FR 2723446 A1 19960209 FR 9409808 A 19940808 PROCEDE AUTOMATISE DE CONTROLE AU SON DE PIECES COMPLEXES, POUR LA DETECTION DE DEFAUTS PEU PROFONDS. DESCRIPTION L'invention concerne un procédé permettant de contrôler des pièces complexes, de façon automatisée, en utilisant la réponse acoustique engendrée par des chocs successifs appliqués selon des impacts répartis sur une surface à contrôler de la pièce. Ce procédé peut être utilisé pour effectuer un contrôle non destructif sur des pièces en matériau compo- site, métalliques, etc. de formes et de dimensions quel- conques, dans la mesure o ces pièces comportent une structure complexe et, par exemple, un revêtement superfi- ciel fixé sur un support par collage. L'utilisation du procédé selon l'invention est particulièrement avantageuse dans le cas de pièces de structures très complexes telles que des pales de giravions. Elle permet de détecter des défauts peu profonds (jusqu'à environ 4 mm) tels que des décollements, des délaminages ou des défauts d'homogénéité dans les structures. Les techniques de contrôle non destructif sont nombreuses. Ainsi, on citera de façon non limitative les contrôles par ultrasons, l'holographie, la radioscopie, la radiographie, le contrôle dimensionnel, etc.. Lorsque les structures des pièces sont très complexes et notamment lorsqu'on y trouve des matériaux différents assemblés par exemple par collage dans le sens de l'épaisseur, on peut être amené à utiliser conjointe- ment plusieurs techniques de contrôle complémentaires. Cette observation concerne en particulier les pièces essentielles pour la sécurité, telles que les pales de giravions, dans lesquelles la présence d'un défaut doit impérativement être détectée. Dans le cas du contrôle des structures très complexes telles que les pales de giravions, les différen- tes techniques de contrôle non destructif utilisées habi- tuellement incluent un contrôle au son (en anglais: "tapping") Ce contrôle est destiné à détecter d'éven- tuels défauts peu profonds (jusqu'à environ 4 mm) tels que des décollements de revêtement superficiel, des délamina- ges de couches superficielles ou la présence de zones superficielles non homogènes. Il consiste à appliquer sur la pièce des chocs successifs dont les impacts sont répar- tis sur la surface à contrôler. Le son produit par ces chocs, c'est-àdire la réponse acoustique qu'ils induisent dans la pièce, permet au contrôleur de déceler d'éventuels défauts et d'en établir la cartographie sur la pièce. Il n'existe pas actuellement de machine de contrôle automatisée susceptible d'effectuer le contrôle au son ou un contrôle capable de détecter le même type de défauts sur des pièces de structures comparables. En par- ticulier, s'il existe un appareil permettant d'appliquer des chocs successifs sur une pièce, comme l'illustre le document FR-A-2 062 069, l'établissement d'un diagnostic reste totalement à la charge du contrôleur. La fiabilité du contrôle au son repose donc essentiellement sur la qualité de la formation du contrô- leur. Elle est donc indissociable du facteur humain et peut conduire à des méthodes ou à des avis légèrement différents d'un contrôleur à l'autre. Par ailleurs, le contrôle complet d'une pièce est une opération longue et coûteuse. L'invention a orécisément pour objet un pro- cédé permettant d'effectuer le contrôle au son de pièces complexes d'une manière automatisée, afin de délivrer un diagnostic uniformisé, de façon sûre, rapide et moins coûteuse que le contrôle actuel et en permettant un stockage et une présentation améliorés des données et des résultats. Conformément à l'invention, ce résultat est obtenu au moyen d'un procédé de contrôle au son de pièces complexes, selon lequel on soumet la pièce à des chocs successifs selon des impacts répartis sur une surface à contrôler de la pièce, et on déduit de la réponse acous- tique engendrée par ces chocs un diagnostic relatif à la présence de défauts peu profonds, caractérisé par le fait qu'on recueille des signaux sonores engendrés par chaque choc, et qu'on compare entre eux au moins deux signaux sonores successifs, pour en déduire de façon automatisée un diagnostic de défaut lorsqu'une différence notable est détectée entre ces signaux sonores successifs. L'établissement d'un diagnostic par comparai- son d'au moins deux signaux sonores successifs recueillis lors du contrôle d'une même pièce permet d'effectuer le contrôle