FR 2870345 A1 20051118 FR 0405246 A 20040514 Procédé permettant d'analyser les cavités apparaissant sur une surface comportant une pluralité de cavités L'invention se rapporte au domaine des procédés permettant d'analyser les cavités apparaissant sur une surface comportant une pluralité de cavités, et plus particulièrement aux procédés permettant d'évaluer de façon objective et reproductible la qualité d'une surface comportant des cavités à sa surface, du point de vue de l'analyse de l'ensemble de ses cavités encore appelées bullage, englobant les bulles de surface ou soufflures, et de la répartition de celui-ci. Le bullage désigne donc l'ensemble des cavités disjointes présentes sur une surface, dont le diamètre moyen est petit devant les dimensions de la surface analysée, par exemple typiquement inférieur à 1%, et de profondeur moyenne comparable. L'invention s'applique en particulier, mais non exclusivement, aux parements en béton. On connaît déjà des procédés visant à évaluer le bullage d'une surface. Tout d'abord, la méthode conseillée par l'AFNOR selon la norme P18-503 consiste à comparer visuellement une planche préétablie ou modèle de bullage, à la surface à évaluer. Cette planche, fournie par l'AFNOR, est constituée de sept niveaux de bullage préétablis. Le niveau 1 est considéré comme un bullage très faible, le niveau 7 comme un bullage très fort, les cinq autres niveaux étant des niveaux intermédiaires. La planche est imprimée à l'encre sur un support papier en nuances de gris obtenues par tramage par l'imprimeur. Cette méthode présente un certain nombre d'inconvénients: - l'analyse se faisant par comparaison via l'oeil humain, la subjectivité de 25 l'observateur intervient; - la planche ne permet pas un classement pertinent des surfaces. En effet l'échelle de bullage définie par la planche normalisée est inspirée de photographies de parements réels qui ne couvrent pas toutes les situations possibles; - le classement croissant est uniquement lié à la proportion de surface couverte par 30 le bullage et ne tient pas compte du nombre de bulles par unité de surface; - la comparaison possède un caractère local et ne permet pas de dresser une cartographie du bullage sur une surface présentant des hétérogénéités; Une deuxième méthode connue d'évaluation d'une surface est la planche de bullage CIB (FIB éléments architecturaux pour la construction, cahier des charges, 1996), dont est inspiré la norme AFNOR précitée. Les inconvénients de cette méthode sont identiques à ceux de la méthode utilisant la planche AFNOR. L'invention a pour but de pallier les inconvénients posés par les méthodes de l'art antérieur, et d'apporter d'autres avantages. Plus précisément, l'invention consiste en un procédé permettant d'analyser les cavités apparaissant sur une surface comportant une 40 pluralité de cavités, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: - prendre au moins une image numérique définie par une matrice de pixels, d'une partie au moins de ladite surface dont les cavités doivent être analysées, - traiter ladite au moins une image numérique pour en extraire une représentation d'une partie au moins des cavités de ladite pluralité de cavités, analyser ladite représentation d'une partie au moins des cavités de ladite pluralité de 05 cavités. La présente invention propose, grâce à une numérisation de l'image de toute ou partie de la surface dont on doit analyser les cavités, et à un traitement de cette image, un procédé permettant d'obtenir une ou des mesures de la qualité d'une surface dans son ensemble vis-à-vis des cavités qui l'interceptent. Le procédé selon l'invention vise également à définir des critères objectifs d'acceptabilité d'une surface en fonction de spécifications initiales, comme cela sera expliqué plus loin. L'image numérique est traitée, par exemple par un programme informatique de traitement et d'analyse d'images permettant de former et d'extraire des marqueurs une représentation d'une partie au moins des cavités à partir desquels l'analyse pourra être effectuée. Selon une caractéristique avantageuse, l'étape consistant à prendre au moins une image numérique consiste en outre à associer à cette dernière un repère dimensionnel permettant de déterminer une échelle. L'association d'un repère dimensionnel directement sur la surface, de préférence au moyen d'une règle, mais aussi de manière alternative par l'intermédiaire de l'appareil de prise de vue, permet de déterminer une échelle dans la phase de traitement de l'image et d'analyse des marqueurs; la résolution doit être suffisante pour autoriser une analyse de répartition de taille le cas échéant. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend une étape consistant à convertir ladite au moins une image en niveaux radiométriques, permettant ainsi d'obtenir une image numérique en niveaux de gris. