Brevet FR3162542A1 — publié le 20251128

Procédé pour améliorer la qualité d'une image bidimensionnelle d'un objet tridimensionnel , et système de traitement de données et dispositif correspondant s La présente invention concerne un procédé (100) pour améliorer la qualité d'une image bidimensionnelle (IM_in) d'un objet (15) tridimensionnel en vue du positionnement d’un défaut (12) comprenant la fourniture en entrée d’une image initiale (IM_in) bidimensionnelle de l'objet (15), d’une distance minimale (Dmin(Δ i )) et d’une distance maximale (Dmax(Δ i )) entre l’objet (15) et une source (25) selon au moins une direction de projection (Δ i ) ; pour une pluralité de distances de référence (Dref,i,j) par rapport à la source (25) selon la direction de projection (Δ i ), la détermination (110) d’au moins une fonction géométrique d’étalement du point respective (PSFi,j) associée à un modèle représentatif de la source de rayonnement (25) pour un point de référence positionné virtuellement dans l’objet (15) à ladite distance de référence (Dref,i,j) selon la direction de projection (Δ i ) ; la génération (120) d’ images déconvoluées (IM_deconv,i,j) bidimensionnelles respectives de l’image initiale sur la base de la fonction géométrique d’étalement du point (PSFi,j) respective; eten sortie, la fourniture d’une image finale (IM_fin) bidimensionnelle sélectionnée parmi les images générées et/ou de la distance de référence (Dref,fin) respective associée à l’image finale. Figure pour l'abrégé : 4 Procédé pour améliorer la qualité d'une image bidimensionnelle d'un objet tridimensionnel, et système de traitement de données et dispositif correspondants La présente invention concerne un procédé pour améliorer la qualité d'une image bidimensionnelle d'un objet tridimensionnel et le système de traitement de données et le dispositif correspondants. La radiographie industrielle est une méthode de contrôle non destructif utilisée dans de nombreux domaines pour rechercher la présence d’éventuels défauts dans les pièces industrielles et les ouvrages, aussi bien lors de la fabrication qu’à l’occasion d’opérations de maintenance. A titre d’exemple, la présence de fissures dans une canalisation ou encore dans une cuve de générateur de vapeur peut être recherchée par radiographie. La radiographie industrielle comprend l’irradiation d’un objet à contrôler au moyen d’une source de rayonnements pénétrants et l’obtention d’une image par détection des rayonnements transmis par l’objet. Les rayonnements sont par exemple des rayons X ou des rayons gamma. Les méthodes tomographiques comprennent l’obtention d’une pluralité d’images de l’objet par déplacement du couple source-récepteur relativement à l’objet. Le document EP 3 157 017 décrit un procédé de radiographie de résolution élevée. Ce procédé comprend l’acquisition d’au moins deux images initiales d’un objet d’intérêt dans des conditions différentes, par exemple avec des rayonnements d’énergie différentes, et la génération d’une image de synthèse à partir de coupes de chacune des deux images initiales, de manière à déterminer avec précision la position tridimensionnelle d’un défaut dans l’objet d’intérêt. Toutefois, le procédé décrit par EP 3 157 017 nécessite l’acquisition d’une pluralité d’images de l’objet donc plusieurs irradiations de cet objet. Par ailleurs, si la source et/ou le détecteur sont loin de l’objet, l’intensité des irradiations doit être relativement élevée de manière à ce que les images obtenues soient suffisamment contrastées. Au contraire, si la source est proche de l’objet et/ou l’objet est loin du détecteur, l’intensité des irradiations peut être plus faible, mais le flou géométrique induit par le positionnement de l’objet relativement à la source et/ou au détecteur nuit à la précision de l’image obtenue et réduit ainsi la précision du positionnement d’éventuels défauts dans l’objet. Un but de l’invention est alors de proposer un procédé d’amélioration de la qualité d’une image bidimensionnelle initiale obtenue par irradiation d’un objet d’intérêt avec une source de rayonnements, le procédé permettant de détecter un défaut ou une inhomogénéité dans l’objet d’intérêt, et le cas échéant, de positionner ce défaut ou cette inhomogénéité en profondeur selon une direction de projection à partir d’une seule image, et ce y compris lorsque les positions relatives de la source de rayonnements et/ou de l’objet et/ou du détecteur entraînent la présence d’un flou géométrique significatif dans l’image initiale. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé pour améliorer la qualité d'une image bidimensionnelle d'un objet tridimensionnel en vue de la recherche et du positionnement d’un défaut ou d’une inhomogénéité dans l’objet, le procédé comprenant : i) la fourniture en entrée d’une image initiale bidimensionnelle de l'objet, l'image initiale étant obtenue par : - irradiation de l'objet au moyen d’une source de rayonnements émettant des rayonnements vers l'objet selon au moins une direction de propagation, et - détection au moyen d’un détecteur de rayonnement comprenant une surface de détection bidimensionnelle des rayonnements transmis par l'objet ; ii) la fourniture en entrée d’une distance minimale et d’une distance maximale entre l’objet et la source selon au moins une direction de projection ; iii) pour une pluralité de distances de référence par rapport à la source selon la direction de projection, les distances de référence étant comprises entre les distances minimale et maximale, la détermination d’au moins une fonction géométrique d’étalement du point respective associée à un modèle représentatif de la source de rayonnements pour au moins un point de référence positionné virtuellement dans l’objet à ladite distance de référence selon la direction de projection ; iv) pour chaque distance de référence, la génération d’une image déconvoluée bidimensionnelle respective de l’image initiale par déconvolution de l’image initiale sur la base de la fonction géométrique d’étalement du point respective; et v) en sortie, la fourniture : * d’une image finale bidimensionnelle sélectionnée parmi l’ensemble desdites images déconvoluées générées au moyen d’au moins un critère de sélection prédéterminé qui est un paramètre quantitatif d’évaluation de la netteté des images déconvoluées, et/ou * de la distance de référence respective associée à l’image finale sélectionnée comme résultat d’une mesure de la position de l’inhomogénéité ou du défaut recherché dans l’objet. La pratique courante dans le domaine de la radiographie industrielle est de positionner la source et le détecteur par rapport à l’objet d’intérêt de manière à minimiser le flou géométrique. De manière inattendue, les inventeurs ont observé que le processus physique de formation, sur la surface du détecteur, de l’image d’un défaut ou d’une inhomogénéité d’un objet peut être modélisé mathématiquement par une opération de convolution basée sur la fonction d’étalement du point, y compris lorsque la source de rayonnements est étendue et de dimensions importantes compte tenu de la résolution du détecteur dans une position de détection donnée. En