de façon automatisée en un temps relativement court. En effet, le contrôle d'une pièce est indépendant des caractéristiques spécifiques de cette pièce et sa durée n'est pratiquement déterminée que par les contraintes mécaniques liées au déplacement de l'outil servant à appliquer les chocs et par les contraintes acoustiques liées au temps d'amortissement des signaux sonores induits par chacun des chocs. De préférence, on applique sur la pièce des chocs successifs calibrés, à une fréquence régulée et de façon automatisée, selon des impacts régulièrement répar- tis sur la surface à contrôler. Selon le cas, les signaux sonores que l'on compare peuvent être soit des signaux consécutifs, engendrés par des chocs d'impacts adjacents, soit des signaux non consécutifs, engendrés par des chocs d'impacts séparés par au moins un impact intermédiaire. Pour mettre en oeuvre le procédé selon l'in- vention, les méthodes classiques de traitement des signaux, utilisant soit une comparaison avec une base de signaux de référence, soit un système expert ont été écartées. En effet, une base de signaux sonores de référence est très difficile à constituer, compte tenu de la grande variété de ces signaux. Par ailleurs, le caractère flou des signaux sonores, la présence de bruits parasites et la difficulté à expliquer ce qu'entend l'oreille ont aussi conduit à écarter les méthodes à base de systèmes experts. C'est pourquoi, dans une forme de réalisation préférentielle de l'invention, on compare entre eux les signaux sonores successifs et on en déduit un diagnostic de façon automatique, à l'aide d'un réseau de neurones. De tels réseaux neuronaux sont décrits plus précisément dans un manuel intitulé "Parallel Distributed Processing" de Rumelhart et al (notamment pages 322-328; MIT Press 1986). Chaque neurone réalise une somme pondérée S de ses entrées Ei et lui applique une fonction de sortie f non linéaire en utilisant des coefficients de pondération Wi, appelés poids synaptiques. On a la relation: S=f(WiEi). Ces neurones sont regroupés sous la forme d'un réseau qui est un ensemble de neurones répartis sur plusieurs couches, les sorties de chaque couche constituant les entrées de la couche suivante. La première couche du réseau est appelée couche d'entrée, la dernière couche, couche de sortie, et les couches intermédiaires, couches cachées. La résolution d'un problème à l'aide d'un réseau neuronal se décompose en trois phases chronologiques: Une phase d'apprentissage: après avoir fixé l'architecture du réseau, cette phase est réalisée à l'aide d'un jeu d'exemples représentatifs du problème à résoudre. Chaque exemple est constitué des entrées relatives à un cas du problème et de la ou des sorties correspondantes (dans l'invention, les entrées sont des valeurs représentatives de deux signaux sonores recueillis par un microphone placé devant une pièce soumise à des chocs et une sortie unique indique la présence ou l'absence de défauts). L'apprentissage consiste à déterminer les valeurs des poids synaptiques telles que, pour chaque exemple, le réseau fournisse une réponse proche de la ou des sorties attendues. L'algorithme d'apprentissage utilisé est un algorithme à rétropropagation de gradient tel que décrit dans le manuel cité plus haut (rétropropagation du gradient de l'erreur entre la sortie calculée e: -a sortie attendue). On espère ensuite que sur des cas nouveaux, le réseau fournira une réponse appropriée (capacité de généralisation). Une phase de validation: au cours de cette phase, on évalue la réponse du réseau sur un autre jeu d'exemples représentatifs du problème à résoudre, dont les sorties sont également connues. Les exemples de cet autre jeu sont différents de ceux qui composent le jeu utilisé pour l'apprentissage. Une phase d'exploitation: au cours de cette phase, les poids synaptiques déterminés au cours de la phase d'apprentissage, sont utilisés pour émettre un diagnostic (les valeurs de sortie du réseau sont calculées à partir des valeurs d'entrée, en fonction des poids synaptiques du réseau). Avant de comparer les signaux sonores successifs à l'aide d'un reseau de neurones, on effectue avantageusement un pr-eéraltement sur chacun des signaux sonores, pour dériver de ce dernier q valeurs représentatives, q étan un entier positif, et on utilise les _ valeurs représentatives d'au moins deux signaux sonores successifs comme grandeurs d'entrée du réseau