une caméra. La caméra est par exemple une caméra classique du marché. Il n’est pas nécessaire pour les besoins de l’invention d’avoir recours à des caméras industrielles très haute fréquence ou dans des spectres autres que le spectre visible. Le dispositif d’acquisition d’image 110 peut comporter un objectif associé à la caméra. Le dispositif d’acquisition d’image 110 peut comporter un filtre, par exemple dans le domaine du visible. Le dispositif d’acquisition d’image 110 peut comporter un dispositif d’éclairage additionnel, associé à la caméra, dirigé dans la même direction que la caméra vers la zone 320. Dans un exemple de réalisation, le dispositif d’éclairage additionnel est un éclairage annulaire constitué de diodes électroluminescentes (LEDs) disposées autour de la caméra et dirigées vers la zone 320. Un tel dispositif d’éclairage additionnel permet de produire un éclairage de type diffusant blanc opaque. Un tel dispositif d’éclairage additionnel permet avantageusement d’assurer une excellente homogénéité de la lumière sur la zone 320 lors de l’acquisition des images par la caméra. Le dispositif de contrôle 100 comporte en outre une unité de contrôle 150. L’unité de contrôle 150 comprend : un module 120 de traitement des images acquises, de type microprocesseur, pour mettre en œuvre le procédé de contrôle selon l’invention, un module 130 de stockage, tel qu’une mémoire informatique, par exemple un disque dur, sur lequel sont enregistrées des instructions de code pour l’exécution du procédé de contrôle selon l’invention. Le procédé de contrôle, en association avec le dispositif de contrôle 100, permet de suivre la texturation réalisée par le faisceau laser, pendant la phase de texturation, donc en temps réel, afin de détecter dès que possible l’apparition de défauts de traitement dans une image acquise par le dispositif d’acquisition d’images. Le procédé de contrôle selon l’invention permet ainsi de s’assurer qu’il n’y a pas de défaut de traitement lors de la texturation. Le procédé de contrôle selon l’invention se base avantageusement sur l’analyse de la forme et de la taille du plasma généré par le faisceau laser lors de son impact avec la surface 310 de la pièce 300. Les inventeurs ont en effet constaté que la forme et la taille du plasma généré par le faisceau laser évoluent lorsqu’un défaut de traitement apparait, lors de la phase de texturation laser. Le procédé de contrôle est à présent décrit. Le procédé de contrôle comporte une première étape d’acquisition d’une image de la surface de la pièce. Cette première étape consiste en l’acquisition d’une image de la zone 320 de la surface 310 de la pièce 300 où est dirigé le faisceau laser en cours de traitement. L’image est acquise par la caméra du dispositif d’acquisition d’images 110. Le procédé de contrôle comporte ensuite une deuxième étape d’analyse de l’image acquise. La deuxième étape comporte une première sous-étape de détection, dans l’image acquise, du plasma généré par l’impact du faisceau laser sur la surface 310 de la pièce 300. Lorsque le plasma est détecté dans l’image acquise, la deuxième étape comporte ensuite une deuxième sous-étape de détermination de la forme et de la taille associées au plasma. Dans un exemple préféré de mise en œuvre de cette deuxième sous-étape, ladite deuxième sous-étape se déroule en deux phases. Une première phase consiste à sélectionner une partie de l’image acquise par le dispositif d’acquisition d’images. Cette partie de l’image acquise correspond à la partie utile de l’image acquise, c'est-à-dire une partie resserrée de l’image où figure le plasma. Une telle première phase permet avantageusement de s’affranchir potentiellement des lumières parasites sur les bords de l’image acquise. Une telle phase permet également avantageusement de diminuer les temps de calcul, l’image à traiter étant de dimensions plus réduites. La partie de l’image acquise sélectionnée est dénommée par la suite image zoomée. Dans une deuxième phase de la deuxième sous-étape, une segmentation du plasma présent dans l’image zoomée est réalisée. Par segmentation, on entend l’extraction du contour délimitant le plasma présent dans l’image zoomée. Dans un exemple de mise en œuvre, la segmentation peut comprendre l’application d’un algorithme de détection de contour sur l’image zoomée et la sélection du contour du plasma dans l’image. Dans un autre exemple de mise en œuvre, la segmentation du contour du plasma peut comprendre