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à appliquer un filtre d'ordre à ladite au moins une image convertie en niveaux radiométriques. Cette caractéristique permet d'atténuer et au mieux d'éliminer les petites aspérités de surfaces qui ne sont pas significatives eu égard à l'objectif de la présente invention d'analyser les cavités apparaissant sur une surface, c'est à dire éliminer les pixels de l'image trop clairs ou trop foncés qui ne correspondent pas à une cavité ou bulle. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à marquer une partie au moins des images de cavités de ladite pluralité de cavités, au moyen d'un opérateur de segmentation par maximisation d'entropie, permettant d'obtenir des marqueurs de cavités. Le marquage des bulles ou cavités permet avantageusement d'obtenir un repérage de chaque cavité par un groupe de pixels les plus sombres, c'est à dire dont le niveau radiométrique est inférieur à un seuil établi approprié et avantageusement calculé automatiquement, comme cela sera expliqué plus en détail avec la description d'un exemple de mode de réalisation d'un procédé selon l'invention, de manière à prendre en compte toutes les cavités en fonction de la lumière incidente par exemple. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à réaliser un marquage du fond de ladite au moins une image par extraction d'un squelette par zone d'influence desdits marqueurs de cavités. Le marquage du fond permettra de détecter précisément les contours des cavités. Les bulles ou cavités sont grossièrement repérées par les marqueurs à raison d'un marqueur par bulle ou cavité. Les cavités sont sombres en présentant un niveau radiométrique faible, et le fond est plus clair en présentant un niveau radiométrique élevé. Un contour de bulle ou cavité sera avantageusement défini comme la transition la plus marquée entre une zone sombre marquée et une zone claire marquée, d'où la fonction du marquage du fond. Les autres transitions, soit au sein d'une même bulle, soit au sein du fond, ne seront pas prises en compte. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à extraire les contours des cavités marquées par application d'un opérateur de ligne de partage des eaux sur une image gradient préalablement régularisée de ladite au moins une image, grâce aux dits marqueurs des cavités et du fond, afin d'obtenir une représentation d'une partie au moins des cavités de ladite pluralité de cavités. Les transitions clair/sombre sont obtenues par l'opérateur gradient. L'élimination des transitions surabondantes est réalisée par simplification ou régularisation du gradient, opération qui nécessite l'usage des marqueurs de cavités et du fond. La réalisation d'une image gradient permet donc de marquer la transition entre les cavités et le fond au plus juste. L'opérateur de ligne de partage des eaux permet de segmenter les contours des cavités de manière à reproduire au plus près les contours réels des cavités marquées. On obtient ainsi des représentations avantageuses de cavités. Ces représentations sont ensuite reconstituées par remplissage de l'intérieur des contours au moyen d'une uniformisation du niveau radiométrique des pixels à l'intérieur des contours en sorte d'obtenir une représentation des cavités et du fond sous la forme d'une image binaire. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à appliquer un opérateur de simplification des formes de ladite représentation des cavités, et selon une autre caractéristique cet opérateur de simplification des formes de ladite représentation des cavités consiste à rétablir la rotondité desdites représentations de cavités. En effet, l'image résultant après application de l'opérateur de ligne de partage des eaux est une image binaire dans laquelle la forme des cavités ou bulles, dans la plupart des cas arrondie sur la surface à analyser, est imparfaite dans des conditions habituelles d'éclairage non maîtrisé, c'est à dire selon un éclairage naturel. L'opérateur de simplification des formes permet de rétablir la convexité des cavités en rapprochant la forme des représentations de cavités au plus près des cavités elles-mêmes. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à analyser ladite représentation d'une partie au moins des cavités de ladite pluralité de cavités consiste à effectuer une analyse quantitative des représentations de cavités sur une partie au moins de ladite au moins une image. Une telle analyse permet d'obtenir des informations globales et statistiques sur l'état de la surface, et par suite de déduire par exemple un classement de la surface ou des conclusions notamment en rapport avec le procédé d'obtention de cette surface. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à analyser lesdites représentations de cavités consiste à effectuer une analyse quantitative desdites représentations de cavités sur un pavage de ladite au moins une image en zones rectangulaires de tailles égales. Cette caractéristique permet d'obtenir une cartographie du bullage, par une analyse des bulles pavé par pavé. Selon une autre caractéristique avantageuse, la taille élémentaire dudit pavage est 15 égale à la taille de l'une quelconque des sept pastilles de la planche de bullage de la norme NFP 18-503. Selon une autre caractéristique avantageuse, ladite analyse quantitative comprend une étape consistant à mesurer la surface occupée par lesdites représentations de cavités. Selon une autre caractéristique avantageuse, ladite analyse quantitative comprend en outre une étape consistant à compter lesdites représentations de cavités. Selon une autre caractéristique avantageuse, ladite analyse quantitative comprend en outre une étape consistant en une analyse granulométrique desdites représentations de cavités. Selon une autre caractéristique avantageuse, ladite analyse granulométrique 25 comprend les étapes suivantes: - éliminer les représentations de cavités interceptant le bord de ladite au moins une image, - caractériser individuellement chaque représentation de cavité par une taille égale au diamètre du disque de même aire, - réaliser un classement des représentations de cavités par ordre croissant de taille, 30 - regrouper les tailles en classes granulométriques, - corriger la fonction de répartition ainsi obtenue, classe par classe, par un facteur proportionnel à la probabilité d'inclusion d'une classe donnée dans ladite au moins une image. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'incrément de taille entre deux classes 35 granulométriques est égal à deux pixels. Selon une autre caractéristique avantageuse, ladite analyse quantitative comprend en outre une étape consistant en une analyse d'orientation desdites représentations de cavités. Selon une autre caractéristique avantageuse, ladite analyse d'orientation comprend 40 les étapes suivantes: - établir les variations diamétrales spécifiques desdites représentations de cavités, - en déduire la rose des variations diamétrales, la direction préférentielle de l'anisotropie, le degré d'orientation. Selon une autre caractéristique avantageuse, le procédé selon l'invention comprend en outre une étape consistant à classer les résultats de l'analyse desdites représentations de 05 cavités en référence à la norme NFP 18-503, de façon globale. Selon une autre caractéristique avantageuse, le procédé selon l'invention comprend en outre une' étape consistant à classer les résultats de l'analyse desdites représentations de cavités en référence à la norme NFP 18-503, sur chaque élément dudit pavage. Selon une caractéristique avantageuse, la classe d'une surface est associée à la classe normalisée la plus proche, cette proximité étant définie par comparaison de la proportion de surface couverte par lesdits marqueurs de cavités. La présente invention se rapporte en outre à une application du procédé selon l'invention à un parement de béton. L'invention sera mieux comprise et d'autres avantages apparaîtront à la lecture qui suit de la description de plusieurs exemples de modes de réalisation d'un procédé selon l'invention permettant d'analyser les cavités apparaissant sur une surface comportant une pluralité de cavités, accompagnée des dessins annexés, exemples donnés à titre illustratif non limitatif. La figure 1 représente de manière schématique un exemple d'une première étape d'un premier exemple de mode de réalisation d'un procédé selon l'invention, accompagné d'un exemple de l'image numérique obtenue. La figure 2 représente un détail agrandi sous la forme photographique en niveaux de gris de l'exemple de l'image numérique de la figure 1. La figure 3 représente un exemple de traitement de l'image numérique de la figure 2, par un filtre d'ordre. La figure 4 illustre un effet du traitement de l'image numérique selon la figure 3, sur une représentation en trois dimensions en vue de mieux mettre en valeur l'effet obtenu. La figure 5 représente un exemple de traitement de l'image relatif au marquage des cavités de l'image numérique, obtenu à partir de l'étape de traitement selon la figure 3. La figure 6 représente un exemple de traitement relatif au squelette par zone d'influence, obtenu à partir de l'étape de traitement selon la figure 5. Les figures 7a à 7e représentent un exemple de traitement relatif au gradient modifié, obtenu à partir de l'étape de traitement selon les figures 5 et 6. La figure 8 représente un exemple de traitement relatif à l'opérateur de ligne de partage des eaux, obtenu à partir de l'étape de traitement selon la figure 7. Les figures 9 et 10 représentent deux exemples de traitement relatifs respectivement au remplissage des représentations de cavités et à la simplification des formes des représentations des cavités, obtenus à partir de l'étape de traitement selon la figure 8. La figure 11 représente un premier exemple d'analyse, par une courbe granulométrique, de la représentation