de neurones. Dans la forme de réalisation préférentielle de l'invention, chacun des signaux sonores consistant en une suite de m points détermines chacun par un instant 'i et o par une amplitude de signal yi, le prétraitement comprend une étape de sélection, parmi la suite de m points, de p points représentatifs, et une étape de lissage, au cours de laquelle les q valeurs représentatives sont déduites des p points représentatifs, m et p étant des entiers tels que m > p > q. Dans ce cas, l'étape de sélection consiste à éliminer les points de la suite de m points qui précèdent l'apparition d'un premier pic du signal sonore, et à ne conserver qu'un nombre o déterminé de points de la suite de m points, à partir de ce premier pic. Par ailleurs, l'étape de lissage consiste à transformer les instants ti de chacun des p points repré- sentatifs en variables Ri telles que Ri =(2 * ti-At)/At, o At représente l'intervalle des variations des instants ti, puis à déterminer, par la méthode des moindres carrés, les valeurs des paramètres an pour lesquelles l'expression S = E {Yi - an Tcn (t)} est minimale, avec n va- J Jn riant de O à N, Tcn ( é) étant le polynôme de Tchebychev de degré N, ces valeurs des paramètres an étant les q valeurs représentatives recherchées. Toujours selon la forme de réalisation préfé- rentielle de l'invention, on utilise un réseau de neurones à quatre couches. Ce réseau comporte une couche d'entrée à x * q neurones, x étant le nombre de signaux sonores successifs que l'on compare, aux moins deux couches cachées et une couche de sortie à un seul neurone. Dans une architecture particulière: -la première couche cachée comprend un nombre pair de neurones, égal à la moitié du nombre de neurones de la couche d'entrée, les neurones de la première couche cachée étant réparties en nombre égal dans un premier et un deuxième groupes de neurones; - tous les neurones du premier groupe sont connectés à tous les neurones de x groupes de neurones de -7 la couche d'entrée recevant chacun une premiere moitié des q valeurs représentatives de l'un des signaux sonores comparés; - tous les neurones du deuxième groupe sont connectés à tous les neurones de x groupes de neurones de la couche d'entrée recevant chacun une deuxième moitié des q valeurs représentatives de l'un des signaux sonores comparés. Par ailleurs: - la deuxième couche cachée comprend un nombre de neurones supérieur à un et inférieur à la moitié du nombre de neurones de la première couche cachée; - tous les neurones de la deuxième couche cachée sont connectés à tous les neurones de la première couche cachée. On décrira à présent, à titre d'exemple non limitatif, une forme de réalisation préférentielle de l'invention en se référant aux dessins annexés, dans les- quels: - la figure 1 illustre très schématiquement un appareil automatisé de contrôle au son mettant en oeuvre le procédé de l'invention; - la figure 2 est une courbe représentant un signal sonore brut détecté par l'appareil de la figure 1, après l'application d'un choc sur la pièce; - la figure 3 est un schéma synaptique repré- sentant les différentes étapes du prétraitement effectué sur chacun des signaux sonores recueillis lors de la mise en oeuvre de l'appareil de la figure 1; - la figure 4 est une courbe comparable à la figure 2, représentant un signal sonore, après une pre- mière étape, dite de sélection, du prétraitement; - la figure 5 est un schéma représentant plus en détails la fin du pré-traitement et un exemple d'architecture d'un réseau de neurones servant à comparer les valeurs représentatives de deux signaux sonores successifs, issus du prétraitement, et à établir un diagnostic de défaut; et - les figures 6A et 6B sont des figures explicatives d'éléments représentés à la figure 5. Sur la figure 1, la référence 10 désigne une pièce complexe, telle qu'une pale d'hélicoptère, sur laquelle un contrôle au son doit être effectue. A cet effet, il est proposé conformément à l'invention un appareil automatisé permettant, d'une part, d'appliquer sur la pièce 10 des chocs successifs dont les impacts sont régulièrement répartis sur la surface à contrôler et, d'autre part, d'acquérir les signaux sonores représentatifs de la résonance acoustique engendrée par chaque choc, et de comparer entre eux au moins deux si- gnaux sonores successifs, afin d'établir un diagnostic de défaut sur toute la surface à contrôler. Les chocs