une segmentation basée par exemple sur les contrastes de couleur de l’image. A l’issue de cette deuxième sous-étape, la forme associée au plasma, par le biais de la segmentation du plasma dans l’image zoomée, est définie. Dans une troisième phase de la deuxième sous-étape, la taille associée au plasma, est déterminée. Dans un exemple de mise en œuvre, le nombre de pixels représentatif du plasma présent dans l’image zoomée est calculé. Dans une troisième sous-étape, une catégorie est attribuée à chaque forme et taille déterminées lors de la deuxième sous-étape. Dans un exemple de mise en œuvre de cette troisième sous-étape, la catégorie est choisie parmi au moins : une absence de défaut, une absence de traitement, un défaut de traitement. Une absence de défaut correspond à un traitement correct. Une absence de traitement est une zone non traitée par le faisceau laser. Aucun plasma n’est alors visible sur l’image acquise par le dispositif d’acquisition d’images 110. Lorsqu’un défaut de traitement est détecté, le défaut de traitement est choisi parmi au moins : un défaut par recouvrement, un défaut par défocalisation du faisceau laser, un défaut d’incidence du faisceau laser par rapport à la surface de la pièce. Un défaut de recouvrement correspond à un traitement sur une zone déjà traitée. Un défaut de défocalisation correspond à une distance entre la source laser 210 et la surface 310 de la pièce 300 non optimale, soit par ce que la source laser 210 est mal positionnée, soit par ce que la pièce 300 est mal positionnée ou n’est pas conforme à son fichier CAO. Un défaut d’incidence du laser correspond à un angle entre le faisceau laser et la surface 310 de la pièce 300 différent de l’angle prédéterminé. De façon générale, les vues (a), (b), (c) et (d) de la représentent des formes observables pendant le traitement de surface par laser, et qui peuvent être associées à des catégories de défauts suite à un apprentissage. A titre d’exemple non limitatif, la forme illustrée sur la vue (a) peut être représentative d’une absence de défaut, celle illustrée sur la vue (b) peut être représentative d’un défaut de recouvrement, celle illustrée sur la vue (c) peut être représentative d’un défaut de défocalisation du laser, et celle illustrée sur la vue (d) peut être représentative d’un défaut d’incidence du laser. Dans une quatrième sous-étape, une valeur permettant de quantifier la catégorie est déterminée. Dans un exemple de mise en œuvre, ladite valeur est déterminée par le calcul de la valeur cumulée des pixels du plasma généré, dans l’image zoomée. La valeur témoigne avantageusement de l’écart par rapport à une valeur obtenue par un traitement optimal. Dans l’exemple particulier où la catégorie déterminée est une absence de traitement, la valeur sera nulle. Une alerte, par exemple visuelle ou sonore, peut être avantageusement générée en fonction de la catégorie déterminée et de la valeur quantifiant ladite catégorie. Plus particulièrement, une alerte peut être générée uniquement si la valeur quantifiant la catégorie déterminée dépasse un seuil prédéfini. Le seuil prédéfini peut être différent suivant la catégorie déterminée. Une phase préalable de calibration de la valeur quantifiant la catégorie, peut être réalisée, pour chaque catégorie, pour déterminer le seuil prédéfini. Ainsi, une alerte n’est pas nécessairement générée dès qu’un défaut de traitement est détecté. Bien qu’un défaut de traitement ait été détecté, le défaut peut être considéré comme acceptable tant qu’il ne dépasse pas le seuil prédéfini. Par exemple, si le défaut de traitement est un défaut par recouvrement, il n’est pas nécessaire de générer une alerte car le défaut de recouvrement n’a pas d’impact sur la performance mécanique du collage ultérieur. Par contre, si le défaut de traitement est un défaut par défocalisation ou un défaut d’incidence du laser, une alerte peut être générée en fonction de la valeur déterminée par rapport à la valeur seuil. L’alerte peut entrainer par exemple soit un arrêt du traitement de la pièce soit un retraitement automatique du défaut. De préférence, lorsqu’une catégorie a été attribuée, la position du plasma sur la pièce est déterminée et enregistrée. Dans un exemple de mise en œuvre, la position du plasma est estimée à partir du calcul du barycentre du plasma segmenté. Toute les étapes et sous-étapes décrites ci-avant illustrant le procédé de contrôle sont ensuite répétées pendant la phase de texturation