Brevet FR3146226A1 — publié le 20240830

Ce procédé d’analyse numérique et automatique d’une pluralité de fibres dans un toron en matériau composite comprend : - une acquisition d’une pluralité de premières images du toron au moyen d’un imageur capable de fournir une vue en coupe de la section du toron permettant de discriminer chacun des fibres composant le toron; - un assemblage desdites premières images de manière à constituer une unique deuxième image représentant une carte topologique du toron ; - une segmentation de la deuxième image ; et - une génération, à partir de la deuxième image, d’un modèle numérique représentant les fibres identifiées et des caractéristiques relatives aux fibres dans ledit toron Figure pour l’abrégé : Fig 1 Dispositif d’identification numérique et automatique de fibres dans un toron utilisé dans un matériau textile La présente invention concerne l’étude de l’état de structure des fibres dans des pièces en matériau composite. Etat de la technique antérieure Un aéronef comprend généralement un groupe motopropulseur formé par une pluralité de turbomachines destinées à fournir la poussée nécessaire à sa mise en mouvement. Chaque turbomachine est logée dans une nacelle et comprend des compresseurs, des chambres de combustion, des turbines ainsi qu’une soufflante positionnée en amont d’une entrée d’air de la turbomachine. Une telle soufflante comporte une pluralité d’aubes principales aptes à générer un grand flux d’air entrant dans la turbomachine et qui sera ensuite divisé en un flux primaire et en un flux secondaire. Le flux d’air secondaire est redressé par des aubes directrices (« Outlet Guide Vane » en anglais) situées sur la surface interne de la soufflante. Pour répondre à des objectifs de réduction de consommation de carburant d’émission de CO 2 ainsi que de gain de masse, les aubes de soufflante, qu’elles soient principales ou directrices, sont principalement réalisées en matériau composite à matrice organique. Plus particulièrement, le matériau composite contient un renfort textile dans lequel est injectée une résine. Le renfort textile est constitué de torons, eux-mêmes constitués de fibres de carbone ou de verre qui forment une mèche qui est torsadée afin d’obtenir le toron final à tisser. De telles fibres permettent notamment de définir les propriétés mécaniques de l’aube pour qu’elle soit adaptée aux sollicitations mécaniques au cours des différentes phases de vol de l’aéronef. En outre, le nombre, l’état des fibres influent sur les propriétés de l’aube, telles que thermiques, électriques et optiques. Par exemple, pour une pièce en composite à fibres de carbone, l’état et la quantité de fibres peuvent modifier les modules élastiques (module d’Young) de la pièce et influent également sur les propriétés thermiques, optique et électriques de la pièce. Il est donc important de porter une attention particulière à l’état de ces fibres ainsi qu’à leur configuration dans chaque toron. A cet effet, il a été proposé de mettre en œuvre des procédés d’imagerie pour observer ces fibres et obtenir par exemple des données sur leur répartition spatiale et leur géométrie. Toutefois, comme chaque toron comporte généralement entre 3000 et 96 000 fibres dont le diamètre est compris entre 5 et 8 micromètres, la section du toron est alors variable. Il est alors nécessaire d’acquérir des images haute résolution du toron afin de pouvoir identifier chaque fibre dans le toron et ainsi étudier, par exemple, les propriétés mécaniques de l’aube. Ces images nécessitent toutefois un traitement numérique spécifique et automatique au vu du nombre important de fibres dans un toron. Il a été proposé de mettre en œuvre des réseaux de neurones pour segmenter lesdites fibres, mais le manque de données d’apprentissage dans ce domaine réduit la précision d’identification desdites fibres. Il a été cependant observé que les bases de données dites généralistes permettent aux réseaux de neurones d’être entraînés à identifier des caractéristiques d’une image telles que le contraste de couleurs ou les contours d’un objet illustré sur cette image. Toutefois, l’identification manuelle d’un nombre important de fibres dans un même toron demeure une tâche fastidieuse dont les résultats demeurent imprécis. Le but de l’invention est alors de segmenter efficacement l’ensemble des fibres d’un toron dans un délai de quelques heures. Un autre but est de permettre un contrôle qualitatif et quantitatif de la fine structure des fibres composant les torons dans les pièces en matériaux composites. Au vu de ce qui précède, l’invention a pour objet un procédé d’analyse numérique et automatique d’une pluralité de fibres dans un toron en matériau composite, comprenant : - une acquisition d’une pluralité de premières images du toron au moyen d’un imageur capable de fournir une vue en coupe du toron permettant de discriminer chacune des fibres composant le toron; - un assemblage desdites premières images de manière à constituer une unique deuxième image représentant une carte topologique du toron ; - une segmentation de la deuxième image ; et - une génération, à partir de la deuxième image, d’un modèle numérique représentant les fibres identifiées et des caractéristiques relatives aux fibres dans le toron. Ces caractéristiques sont par exemple des indicateurs relatifs à l’agencement des fibres dans le toron, tels que le nombre et la fraction surfacique des fibres dans le toron. Autrement dit, afin de capturer manuellement ou automatiquement l’ensemble des fibres d’un toron, il est avantageux d’acquérir une série de premières images ayant des zones de recouvrement entre elles de manière à pouvoir capturer l’ensemble des fibres du toron. En ce sens, le nombre des premières images peut être compris entre 10 et 100 par exemple pour former une deuxième image qui permettra par la suite de délimiter la périphérie du toron. Par ailleurs, pour ne pas altérer la qualité de la deuxième image conduisant à l’introduction d’erreurs au cours de son traitement, il est avantageux d’homogénéiser la luminosité de la deuxième image. Le traitement de la deuxième image conduit alors à la génération d’un modèle numérique apte à indiquer de manière précise les fibres identifiées ainsi que des caractéristiques relatives aux fibres dans le toron. Dans un mode de réalisation, l’imageur comprend un microscope à balayage. La génération du modèle numérique comprend une mise en œuvre d’un réseau de neurones. Un tel réseau de neurones a été entraîné via des bases de données généralistes aptes à lui apprendre à identifier des objets différents d’une fibre. Le modèle numérique est ici généré par apprentissage profond (« Deep Learning » en anglais). Le procédé comprend une détection, dans le modèle numérique généré, d’au moins deux demi-fibres et/ou de matière en périphérie du toron et/ou entre au moins deux fibres identifiées. Il est avantageux de procéder à une analyse complémentaire des résultats par un opérateur humain, spécialiste du domaine des matériaux, afin d’interpréter les résultats délivrés et corriger, le cas échéant, les résultats issus du modèle numérique, concernant par exemple le nombre de fibres segmentées dans le toron. Il est donc proposé de porter une attention particulière à la détection de configurations susceptibles de mener le modèle numérique à commettre ce type d’erreur. Avantageusement, le procédé comprend une segmentation manuelle d’une pluralité de fibres dans au moins une zone partielle de la deuxième image. Cette étape, qui est optionnelle, a pour objectif de capturer aléatoirement dans la deuxième image, au moins une zone partielle (« patch » en anglais) de manière à pouvoir mesurer l’écart entre la fraction surfacique indiquée par le modèle numérique et la fraction surfacique issue de la zone partielle. De préférence, lors de la segmentation de la deuxième image, on détecte les fibres et la fraction surfacique des fibres. Ainsi, il est possible d’ajuster, en fonction du résultat de chaque comparaison, l’épaisseur de chaque fibre identifiée par le modèle numérique. L’invention a encore pour objet un dispositif d’analyse numérique et automatique d’une pluralité de fibres dans un toron en matériau composite, comprenant : - des moyens d’acquisition aptes à obtenir une pluralité de premières images du toron au moyen d’un imageur capable de fournir une vue en coupe de la section du toron permettant de discriminer chacune des fibres composant le toron ; - des moyens de traitement aptes à assembler lesdites premières images de manière à constituer une unique deuxième image représentant une carte topologique du toron, à segmenter la deuxième image et à homogénéiser sa luminosité, et - des moyens de calcul aptes à générer, à partir de la deuxième image, un modèle numérique représentant les fibres identifiées et des caractéristiques relatives aux fibres dans le toron. Avantageusement, l’imageur est un microscope électronique à balayage. Les moyens de calcul et/ou de traitement peuvent être intégrés sous forme de modules aptes à exécuter des instructions programme. En variante, de tels moyens peuvent être intégrés partiellement ou intégralement sous forme de circuits logiques. De même, l’unité de calcul peut être intégrée sous forme de modules aptes à exécuter des instructions programme ou sous forme de circuits logiques. De préférence, les moyens de calcul sont aptes à mettre en œuvre un réseau de neurones pour générer le modèle numérique. De préférence, les moyens de calcul sont aptes à acquérir au moins une zone partielle de la deuxième image dans laquelle une pluralité de fibres ont été segmentées manuellement. Avantageusement, les moyens de calcul sont aptes à détecter les torons et la fraction surfacique des fibres par segmentation de la deuxième image. L’invention a en outre pour objet un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé tel que défini ci-dessus. L’invention a encore pour objet un support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur tel que défini ci-dessus. 