Brevet FR3160794A1 — publié le 20251003

Un procédé de contrôle tridimensionnel d’une pièce à partir de plusieurs images radiographiques par un dispositif d’analyse d’images comprenant de la circuiterie électronique adaptée pour implémenter le procédé de contrôle tridimensionnel, le procédé comprend au moins les étapes suivantes : - Etape 1, Acquérir une pluralité d’images radiographiques d’une pièce par un système source-détecteur, chaque image comprenant des informations sur les propriétés de transmission radiographique de la pièce ; - Etape 3, Aligner chaque image sur une vue d’un modèle numérique de la pièce ; - Etape 4, Détecter des indications sur chaque image et positionner les indications détectées avec des boites englobantes ; - Etape 5, Construire un modèle de la géométrie multi-vues en utilisant l’alignement de chaque image sur une vue respective du modèle numérique de la pièce ; - Etape 6, Consolider les indications détectées avec des boîtes englobantes, en utilisant le modèle de la géométrie multi-vues par la construction, étape 6.1, d’un ensemble de groupes candidats, chaque groupe contenant des projections d’une potentielle indication tridimensionnelle, et en sélectionnant, étape 6.2, un groupe candidat à retenir ; - Etape 7, Localiser chaque indication tridimensionnelle ; - Etape 8, Caractériser les dimensions de chaque indication dans une image pertinente sélectionnée parmi l’ensemble des images à partir des boîtes englobantes utilisées pour positionner les indications détectées ; - Etape 9, Utiliser la caractérisation de chaque indication pour un traitement ultérieur par un dispositif tiers. PROCEDE DE CONTROLE TRIDIMENSIONEL L’invention concerne le domaine du contrôle non destructif de pièces. ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE Dans le domaine du contrôle non destructif, notamment de pièces métalliques, il est bien connu d’utiliser des méthodes de vision par ordinateur et des méthodes de traitement d’images classiques ou basées sur des méthodes d’apprentissage statistique. Il est notamment connu un procédé de contrôle non destructif des pièces métalliques qui utilise un module de classification et localisation précise d’indications. Il est précisé que dans le présent document, par indication, il est entendu une caractéristique d’une image qui nécessite une sanction. Une indication peut être sanctionnée comme étant une anomalie ou comme étant bénigne. Le module est spécifique à chaque zone de la pièce qui présente des caractéristiques distinctives. Ce procédé est particulièrement approprié au contrôle d’une pièce hétérogène. Ce procédé utilise l’apprentissage d’un réseau de neurones en utilisant des images radiographiques en deux dimensions permettant la localisation des indications images. Ainsi, il est connu de reconnaitre automatiquement des indications sur une image en deux dimensions. Cependant, le passage de la caractérisation d’une indication sur une image en deux dimensions à la caractérisation de cette même indication dans une pièce aéronautique en trois dimensions est traditionnellement effectué manuellement par des opérateurs experts dans l’analyse d’images aux rayons X. Traditionnellement, cette caractérisation suit une procédure décrite dans une instruction de travail établie pour la sanction de la pièce. Classiquement, de multiples images sont faites pour chaque pièce. Chaque image décrit les propriétés de transmission aux rayons X du matériau de la pièce à partir d’un point de vue différent. Dans le présent document, par « vue » il est fait référence au point de vue de la pièce inspectée à partir duquel son image radiographique est acquise. Une fois toutes les images multi-vues acquises, les opérateurs analysent l’ensemble des images pour retrouver toutes les indications. Ensuite, les opérateurs déterminent quelles sont les indications dans les images qui correspondent aux projections d’une même indication dans la pièce (aussi appelée indication tridimensionnelle). Ensuite, l’opérateur détermine la localisation des indications tridimensionnelles dans la pièce et elles sont aussi caractérisées dans leur projection la plus pertinente. Cette méthode repose principalement sur l’expertise et le talent des opérateurs, et demande beaucoup de temps. Dans ce contexte, il est nécessaire de fournir un procédé de contrôle tridimensionnel d’une pièce qui permette de caractériser automatiquement une indication tridimensionnelle à partir d’images multi-vues en deux dimensions, pour aider dans la détection fiable et rapide d’indications dans les pièces aéronautiques. A cet effet, selon un premier aspect, il est proposé un procédé de contrôle tridimensionnel d’une pièce à partir de plusieurs images radiographiques par un dispositif d’analyse d’images comprenant de la circuiterie électronique adaptée pour implémenter le procédé de contrôle tridimensionnel. Le procédé comprend au moins les étapes suivantes : (Etape 1) Acquérir une pluralité d’images radiographiques d’une pièce par un système source-détecteur, chaque image comprenant des informations sur les propriétés de transmission radiographique de la pièce ; (Etape 3) Aligner chaque image sur une vue d’un modèle numérique de la pièce ; (Etape 4) Détecter des indications sur chaque image et positionner les indications détectées avec des boites englobantes ; (Etape 5) Construire un modèle de la géométrie multi-vues en utilisant l’alignement de chaque image sur une vue respective du modèle numérique de la pièce ; (Etape 6) Consolider les indications détectées avec des boîtes englobantes, en utilisant le modèle de la géométrie multi-vues par la construction (étape 6.1) d’un ensemble de groupes candidats, chaque groupe contenant des projections d’une potentielle indication tridimensionnelle, et en sélectionnant (étape 6.2) un groupe candidat à retenir ; (Etape 7) Localiser chaque indication tridimensionnelle ; (Etape 8) Caractériser les dimensions de chaque indication dans une image pertinente sélectionnée parmi l’ensemble des images à partir des boîtes englobantes utilisées pour positionner les indications détectées ; (Etape 9) Utiliser la caractérisation de chaque indication pour un traitement ultérieur par un