sont appliqués sur la pièce par une tête d'impactage 12 montée sur un support 13 apte à se déplacer dans un plan sensiblement parallèle au plan moyen de la surface à contrôler, selon deux directions orthogo- nales X et Y. La tête d'impactage comprend par exemple un marteau en acier maintenu par un solénoïde à l'encontre de l'action d'un ressort de compression. Le solénoïde est excité et désexcité de façon automatisée, à une fréquence régulée, de telle sorte cue des chocs calibrés (selon la raideur du ressort) sont appliqués par le marteau sur la pièce, sous l'action du ressort, à chaque fois que le solénoïde est désexcité. Chaque nouvelle excitation du solénoïde conduisant à une remontée du marteau est suivie d'un dé- placement de la tête d'impactage 12 selon un pas et dans une direction déterminés. Les impacts des différents chocs sont ainsi régulièrement répartis à la surface de la pièce, par exemple selon un maillage carré fin dont le pas est, de préférence, réglable. Il est à noter que la tête d'impactage peut être réalisée de toute autre manière. En particulier, la commande magnétique du marteau peut être remplacée par une commande hydraulique ou pneumatique. La commande de l'actionnement de la tête d'im- pactage 12 ainsi que la commande synchronisée de ses dé- placements sont assurées par un circuit de commande 14 qui peut notamment être conforme à celui qui est décrit dans le document FR-A-2 062 069. L'appareil automatisé illustré schématiquement sur la figure 1 comprend, de plus, un microphone 16 qui recueille les signaux sonores représentatifs de la réso- nance acoustique engendrée par chaque choc. A cet effet, le microphone 16 est monté sur le même support 13 que la tête d'impactage 12, à proximité immédiate de celle-ci. Le microphone 16 est associé à un circuit électronique 18 d'acquisition des signaux sonores. A la sortie de ce circuit électronique 18, et comme l'illustre la figure 2, chacun des signaux sonores bruts consiste en une courbe donnant les variations de l'amplitude y du signal, en fonction du temps t. Cette courbe est définie par une suite de m points, m étant un entier positif suffisamment grand cour fournir une image précise du signal concerné. Le nombre m de points définissant chaque signal sonore peut notamment être égal à 1024 dans la forme de réalisation décrite. Chacun des points de la suite de m points est défini par un instant ti et par une amplitude de signal Yi, i étant un entier variant de 1 à m. La durée totale de chaque signal sonore, qui correspond à l'instant tm est, par exemple, de 20 ms. Comme l'illustre très schématiquement la fi- gure 1, chacun des signaux sonores délivrés par le circuit électronique 18 est transmis à un système 20 de pilotage et de gestion. Ce système 20 est constitué par un micro-ordinateur. Ses principales fonctions sont le pilo- tage de la séquence de contrôle et l'établissement de diagnostics conduisant à l'obtention d'une cartographie des défauts de la pièce contrôlée. De façon plus acces- soire, le système 20 de pilotage et de gestion a aussi pour fonctions le réglage des paramètres d'acquisition (pas du maillage, fréquence d'impact,....), la saisie des données propres à la pièce contrôlée (dimension de la surface à contrôler,....) et l'archivage des données et des résultats. Pour lui permettre de piloter la séquence de contrôle, le système 20 de pilotage et de gestion est relié au circuit de commande 14 de la tête d'impactage 12, ainsi qu'aux moyens (non représentés) permettant de com- mander les déplacements du support 13 portant la tête d'impactage 12 et le microphone 16. Afin d'établir un diagnostic quant à la pré- sence ou à l'absence de défaut à chaque impact, le système du pilotage et de gestion effectue, conformément à l'invention, une comparaison entre au moins deux signaux sonores successifs, qui peuvent être consécutifs ou non. Cette comparaison est effectuée au moyen d'un réseau de neurones. Etant donné cue le nombre de points représenta- tifs de chaque signal sonore est beaucoup trop élevé pour pouvoir être appliqué directement sur un réseau de neuro- nes, chaque signal sonore subit auparavant un prétraite- ment, tel qu'illustré schématiquement par le tableau synaptique de la figure 3. La première étape du prétraitement consiste en une étape de sélecticn, parmi les m points de chaque signal sonore, de o Foints représentatifs de ce signal. Elle repose sur