conséquence, si la position du défaut/inhomogénéité est précisément connue, la déconvolution de l’image initiale permet d’obtenir une image nette indépendamment des positions relatives de la source, du défaut/inhomogénéité et du détecteur. La matrice de déconvolution à utiliser pour l’opération de déconvolution dépend toutefois de la position du défaut/inhomogénéité au sein de l’objet, qui est par définition inconnue puisque l’existence du défaut/inhomogénéité et sa position sont précisément ce que l’on cherche à déterminer par le procédé. Le procédé selon l’invention permet de contourner ce problème grâce à la génération d’une pluralité d’images simulées déconvoluées à partir de l’image initiale, la déconvolution étant réalisée sur la base de la fonction d’étalement du point pour une pluralité de positions de référence supposées pour le défaut ou inhomogénéité recherché, suivie de la sélection d’une seule de ces images simulées sur la base d’un critère de sélection prédéterminé. En effet, les inventeurs ont montré que l’image simulée considérée comme la plus nette par rapport au critère de sélection prédéterminé est celle qui est obtenue pour la position de référence la plus proche de la position réelle du défaut ou inhomogénéité selon la direction de projection. Le procédé selon l’invention permet donc d’observer et de positionner avec précision un défaut ou une inhomogénéité dans un objet tridimensionnel à partir d’une seule image initiale. Le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre sans recourir à une quelconque opération de défloutage géométrique de cette image initiale. Il est donc possible de positionner la source de rayonnements plus proche de l’objet que dans les procédés de l’art antérieur. Le procédé selon l’invention permet donc de réduire l’intensité des rayonnements utilisés pour l’acquisition de l’image tout en conservant une très bonne précision de positionnement des défauts. Le procédé selon l’invention permet aussi une meilleure précision de la recherche de défauts ou d’homogénéité pour une position de la source identique à celle des procédés de l’art antérieur, notamment lorsque la source est utilisée en configuration panoramique comme par exemple au sein d’une canalisation. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - la source est spatialement étendue et comprend une pluralité de points sources qui peuvent être séparés compte tenu d’une résolution et d’une position du détecteur relativement à la source ; - aucune étape de réduction ou d’élimination d’un flou géométrique n’est mise en œuvre ; - chaque image déconvoluée est générée au moyen d’une matrice de déconvolution respective qui est déterminée à partir de la fonction géométrique d’étalement du point respective pour chaque distance de référence selon la direction de projection ; - le procédé comprend la détermination de la matrice de déconvolution pour chaque distance de référence selon la direction de projection, cette détermination comprenant : a) la modélisation de la source au moyen d’un nuage d’une pluralité de points sources discrets; b) la détermination d’une grille pavant au moins une partie de la surface de détection et comprenant une pluralité de pixels ; c) pour chaque distance de référence selon la direction de projection : c1) le positionnement d’un point de référence dans l’objet à la distance de référence de la source selon la direction de projection, c2) pour chaque point source, la détermination d’un point image simulé respectif qui est, s’il existe, un point d’intersection avec la surface de détection d’une droite respective passant par le point source et le point de référence respectif, c3) pour chaque pixel de la grille, la détermination d’une densité image respective, comprenant le calcul d’un rapport entre un nombre total de points images simulés compris dans ledit pixel et un nombre total de points image simulés compris dans la grille, chacun des coefficients de la matrice de déconvolution étant déterminé à partir d’une densité image respective ; - la détermination de chaque coefficient de chaque matrice de déconvolution comprend la pondération de la densité image respective sur la base d’un effet physique d’atténuation des radiations associé à une épaisseur de l’objet traversé selon la droite respective et/ou à une nature des rayonnements émis par la source, et/ou sur la base d’un effet géométrique d’atténuation associé à une position de chaque point source respectif par rapport au pixel respectif ; - le critère de sélection prédéterminé est choisi parmi un maximum d’un gradient de contraste et/ou un rapport contraste sur bruit de l’image déconvoluée; - le procédé comprend la fourniture en sortie d’une pluralité d’images finales et/ou de distances de référence respectives, chacune étant obtenue pour une direction de projection respective ; - le procédé comprend l’analyse de l’image initiale au moyen d’un critère d’homogénéité prédéterminé, et seulement si un défaut ou une inhomogénéité est détecté à l’issue de l’analyse, la mise en œuvre des étapes ii) à v) sur au moins une portion d’intérêt de l’image initiale comprenant le défaut ou l’inhomogénéité détecté; L’invention porte aussi sur un système de traitement de données comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’un quelconque des modes de réalisation précédents. Suivant un autre aspect avantageux de l’invention, le système de traitement de données comprend la caractéristique suivante : - un module d’analyse d’image configuré pour mettre en œuvre les étapes iii), iv) et v) du procédé selon l’un quelconque des modes de réalisation précédents. L’invention porte aussi sur un dispositif de détection d’une inhomogénéité ou d’un défaut dans un objet d’intérêt, le dispositif comprenant : - un système de traitement de données selon l’un quelconque des modes de réalisation précédents, - une source de rayonnements, et - un détecteur de rayonnements comprenant une surface de détection bidimensionnelle des rayonnements. Suivant un autre aspect avantageux de l’invention, le dispositif de détection comprend la caractéristique suivante : - la source est une source de rayonnements pénétrants choisie parmi une source d’Iridium 192 ( 192 Ir), une source de Sélenium 75 ( 75 Se), une source de cobalt 60 ( 60 Co) et une source de rayons X. L’invention concerne également un système de traitement de données comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’un quelconque des modes de réalisation précédents. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux figures dans lesquelles : FIG. 1 la FIG. 1 représente une source de rayonnements placée sur l’axe d’un objet d’intérêt cylindrique comprenant un défaut ponctuel M’ hypothétique et un détecteur placé à proximité d’une surface externe de l’objet d’intérêt, dans un plan de coupe orthogonal à l’axe du cylindre ; FIG. 2 la FIG. 2 représente les éléments de la FIG. 1 dans un plan de coupe comprenant l’axe de l’objet cylindrique et au moins une partie du détecteur ; FIG. 3 la FIG. 3 est un exemple schématisé d’image finale obtenue par le procédé selon l’invention dans la situation représentée sur les figures 1 et 2 ; FIG. 4 la FIG. 4 représente un mode de réalisation du procédé selon l’invention sous forme d’ordinogramme ; FIG. 5 la FIG. 5 illustre le principe de l’obtention de la fonction géométrique d’étalement du point (en anglais : « point spread function », de manière abrégée :« PSF ») pour une source de rayonnement en forme de cylindre. Les densités image associées à chaque pixel pour une grille de pixels pavant la surface de détection du détecteur sont obtenues en projetant chaque élément/point composant la source par un défaut ponctuel hypothétique se trouvant à l’intérieur de l’objet inspecté ; FIG. 6 la FIG. 6 est une vue tridimensionnelle des éléments représentés sur la FIG. 2 , dans le cas d’un défaut sphérique connu, se trouvant à une distance connue de la source de 450 mm selon la direction de référence Δ1; FIG. 7 la FIG. 7 montre a) une image idéale qui serait obtenue dans le cas de la FIG. 6 si la source 25 était ponctuelle et positionnée au centre de la source cylindrique représenté sur la FIG. 6 , b) une image réelle obtenue dans la configuration de la FIG. 6 et c) une image de la fonction géométrique d’étalement du point obtenue dans la configuration de la FIG. 6 et selon le principe décrit sur la FIG. 5 ; et FIG. 8 la FIG. 8 regroupe les images obtenues par déconvolution de l’image b) de la FIG. 6 pour cinq positions simulées du défaut sphérique 12 différentes par rapport à la source, à savoir une distance Dref,i,j(Δ 1 ) respectivement égale à a) 410 mm, b) 430 mm, c) 450 mm correspondant à la position réelle du défaut 12 de la FIG. 6 , d) 470 mm et e) 490 mm. L’invention concerne un dispositif de détection 10 d’une inhomogénéité ou d’un défaut 12 dans un objet 15 d’intérêt, le dispositif de détection 10 comprenant : - un système de traitement de données 20, - une source 25 de rayonnements, et - un détecteur 30 de rayonnements comprenant une surface de détection bidimensionnelle 30A des rayonnements émis par la source 25. L’objet 15 est par exemple une canalisation ou une cuve, notamment une cuve de générateur de vapeur. Comme visible sur la vue en coupe partielle de la FIG. 1 , l’objet 15 peut être cylindrique, l’axe du cylindre s’étendant selon une direction longitudinale Z. L’objet 15 peut être délimité par une paroi 35 d’épaisseur e. L’épaisseur e de la paroi est constante ou variable. Dans le cas de la FIG. 1 , la paroi 35 est d’épaisseur e constante. Sur la FIG. 1 , les positions sont repérées dans un système de coordonnées cylindriques r, θ, Z d’axe la direction longitudinale Z de l’objet 15 cylindrique. Dans le cas de la FIG. 1 , la paroi 35 s’étend entre une surface interne 35A, définie par l’équation r = r_min, et une surface externe 35B, définie par l’équation r=r_max. L’objet 15 peut être fait à titre d’exemple dans un matériau choisi parmi un matériau métallique, un matériau céramique, un matériau plastique, ou encore tout autre matériau. L’objet 15 peut comprendre une ou plusieurs soudures 35C, telle que la soudure 35C représentée par des hachures sur la FIG. 2 . Sur les figures 1 et 2, un défaut ou une inhomogénéité 12 hypothétique a été représenté autour du point M’ de la soudure 35C. Le défaut 12 est par exemple une fissure dans l’objet 15, notamment dans la soudure 35C. L’inhomogénéité 12 est par exemple une inhomogénéité dans la composition chimique et/ou, le cas échéant, dans une structure cristalline de ce matériau. Dans la suite, on parlera de défaut 12 pour simplifier la description, mais l’ensemble de ce qui suit peut s’appliquer au cas d’une inhomogénéité 12 et réciproquement, sauf mention explicite contraire. Si le défaut 12 existe, sa position M’, sa forme et ses dimensions ne sont en général pas connues a priori , dans la mesure où le défaut 12 peut ne pas être observable à l’œil nu et/ou être positionné à l’intérieur de la paroi 35 à une profondeur r(M’) inconnue. Le dispositif de détection 10 a donc pour but de permettre la détection d’un éventuel défaut 12 sans connaissance a priori de ce défaut et le positionnement de ce défaut 12 au sein de l’objet 15. La source 25 de rayonnements est de préférence choisie en fonction de la nature de l’objet 15 à analyser. La source 25 est par exemple une source de rayonnements pénétrants, aptes à traverser le ou les matériaux dont l’objet 15 est composé. A titre d’exemple, la source 25 est une source de rayonnements gamma. Il peut notamment s’agir d’une source d’Iridium 192 ( 192 Ir), ou d’une source de Sélenium 75 ( 75 Se), ou d’une source de cobalt 60 ( 60 Co). La source 25 peut être un tube à rayons X. La source 25 peut être un accélérateur linéaire de particules. Le détecteur 30 comprend la surface de détection bidimensionnelle 30A, configurée pour détecter les rayonnements émis par la source 25 de rayonnements. Le détecteur 30 est configuré pour générer une image initiale IM_in bidimensionnelle de l’objet 15 lorsque cet objet 15 est irradié par la source 25 selon au moins une direction de propagation des rayonnements émis par la source 25, et pour transmettre l’image initiale IM_in au système de traitement de données 20. La transmission de l’image IM_in peut être faite par un système de transmission par fil ou sans fil (non représenté). Notamment, le système de traitement de données 20 peut être distant du détecteur 30. Le système de traitement de données 20 et le détecteur 30 peuvent en particulier être situés dans des lieux différents. Le système de traitement de données 20 est un dispositif configuré pour mettre en œuvre le procédé 100 pour améliorer la qualité de l’image initiale IM_in bidimensionnelle en vue de la recherche et du positionnement du défaut ou de l’inhomogénéité 12 dans l’objet 15 selon l’invention. En référence à la FIG. 4 , le procédé 100 comprend : i) la fourniture en entrée de l’image initiale IM_in bidimensionnelle ; ii) la fourniture en entrée d’une distance minimale Dmin(Δ i ) et d’une distance maximale Dmax(Δ i ) entre l’objet 15 et la source 25 selon au moins une direction de projection Δ i ; iii) pour une pluralité de distances de référence Dref,i,j, selon la direction de projection Δ i , comprises entre les distances minimale Dmin(Δ i ) et maximale Dmax(Δ i ), la détermination 110 d’au moins une fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j respective associée à un modèle représentatif de la source de rayonnements 25 pour au moins un point de référence positionné virtuellement dans l’objet 15 à ladite distance de référence Dref,i,j selon la direction de projection Δ i ; iv) pour chaque distance de référence Dref,i,j, la génération 120 d’une image déconvoluée IM_deconv,i,j bidimensionnelle respective de l’image initiale IM_in par déconvolution de l’image initiale sur la base de la fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j respective; et v) en sortie : - la fourniture d’une image finale IM_fin bidimensionnelle sélectionnée parmi l’ensemble desdites images déconvoluées IM_deconv,i,j générées au moyen d’au moins un critère de sélection prédéterminé qui est un paramètre quantitatif d’évaluation de la netteté des images déconvoluées IM_deconv,i,j et/ou - la fourniture de la distance de