dispositif tiers. Selon une disposition particulière, l’étape 3 d’alignement comprend d’estimer (étape 3.1) une transformation optimale de corps rigide de chaque vue du modèle numérique de la pièce par rapport au système source-détecteur pour obtenir une image de la projection de chaque vue du modèle numérique. Selon une disposition particulière, un opérateur de projection est utilisé pour réaliser l’étape 3.1, l’opérateur est une matrice de la forme , avec K une matrice décrite par des paramètres intrinsèques de projection, et avec R et t respectivement la rotation et la translation de chaque vue du modèle numérique. Selon une disposition particulière, l’étape 3 comprend de définir (étape 3.2) une métrique de similarité entre l’image calculée de chaque vue du modèle numérique et chaque image acquise. Selon une disposition particulière, l’étape 6.1 de construction d’un ensemble de groupes candidats comprend d’analyser une localisation des indications. Selon une disposition particulière, l’étape 6.2 de sélection d’un groupe candidat comprend sélectionner les groupes candidats contenant les projections d’une même indication tridimensionnelle. Selon une disposition particulière, la localisation (étape 7) comprend de déterminer une moyenne de nuages de points par groupe candidat contenant plusieurs indications. Selon une disposition particulière, l’étape de caractérisation comprend de sélectionner (étape 8.1) une image pertinente pour estimer une longueur et une largeur d’une indication, l’image pertinente étant sélectionnée en fonction d’une localisation tridimensionnelle de l’indication. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif d’analyse d’images qui comprend de la circuiterie électronique pour implémenter un procédé de contrôle tridimensionnel d’une pièce à partir de plusieurs images radiographiques, le procédé comprenant au moins les étapes suivantes : (Etape 1) Acquérir une pluralité d’images radiographiques d’une pièce par un système source-détecteur, chaque image comprenant des informations sur les propriétés de transmission radiographique de la pièce ; (Etape 3) Aligner chaque image sur une vue d’un modèle numérique de la pièce ; (Etape 4) Détecter des indications sur chaque image et positionner les indications détectées avec des boites englobantes ; (Etape 5) Construire un modèle de la géométrie multi-vues en utilisant l’alignement de chaque image sur une vue respective du modèle numérique de la pièce ; (Etape 6) Consolider les indications détectées avec des boîtes englobantes, en utilisant le modèle de la géométrie multi-vues par la construction (étape 6.1) d’un ensemble de groupes candidats, chaque groupe contenant des projections d’une potentielle indication tridimensionnelle, et en sélectionnant (étape 6.2) un groupe candidat à retenir ; (Etape 7) Localiser chaque indication tridimensionnelle ; (Etape 8) Caractériser les dimensions de chaque indication dans une image pertinente sélectionnée parmi l’ensemble des images à partir des boîtes englobantes utilisées pour positionner les indications détectées ; (Etape 9) Utiliser la caractérisation de chaque indication pour un traitement ultérieur par un dispositif tiers. Selon un autre aspect, il est proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour exécuter le procédé selon l’invention. Selon un autre aspect, il est proposé un support de stockage non transitoire sur lequel est stocké un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour exécuter le procédé selon l’invention, lorsque lesdites instructions sont lues depuis ledit support de stockage non transitoire et exécutées par un processeur. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS. Les caractéristiques de l’invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d’au moins un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : FIG. 1 illustre schématiquement le déroulement d’un procédé de contrôle ; FIG. 2 illustre schématiquement la construction d’une géométrie multi-vues ; FIG. 3 illustre schématiquement une contrainte épipolaire pour la projection d’un point dans une pièce tridimensionnelle ; FIG. 4 illustre schématiquement un découpage d’un modèle numérique d’une pièce ; FIG. 5 illustre un groupe candidat de quatre indications ; FIG. 6 illustre une première phase de création de groupes candidats ; FIG. 7 illustre une deuxième phase de création de groupes candidats ; FIG. 8 illustre la construction d’un score tridimensionnel ; FIG. 9 illustre l’utilisation d’un score tridimensionnel pour un groupe candidat ; FIG. 10 illustre une proposition de solution pour une caractérisation dimensionnelle ; FIG. 11 illustre l’application d’un modèle de régression d’Huber pour estimer une longueur ; FIG. 12 illustre l’application d’un modèle de régression polynomiale du deuxième degré pour l’estimation d’une largeur ; FIG. 13 illustre schématiquement un système informatique adapté pour implémenter le procédé. EXPOSE DETAILLE DE MODES DE REALISATION Procédé de contrôle tridimensionnel. En référence à la FIG. 1 , selon un premier aspect, il est proposé un procédé 100 de contrôle tridimensionnel d’une pièce à partir de plusieurs images radiographiques par un dispositif d’analyse d’images comprenant de la circuiterie électronique 200 adaptée pour implémenter le procédé 100 de contrôle tridimensionnel. Le procédé 100 comprend au moins les étapes suivantes : (Etape 1) Acquérir une pluralité d’images radiographiques d’une pièce par un système source-détecteur, chaque image comprenant des informations sur les propriétés de transmission radiographique de la pièce; (Etape 3) Aligner chaque image sur une vue d’un modèle numérique de la pièce ; (Etape 4) Détecter des indications sur chaque image et positionner les indications détectées avec des boites englobantes ; (Etape 5) Construire un modèle de la géométrie multi-vues en utilisant l’alignement de chaque image sur une vue respective du modèle numérique de la pièce ; (Etape 6) Consolider les indications détectées avec des boîtes englobantes, en utilisant le modèle de la géométrie multi-vues par la construction (étape 6.1) d’un ensemble de groupes candidats, chaque groupe contenant des projections d’une potentielle