d'une partie au moins des cavités de ladite pluralité de cavités, obtenue par un traitement selon les figures 9 ou 10. La figure 12 représente un deuxième exemple d'analyse, par une rose des projections diamétrales, de la représentation d'une partie au moins des cavités de ladite 05 pluralité de cavités, obtenue par un traitement selon les figures 9 ou 10. Le procédé selon la figure 1 permettant d'analyser les cavités apparaissant sur une surface 1 comportant une pluralité de cavités 7, vise à évaluer la qualité de la surface 1, par exemple un parement de béton, du point de vue de son bullage. Au cours d'une première étape, comme illustré par la figure 1, on place par exemple 10 un appareil photographique 3 sur un trépied 4, à une certaine distance d de la surface 1. L'appareil 3 utilisé est, dans l'exemple, du type "Olympus Camedia C2500L", mais peut tout aussi bien être une caméra numérique ou tout autre appareil permettant une prise de photo numérique. Un repère dimensionnel permettant de déterminer une échelle, c'est à dire un élément de taille connu est avantageusement placé sur la surface 1, par exemple une 15 règle 6. Une image numérique 5, représentant toute ou partie de la surface 1, est réalisée dans des conditions d'éclairage artificiel ou naturel 2. Le traitement des données acquises est effectué par ordinateur (non représenté) au moyen d'un logiciel d'analyse ou de traitement d'images approprié selon les besoins, 20 comme cela va à titre d'exemple être décrit ci-après. Connaissant la taille en millimètre de la règle 6, l'échelle en millimètre par pixel est déterminée. La règle est ensuite exclue de la zone analysée. L'appareil photographique 3 code les images en RGB (Red, Green, Blue) comme tous les appareils photographiques ou caméra numérique. L'image est avantageusement convertie en niveaux radiométriques, c'est à dire en niveaux de gris, par combinaison linéaire des composantes Red, Green et Blue, comme représenté sur la figure 2. Chaque image numérique ainsi obtenue est avantageusement filtrée par un filtre d'ordre, comme représenté sur la figure 3, dont la finalité est d'atténuer voire éliminer les petites aspérités de surface. La figure 4a représente artificiellement de manière tridimensionnelle un effet du filtre sur l'image avant filtrage, et la figure 4b après filtrage. Le filtre opère de la manière suivante: sur le voisinage de chaque pixel, dit pixel central, on effectue un classement des pixels selon la valeur croissante du niveau radiométrique. Le pixel central est remplacé par la valeur médiane de la suite de valeurs ainsi constituée. Dans le cas d'une surface de béton, les bulles apparaissent en sombre sur un fond gris plus clair. Un opérateur de segmentation par maximisation d'entropie permet ensuite avantageusement de marquer les bulles, comme représenté sur la figure 5. Cet opérateur fonctionne avantageusement de la manière suivante: l'histogramme de répartition des niveaux radiométriques est calculé. L'entropie de l'image pour un seuil radiométrique n compris entre 0 correspondant au noir, et N correspondant au blanc, est par exemple calculée par la formule suivante: S(v) _ s pi. ln pi + 1 pi. ln pi i = 0.. n i = n+l..N où pi désigne la fréquence d'apparition du niveau radiométrique de valeur i. Le seuil optimal correspond à la valeur nqui maximise la fonction S(n). Les marqueurs 8 de bulles sont constitués par les pixels dont la valeur radiométrique est inférieure ou égale à la valeur n. Cette opération permet de sélectionner les pixels qui seront retenus comme représentatifs d'une partie de cavité, et d'exclure tous les autres pixels comme n'étant pas l'objet de l'analyse des cavités de la surface 1. Comme représenté sur la figure 6, un "squelette par zone d'influence", désigné par le terme SKIZ qui est un opérateur connu de traitement d'image, des marqueurs de bulles ou cavités est avantageusement extrait pour marquer le fond de béton. Cet opérateur permet d'extraire les zones d'influence de chaque marqueur de cavité, c'est à dire l'ensemble des pixels plus près d'un marqueur que des autres marqueurs. Le squelette par zone d'influence est obtenu par épaississements successifs et sans fusion possible des marqueurs 8 de bulles, jusqu'à idempotence, c'est à dire stationnarité du résultat. L'image gradient est ensuite calculée puis modifiée en sorte de ne présenter de minimum que là où il y avait un marqueur. Les figures 7a à 7e illustrent la suite des opérations sur une ligne de coupe tracée en blanc sur la figure 7a et interceptant deux cavités. La figure 7b donne le profil radiométrique f(x) suivant la coupe apparaissant sur la figure 7a et met en évidence les deux cavités interceptées en partie basse du niveau radiométrique et le fond en partie haute du niveau radiométrique. La figure 7c montre le profil g(x) de l'image gradient en valeur absolue du profil de la figure 7b. Les minima et maxima