l'observation selon laquelle la première partie de chacun des signaux sonore contient, à elle seule, la majorité des informations nécessaires au diagnostic. En effet, la suite du signal apparait comme des échos du premier pic de ce signal. Cette étape de sélection, illustrée en 22 sur la figure 3, comprend une première phase de recalage en zéro, au cours de laquelle les premiers points, qui précè- dent l'apparition du premier pic du signal, d'amplitude y très faible, correspondent à un bruit de fond. Une deuxième phase de l'étape de sélection 22 consiste à ne conserver qu'un nombre p déterminé de points de la suite de m points, à partir de l'apparition du pre- mier pic. Dans l'exemple décrit o chaque signal brut contient 1024 points, le nombre de points représentatifs conservés après cette étape de sélection peut être, par exemple, égal à 32. Comme l'illustre également la figure 3, le prétraitement comprend une deuxième étape 24, au cours de laquelle on déduit des p points représentatifs de chaque signal sonore q valeurs représentatives. Ce nombre a de valeurs représentatives, inférieur au nombre p de points représentatifs, est suffisamment peu élevé pour pouvoir être appliqué sur un réseau de neurones, en même temps que les q valeurs représentatives d'au moins un autre signal sonore. Dans le cas o les q valeurs représentatives de deux signaux sonores successifs sont appliqués sur un réseau de neurones, le nombre q de valeurs représentatives de chaque signal sonore, obtenu après la deuxième étape 24 du prétraitement, est égal, par exemple à 18. Dans la forme de réalisation préférentielle décrite, la deuxième étape du prétraitement est une étape de lissage qui repose sur l'utilisation des polynômes de Tchebychev. Pour une variable donnée, comprise dans l'intervalle [-1, 1], rappelons que le polynôme de Tcheby- chev d'ordre n, noté Tcn (g), se définit par la relation de récurrence: Tcn () = 2 cn- Tcn_2 () avec Tco (.) = 1 et Tc1 (l) = Etant donné que chacun des p points représen- tatifs obtenus après l'étape de sélection 22 est déterminé par son amplitude Yi et l'instant ti qui lui correspond, cet instant ti variant dans un intervalle de variation At différent de l'intervalle [-1, 1] dans lequel sont définis les polynômes de Tchebychev, un changement de variable doit d'abord être effectué afin que ces polynômes puissent être utilisés. Pour chacun des p points représentatifs d'un signal sonore donné, on transforme l'instant ti qui lui correspond en une nouvelle variable Ri = (2 * ti - At)/At. A ce stade, chaque point représentatif d'un signal sonore donné est donc défini par l'amplitude Yi et par la variable Ri, représentative de l'instant correspon- dant à cette amplitude. Sur cette nouvelle base, l'étape de lissage proprement dite est alors effectuée. Pour cela, on déter- mine par la méthode des moindres carrés, les valeurs des paramètres an pour lesquelles l'expression S est minimale, cette expression S étant définie par la relation: S = {Yi - an Tcn ()} 2, n avec n variant de 0 à N et N représentant le degré adopté pour le polynôme de Tchebychev. Le degré N du polynôme de Tchebychev est choisi de façon à être suffisamment élevé pour approcher au mieux la courbe correspondant aux p points représenta- tifs et suffisamment faible pour que le nombre des paramè- tres an soit minimal. En effet, les valeurs des paramètres an sont les q valeurs représentatives recherchées, dont le nombre doit être suffisamment faible pour pouvoir être appliqué sur un réseau de neurones, en même temps que les valeurs représentatives d'au moins un autre signal. Pour faciliter le choix du degré N du polynôme de Tchebychev, compte tenu de cette dernière observation, l'étape de lissage 24 peut être effectuée séparément sur au moins deux groupes de points représentatifs d'un signal sonore donné. Ainsi, comme on l'a illustré dans le haut de la figure 5, dans le cas o les o points représentatifs sont divisés en deux groupes, chacun de ces groupes est formé respectivement par les p/2 premiers points représentatifs et par les p/2 derniers points représenta- tifs. Plus précisément, la figure 5 représente le cas o le nombre x des signaux sonores que l'on compare est égal à 2. La référence 26 correspond aux p points représentatifs d'un premier signal Si et la référence 28 correspond aux p points représentatifs d'un deuxième signal S2. Le nombre p des point représentatifs de chacun