indication tridimensionnelle, et en sélectionnant (étape 6.2) un groupe candidat à retenir. (Etape 7) Localiser chaque indication tridimensionnelle ; (Etape 8) Caractériser les dimensions de chaque indication dans une image pertinente sélectionnée parmi l’ensemble des images à partir des boîtes englobantes utilisées pour positionner les indications détectées ; (Etape 9) Utiliser la caractérisation de chaque indication pour un traitement ultérieur par un dispositif tiers. Etape 1 - Acquisition d’images Comme indiqué précédemment, le procédé 100 de contrôle comprend une première étape (étape 1) consistant à acquérir une pluralité d’images radiographiques d’une pièce par un système source-détecteur, chaque image comprenant des informations sur les propriétés de transmission radiographique de la pièce. Selon un mode de réalisation, les images sont acquises selon une méthode de radiographie aux rayons X. Ainsi selon l’exemple ici présenté, l'acquisition par rayons X se fait dans une cabine tomographique. La cabine tomographique consiste en un générateur de rayons X qui émet un faisceau traversant une pièce à explorer avant d’être analysé, après atténuation, par un système de détection aux rayons X. Une image acquise, ou une image obtenue après une calibration d’éventuelles inhomogénéités du détecteur et/ou extraction d’éventuelles informations de fond, est appelée une projection. Il est précisé qu’une calibration peut être effectuée pour une grande variété de phénomènes. Un ensemble d’images d’une même vue est acquis sans bouger la pièce et les images sont moyennées afin de diminuer un bruit d’acquisition. Selon une disposition particulière, plusieurs images aux rayons X sont obtenues pour différentes vues de la pièce, afin d’avoir une vision optimisée de la pièce à contrôler. En d’autres termes, plusieurs images sont réalisées selon des orientations différentes autour de la pièce. Les vues (c.-à-d. les différentes orientations) sont sélectionnées pour avoir un rapport signal sur bruit optimisé permettant la détection d’indications avec les plus faibles contrastes radio. Etape 2 - Prétraitements Selon une disposition particulière, des prétraitements (étape 2) peuvent éventuellement être appliqués sur les images afin de faciliter l’analyse postérieure : - Filtrage : utilisation de filtres afin de rehausser des motifs caractéristiques des indications image et de réduire le bruit. - Masquage d’une région d’intérêt sur chaque image. Selon une disposition particulière, le masquage est obtenu grâce à une détection automatisée de l’air et du collimateur, - Normalisation des données : afin de faciliter l’apprentissage et d’obtenir une convergence plus rapide, les données sont normalisées afin d’avoir une moyenne de 0 et un écart type de 1. Etape 3 - Alignement Comme indiqué précédemment, le procédé de contrôle comprend ensuite une étape 3 consistant à aligner chaque image, qui décrit les propriétés de transmission aux rayons X du matériau pour une vue de la pièce inspectée, sur une vue correspondante d’un modèle numérique de la pièce. L’alignement a pour but de mettre en correspondance chaque image avec le modèle numérique de la pièce. Il est précisé que par vue du modèle numérique de la pièce, il est entendu un point de vue du modèle numérique de la pièce, par exemple, le modèle numérique de la pièce idéale. Pour cela, selon une disposition particulière, l’étape 3 d’alignement comprend d’estimer (étape 3.1) une transformation optimale de corps rigide de chaque vue du modèle numérique de la pièce par rapport au système source-détecteur pour obtenir une image par la projection de chaque vue du modèle numérique. Cette image est ici appelée image calculée. Cette transformation est décrite par une rotation et une translation dans un espace tridimensionnel. D’une manière particulièrement avantageuse, un opérateur de projection est utilisé pour réaliser l’étape 3.1. Selon une disposition particulière, l’opérateur de projection est une matrice de la forme , avec K une matrice décrite par des paramètres intrinsèques de projection par exemple la distance focale et la position de la source projetée dans chaque image, et avec R et t respectivement la rotation et la translation de chaque vue du modèle numérique de la pièce donc sa transformation de corps rigide. L’imagée calculée est ensuite obtenue par un algorithme de calcul des radiographies numériques, par exemple un algorithme de « ray tracing » ou l’algorithme de Siddon Jacobs, à partir de la vue du modèle numérique de la pièce, le modèle numérique de la pièce et l’opérateur de projection. En d’autres termes, pour estimer la transformation de la vue du modèle numérique de la pièce, un opérateur de projection est nécessaire afin de projeter l’information tridimensionnelle du modèle numérique dans un plan bidimensionnel d’une image bidimensionnelle. La matrice K peut être calibrée en amont par des procédures de calibration propres à l’inspection des pièces, ou elle peut être construite à partir de paramètres intrinsèques prescrits dans une gamme de contrôle de la pièce. D’une manière particulièrement avantageuse, l’étape 3 d’alignement comprend aussi de définir (étape 3.2) une métrique de similarité entre l’image calculée de chaque vue du modèle numérique et chaque image issue d’une vue de la pièce inspectée. Il est précisé qu’une métrique de similarité est une valeur qui décrit la similarité entre deux images. Cette similarité peut par exemple être évaluée à partir d’une différence de niveaux de gris, ou à partir de la corrélation des deux images ou d’une information qu’une image détient sur l’autre. En d’autres termes, à l’étape 3.2, une métrique de similarité est définie entre l’information projetée du modèle numérique et l’information dans la vue de la pièce à inspecter. D’une manière particulièrement astucieuse, c’est l’optimisation de cette métrique de similarité par rapport aux paramètres de rotation et de translation du modèle numérique de la pièce qui permet l’alignement d’une vue de la pièce inspectée avec une vue du modèle numérique de la pièce, en d’autres termes, l’alignement d’une image acquise avec le modèle numérique de la pièce. Selon une disposition