locaux susceptibles de provoquer une sur-segmentation de l'image sont ainsi éliminés. Ainsi, entre un marqueur 8 de bulle et le fond, il ne reste qu'un, et un seul, maximum de gradient qui marque justement la transition fond-bulle. La fonction gradient g(x) est calculée. Une fonction de marquage m(x) est établie comme valant 0 au droit des marqueurs et N ailleurs, comme représenté sur la figure 7d. La fonction: Inf(g + 1, m) est reconstruite dans m(x) comme illustré par la figure 7d. La figure 7e montre le profil de l'image gradient g'(x) modifié, montrant un unique minimum par marqueur. Un opérateur de "ligne de partage des eaux" (LPE) qui est ensuite appliqué au gradient modifié, segmente les contours 9 de bulles. La "ligne de partage des eaux" (LPE) est obtenue par amincissements numériques successifs de la fonction gradient modifié ; elle suit la crête, conformément à la position des maxima de la fonction gradient modifié ; elle correspond au contour des bulles ou cavités détectées; c'est une image binaire, comme représenté sur la figure 8. Les contours des cavités ou bulles sont ensuite avantageusement remplis, comme représenté sur la figure 9. L'image résultant de ce traitement est une image binaire dans laquelle la forme des bulles, normalement arrondie, est imparfaite dans des conditions habituelles d'éclairage non maîtrisé, par exemple un éclairage naturel. Dans cette image de type binaire, les représentations 10 des bulles ou cavités sont noires et le fond est blanc comme représenté sur la figure 9. Un opérateur de simplification des formes, en particulier un opérateur colmatant les concavités tout en empêchant la fusion des cavités voisines, par exemple un épaississement homotopique quasi-convexe, est ensuite avantageusement appliqué sur l'image de sorte à rétablir la convexité ou la rotondité des représentations des bulles ou cavités sans toutefois permettre qu'elles fusionnent, comme représenté par la référence 11 sur une représentation de cavité sur la figure 10. Un opérateur d'ouverture linéaire multi-directionnel est ensuite avantageusement et optionnellement appliqué pour éliminer les représentations de bulles ou cavités dont la taille est inférieure à une taille de référence fixée par l'opérateur, par exemple le millimètre. L'incrément de taille de l'opérateur étant d'un pixel, la précision de ce nettoyage est dépendante de l'échelle. L'opérateur d'ouverture linéaire multi-directionnel opère de la manière suivante: pour chaque direction de la trame de numérisation, on procède à une érosion par un élément structurant linéaire, on reconstruit l'image par son érodé ; les images résultant de la séquence précédente sont sommées, en appliquant une opération OU logique; l'image résultat ne comporte que les représentations de bulles ou cavités de taille supérieure, dans une direction quelconque, à la longueur de référence. Les représentations de cavités ainsi obtenues sont ensuite avantageusement analysées, par exemple comme suit: Les représentations de cavités ou bulles interceptant le bord de l'image sont ensuite avantageusement éliminées, en éliminant celles qui interceptent le bord de l'image. Pour cela, le bord de l'image est superposé à l'image elle- même. L'objet unique constitué du bord et des bulles qui le touchent est ensuite isolé et ôté de l'image initiale. Les représentations de cavités correspondant aux bulles restantes sont ensuite avantageusement analysées individuellement de manière quantitative et/ou qualitative. La taille d'une bulle est par exemple définie comme étant le diamètre du disque de même surface. Les bulles sont classées par ordre croissant de taille et regroupées en classes granulométriques. L'incrément de taille entre deux classes granulométriques peut avantageusement être égal à deux pixels, soit deux fois l'échelle en unités de l'utilisateur. La fréquence d'apparition d'une classe est corrigée par un facteur proportionnel à la probabilité qu'une bulle de cette classe a d'être totalement incluse dans l'image. Les opérations sont réalisées comme suit: - dénombrement des marqueurs de cavités ou bulles, - pour chaque cavité i: - analyse individuelle pour mesure de l'aire Ai et des diamètres de Ferret Xi et Yi, - estimation du diamètre équivalent par la relation: Di = estimation de la probabilité pi pour que la particule soit totalement incluse dans le masque Z de dimensions L x H selon la relation: pi = L x H, L et H (L - Xi) x (L - Yi) lo désignant respectivement la largeur et la hauteur de l'image analysée; - constitution du tableau de granulométrie par tranche granulométrique égale à 2 pixels, ramené en unités de l'utilisateur, de la façon suivante: - chaque tranche k est définie comme étant constituée des particules dont le diamètre équivalent est compris dans l'intervalle: [k-1, k] x échelle (unité / pixel) ; - pour chaque tranche, on comptabilise les bulles; la cavité ou bulle i possède