référence Dref,fin associée à l’image finale sélectionnée comme résultat d’une mesure de la position du défaut 12 recherché dans l’objet 15. Le procédé 100 est mis en œuvre par le système de traitement de données 20. Notamment, le système de traitement de données 20 peut comprendre un module d’analyse d’image 20A configuré pour mettre en œuvre les étapes iii), iv) et v). L’image initiale IM_in peut être obtenue à l’issue d’une étape d’acquisition 140 de l’image initiale IM_in, par irradiation d’au moins une portion d’intérêt ROI de l'objet 15 au moyen de la source 25 et détection au moyen du détecteur 30 des rayonnements émis par la source 25 après interaction avec l'objet 15. L’étape d’acquisition 140 est réalisée en amont de l’étape de fourniture de l’image initiale IM_in, sur un site distant ou non du site de mise en œuvre des autres étapes du procédé 100. La mise en œuvre de l’étape de fourniture peut être mise en œuvre juste après l’étape d’acquisition 140 ou de manière différée dans le temps, le délai séparant ces deux étapes étant sans incidence sur le résultat du procédé 100. L’interaction avec l’objet 15 est par exemple une transmission des rayonnements émis par la source 25 par l’objet 15. Pour ce faire, comme représenté sur la FIG. 2 , la source 25 est positionnée à une distance appropriée de l’objet 15 et de manière à ce qu’au moins une partie des rayonnements issus de la source 25 se propagent jusqu’à la portion d’intérêt ROI. La source 25 est par exemple positionnée du côté de la surface interne 35A Le procédé 100 peut être mis en œuvre pour une gamme de positions de la source 25 par rapport à l’objet 15 plus étendue que les procédés de l’art antérieur. Comme dans les procédés de l’art antérieur, la position de la source 25 peut être choisie de manière à minimiser le flou géométrique, mais cela n’est pas nécessaire pour le fonctionnement du procédé 100. Alternativement, la source 25 peut être positionnée à proximité de l’objet 15. Dans un mode de réalisation particulier, la source 25 peut être positionnée en configuration panoramique. Par exemple, comme cela est représenté sur la FIG. 1 , si l’objet 15 est une canalisation cylindrique, la source 25 peut être placée sur l’axe longitudinal Z de la canalisation. Le détecteur 30 est positionné de sorte à ce que la surface de détection 30A détecte au moins une partie des rayonnements émis par la source 25 après interaction avec la portion d’intérêt ROI, comme visible sur la FIG. 2 . En particulier, si les rayonnements sont pénétrants, l’objet 15 peut être placé entre la source 25 et la surface de détection 30A. De préférence, le détecteur 30 est positionné à proximité de la surface externe 35B. Les positions du détecteur 30 et de la source 25 peuvent être échangées. L’image initiale IM_in est ensuite transmise par le détecteur 30 au système de traitement de données 20, distant ou non. Le système de traitement de données 20 reçoit l’image initiale IM_in et au moins une direction de projection Δ i . Une direction de projection Δ i donnée est une direction qui passe à la fois par un point de référence Si de la source 25, par exemple le centre S C de la source 25 s’il existe, comme cela est représenté sur la FIG. 5 , un point P A,i respectif de la surface interne 35A, un point P B ,i respectif de la surface externe 35B de la portion d’intérêt ROI, et un point de la surface de détection 30A, comme visible sur la FIG. 5 . Le système de traitement de données 20 reçoit les données relatives à une distance minimale Dmin(Δ i ) et à une distance maximale Dmax(Δ i ) entre l’objet 15 et la source 25 selon la direction de projection Δ i . Le système de traitement de données 20 reçoit typiquement une distance minimale Dmin(Δ i ) et d’une distance maximale Dmax(Δ i ) entre l’objet 15 et la source 25 selon la direction de projection Δ i . La distance minimale Dmin(Δ i ) et la distance maximale Dmax(Δ i ) sont connues à priori. Il s’agit par exemple de données fournies par le fabricant de l’objet 15 ou issues d’une étape de mesure préalable. La distance minimale Dmin(Δ i ) est la distance S i P A,i , c’est-à-dire r_min dans le cas de la FIG. 1 . La distance maximale Dmax(Δ i ) est la distance S i P B,i , c’est-à-dire r_max dans le cas de la FIG. 1 . Le modèle représentatif de la source de rayonnement 25 est aussi fourni au système de traitement de données 20. Le modèle représentatif de la source 25 de rayonnements peut être ponctuel, unidimensionnel, bidimensionnel ou tridimensionnel. Le modèle représentatif de la source 25 de rayonnement est typiquement un cylindre. Le système de traitement de données 20 reçoit ou détermine une pluralité de distances de référence Dref,i,j par rapport à la source selon la direction de projection Δ i , j étant un entier compris entre 1 et un entier positif Ni. Les distances de référence Dref,i,j sont comprises entre les distances minimale Dmin(Δ i ) et maximale Dmax(Δ i ). Les distances de référence Dref,i,j sont par exemple équidistribuées entre les distances minimale Dmin(Δ i ) et maximale Dmax(Δ i ). L’entier Ni peut être fourni en entrée du système de traitement de données 20. Dans un mode de réalisation particulier, l’entier Ni peut être choisi en fonction de la différence entre la distance minimale Dmin(Δ i ) et de la distance maximale Dmax(Δ i ). Dans un mode de réalisation particulier, l’entier Ni est le même pour toutes les directions de projection Δ i le cas échéant. Pour chaque distance de référence Dref,i,j selon la direction de projection Δ i , le modèle représentatif de la source de rayonnement 25 est utilisé pour calculer l’au moins une fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j pour l’au moins un point de référence virtuellement positionné à la distance de référence Dref,i,j. La fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j est configurée pour générer la projection du modèle représentatif de la source 25 de rayonnements par l’au moins un point virtuel positionné dans l’objet 15 à la distance de référence Dref,i,j selon la direction de projection Δ i . Dans un mode de réalisation particulier, une seule fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j est calculée pour un seul point de référence positionné à la distance de référence Dref,i,j. Ce mode de réalisation est notamment avantageux dans le cas où le flou géométrique est essentiellement dû à la taille de la source 25 ou encore dans le cas où la fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j peut être considérée comme localement invariante sur l’extension du défaut recherché. Dans un mode de réalisation particulier, un ensemble de points de référence dont les positions relatives sont prédéterminées est virtuellement positionné à la distance de référence Dref,i,j, c’est-à-dire qu’un point particulier repérant la position de l’ensemble de points de référence est virtuellement positionné à la distance de référence Dref,i,j. Une fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j est alors calculée pour chacun des points de référence. Ce mode de réalisation est notamment avantageux lorsque la fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j