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 indexés sur lesquels : présente de manière schématique un dispositif d’identification numérique et automatique de fibres dans un toron en matériau composite selon un mode de réalisation de l’invention. Exposé détaillé des modes de réalisation de l’invention Sur la est représenté un dispositif 1 d’analyse de l’état de structure de fibres entrant dans la constitution de pièces en matériau composite, telles que des aubes d’une soufflante de turbomachine, comprenant un renfort textile constitué de torons dans lequel est injectée une résine polymère. Le dispositif 1 comporte des moyens d’acquisition d’images constituant un imageur 2 apte à obtenir une pluralité de premières images du toron capable d’assurer une discrimination entre les fibres du toron. L’imageur 2 est en particulier destiné à fournir des vues en coupe du toron ayant une résolution suffisante pour assurer cette discrimination. Dans un mode de mise en œuvre, les images délivrées par l’imageur sont formées par microscopie électronique à balayage. La microscopie électronique à balayage (« Scanning Electron Microscopy » en anglais) permet, grâce au niveau de contraste entre les fibres et la résine, de différencier chaque fibre sur la première image, ce qui facilitera son traitement. Toutefois, d’autre techniques d’acquisition des images du toron peuvent également être utilisées. Ainsi, dans un mode de réalisation, l’imageur est par exemple un imageur optique. Dans un autre mode de réalisation, l’imageur est par exemple un tomographe à rayons X. Dans divers modes de réalisation, on utilise un imageur de haute résolution, par exemple de résolution supérieur à 300 pixels /pouces Les premières images sont avantageusement capturées dans les mêmes conditions et avec le même matériel et présentent des zones de recouvrement entre elles de manière à pouvoir capturer l’ensemble des fibres du toron. Le dispositif 1 comprend en outre des moyens de traitement 3 couplés aux moyens d’acquisition 2 et destinés à assembler lesdites premières images de manière à constituer une unique deuxième image. Dans un mode de réalisation, la deuxième image peut-être directement réalisée au moyen d’un imageur apte à discriminer chacune des fibres composantes dudit toron. Plus particulièrement, la deuxième image représente une carte topologique du toron. En ce sens, le nombre des premières images peut être compris entre 10 et 100 par exemple pour former la deuxième image. Les moyens de traitement 3 peuvent constituer la deuxième image par microscopie électronique à balayage ou via l’utilisation de tout logiciel adapté à cet usage. Les moyens de traitement 3 sont en outre configurés pour détecter, par segmentation, les contours du toron dans la deuxième image et à homogénéiser sa luminosité. Plus précisément, en détectant les contours dudit toron, les moyens de traitement 3 suppriment les pixels ne faisant pas partie du toron ou bien leur associent une valeur définie. Par ailleurs, comme la deuxième image et/ou les premières images sont susceptibles de présenter une luminosité variée, les moyens de traitement 3 transforment chaque pixel de l’image en fonction des pixels avoisinants. L’homme du métier est en mesure d’intégrer, dans les moyens de traitement 3, des instructions programme destinés à mettre en œuvre cette méthode. Le dispositif 1 comprend également des moyens de calcul 4 aptes à générer, à partir de la deuxième image, un modèle numérique représentant les fibres identifiées et ainsi que des caractéristiques relatives aux fibres dans ledit toron. Comme indiqué précédemment, ces caractéristiques sont par exemple des indicateurs relatifs à l’agencement des fibres dans le toron, tels que le nombre et la fraction surfacique des fibres dans le toron. A titre d’exemple, les moyens de calcul 4 et les moyens de traitement 3 peuvent être sous la forme d’un microprocesseur ou sous la forme d’un microcontrôleur. Les moyens de calcul 4 peuvent alors embarquer un réseau de neurones et l’exécuter pour générer ledit modèle numérique. Un tel réseau de neurones peut être préalablement entraîné