des signaux Si et S2 peut notamment être égal à 32. Comme on l'a indiqué plus haut, les p points représentatifs de chacun des signaux sonores Si et S2 sont séparés en un premier groupe correspondant aux p/2 premiers points et en un deuxième groupe correspondant aux p/2 derniers points, afin de procéder à un lissage séparé de chacun de ces groupes. Sur la figure 5, les références 30 et 32 désignent respectivement le premier et le deuxième groupes de points représentatifs du premier signal sonore S1. De façon comparable, les références 34 et 36 désignent respectivement le premier et le deuxième groupes de points représentatifs du deuxième signal sonore S2. Dans l'exemple précité, chacun des groupes 30, 32, 34 et 36 comprend 16 points représentatifs. Chacun de ces groupes 30, 32, 34 et 36 de points représentatifs fait l'objet d'une étape de lissage séparée, désignée respectivement par les références 38, 40, 42 et 44 sur la figure 5. A titre d'exemple, chacune de ces étapes de lissage séparée est effectuée à l'aide d'un polynôme de Tchebychev de degré 8. Le nombre des paramètres an et, par conséquent, des q/2 valeurs représentatives obtenues à l'issue de chacune de ces quatre étapes de lissage séparées, est alors égal à 9. Les 9 valeurs représentatives obtenues à l'issue de l'étape de lissage 38, à partir des 16 premiers points représentatifs du premier signal S1, sont désignées par les références al1, a1-2,..., al9. Les 9 valeurs représentatives obtenues à l'issue de l'étape de lissage , à partir des 16 derniers points représentatifs du premier signal Si, sont désignées par les références al-10, al-11,.., a1-18. Les 9 valeurs représentatives obtenues à l'issue de l'étape de lissage 42, à partir des 16 premiers points représentatifs du deuxième signal S2, sont désignées par les références a2-1, a2-2,.--.., a2-9. Enfin, les 9 valeurs représentatives obtenues à l'issue de l'étape de lissage 44, à partir des 16 derniers points représentatifs du deuxième signal S2, sont désignées par a2-10, a2-11,..., a2-18.- Ces quatre groupes de 9 valeurs représentatives obtenus à l'issue des étapes de lissage 38, 40, 42 et 44 constituent les entrées d'un réseau de neurones, également représenté sur la figure 5. Ce réseau de neurones a pour fonction de comparer plusieurs signaux sonores successifs (deux dans l'exemple représenté), afin d'établir un diagnostic quant à la présence ou l'absence de défaut dans la région superficielle de la pièce dans laquelle les chocs correspondant à ces signaux sonores ont été appliqués. Le réseau de neurones illustré sur la figure 5 est un réseau à quatre couches. La couche d'entrée 46 de ce réseau de neurones comprend x*q neurones, x étant le nombre de signaux sonores que l'on compare (2 dans l'exemple considéré) et q étant le nombre de valeurs représentatives de chaque signal sonore obtenu après lissage (18 dans l'exemple considéré). Dans l'exemple considéré, la couche d'entrée comprend donc 36 neurones. Sur la figure 5, la référence 48 désigne un premier bloc de 9 neurones appartenant à la couche d'entrée 46. Chacun de ces neurones reçoit l'une des 9 valeurs représentatives a1_l, a1-2,..., a1_9 de la première partie du premier signal S1. Chacun des 9 neurones d'un deuxième bloc 50 de la couche d'entrée reçoit l'une des 9 valeurs représentatives al_10, al_11, a... a-l18 de la deuxième partie du premier signal Si. La référence 52 désigne un troisième bloc de 9 neurones appartenant à la couche d'entrée, dont chacun reçoit l'une des 9 valeurs représentatives a2-1, a2-2,..., a2_9 de la première partie du deuxième signal S2. Enfin, la couche d'entrée 46 comprend aussi un quatrième bloc 54 de 9 neurones, dont chacun reçoit l'une des 9 valeurs représentatives a2_10, a2_11,..., a2_18 de la deuxième partie du deuxième signal S2. La deuxième couche, ou première couche cachée 56, du réseau de neurones iilustré à titre d'exemple sur la figure 5, comprend deux blocs de 9 neurones chacun, désignés respectivement par les références 58 et 60. La troisième couche, ou deuxième couche cachée 62, du réseau de neurones, comprend un bloc 64 de 5 neurones, dans l'exemple décrit. Enfin, la quatrième couche, ou couche de sortie 66, du réseau de neurones illustré à titre d'exemple sur la figure 5, comprend un seul neurone 68dont la sortie délivre un signal de diagnostic S. Ce signal de diagnostic S, Cui varie par exemple entre -1 et +1, permet de conclure