particulière, une première réalisation de l’alignement fait l’utilisation d’une mesure de similarité entre une projection de points saillants tridimensionnels dans le plan bidimensionnel de l’image et des points correspondants estimés dans l’image. Dans ce mode, les points saillants tridimensionnels sont sélectionnés préalablement, par vue, dans le modèle numérique de la pièce. La projection se fait par vue à partir de la matrice K et d’un jeu de paramètres initiaux pour R et t. Cette initialisation peut être issue de paramètres prescrits par une gamme de contrôle, par exemple la pose de la pièce prescrite pour l’acquisition de l’image. L’estimation des points correspondants dans l’image peut se faire par une corrélation locale entre une image calculée à partir d’une vue du modèle numérique et l’image acquise correspondante. L’image peut être, par exemple, calculée à partir du modèle numérique de la pièce avec des paramètres prescrits par une gamme de contrôle en utilisant l’opérateur de projection définie pour la vue du modèle numérique. La corrélation dite locale correspond à un opérateur de corrélation, par exemple la corrélation croisée normalisée bidimensionnelle, entre un voisinage centré autour d’un point saillant projeté dans l’image calculée et une région de recherche prescrite autour du même point dans l’image acquise. La correspondance estimée du point saillant dans l’image correspond dans ce cas à la position où la corrélation locale est maximale. Une fois que les points saillants ont été projetés dans l’image calculée, et que les points correspondants ont été estimés dans l’image acquise, l’optimisation consiste à minimiser leur distance par rapport aux paramètres d’une transformation de corps rigide des positions tridimensionnelles des points saillants. Cela peut se faire, par exemple, avec une implémentation de la méthode P.n.P. (Perspective and Point en anglais). Selon une autre disposition, il est possible d’utiliser une mesure de similarité entre une image calculée à partir d’une vue du modèle numérique de la pièce et l’image de la pièce à inspecter. Dans ce cas, l’optimisation consiste à maximiser la similarité entre ces deux projections par rapport aux paramètres d’une transformation de corps rigide du modèle numérique de la pièce. Une réalisation de cette optimisation consiste à utiliser la procédure minimisant le résidu (différence) entre l’image calculée, par exemple par une méthode de simulation, et l’image acquise. Une autre réalisation de cette optimisation consiste à utiliser une mesure de similarité telle que celles issues de la théorie de l’information, par exemple les réalisations des métriques de l’information mutuelle fondées elles sur l’entropie. L’estimation de la mesure de similarité peut être restreinte à une région d’intérêt prescrite. L’optimisation se fait par vue à partir de K et d’un jeu de paramètres initiaux. Dans un mode de réalisation, les paramètres initiaux peuvent être issus des paramètres prescrits par la gamme de contrôle, par exemple la pose de la pièce prescrite pour l’acquisition de la vue. Dans un autre mode de réalisation, les paramètres initiaux peuvent être issus du résultat de la première réalisation de l’alignement décrite dans le paragraphe précédent. Etape 4 – Détection d’indications Comme indiqué précédemment, le procédé comprend (étape 4) de détecter des indications sur chaque image et positionner les indications détectées avec des boites englobantes. Il est précisé que par boîte englobante, il est entendu un rectangle qui englobe l’indication. Une boite englobante est définie par une hauteur, une largeur et une position. Selon une disposition particulière, la détection d’indications se fait en deux étapes : une étape 4.1 d’apprentissage et une étape 4.2 de prédiction sur une ligne de production. Selon un exemple de réalisation, l’étape 4.1 d’apprentissage peut être réalisée en utilisant un réseau de neurones. Selon cette disposition, pour accomplir la détection d’indications bidimensionnelles, un modèle est appris de manière supervisée. L’apprentissage supervisé fait intervenir une base de données d’images annotées par un opérateur. Chaque indication présente dans une image est labélisée comme suit : position de l’indication avec une boîte englobante ; label de l’indication ; dimensions de l’indication (la dimension consiste en la largeur et la longueur de l’indication identifiée, tel que cela sera décrit ci-après cette information sera utilisée notamment dans l’étape 7 de caractérisation dimensionnelle). Selon une disposition particulière, il est possible de labéliser toutes les indications avec une seule classe ou avec plusieurs classes selon le type d’indication présente (par exemple : inclusion, surépaisseur, résidu, ou surépaisseur). Cette manière de labéliser permet de faire non seulement de la détection des indications et de les labéliser selon des classes prédéfinies (par ex. inclusions, sur épaisseur, sous épaisseur). Il est précisé que cette base de données peut être constituée d’images représentatives de la variabilité des images de la production. Préférentiellement, le nombre d’images avec des indications à insérer dans la base de données est suffisant pour pouvoir apprendre des caractéristiques représentatives de chaque indication. Selon une disposition particulière, une phase d’équilibrage de la base de données peut éventuellement être réalisée. En effet, il peut être plus difficile d’obtenir des échantillons de certains types d’indications et/ou de certaines zones à inspecter. Un nombre d’échantillons très déséquilibré peut être préjudiciable lors de l’apprentissage statistique. Pour combler ce déséquilibre, des transformations peuvent être ajoutées aux images (par exemple, rotations, ajout de bruit ou de flou, modification du contraste, changement de la luminosité, ou rognage). Il est aussi possible d’opter pour l’utilisation d’images simulées à condition qu’elles soient représentatives de données réelles. Selon une autre disposition, il est possible d’opter pour utiliser des fonctions de pertes lors de l’apprentissage qui pénalisent plus fortement les erreurs sur des échantillons minoritaires. Après l’application des