à la détection d’objets différents de fibres. Dans un mode de mise en œuvre avantageux, le modèle numérique est généré par apprentissage profond (« Deep Learning », en anglais), en utilisant par exemple un réseau de neurones de type « Cellpose ». Le réseau de neurones « Cellpose » concerne initialement la segmentation de cellules humaines, mais peut être utilisé pour détecter un large éventail d’objets sans ré entraîner le modèle ou sans ajuster certains paramètres. Ainsi, le modèle numérique, généré par l’exécution dudit réseau de neurones, illustre l’ensemble des fibres segmentées de manière automatique. Le modèle numérique peut alors attribuer une valeur unique, telle qu’une étiquette, à chaque structure géométrique segmentée. Il est à noter qu’afin d’augmenter la vitesse de traitement de la deuxième image par les moyens de calcul 4, le dispositif 1 comporte en outre une unité de calcul 5 destiné à encoder la deuxième image sur 8 bits pour conserver 256 niveaux de gris différents sans pour autant perdre les informations nécessaires à l’identification des fibres dans le toron. On notera qu’un encodage sur 8 bits est avantageux dans la mesure où il permet de limiter le temps de calcul. Toutefois, on ne sort pas du cadre de l’invention lorsque le traitement est effectué sur des images en 32 bits. Par ailleurs, comme les moyens de calcul 4 sont susceptibles d’effectuer des interprétations erronées de la deuxième image et ainsi indiquer un nombre imprécis de fibres, les moyens de calcul 4 sont en outre configurés pour détecter, dans le modèle numérique généré, au moins deux demi-fibres et/ou de la matière en périphérie du toron et/ou de la matière entre au moins deux fibres identifiées. Une analyse complémentaire visuelle peut être mise en œuvre par un opérateur humain spécialiste du domaine des matériaux, afin d’éventuellement corriger les résultats fournis. La détection de ces éléments permet d’identifier avec plus de précision le nombre de fibres dans la deuxième image. Ainsi, pour identifier la présence de matière entre les fibres et/ou en bord du toron, les moyens de calcul 4 effectuent le calcul suivant : où correspond à l’aire d’un objet, l’aire étant représentative du nombre de pixels constituant ledit objet à identifier et, p correspond au périmètre dudit objet calculé par les moyens de calcul 4. Il est à noter que l’objet en question est un cercle parfait lorsque c est égal 1. Une forme géométrique erratique correspond à une valeur de c égale à 0. Les moyens de calcul 4 sont configurés pour définir un seuil en-dessous duquel la valeur de c est considérée comme représentative d’un objet différent d’une fibre. Autrement dit, si la valeur de c est inférieure audit seuil prédéterminé, l’objet n’est pas comptabilisé comme une fibre. Il arrive toutefois que le modèle numérique illustre deux demi-fibres alors qu’il s’agit d’une unique fibre circulaire. Les moyens de calcul 4 sont alors configurés pour détecter cette anomalie et compter deux demi-fibres comme une seule fibre. A cet effet, les moyens de calcul 4 sont configurés pour mettre en œuvre la méthode de calcul ci-dessous : En considérant que dans le modèle numérique, le centre d’une fibre correspond au centre de masse des pixels qui la constitue, les moyens de calcul 4 effectuent le calcul suivant : où D ij représente la distance entre deux demi-fibres i et j ; x i est une coordonnée du centre de la fibre i selon un premier axe; x j est une coordonnée du centre de la fibre j selon ledit premier axe; y i est une coordonnée du centre de la fibre i selon un deuxième axe perpendiculaire au premier axe et, y j est une coordonnée du centre de la fibre i selon le deuxième axe perpendiculaire au premier axe. Les moyens de calcul 4 effectuent ensuite une série de calculs suivants : où d moy représente le diamètre moyen de l’ensemble des fibres identifiées dans le toron. Autrement dit, si les demi-fibres i et j ont une forme géométrique, désignée par c , supérieure à 0,65 et inférieure à 0,8 par exemple, et si la distance entre le centre des demi-fibres i et j est inférieure ou égale au diamètre moyen des fibres identifiées dans le toron illustré dans la deuxième image, les demi-fibres i et j constituent une unique fibre. Afin d’améliorer davantage la précision de la segmentation desdites fibres, les moyens de calcul 4 sont aptes à acquérir au moins une zone partielle de la deuxième image dans laquelle une pluralité de fibres ont été segmentées manuellement. La segmentation manuelle, effectuée par un opérateur, permet de caractériser les fibres dans la deuxième image en utilisant au moins une image de référence, dite « zone partielle ». Les moyens de calcul 4 sont en outre aptes à comparer la