varie significativement sur l’extension du défaut recherché. La fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j respective est alors déterminée. Comme décrit précédemment, la fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j est configurée pour modéliser la répartition spatiale de l’intensité des rayonnements issus de la source 25 détectés sur la surface de détection 30A après passage par un point de référence virtuellement positionné dans l’objet 15 à la distance de référence Dref,i,j. La fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j est donc porteuse d’une information sur la forme et les dimensions de la source 25 et sur la distance de référence Dref,i,j. Dans un mode de réalisation particulier appelé exemple 1 dans la suite, la source 25 est spatialement étendue, c’est-à-dire qu’elle comprend une pluralité de points sources qui peuvent être séparés compte tenu d’une résolution et d’une position du détecteur 30 relativement à la source 25. La détermination de la fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j respective peut alors comprendre une étape de modélisation de la source 25 au moyen d’un nuage d’une pluralité de points sources Sk discrets, k étant un entier compris entre 1 et un entier positif Q, comme représenté sur la FIG. 5 . Pour cela, le système de traitement de données 20 peut par exemple recevoir des informations sur les dimensions, la forme et la position de la source 25 par rapport à l’objet 15, ainsi que l’entier positif Q. Sur la base de ces informations, le système de traitement de données 20 peut déterminer aléatoirement les positions de Q points sources Sk distribués dans la source 25. Les points sources Sk sont avantageusement distribués aléatoirement dans la source 25. Ce mode de réalisation permet de limiter le coût en temps du procédé. La valeur de l’entier Q peut être choisie en fonction des dimensions de la source 25 et/ou d’un coût en temps et/ou en mémoire de la détermination de la fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j pour au moins une distance de référence Dref,i,j respective. Dans le cas de l’exemple 1, la détermination de la fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j respective peut aussi comprendre la détermination d’une grille pavant au moins une partie de la surface de détection 30A et comprenant une pluralité de pixels PIX(m,p), m et p étant des entiers positifs, comme représenté sur la FIG. 5 . Pour cela, le système de traitement de données 20 peut par exemple recevoir des informations sur les dimensions, la forme et la position de la surface de détection 30A par rapport à l’objet 15 et des informations sur les dimensions d’au moins un pixel PIX(m,p) donné et/ou sur un nombre total de pixels R. Sur la base de ces informations, le système de traitement de données 20 décompose la surface de détection 30A en une pluralité de pixels PIX(m,p) équidistribués selon chacune de deux directions X1, Y1 d’un plan dans lequel s’étend la surface de détection 30A. Dans le cas de la FIG. 5 , la surface de détection 30A a été décomposée en une grille de dimension quatre par quatre formées de pixels PIX(m,p) rectangulaires. Dans le cas de l’exemple 1, une fois la pluralité de pixels PIX(m,p) déterminée, pour chaque distance de référence Dref,i,j selon la direction de projection Δ i , un point de référence Pi,j est positionné virtuellement dans l’objet 15 à la distance de référence Dref,i,j respective de la source 25 selon la direction de projection Δ i . Puis, dans le cas de l’exemple 1, pour chaque point source Sk, un point image simulé I_k,i,j respectif est déterminé par le système de traitement de données 20 à partir d’une position connue du détecteur 30. Le point image simulé I_k,i,j est le point d’intersection d’une droite respective passant par le point source respectif Sk et le point de référence Pi,j agissant comme point de projection avec la surface de détection 30A si cette intersection existe. Cette situation peut être visualisée sur la FIG. 5 pour cinq exemples de points sources particuliers, à savoir S2, S3, Sk, Sk+1 et SQ. On comprend que l’exemple 1 permet bien de déterminer une fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j configurée pour modéliser la répartition spatiale de l’intensité des rayonnements issus de la source 25 détectés sur la surface de détection 30A après interaction avec l’objet 15_sim,i,j respectif correspondant à l’objet 15 si cet objet contenait un défaut 12 ponctuel, ou un défaut 12 assimilable à un point à la résolution de l’ensemble source-détecteur, à la distance de référence Dref,i,j. Une fois la détermination 110 de la ou des fonctions géométriques d’étalement du point PSFi,j respectives effectuées, le procédé 100 comprend la génération 120 de l’image bidimensionnelle déconvoluée IM_deconv,i,j respective de l’image initiale IM_in pour chaque distance de référence Dref,i,j suivant la direction de projection Δ i . Pour cela, le système de traitement de données 20 procède à la déconvolution de l’image initiale IM_in sur la base de la fonction géométrique d’étalement du point respective PSFi,j. L’opération de déconvolution prend en compte l’information sur la distance de référence Dref,i,j puisqu’elle est basée sur la fonction géométrique d’étalement du point respective PSFi,j, porteuse de cette même information. L’image bidimensionnelle déconvoluée IM_deconv,i,j respective sera donc d’une qualité améliorée par rapport l’image initiale IM_in, et notamment plus nette que l’image initiale IM_in, si l’objet réel 15 contient en réalité un défaut 12 à la distance de référence Dref,i,j. Au contraire, si l’objet réel 15 ne contient pas de défaut, l’opération de déconvolution n’introduira pas d’amélioration de la qualité de l’image. Pour la déconvolution, le système de traitement de données 20 peut déterminer une matrice de déconvolution respective à partir de la fonction géométrique d’étalement du point respective PSFi,j. Dans le cas de l’exemple 1, la détermination de la matrice de déconvolution respective peut comprendre la détermination par le système de traitement de données 20 d’une densité image respective pour chaque pixel PIX(m,p) de la grille. La détermination de la densité image respective comprend le calcul d’un rapport entre un nombre total de points images simulés I_k,i,j compris dans le pixel PIX(m,p) respectif et un nombre total de points image simulés I_k,i,j compris dans la grille. A titre d’exemple, si l’on considère pour simplifier que les cinq points image simulés représentés sur la FIG. 5 sont les seuls points image simulés existant dans ce cas, la densité image du pixel PIX(3,3) est égale à 3/5, celle des pixels PIX(3,4) et PIX(4,4) est égale à 1/5, et celle des autres pixels est nulle. Dans le cas de l’exemple 1, la matrice de déconvolution a la même dimension que la grille de pixels, chacun des coefficients de la matrice de déconvolution étant déterminé à partir de la densité image respective. On comprend que le calcul des densités images respectives pour chaque pixel permet de passer d’une distribution irrégulière de points images simulés I_k,j,i à une distribution régulière de