soit à une présence de défaut lorsque les signaux sonores comparés sont estimés différents par le réseau, soit à une absence de défaut lorsque le réseau conclut à la quasi-identité de ces signaux sonores. Les 9 neurones du bloc 58 de la première couche cachée 56 sont connectés aux 9 neurones des blocs 48 et 52 de la couche d'entrée du réseau. Les sorties des neurones du bloc 58 sont donc représentatives de la première partie de chacun des signaux sonores S1 et S2 que l'on compare. De façon analogue, les 9 neurones du bloc 60 de la première couche cachée 56 sont connectés aux 9 neurones des blocs 50 et 54 de la couche d'entrée du réseau. Les sorties des neurones du bloc 60 sont donc représentatives de la deuxème partie de chacun des deux signaux sonores Si et S2 comparés par le réseau. Les 5 neurones du bloc 64 formant la deuxième couche cachée 64 sont connectés aux 9 neurones de chacun des blocs 58 et 60 de la première couche cachée 56. Les sorties de ces 5 neurones sont donc représentatives de la totalité des signaux sonores Si et S2 que l'on compare. Enfin, le neurone 68 formant la couche de sortie 66 du réseau est connecté à chacun des 5 neurones du bloc 64 formant la deuxième couche cachée 62. Sur la figure 5, on a représenté respectivement par une connexion générique unique Al, A'i, A2, A'2, B1, B2 et C l'ensemble des connexions entre les neurones des blocs 48 et 58, 52 et 58, 50 et 60, 54 et 60, 58 et 64, 60 et 64, et 64 et 68. En d'autres termes et comme l'illustrent les figures 6A et 6B, chacune des connexions génériques Ai, A'l, A2, A'2, B1, B2 et C correspond en réalité à un ensemble de connexions entre les modules des blocs concernés par ces connexions génériques. Ainsi, la figure 6A représente sous 'a forme d'une connexion générique A l'ensemble des connexions illustrées sur la figure 6B entre un groupe 70 comprenant 3 neurones et un groupe 71 comprenant deux neurones. Les valeurs Wi sont les poids synaptiques affectés à chacune des connexions de la figure 6B. Chaque connexion générique, telle que les connexions Ai, A'i, A2, A'2, 31, B2 et C sur la figure 5 signifie donc que tous les neurones du premier bloc sont connectés à tous les neurones du second bloc. Dans le réseau de neurones dont l'architecture vient d'être décrite en se référant à la figure 5, chacun des poids synaptiques qui sont affectés aux différentes connexions symbolisées par les connexions génériques Ai, A'1, A2, A'2, B1, B2 et C, est déterminé une fois pour toutes, avant l'exploitation du réseau. Cette détermination est faite par itération à l'aide d'un algorithme de rétropropagation, sur la base d'un premier jeu d'exemples dont on connaît les entrées, ainsi que les diagnostics de sortie attendus. Les poids synaptiques ainsi déterminés sont ensuite validés à l'aide d'un deuxième jeu d'exemples. Le nombre d'exemples de chaque jeu, est aussi élevé que possible, par exemple compris entre 1000 et 1500. Les tests de validation ont montré que le pourcentage d'exactitude du diagnostic fourni par le réseau de neurones est d'environ 95 %. Ce pourcentage est largement satisfaisant lorsqu'il est rapporté à la détection d'une zone superficielle défectueuse d'une pièce. En effet, il permet de localiser la frontière des défauts avec une bonne précision. Avantageusement, les signaux de diagnostic S délivrés par le réseau de neurones sont visualisés sous forme de cartographie sur une interface graphique du système 20 de pilotage et de gestion (figure 1). L'architecture du réseau de neurones décrite précédemment en se référant à la figure 5, basée sur une approche globale du problème ne constitue qu'un exemple. Grâce au procédé de contrôle selon l'inven- tion, il devient donc possible d'effectuer un contrôle au son automatisé de pièces complexes, de façon fiable et reproductible. De plus, la durée et le coût du contrôle peuvent être réduits par rapport aux contrôles actuels et les résultats visualisés de façon claire et accessible. REVENDICATIONS 1. Procédé de contrôle au son de pièces complexes, selon lequel on soumet la pièce (10) à des chocs successifs selon des impacts répartis sur une sur- face à contrôler de la pièce, et on déduit de la réponse acoustique engendrée par ces chocs un diagnostic relatif à la présence de défauts peu profonds, caractérisé par le fait qu'on recueille des signaux sonores engendrés par chaque choc, et qu'on compare entre eux au moins deux signaux sonores successifs, pour en déduire de façon automatisée un diagnostic de défauts lorsqu'une différence notable est détectée entre ces signaux sonores successifs. 