une contribution (non entière) égale au facteur pi; les quantités ainsi calculées sont 1Pi ramenées au total pour être exprimées en pourcentage; la densité granulométrique par classe est cumulée pour obtenir une distribution des tailles de représentations de cavités ou bulles, conforme à l'usage, comme illustré sur la figure 11, sur laquelle on a représenté un exemple de courbe granulométrique des représentations de cavités avec en abscisse le diamètre des cavités en millimètres et en ordonnée la fraction cumulée correspondante en pourcentage. A l'issue de cette étape, l'opérateur dispose de données quantitatives sur le bullage de la surface analysée, à savoir, le pourcentage de surface couverte par les bulles, le nombre de bulles au mètre carré, la distribution granulométrique des bulles. Une analyse d'orientation des bulles est ensuite avantageusement réalisée. Cette analyse est à même de détecter si les bulles ont une forme qui s'allonge globalement selon une direction préférentielle. Une éventuelle anisotropie peut alors être mise en relation avec un processus industriel de fabrication ou une défaillance de celui-ci. Comme représenté sur les figures 12a et 12b, l'anisotropie est déterminée par les projections diamétrales spécifiques LA(q)) selon les angles qP de la trame courante repérés par un axe de référence 12, comme suit: - un réseau virtuel de lignes 13 parallèles à la direction définie par l'angle çp est superposé à l'image des représentations de bullage; on dénombre les points de sortie de ces lignes qui donnent la valeur du nombre d'intercepts N1(ge), comme représenté sur la figure 12b; - le calcul de la variation diamétrale D2(0 selon l'angle çP donné dépend de la matrice de pixels, du nombre d'intercepts Nj(go) selon cet angle q) et de l'espacement dD(çp) entre deux lignes consécutives selon cet angle ço: D2((p)=N1(çp) . dD((p) ; - la variation diamétrale 'spécifique', c'est-à-dire rapportée à l'aire du masque de mesure, est obtenue par division par la surface de l'image AZ = L x H; on définit donc: LA((p) = D2(p) ; les variations diamétrales sont reportées dans un diagramme polaire AZ aussi appelé rose des projections diamétrales, comme représenté sur la figure 12a sur laquelle un exemple de bullage particulièrement orienté selon la figure 12b, plus précisément montrant un degré d'orientation de 65 % a été représenté ; 2870345 10 - l'angle préférentiel tp est défini comme étant l'angle pour lequel la variation diamétrale est maximale: tp tel que LA(q)) - = L'A = sup [ LA('p), qp= 0 ...360 ] ; - le degré d'orientation, rendant compte de l'orientation préférentielle, est défini L'' - Lp par la relation: l = ; cet indice r) tend vers 0 pour un bullage L 'r + (2 - 1) . L'A" isotrope (bulles circulaires) et tend vers 1 pour un allongement des bulles dans une seule direction. Dans le cas du béton, le classement de la surface en référence à la norme NFP 18-503 6u aux recommandations du CIB (est réalisé par comparaison de la surface occupée par les bulles aux surfaces de référence mesurées une fois pour toutes sur la planche normalisée. Une méthode d'analyse plus fine consiste avantageusement à découper l'image de la surface à analyser en rectangles de dimensions égales ou pavage, puis à effectuer l'analyse précédente, pavé par pavé. Le résultat consiste alors en une cartographie de bullage. REVENDICATIONS 1. Procédé permettant d'analyser les cavités apparaissant sur une surface (1) comportant une pluralité de cavités, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: - prendre au moins une image numérique définie par une matrice de pixels, d'une partie au moins de ladite surface dont les cavités doivent être analysées, - traiter ladite au moins une image numérique (5) pour en extraire une représentation d'une partie au moins des cavités (7) de ladite pluralité de cavités, - analyser ladite représentation d'une partie au moins des cavités de ladite pluralité de cavités. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape consistant à prendre au moins une image numérique consiste en outre à associer à cette dernière un repère dimensionnel (6) permettant de déterminer une échelle. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape consistant à traiter ladite au moins une image (5) comprend une étape consistant à convertir ladite au moins une image en niveaux radiométriques. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à appliquer un filtre d'ordre à ladite au moins une image convertie en niveaux radiométriques. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à marquer une partie au moins des images de cavités de ladite pluralité de cavités, au moyen d'un opérateur de segmentation par maximisation d'entropie, permettant d'obtenir des marqueurs de cavités. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à réaliser un marquage du fond de ladite au moins une image par extraction d'un squelette par zone d'influence desdits marqueurs de cavités. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à extraire les contours (9) des cavités marquées par application d'un opérateur de ligne de partage des eaux sur une image gradient préalablement régularisée de ladite au moins une image, grâce aux dits marqueurs des cavités et du fond, afin d'obtenir une représentation d'une partie au moins des cavités (7) de ladite pluralité de cavités. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'étape consistant à traiter ladite au moins une image comprend en outre une étape consistant à appliquer un opérateur de simplification des formes de ladite représentation d'une partie au moins des cavités. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que l'étape consistant à appliquer un opérateur de simplification des formes de ladite représentation d'une partie au moins des cavités consiste à rétablir la rotondité (11) des représentations de cavités. 2870345 12 10. Procédé selon la revendication 8 ou 9, caractérisé en ce que l'opérateur de simplification des formes de ladite représentation d'une partie au moins des cavités comprend un opérateur morphologique homotopique quasi-convexe. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que l'étape consistant à analyser ladite représentation d'une partie au moins des cavités de ladite pluralité de cavités consiste à effectuer une analyse quantitative des représentations de cavités sur une partie au moins de ladite au moins une image. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, caractérisé en ce que l'étape consistant à analyser lesdites représentations de cavités consiste à effectuer une analyse quantitative desdites représentations de cavités sur un pavage de ladite au moins une image en zones rectangulaires de tailles égales. 13. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que la taille élémentaire dudit pavage est égale à la taille de l'une quelconque des sept pastilles de la planche de bullage de la norme NFP 18-503. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 11 à 13, caractérisé en ce que ladite analyse quantitative comprend une étape consistant à mesurer la surface occupée par lesdites représentations de cavités. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications 11 à 14, caractérisé en ce que ladite analyse quantitative comprend en outre une étape consistant à compter lesdites 20 représentations de cavités. 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 11 à 15, caractérisé en ce que ladite analyse quantitative comprend une étape consistant en une analyse granulométrique desdites représentations de cavités. 17. Procédé selon la revendication 16, caractérisé en ce que ladite analyse 25 granulométrique comprend les étapes suivantes: - éliminer les représentations de cavités interceptant le bord de ladite au moins une image, - caractériser individuellement chaque représentation de cavité par une taille égale au diamètre du disque de même aire, - réaliser un classement des représentations de cavités par ordre croissant de taille, 30 - regrouper les tailles en classes granulométriques, - corriger la fonction de répartition ainsi obtenue, classe par classe, par un facteur proportionnel à la probabilité d'inclusion d'une classe donnée dans ladite au moins une image. 20. Procédé selon la revendication 17, caractérisé en ce que l'incrément de taille 35 entre deux classes granulométriques est égal à deux pixels. 21. Procédé selon l'une quelconque des revendications 11 à 18, caractérisé en ce que ladite analyse quantitative comprend une étape consistant en une analyse d'orientation desdites représentations de cavités. 22. Procédé selon la revendication 19, caractérisé en ce que ladite analyse 40 d'orientation comprend les étapes suivantes: - établir les variations diamétrales spécifiques desdites représentations de cavités, en déduire la rose des variations diamétrales, la direction préférentielle de l'anisotropie, le degré d'orientation. 21. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 20, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape consistant à classer les résultats de l'analyse desdites représentations de cavités en référence à la norme NFP 18-503, de façon globale. 22. Procédé selon l'une quelconque des revendications 12 à 20, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape consistant à classer les résultats de l'analyse desdites représentations de cavités en référence à la norme NFP 18-503, sur chaque élément dudit pavage. 23. Procédé selon la revendication 21 ou 22, et la revendication 14, caractérisé en ce que la classe d'une surface est associée à la classe normalisée la plus proche, cette proximité étant définie par comparaison de la proportion de surface couverte par lesdites représentations de cavités. 24. Application d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 23 à 15 un parement de béton. 25 30 35