pixels, propre à être utilisée pour la déconvolution, tout en conservant une partie de l’information contenue dans la fonction géométrique d’étalement du point source PSFi,j respective, notamment la forme et les dimensions de la source 25 de rayonnements et la distance de référence Dref,i,j respective. De manière optionnelle, les coefficients de la matrice de déconvolution sont déterminés à partir de la densité image respective après pondération sur la base d’un effet physique d’atténuation des radiations associés à une épaisseur de l’objet traversé selon la droite respective SkPi,j et/ou à une nature des rayonnements émis par la source 25, et/ou sur la base d’un effet géométrique d’atténuation associé à une position de chaque point source Sk respectif par rapport au pixel PIX(m,p) respectif. Cette disposition permet de mieux modéliser l’interaction physique entre les rayonnements issus de la source 25 et l’objet 15 et ainsi d’obtenir des images déconvoluées IM_deconv,i,j de qualité encore améliorée. Notamment, selon la direction de la droite respective SkPi,j, l’épaisseur de l’objet 15 - par exemple de la paroi 35 - peut être plus ou moins importante de sorte que l’intensité du rayon lumineux qui suit cette direction jusqu’à la surface de détection 30A peut être plus ou moins atténuée ou diffusée. Le contraste de l’image IM_in et sa netteté sont impactés par cette atténuation ou cette diffusion, de sorte que la prise en compte de ces effets physiques lors de la déconvolution permet, le cas échéant, une amélioration accrue de l’image déconvoluée IM_deconv,i,j. Une fois les images déconvoluées IM_deconv,i,j générées, le procédé 100 comprend la sélection de l’image finale IM_fin bidimensionnelle. Pour cela, le système de traitement de données 20 reçoit au moins un critère de sélection prédéterminé qui est un paramètre quantitatif d’évaluation de la netteté des images déconvoluées IM_deconv,i,j. Le critère de sélection prédéterminé peut être choisi parmi un maximum d’un gradient de contraste et/ou un rapport contraste sur bruit de l’image déconvoluée IM_deconv,i,j. Puis le système de traitement de données 20 sélectionne, parmi l’ensemble desdites images déconvoluées IM_deconv,i,j générées, celle qui satisfait le mieux à l’au moins un critère de sélection prédéterminé, l’image sélectionnée étant l’image finale IM_fin. Par exemple, l’image finale IM_fin est celle des images déconvoluées générées pour la direction de projection Δ i qui présente le plus grand rapport contraste sur bruit. La distance de référence Dref,i,j respective correspondant à l’image finale IM_fin sélectionnée est notée Dref,fin. Les images déconvoluées IM_deconv,i,j ont une qualité améliorée par rapport à l’image initiale si et seulement si un défaut est effectivement présent dans l’objet 15 à la distance de référence respective Dref,i,j selon la direction de projection Δ i , selon l’effet d’amélioration permis par la déconvolution décrit plus haut. La FIG. 8 permet de comprendre l’effet de l’étape de sélection de l’image finale IM_fin. Cette figure a été obtenue dans une configuration représentée sur la FIG. 6 , dans laquelle l’objet 15 contient un défaut sphérique 12 connu, à une distance réelle Dref,reel (Δ 1 ) égale à 450 mm du centre Sc de la source 25 selon la direction de projection (Δ 1 ). L’image initiale IM_in obtenue dans cette configuration est visible sur la FIG. 7 b). On observe que cette image est floutée en comparaison avec l’image simulée visible sur la FIG. 7 a), qui serait obtenue si la source 25 utilisée avait été une source ponctuelle positionnée au centre Sc de la source 25 réelle. Les images déconvoluées IM_deconv,1,j ont été générées pour cinq distances de référence Dref,1,j ( j variant de 1 à 5) équidistribuées entre la distance minimale Dmin(Δ 1 ) égale à 400 mm et de la distance maximale Dmax(Δ 1 ) égale à 500 mm à savoir respectivement Dref,1,1(Δ1) = 410 mm, Dref,1,2(Δ1) = 430 mm, Dref,1,3(Δ1) = 450 mm = Dref,reel (Δ 1 ), Dref,1,4(Δ1) = 470 mm et Dref,1,5(Δ1) = 490 mm. Dans cet exemple, chacune des images déconvoluées IM_deconv,1,j a été générées au moyen de la fonction géométrique du point source PSF1,j respective calculée pour la distance de référence Dref,1,j(Δ1). La FIG. 7 c) est une représentation de l’image de la fonction géométrique de dispersion du point source PSF1,3 calculée pour la distance de référence Dref,1,3 (Δ1) = 450 mm dans le plan du détecteur. On constate que les figures 8 a), b), d) et e) sont toutes moins nettes que la FIG. 8 c) obtenue lorsque la distance de référence est la distance réelle Dref,reel (Δ 1 ), à laquelle se trouve réellement le défaut ponctuel. On observe donc bien que l’amélioration de la qualité de l’image est d’autant plus grande que le défaut 12 réel est proche de la distance de référence Dref,i,j choisie pour le point de référence. Dans le cas de la FIG. 8 , l’image finale IM_fin choisie serait donc l’image c) de cette figure, de qualité améliorée par rapport à l’image de la FIG. 7 b). L’étape de sélection de l’image finale IM_fin parmi l’ensemble des images déconvoluées générées IM_deconv,i,j selon la direction de projection Δ i sur la base du critère de sélection permet donc de trouver la position du défaut 12 la plus probable selon cette direction de projection Δ i sans aucune connaissance à priori de cette position et sans qu’une opération de défloutage géométrique de l’image initiale IM_in ne soit nécessaire. Le procédé 100 se base donc sur un changement complet de paradigme par rapport aux procédés de l’art antérieur, pour lesquels une opération de défloutage géométrique préalable est nécessaire au moins dans les cas où la source 25 est étendue et/ou trop proche de l’objet 15. Dans le procédé 100, le flou géométrique est pris en compte d’emblée tel quel. Le procédé 100 est fondé sur le fait que l’on fait glisser un noyau de déconvolution construit sur la base d’un défaut ponctuel dont la position est variée par simulation le long d’une direction de projection Δ i . Cette opération de déconvolution permet de reconstituer virtuellement une information sur la profondeur d’un défaut 12 recherché. La sélection de l’image finale IM_fin la plus nette parmi toutes les images déconvoluées IM_deconv,i,j, images qui correspondent chacune à une hypothèse particulière sur une position du défaut 12 recherché, permet de conclure sur la présence ou non d’un tel défaut et sur la position la plus probable de ce défaut. Le système de traitement de données 20 fournit alors en sortie l’image finale IM_fin, de qualité améliorée par rapport à l’image initiale IM_in, et/ou la distance de référence Dref,fin respective associée à l’image finale IM_fin sélectionnée comme résultat de la mesure de la position de l’inhomogénéité ou du défaut 12 recherché dans l’objet 15. Optionnellement, le procédé 100 peut comprendre une comparaison de l’image initiale IM_in et de l’image finale IM_fin sur la base du critère de sélection prédéterminé. Si aucun défaut n’est réellement présent dans l’objet 15 selon la direction de projection Δ i , l’image finale IM_fin peut ne pas être améliorée par rapport à l’image initiale IM_in