2. Procédé selon la revendication 1, caracté- risé par le fait qu'on applique sur la pièce (10) des chocs successifs calibrés, à une fréquence régulée et de façon automatisée, selon des impacts régulièrement répar- tis sur la surface à contrôler. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendi- cations 1 et 2, caractérisé par le fait qu'on compare entre eux des signaux sonores consécutifs engendrés par des chocs d'impacts adjacents. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendi- cations 1 et 2, caractérisé par le fait qu'on compare entre eux des signaux sonores non consécutifs, engendrés par des chocs d'impacts séparés par au moins un impact intermédiaire. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendi- cations précédentes, caractérisé par le fait qu'on compare entre eux les signaux sonores successifs et qu'on en déduit un diagnostic de façon automatique, à l'aide d'un réseau de neurones. 6. Procédé selon la revendication 5, caracté- risé par le fait qu'on effectue un prétraitement sur cha- cun des signaux sonores, pour dériver de ce dernier q valeurs représentatives, q étant un entier positif, et qu'on utilise les q valeurs représentatives d'au moins deux signaux sonores successifs comme grandeurs d'entrée du réseau de neurones. 7. Procédé selon la revendication 6, caracté- risé par le fait que, chacun des signaux sonores consis- tant en une suite de m points déterminés chacun par un instant ti et par une anmplitude de signal Yi, le prétrai- tement comprend une étape de sélection, parmi la suite de m points de p points représentatifs, et une étape de lis- sage, au cours de laquelle les q valeurs représentatives sont déduites des c points représentatifs, m et p étant des entiers tels que m > p > q. 8. Procédé selon la revendication 7, caracte- risé par le fait que l'étape de sélection consiste à éli- miner les points de la suite de m points qui précèdent l'apparition d'un premier pic du signal sonore, et à ne conserver qu'un nombre p déterminé de points de la suite de m points, à partir de ce premier pic. 9. Procédé selon l'une quelconque des reven- dications 7 et 8, caractérisé par le fait que l'étape de lissage consiste à transformer les instants ti de chacun des p points représentatifs en variables i telles que qi = (2 * ti - At)/At, o At représente l'intervalle des variations des instants ti, puis à déterminer, par la méthode des moindres carrés, les valeurs des paramètres an pour lesquelles l'expression S = y {Yi - an Tcn (q)} n est minimale, avec n variant de O à N, Tcn (a.) étant le polynôme de Tchebychev de degré N, ces valeurs des paramètres an étant les q valeurs représentatives recherchées. 10. Procédé selon l'une quelconque des reven- dications 6 à 9, caractérisé par le fait qu'on utilise un réseau de neurones à quatre couches, incluant une couche d'entrée (46) à x * q neurones, x étant le nombre de signaux sonores successifs que l'on compare, au moins deux couches cachées (56, 62) et une couche de sortie (66) à un seul neurone (68). 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé par le fait que: - la première couche cachée (56) comprend un nombre pair de neurones, égal à la moitié du nombre de neurones de la couche d'entrée (46), les neurones de la première couche cachée (56) étant réparties en nombre égal dans un premier (58) et un deuxième (60) groupes de neurones; - tous les neurones du premier groupe (58) sont connectés à tous les neurones de x groupes (48, 52) de neurones de la couche d'entrée (46) recevant chacun une première moitié des q va'eurs représentatives de l'un des signaux sonores (SI1, S2) comparés; - tous les neurones du deuxième groupe (60) sont connectés à tous les neurones de x groupes (50, 54) de neurones de la couche d'entrée (46) recevant chacun une deuxième moitié des a valeurs représentatives de l'un des signaux sonores comparés. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 et 11, caractérisé par le fait que: - la deuxième couche cachée (62) comprend un nombre de neurones suéperieur à un et inférieur à la moitié du nombre de neurones de la première couche cachée (56); - tous les neurones de la deuxième couche cachée (62) sont connectes à tous les neurones de la première couche cachée (56).