prétraitements cités lors de la mise en œuvre de l’étape 2, les images au rayon X sont acquises, ainsi que les annotations réalisées manuellement par les opérateurs (nature et localisation bidimensionnelle de chaque indication) sont données comme entrées au réseau de neurones. Selon l’exemple ici présenté, ces images entières sont de taille 1024x1024 pixels. Cependant, d’autres tailles peuvent être utilisées. Selon une disposition particulière, le réseau de neurones utilisé est un réseau convolutif conçu pour la classification et la localisation de motifs d’intérêt sur des images. Selon une disposition particulière, l’apprentissage du réseau est réalisé avec des algorithmes de descente de gradients classiques (algorithme d'optimisation qui permet de trouver le minimum de n'importe quelle fonction convexe en convergeant progressivement vers celui-ci). Les deux tâches (classification et localisation bidimensionnelle avec des boîtes englobantes) sont effectuées en parallèle par retro-propagation de deux fonctions de pertes combinées, où deux font référence aux deux tâches effectuées en parallèle : la classification et la localisation bidimensionnelle. Cette démarche est effectuée plusieurs fois, afin de mettre à jour les poids du réseau de manière itérative de plus en plus optimale. Plus en détail, la procédure de mise à jour de poids (paramètres du réseau) à travers les algorithmes descente de gradient suit généralement la formule suivante : Où représente les paramètres du réseau à l’instant t, représente la fonction de perte spécifique au problème à résoudre avec x la donnée d’entrée et y la sortie attendue, et α représente un hyper-paramètre qui gère la vitesse de convergence. Pour l’entraînement des têtes de classification du réseau afin de déterminer le type d’indication cible, des fonctions de pertes traditionnelles de type « perte focale » (dite « Focal Loss » en anglais) ou Entropie Croisée peuvent être utilisées. Pour l’entraînement des têtes de localisation bidimensionnelle du réseau afin de localiser l'objet cible dans l’image, les fonctions couramment utilisées pour des problèmes de régression peuvent être employées (par exemple Smooth L1 ou L1). L’étape 4.2 de prédiction avec le réseau de neurones appris est appliquée sur l’intégralité des pièces à contrôler. En conséquence, quelques images radiographiques par transmission rayons X de la pièce à inspecter sont utilisées comme entrée du modèle appris dans l’étape 4.1 afin d’obtenir les résultats de prédiction, c’est-à-dire la classification et la localisation bidimensionnelle (avec des boîtes englobantes) des éventuelles indications présentes dans chaque image. Selon une disposition particulière, la sortie de ce réseau est donnée pour chaque image de la pièce individuellement et il n’y a pas d’analyse conjointe des différentes projections de la même pièce ni quantification de la position des indications détectées dans la pièce (localisation tridimensionnelle). Enfin, toutes les indications retrouvées avec le modèle sont utilisées comme entrée des étapes suivantes. Etape 5 – Construction d’un modèle de la géométrie multi-vues Ensuite, le procédé comprend une étape 5 qui consiste à construire un modèle de la géométrie multi-vues en utilisant l’alignement de chaque image sur une vue respective du modèle numérique de la pièce. Tel que schématisé sur la Fig. 2, la géométrie multi-vues du système scanner-pièce est construite ce qui permettra par la suite d’exploiter la contrainte épipolaire pour la consolidation multi-vues qui sera décrite ci-après. Cette géométrie est construite à partir de la pose de la pièce, donnée par une rotation et une translation , que modélise la vue de la pièce, estimées par l’étape 3 d’alignement d’images calculées avec les images acquises. Selon le mode de réalisation schématisé sur la Fig. 2, la géométrie multi-vues est construite tel que le système de coordonnées du modèle numérique de la pièce idéale décrit par les vecteurs unitaires et l’origine , est le système de référence. Les images radiographiques correspondant à chaque vue sont placées autour de la pièce. Pour cela, les orientations de ses axes horizontal et vertical, et du vecteur normal au plan qui les contient sont calculées par rapport au système de coordonnées du modèle numérique de la pièce idéale. La position de la source aux rayons X ( ) par vue par rapport au système de coordonnées du modèle numérique de la pièce idéale est aussi calculée. Il est précisé que le mode de réalisation schématisé sur la FIG. 2 illustre une géométrie à trois vues. Soit l’intensité à la position image de l’image de la vue , appelée par la suite image . Le détecteur de rayons X étant d’une nature discrète, les positions d’un élément du capteur (pixel) sont définies par les coordonnées de son centre. Soit la projection du point tridimensionnel sur l’image : avec la matrice de projection, une matrice avec les paramètres de projection intrinsèques au scanner CT par vue (par exemple, construite avec les valeurs prescrites par la gamme de contrôle telle que la distance focale). La projection de dans l’image , c'est-à-dire la correspondance de dans l’image j, doit se trouver dans une droite appelée la droite épipolaire : avec la matrice fondamentale de l’image à l’image . Cette matrice est calculée à partir de , les matrices de projections pour les images , , et de la position de la source aux rayons X pour l’image , en utilisant par exemple une formalisation connue pour la stéréovision. Etape 6 – Consolidation multi-vues L’étape 6 comprend la consolidation des indications détectées avec des boîtes englobantes, en utilisant le modèle de la géométrie multi-vues par la construction (étape 6.1) d’un ensemble de groupes candidats, chaque groupe contenant des projections d’une potentielle indication tridimensionnelle, et en sélectionnant (étape 6.2) un groupe candidat à retenir. En d’autres termes, l’étape 6 consiste en la consolidation des indications détectées sur chaque image dans des groupes contenant les indications image qui correspondent à la projection d’une même indication tridimensionnelle dans la pièce. Selon une disposition particulière, l’étape 6.1 de construction d’un