sur la base de ce critère de sélection. Le procédé 100 peut alors fournir en sortie une information quant à l’absence de défaut 12 détecté selon la direction de projection Δ i . Avantageusement, le procédé 100 est mis en œuvre pour une pluralité de directions de projection Δ i , une pluralité d’images finales IM_fin respectives étant générées. Cette disposition revient à faire glisser le noyau de déconvolution de manière virtuelle suivant des directions de projection différentes Δ i au sein de l’objet 15 et ainsi non seulement de positionner le défaut en profondeur dans l’objet selon une direction de projection Δ i donnée mais aussi de sélectionner la direction de projection Δ i reflétant le mieux la position de la source 25. Le système de traitement de données 20 peut alors fournir en sortie du procédé 100 la pluralité d’images finales IM_fin, de qualité améliorée par rapport à l’image initiale IM_in, et/ou la pluralité de distances de référence Dref,fin respectives comme résultat de la mesure de la position de l’inhomogénéité ou du défaut 12 recherché dans l’objet 15. Le procédé 100 permet ainsi de localiser un défaut 12 étendu dans l’objet 15. Alternativement, le procédé 100 peut comprendre la sélection au moyen du système de traitement de données 20 d’une seule image finale IM_fin_def parmi la pluralité d’images finales IM_fin, la sélection étant par exemple effectuée sur la base du critère de sélection prédéterminé. Cette seule image finale IM_fin_def de qualité améliorée par rapport à l’image initiale IM_in, et/ou la distances de référence Dref,fin,def respective, et la position de la direction de projection Δ i,def sont fournies comme résultat de la mesure de la position de l’inhomogénéité ou du défaut 12 recherché dans l’objet 15. Optionnellement, le procédé 100 peut comprendre l’analyse préalable de l’image initiale IM_in au moyen d’un critère d’homogénéité prédéterminé, et seulement si un défaut 12 ou une inhomogénéité 12 est détecté à l’issue de l’analyse, la mise en œuvre des étapes ii) à v) du procédé 100 sur au moins une portion d’intérêt ROI de l’image initiale IM_in comprenant le défaut 12 ou l’inhomogénéité 12 détecté. Cette situation est représentée sur la FIG. 3 . L’analyse préalable peut être effectuée par le système de traitement de données 20 ou par un autre processeur, distant ou non. Le critère d’homogénéité est par exemple une valeur seuil de rapport de contraste sur bruit. Par exemple, si le rapport de contraste sur bruit entre un pixel ou un groupe de pixels de référence et un pixel (respectivement un groupe de pixels) d’intérêt dépasse la valeur seuil, il est déterminé qu’un défaut 12 est détecté dans l’image IM_in selon la direction de projection Δ i correspondant au pixel (respectivement au groupe de pixels) d’intérêt, la profondeur de ce défaut étant à déterminer. Ladite direction de projection Δ i alors fournie au système de traitement de données 20 pour la mise en œuvre des étapes ii) à v) du procédé 100. Optionnellement, les étapes ii) à v) sont mises en œuvre non pas sur l’ensemble de l’image initiale IM_in mais seulement sur la portion d’intérêt ROI de l’image initiale IM_in. Cette disposition permet de réduire le coût en temps et/ou en mémoire des étapes ii) à v), ou alternativement, à coût en temps et/ou en mémoire constant(s), d’augmenter la qualité de l’amélioration et/ou de la localisation du défaut 12 permises par le procédé 100. Notamment, si le procédé n’est mis en œuvre que sur la portion d’intérêt ROI, le nombre Ni de distances de référence Dref,i,j selon la direction de projection Δ i et/ou, le cas échéant, le nombre total Q de points sources et/ou le nombre total de pixels PIX(m,p), peuvent être augmentés. Le procédé 100 a été décrit dans une mise en œuvre en transmission, les rayonnements émis par la source 25 étant détectés par le détecteur 30 après transmission par l’objet 15. Dans un mode de réalisation alternatif, les rayonnements émis par la source 25 sont détectés par le détecteur 30 après réflexion sur une surface interne ou externe de l’objet 15. Le procédé 100 selon l’invention permet donc d’améliorer la qualité de l’image initiale IM_in bidimensionnelle de l’objet 15 en vue de la recherche et du positionnement d’un défaut 12 ou d’une inhomogénéité 12 selon une troisième dimension de l’objet 15 non conservée dans l’image initiale IM_in, sans connaissance a priori de ce défaut ou de cette inhomogénéité, sans nécessiter de défloutage géométrique ni une pluralité d’images initiales. Le procédé 100 peut être mis en œuvre sur une image initiale IM_in acquise avec une source 25 étendue et éventuellement proche de l’objet 15 sans nécessiter de défloutage géométrique. La détermination d’une matrice de déconvolution sur la base de la fonction géométrique d’étalement du point PSFi,j respective pour chaque distance de référence Dref,i,j selon la direction de projection Δ i permet d’obtenir l’image déconvoluée IM_deconv,i,j respective qui sera l’image la plus nette des images déconvoluées générées si et seulement si un défaut 12 ou une inhomogénéité 12 est effectivement présent à la distance de référence respective. La modélisation de la source 25 par une pluralité de points sources permet de travailler avec une source 25 étendue. La modélisation de la surface de détection 30A par une grille de pixels PIX(m,p) et la détermination d’une densité image respective simulée pour chaque pixel PIX(m,p) permet de déterminer une matrice de déconvolution porteuse de l’information sur la position en profondeur d’un défaut 12. La pondération des densités images respectives sur la base d’un effet physique d’atténuation des radiations associé à l’épaisseur de l’objet 15 traversé selon la droite respective SkPi,j et/ou à la nature des rayonnements émis par la source, et/ou sur la base d’un effet géométrique d’atténuation associé à la position de chaque point source Sk respectif par rapport au pixel PIX(m,p) respectif permet de rendre l’image déconvoluée respective plus fidèle à l’image attendue dans le cas où un défaut 12 serait réellement présent à la distance de référence respective Dref,i,j. L’utilisation d’un critère de sélection prédéterminé choisi parmi un maximum d’un gradient de contraste et/ou un rapport contraste sur bruit de l’image déconvoluée IM_deconv,i,j permet une comparaison aisée et efficace des images déconvoluées IM_deconv entre elles de manière à déterminer l’image finale la plus nette parmi ces images. La fourniture de plusieurs images finales IM_fin permet d’affiner le positionnement du défaut selon au moins une des deux dimensions conservées dans l’image initiale IM_in et/ou de détecter la forme et/ou la position d’un défaut 12 étendu. L’analyse de l’image initiale IM_in préalable permet de limiter la consommation du procédé en ne procédant à l’amélioration de cette image initiale IM_in que si un défaut 12 est probablement présent dans l’objet 15. Elle permet aussi de ne procéder à l’analyse que d’une région ROI d’intérêt de l’image initiale IM_in, de sorte que le coût en temps et/ou en mémoire du procédé peut être réduit et/ou sa précision peut être améliorée. Le procédé 