proportion surfacique de chaque zone partielle avec la proportion surfacique d’une zone équivalente issue du modèle numérique, et ainsi mettre à jour la fraction surfacique des fibres identifiées dans chaque zone équivalente en fonction du résultat de la comparaison associée. Une telle mise à jour peut se faire par érosion qui consiste en une diminution de la surface de chaque fibre d’un pixel de manière que le nombre de pixels segmentés par les moyens de calcul 4 se rapproche de celui segmenté dans les zones partielles correspondantes. Par ailleurs, l’invention n’est pas limitée à ces modes de réalisation et de mise en œuvre mais en embrasse toutes les variantes. Par exemple, le procédé décrit précédemment s’applique à une fibre ayant une section ronde. Une fibre circulaire peut être toutefois remplacée par un autre objet ayant une forme géométrique différente telle par exemple un rectangle, un carré ou un triangle. Dans ce cas, le procédé peut être adapté afin de fonder l’analyse sur d’autres caractéristiques relatives aux fibres dans le toron et comprendre en particulier une étape d’analyse de la nature géométrique, circulaire, triangulaire, rectangulaire ou carré des fibres. Dans le cas d’un carré l’indicateur ne sera pas la circularité mais l’équation d’un carré. Procédé d’analyse numérique et automatique d’une pluralité de fibres dans un toron en matériau composite, caractérisé en ce qu’il comprend : - une acquisition d’une pluralité de premières images du toron au moyen d’un imageur capable de fournir une vue en coupe de la section du toron permettant de discriminer chacune des fibres composant le toron; - un assemblage desdites premières images de manière à constituer une unique deuxième image représentant une carte topologique du toron ; - une segmentation de la deuxième image ; et, - une génération, à partir de la deuxième image, d’un modèle numérique représentant les fibres identifiées et des caractéristiques relatives aux fibres dans ledit toron. Procédé selon la revendication 1, comprenant une homogénéisation de la luminosité de la deuxième image. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel l’imageur comprend un microscope à balayage. Procédé selon l’une quelconque des revendication 1 à 3, dans lequel la génération du modèle numérique comprend une mise en œuvre d’un réseau de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes 1 à 4, comprenant une détection, dans le modèle numérique généré, d’au moins deux demi-fibres et/ou de matière en périphérie du toron et/ou entre au moins deux fibres identifiées. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant une segmentation manuelle d’une pluralité de fibres dans au moins une zone partielle de la deuxième image. Procédé selon la revendication 6, dans lequel, lors de la segmentation de la deuxième image, on détecte les fibres et la fraction surfacique des fibres. Dispositif d’analyse numérique et automatique (1) d’une pluralité de fibres dans un toron en matériau composite, caractérisé en ce qu’il comprend : - des moyens d’acquisition (2) aptes à obtenir une pluralité de premières images du toron au moyen d’un imageur capable de fournir une vue en coupe de la section du toron permettant de discriminer chacune des fibres composant le toron; - des moyens de traitement (3) aptes à assembler lesdites premières images de manière à constituer une unique deuxième image représentant une carte topologique du toron, à segmenter la deuxième image et à homogénéiser sa luminosité et, - des moyens de calcul (4) aptes à générer, à partir de la deuxième image, un modèle numérique représentant les fibres identifiées et des caractéristiques relatives aux fibres dans ledit toron. Dispositif selon la revendication 8, dans lequel l’imageur est un microscope électronique à balayage. Dispositif selon la revendication 8 ou 9, dans lequel les moyens de calcul (4) sont aptes à mettre en œuvre un réseau de neurones pour générer le modèle numérique. Dispositif selon l’une quelconque des revendications précédentes 8 à 10, dans lequel les moyens de calcul (4) sont aptes à détecter, dans le modèle numérique généré, au moins deux demi-fibres et/ou de la matière en périphérie du toron et/ou entre au moins deux fibres identifiées. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 8 à 11, dans lequel les moyens de calcul (4) sont aptes à acquérir au moins une zone partielle de la deuxième image dans laquelle une pluralité de fibres ont été segmentées manuellement. Dispositif selon la revendication 12, dans lequel les moyens de calcul (4) sont aptes à détecter les torons et la fraction surfacique des fibres par segmentation de la deuxième image. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 14.