ensemble de groupes candidats comprend d’analyser une localisation des indications. Cette disposition permet que chaque groupe candidat contienne des indications bidimensionnelles qui sont potentiellement les projections d’une même indication tridimensionnelle. Selon une disposition particulière, l’étape 6.2 de sélection d’un groupe candidat comprend de sélectionner les groupes candidats comprenant les projections d’une même indication. La FIG. 3 illustre le problème de correspondance entre des boîtes qui englobent les indications image qui correspondent aux projections d’une même indication tridimensionnelle dans la pièce. Comme indiqué précédemment, selon une disposition particulière, l’étape 6 de consolidation comprend deux étapes. Dans une première étape 6.1, un ensemble des groupes de projections candidats est construit par l’analyse de la localisation des indications bidimensionnelles. Dans une deuxième étape 6.2, les groupes candidats contenant les projections d’une même indication tridimensionnelle sont sélectionnés. La sélection utilise un critère de proximité tridimensionnelle et la localisation par rapport au modèle numérique de la pièce de la position tridimensionnelle estimée par groupe. Nous détaillerons par la suite chacune de ces deux étapes. Etape 6.1 : Sélection d’un groupe candidat : La contrainte épipolaire donnée par la géométrie multi-vues et un zonage du modèle numérique de la pièce idéale sont exploités pour calculer un ensemble de groupes candidats d’indications image. En effet, chaque groupe candidat contient des indications bidimensionnelles qui sont potentiellement les projections d’une même indication tridimensionnelle dans la pièce. L’information du modèle numérique de la pièce idéale et/ou d’un découpage en zones d’intérêt du modèle numérique de la pièce (cf. FIG. 4 ) est ajoutée à la contrainte épipolaire. Il est précisé que sur la FIG. 4 , ces zones sont référencées Z1 à Z7. Les groupes candidats sont obtenus à partir de l’analyse de la localisation des indications bidimensionnelles dans les projections. La Fig. 3 illustre la correspondance de deux projections d’une même indication tridimensionnelle 300 dans le cas où l’indication bidimensionnelle est contenue par une boîte englobante 301. La correspondance se fait par l’appariement des points bidimensionnels des images différentes, par exemple les centres 302 des boîtes englobantes. Pour cela, la distance épipolaire est exploitée. La droite épipolaire 304 d’une projection d’un centre 305 de boîte englobante dans l’image est tracée dans l’image à l’aide de la matrice fondamentale donnée par la géométrie multi-vues et la distance 303 à cette droite épipolaire 304 pour les centres de boîtes dans l’image est calculée. Un score de confiance épipolaire est donné à chaque centre dans l’image . Ce score est calculé par , la fonction d’erreur complémentaire : Avec la distance épipolaire, une indication détectée dans l’image , la moyenne et la valeur d’écart type d’une distribution normale des distances épipolaires. est calculée pour un point dans , par exemple le centre de sa boîte englobante. est diffèrent de zéro dans le cas où les points mis en correspondance ne sont pas exactement la projection d’un même point dans l’indication tridimensionnelle, comme illustré dans la Figure 5. L’écart type est calibré à la variabilité de distances épipolaires attendue. Cette variabilité est expliquée par l’incertitude attendue dans les résultats d’une chaîne d’alignement. Dans un mode de réalisation, et sont estimés par vue à partir de l’analyse des variations de la pose de la pièce (voir Section Autres Modes de Réalisation). , une indication dans l’image est mise en correspondance avec , une indication dans l’image si ET si les deux indications image sont intersectées avec la projection d’une même zone dans le modèle numérique de la pièce idéale : avec le seuil pour que la distance d soit dans l’intervalle de confiance à 95%, la projection dans l’image de la k-ième zone du modèle numérique de la pièce, et l’intersection entre l’indication et la zone . Dans une réalisation, est défini comme le nombre de pixels contenus par la boîte englobante de et par la projection dans l’image de la k-ième zone du modèle numérique de la pièce. Enfin, l’équation suivante est utilisée pour construire une matrice de consolidation entre les indications détectées pour une pièce : avec le nombre de vues et le nombre d’indications détectées pour une pièce. indique si la l-ième indication dans l’image et la -ième indication dans l’image peuvent être mises en correspondance. De ce fait, permet l’estimation des groupes candidats. Il est à noter que la matrice de consolidation n’est pas symétrique : il est possible que . De plus, les zones dans lesquelles la pièce est découpée peuvent être assez larges. Cela implique que les contraintes de l’équation utilisée pour construire une matrice de consolidation peuvent être satisfaites, mais que l’association n’est pas correcte (voir exemple dans la FIG. 5 ). Pour ces raisons, une dernière étape de consolidation tridimensionnelle est proposée. Une fois les premiers groupes candidats obtenus, toutes les combinaisons possibles d’associations de détections sont calculées. Cela est illustré par les Figs. 6 et 7. Tout d’abord, les premiers groupes candidats sont obtenus selon la méthode précédemment présentée ( FIG. 6 ). Selon l’exemple ici présenté, il est observable que la matrice de consolidation n’est pas symétrique : la détection 1 (colonne « Id detection ») a été associée à la détection 2 (colonne « Match id »). Cependant, cette dernière détection a été associée aux détections 4 et 5. En conséquence, toutes les combinaisons possibles d’associations de détections sont ensuite calculées à partir de ces premiers groupes candidats ( FIG. 7 ). En référence à la FIG. 7 , cela permet de créer les groupes candidats suivants : {[1,2,4,5],[1,2,4],[1,2,5],[1,4,5],[2,4,5],[1,2],[1,4],[1,5],[2,4],[2,5],[4,5]}. Il est à noter que les combinaisons où plus d’une boîte englobante de la même image est présente ne sont pas acceptées. Par exemple, les détections 2 et 3 ne peuvent pas être présentes dans un même groupe, car elles se trouvent