100 peut être mis en œuvre sur une image initiale obtenue par radiographie industrielle, notamment pour la recherche de fissures dans une canalisation ou encore dans une cuve de générateur de vapeur. Le procédé peut encore être mis en œuvre sur une image obtenue par radiographie médicale, avec une source 25 appropriée. Procédé (100) pour améliorer la qualité d'une image bidimensionnelle (IM_in) d'un objet (15) tridimensionnel en vue de la recherche et du positionnement d’un défaut (12) ou d’une inhomogénéité (12) dans l’objet (15), le procédé (100) comprenant : i) la fourniture en entrée d’une image initiale (IM_in) bidimensionnelle de l'objet (15), l'image initiale (IM_in) étant obtenue par : - irradiation de l'objet (15) au moyen d’une source (25) de rayonnements émettant des rayonnements vers l'objet (15) selon au moins une direction de propagation, et - détection au moyen d’un détecteur (30) de rayonnements comprenant une surface de détection (30A) bidimensionnelle des rayonnements transmis par l'objet (15) ; ii) la fourniture en entrée d’une distance minimale (Dmin(Δ i )) et d’une distance maximale (Dmax(Δ i )) entre l’objet (15) et la source (25) selon au moins une direction de projection (Δ i ) ; iii) pour une pluralité de distances de référence (Dref,i,j) par rapport à la source (25) selon la direction de projection (Δ i ), les distances de référence (Dref,i,j) étant comprises entre les distances minimale (Dmin(Δ i )) et maximale (Dmax(Δ i )), la détermination (110) d’au moins une fonction géométrique d’étalement du point respective (PSFi,j) associée à un modèle représentatif de la source (25) de rayonnements pour au moins un point de référence positionné virtuellement dans l’objet (15) à ladite distance de référence (Dref,i,j) selon la direction de projection (Δ i ) ; iv) pour chaque distance de référence (Dref,i,j), la génération (120) d’une image déconvoluée (IM_deconv,i,j) bidimensionnelle respective de l’image initiale par déconvolution de l’image initiale (IM_in) sur la base de la fonction géométrique d’étalement du point (PSFi,j) respective; et v) en sortie, la fourniture : * d’une image finale (IM_fin) bidimensionnelle sélectionnée parmi l’ensemble desdites images déconvoluées (IM_deconv,i,j) générées au moyen d’au moins un critère de sélection prédéterminé qui est un paramètre quantitatif d’évaluation de la netteté des images déconvoluées (IM_deconv,i,j), et/ou * de la distance de référence (Dref,fin) respective associée à l’image finale (IM_fin) sélectionnée comme résultat d’une mesure de la position de l’inhomogénéité (12) ou du défaut (12) recherché dans l’objet (15). Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel la source (25) est spatialement étendue et comprend une pluralité de points sources qui peuvent être séparés compte tenu d’une résolution et d’une position du détecteur (30) relativement à la source (25). Procédé (100) selon la revendication 2, dans lequel aucune étape de réduction ou d’élimination d’un flou géométrique n’est mise en œuvre. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 2 et 3, dans lequel chaque image déconvoluée (IM_deconv,i,j) est générée au moyen d’une matrice de déconvolution respective qui est déterminée à partir de la fonction géométrique d’étalement du point (PSFi,j) respective pour chaque distance de référence (Dref,i,j) selon la direction de projection (Δ i ). Procédé (100) selon la revendication 4, comprenant la détermination de la matrice de déconvolution pour chaque distance de référence (Dref,i,j) selon la direction de projection (Δ i ), cette détermination comprenant : a) la modélisation de la source (25) au moyen d’un nuage d’une pluralité de points sources (Sk) discrets; b) la détermination d’une grille pavant au moins une partie de la surface de détection (30A) et comprenant une pluralité de pixels (PIX(m,p)) ; c) pour chaque distance de référence (Dref,i,j) selon la direction de projection (Δ i ) : c1) le positionnement d’un point de référence (Pi,j) dans l’objet à la distance de référence (Dref,i,j) de la source (25) selon la direction de projection (Δ i ), c2) pour chaque point source (Sk), la détermination d’un point image simulé (I_k,i,j) respectif qui est, s’il existe, un point d’intersection avec la surface de détection (30A) d’une droite (SkPi,j) respective passant par le point source (Sk) et le point de référence respectif (Pi,j), c3) pour chaque pixel (PIX(m,p)) de la grille, la détermination d’une densité image respective, comprenant le calcul d’un rapport entre un nombre total de points images simulés (I_k,i,j) compris dans ledit pixel et un nombre total de points image simulés (I_k,i,j) compris dans la grille, chacun des coefficients de la matrice de déconvolution étant déterminé à partir d’une densité image respective. Procédé (100) selon la revendication 5, dans lequel la détermination de chaque coefficient de chaque matrice de déconvolution comprend la pondération de la densité image respective sur la base d’un effet physique d’atténuation des radiations associé à une épaisseur de l’objet (15) traversé selon la droite respective (SkPi,j) et/ou à une nature des rayonnements émis par la source, et/ou sur la base d’un effet géométrique d’atténuation associé à une position de chaque point source (Sk) respectif par rapport au pixel (PIX(m,p)) respectif. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le critère de sélection prédéterminé est choisi parmi un maximum d’un gradient de contraste et/ou un rapport contraste sur bruit de l’image déconvoluée (IM_deconv,i,j). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant la fourniture en sortie d’une pluralité d’images finales (IM_fin) et/ou de distances de référence (Dref,fin) respectives, chacune étant obtenue pour une direction de projection (Δ i ) respective. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant l’analyse de l’image initiale (IM_in) au moyen d’un critère d’homogénéité prédéterminé, et seulement si un défaut ou une inhomogénéité (12) est détecté à l’issue de l’analyse, la mise en œuvre des étapes ii) à v) sur au moins une portion d’intérêt (ROI) de l’image initiale (IM_in) comprenant le défaut (12) ou l’inhomogénéité (12) détecté. Système de traitement de données (20) comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Système de traitement de données (20) selon la revendication 10 comprenant un module d’analyse d’image (20A) configuré pour mettre en œuvre les étapes iii), iv) et v) du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Dispositif (10) de détection d’une inhomogénéité ou d’un défaut (12) dans un objet (15) d’intérêt, le dispositif (10) comprenant : - un système de traitement de données (20) selon l’une quelconque des revendications 10 et 11, - une source (25) de rayonnements, et - un détecteur (30) de rayonnements comprenant une surface de détection bidimensionnelle des rayonnements. Dispositif (10) selon la revendication précédente, dans lequel la source (25) est une source de rayonnements pénétrants choisie parmi une source d’Iridium 192 ( 192 Ir), une source de Sélenium 75 ( 75 Se), une source de cobalt 60 ( 60 Co) et une source de rayons X.