laser, dans le but de balayer l’ensemble de la pièce. Dans un exemple de mise en œuvre, la caméra enregistre 30 images par seconde. Ainsi, pendant la phase de texturation de la surface de la pièce, pour chaque image acquise par le dispositif d’acquisition d’images, le procédé de contrôle permet avantageusement de : déterminer la catégorie associée à la forme du plasma, déterminer la valeur quantifiant la catégorie déterminée, déterminer la position du plasma sur la pièce, lorsque la catégorie n’est pas une absence de traitement. Une cartographie de la pièce peut ainsi être établie, contenant l’information sur la qualité du traitement de la pièce. Une telle cartographie permet ainsi de déterminer, lorsque des défauts sont détectés sur la pièce, leurs emplacements sur la pièce, ainsi que leur valeurs. Un opérateur peut ainsi s’y reporter pour décider si une réparation est envisageable ou non. Avantageusement, la deuxième étape du procédé de l’analyse de l’image acquise peut être réalisée par l’intermédiaire d’un algorithme d’apprentissage. Plus particulièrement, la détermination de la forme associée au plasma, l’attribution de la catégorie et la détermination de la valeur du défaut peuvent être réalisées par l’intermédiaire d’un algorithme d’apprentissage. L’algorithme d’apprentissage est par exemple un algorithme de traitement d’images. Il a été par exemple préalablement configuré, lors d’une phase préalable de calibration, au cours de laquelle des images d’entrainement lui ont été soumises. Les images d’entrainement sont stockées dans une base de données dite d’entrainement. Parmi les images d’entrainement, des images correspondent à des images de forme représentative : d’une absence de défaut, d’une absence de traitement, d’un défaut de traitement de type défaut par défocalisation, pour différentes valeurs de défaut, d’un défaut de traitement de type défaut par recouvrement, pour différentes valeurs de défaut, d’un défaut de traitement de type défaut d’incidence du faisceau laser, pour différentes valeurs de défaut. La phase préalable d’apprentissage est nécessaire pour chaque nouveau matériau constituant la pièce, chaque nouvelle source laser et chaque nouveau dispositif d’acquisition d’images. Procédé de contrôle, pendant une phase de texturation d’une surface (310) d’une pièce (300) par un faisceau laser, de la qualité du traitement de la texturation de la surface de la pièce, ledit procédé de contrôle comportant les étapes de : acquisition d’une image de la surface (310) de la pièce (300) traitée, analyse de l’image acquise pour : détecter un halo lumineux, dit plasma, généré par l’impact du faisceau laser sur la surface (310) de la pièce (300), lorsqu’un plasma est détecté dans l’image acquise : déterminer une taille associée audit plasma, déterminer une forme associée audit plasma, attribuer une catégorie en fonction de la forme et de la taille déterminées, attribuer une valeur pour quantifier cette catégorie. Procédé de contrôle selon la revendication 1 dans lequel l’étape d’analyse de l’image acquise est effectuée par un algorithme d’apprentissage. Procédé de contrôle selon l’une des revendications précédentes dans lequel la catégorie est choisie parmi au moins : Une absence de défaut, Une absence de traitement, Un défaut de traitement. Procédé de contrôle selon la revendication 3 dans lequel le défaut de traitement est choisi parmi au moins : un défaut par défocalisation du faisceau laser par rapport à la surface (310) de la pièce (300) traitée, un défaut par recouvrement, un défaut d’incidence du faisceau laser par rapport à la surface (310) de la pièce (300) traitée. Procédé de contrôle selon l’une des revendications précédentes comportant une étape de génération d’une alerte en fonction de la catégorie déterminée et de la valeur quantifiant la catégorie. Procédé de contrôle selon l’une des revendications précédentes comportant une étape d’établissement d’une cartographie des catégories attribuées à la surface de la pièce en cours de traitement. Dispositif (100) de contrôle de la qualité d’un traitement par texturation laser comportant : un dispositif d’acquisition d’images (110), une unité de contrôle (150) comportant : un module (120) de traitement des images acquises, un module (130) de stockage sur lequel sont enregistrées des instructions de code pour l’exécution, par le module de traitement de images acquises, d’un procédé de contrôle selon l’une des revendications 1 à 6.