sur la même image. Etape 6.2 de sélection d’un groupe candidat : Dans l’étape 6.2 de sélection d’un groupe candidat, le groupe candidat à retenir (nommé groupe consolidé) est sélectionné. Pour cela, un score de consolidation r (ou « Score 3D ») est calculé pour chacun des groupes candidats. Ce score r correspond au rayon de la sphère la plus petite contenant les points les plus proches entre toutes les droites allant de la position tridimensionnelle du centre des indications bidimensionnelles dans les images aux positions des sources aux rayons X correspondantes (voir les Figs. 8 et 9). La moyenne de ces points, nommée , donne la position 3D estimée de chaque groupe candidat. Selon l’exemple ici présenté, l’étape 6.2 de consolidation commence par le (ou les) groupe qui contient le plus grand nombre d’indications. Ainsi, dans l’exemple des Figs. 6 et 7, il y a deux groupes avec quatre indications : [1,2,4,5] et [1,3,4,5]. Parmi ces groupes, est choisi le groupe ayant le score 3D minimal (dans l’exemple ici présenté c’est le groupe [1,3,4,5]), puis son score 3D est comparé avec un seuil . Dans un mode de réalisation, le seuil est estimé par l’analyse des variations de la pose de la pièce (voir Section Autres Modes de Réalisation). Si ce groupe est retenu. Sinon, le groupe qui contient le deuxième plus grand nombre d’indications est choisi. La même démarche en comparant r avec le . Cela est fait jusqu’à trouver un groupe candidat qui respecte la contrainte : . Dans le cas où aucun groupe n’est retenu, les détections peuvent rester sans consolidation. Etape 7 – Localisation des indications tridimensionnelles Comme indiqué précédemment, le procédé comprend ensuite une étape 7 consistant à localiser chaque indication tridimensionnelle. La localisation (étape 7) comprend de déterminer une moyenne de nuages de points par groupe candidat contenant plusieurs indications bidimensionnelles, qui sont des projections de l’indications tridimensionnelle. La localisation des indications tridimensionnelles correspond aux moyennes (décrite dans l’étape 6.2) des nuages de points par groupe consolidé contenant plusieurs indications bidimensionnelles (voir les Figs 8 et 9). Etape 8 – Caractérisation des dimensions Ensuite, le procédé comprend (étape 8) de caractériser les dimensions de chaque indication dans une image pertinente sélectionnée parmi l’ensemble des images à partir des boîtes englobantes utilisées pour positionner les indications bidimensionnelles détectées. Selon une disposition particulière, l’étape de caractérisation comprend d’identifier une image pertinente pour mesurer une longueur et une largeur d’une indication en utilisant la longueur et la largeur de la boite englobante de cette indication. Etant donné que la même indication peut être visible sur plusieurs images, il est nécessaire d’identifier l’image issue de la vue la plus pertinente pour faire cette mesure. Cette image, connue comme image principale, est identifiée grâce à la localisation tridimensionnelle décrite à l’étape 7. En effet, l’image à utiliser dépend de la localisation tridimensionnelle de l’indication à caractériser. Une fois l’image principale identifiée, le procédé passe à une étape de mesure (longueur et largeur). Pour ce faire, le procédé exploite la forte relation entre la taille des boîtes englobantes (obtenue dans l’étape 4) et la mesure des indications. Selon une disposition particulière, un modèle de régression (par exemple : modèle linaire, polynomial, ou d’Huber) est utilisé. En effet, le modèle de régression nous permet de décrire la relation existante entre une ou plusieurs variable(s) indépendante(s) (par exemple, la hauteur ou largeur de la boîte) et une variable dépendante (par exemple la longueur ou largeur de l’indication en mm). Selon une disposition particulière, un modèle de régression pour chaque dimension de l’indication est utilisé : un premier modèle pour estimer la longueur de l’indication et un deuxième modèle pour estimer sa largeur (voir FIG. 10 ). Selon une disposition particulière, les deux modèles sont préalablement ajustés avec des indications annotées (longueur et largeur) par des inspecteurs et détectées par le modèle de détection (cf Figs 11 et 12). Il est à noter que ces données sont obtenues à partir de l’étape 4.1. Une fois les modèles de régressions ajustés, ils sont utilisés dans la ligne de production sur les indications détectées et qui se trouvent dans l’image principale (information obtenue grâce à la localisation tridimensionnelle de l’étape 7). Etape 9 - Utilisation Le procédé comprend ensuite d’utiliser (étape 9) la caractérisation de chaque indication pour un traitement ultérieur par un dispositif tiers. Dispositif d’analyse d’images Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif d’analyse d’images comprenant de la circuiterie électronique (système informatique 200) adaptée pour implémenter un procédé 100. Tel que schématisé sur la FIG. 13 , le système informatique 200 peut comporter, reliés par un bus de communication 210 : un processeur 201 ; une mémoire vive 202 ; une mémoire morte 203, par exemple de type ROM (« Read Only Memory » en anglais) ou EEPROM (« Electrically-Erasable Programmable Read Only Memory » en anglais) ; une unité de stockage 204, telle qu’un disque dur HDD (« Hard Disk Drive » en anglais), ou un lecteur de support de stockage, tel qu’un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) ; et un gestionnaire d’interfaces d’entrées-sorties 205. Le processeur 201 est capable d’exécuter des instructions chargées dans la mémoire vive 202 à partir de la mémoire morte 203, d’une mémoire externe, d’un support de stockage (tel qu’une carte SD), ou d’un réseau de communication. Lorsque le système informatique 200 est mis sous tension, le processeur 201 est capable de lire de la mémoire vive 202 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d’ordinateur permettant l’implémentation, par le processeur 201, du procédé 100. Tout ou partie du procédé 100 peut ainsi être implémenté sous forme logicielle par exécution d’un ensemble d’instructions par une machine programmable, par exemple un processeur de type DSP (« Digital Signal Processor » en anglais) ou un microcontrôleur, ou être implémenté sous forme matérielle par une machine ou un composant dédié, par exemple un composant FPGA (« Field Programmable Gate Array » en anglais) ou ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). D’une manière générale, le système informatique 200 comporte de la circuiterie électronique adaptée et configurée pour implémenter, sous forme logicielle et/ou matérielle, le procédé en relation avec le système informatique 200 en question. Produit programme d’ordinateur Selon un autre aspect, il est aussi proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour exécuter le procédé 100. Support de stockage Selon un autre aspect, il est aussi proposé un support de stockage non transitoire sur lequel est stocké le programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour exécuter le procédé 100. Procédé (100) de contrôle tridimensionnel d’une pièce à partir de plusieurs images radiographiques par un dispositif d’analyse d’images comprenant de la circuiterie électronique adaptée pour implémenter le procédé de contrôle tridimensionnel, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend au moins les étapes suivantes : (Etape 1) Acquérir une pluralité d’images radiographiques d’une pièce par un système source-détecteur, chaque image comprenant des informations sur les propriétés de transmission radiographique de la pièce ; (Etape 3) Aligner chaque image sur une vue d’un modèle numérique de la pièce ; (Etape 4) Détecter des indications sur chaque image et positionner les indications détectées avec des boites englobantes ; (Etape 5) Construire un modèle de la géométrie multi-vues en utilisant l’alignement de chaque image sur une vue respective du modèle numérique de la pièce ; (Etape 6) Consolider les indications détectées avec des boîtes englobantes, en utilisant le modèle de la géométrie multi-vues par la construction (étape 6.1) d’un ensemble de groupes candidats, chaque groupe contenant des projections d’une potentielle indication tridimensionnelle, et en sélectionnant (étape 6.2) un groupe candidat à retenir ; (Etape 7) Localiser chaque indication tridimensionnelle ; (Etape 8) Caractériser les dimensions de chaque indication dans une image pertinente sélectionnée parmi l’ensemble des images à partir des boîtes englobantes utilisées pour positionner les indications détectées ; (Etape 9) Utiliser la caractérisation de chaque indication pour un traitement ultérieur par un dispositif tiers. Procédé (100) selon la revendication 1 dans lequel l’étape 3 d’alignement comprend d’estimer (étape 3.1) une transformation optimale de corps rigide de chaque vue du modèle numérique de la pièce par rapport au système source-détecteur pour obtenir une image de la projection de chaque vue du modèle numérique. Procédé (100) selon la revendication 2, dans lequel un opérateur de projection est utilisé pour réaliser l’étape 3.1, l’opérateur est une matrice de la forme , avec K une matrice décrite par des paramètres intrinsèques de projection, et avec R et t respectivement la rotation et la translation de chaque vue du modèle numérique. Procédé (100) selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel l’étape 3 comprend de définir (étape 3.2) une métrique de similarité entre l’image calculée de chaque vue du modèle numérique et chaque image acquise. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’étape 6.1 de construction d’un ensemble de groupes candidats comprend d’analyser une localisation des indications. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape 6.2 de sélection d’un groupe candidat comprend sélectionner les groupes candidats contenant les projections d’une même indication tridimensionnelle. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel la localisation (étape 7) comprend de déterminer une moyenne de nuages de points par groupe candidat contenant plusieurs indications. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de caractérisation comprend de sélectionner (étape 8.1) une image pertinente pour estimer une longueur et une largeur d’une indication, l’image pertinente étant sélectionnée en fonction d’une localisation tridimensionnelle de l’indication. Dispositif d’analyse d’images caractérisé en ce qu’il comprend de la circuiterie électronique (200) pour implémenter un procédé (100) de contrôle tridimensionnel d’une pièce à partir de plusieurs images radiographiques, le procédé comprenant au moins les étapes suivantes : (Etape 1) Acquérir une pluralité d’images radiographiques d’une pièce par un système source-détecteur, chaque image comprenant des informations sur les propriétés de transmission radiographique de la pièce ; (Etape 3) Aligner chaque image sur une vue d’un modèle numérique de la pièce ; (Etape 4) Détecter des indications sur chaque image et positionner les indications détectées avec des boites englobantes ; (Etape 5) Construire un modèle de la géométrie multi-vues en utilisant l’alignement de chaque image sur une vue respective du modèle numérique de la pièce ; (Etape 6) Consolider les indications détectées avec des boîtes englobantes, en utilisant le modèle de la géométrie multi-vues par la construction (étape 6.1) d’un ensemble de groupes candidats, chaque groupe contenant des projections d’une potentielle indication tridimensionnelle, et en sélectionnant (étape 6.2) un groupe candidat à retenir ; (Etape 7) Localiser chaque indication tridimensionnelle ; (Etape 8) Caractériser les dimensions de chaque indication dans une image pertinente sélectionnée parmi l’ensemble des images à partir des boîtes englobantes utilisées pour positionner les indications détectées ; (Etape 9) Utiliser la caractérisation de chaque indication pour un traitement ultérieur par un dispositif tiers. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour exécuter le procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté par un processeur. Support de stockage non transitoire sur lequel est stocké un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour exécuter le procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque lesdites instructions sont lues depuis ledit support de stockage non transitoire et exécutées par un processeur.