FR 3030845 A1 20160624 FR 1462901 A 20141219 - 1 - L'invention concerne l'analyse de la conformité des stries des pneumatiques. Les flancs des pneumatiques présentent habituellement à leur surface des gravures ou des éléments en reliefs dont du texte, des logos, des cadres et autres formes ou dessins divers. Certaines de ces gravures ont la particularité d'être striées, c'est-à-dire qu'elles présentent un motif, par exemple une forme, une ligne ou une courbe, régulièrement répété dans une direction donnée. On est donc amené à vérifier si ces stries sont bien régulières, c'est-à-dire si elles présentent des défauts ou non. Ce type d'analyse se fait par vision sur des images des pneumatiques et comprend généralement une première étape consistant à détecter les zones de stries sur l'image, puis une deuxième étape consistant à vérifier la conformité de ces stries. La première étape est en général réalisée avec une méthode de filtrage spectral permettant d'identifier des fréquences correspondant à des stries dans l'image. Elle peut également être réalisée par le calcul de taux de corrélation entre l'image étudiée et des images de références présentant des stries. Cependant, ces deux méthodes ont pour inconvénient d'être coûteuses en temps de calcul. La deuxième étape est généralement réalisée grâce à des techniques de filtrage permettant de supprimer les stries de l'image puis de rechercher les éventuels défauts sur les parties restantes de l'image. On compare souvent ces dernières à des images de référence. Là encore, le filtrage peut être long. Une autre technique consiste à recaler une image de référence de la zone striée, par exemple une image issue d'un modèle « CAO », puis de comparer la zone à cette référence, cette comparaison pouvant s'effectuer sur l'ensemble de la zone striée ou par blocs. On peut également utiliser des algorithmes de détection de contours dans l'image pour identifier des défauts dans les zones de stries. Un but de l'invention est de fournir un procédé d'analyse de la conformité des stries de pneumatiques moins coûteux en temps de calcul, et plus rapide à mettre en oeuvre. On prévoit à cet effet un procédé de contrôle de conformité de pneumatiques, dans lequel des moyens automatisés exécutent les étapes suivantes : - déterminer au moins une dilatation d'une représentation de base comprenant au moins une zone de stries d'un pneumatique de façon à obtenir une représentation dilatée ; - déterminer au moins une érosion de la représentation de base de façon à obtenir une représentation érodée ; et - déterminer une différence entre la représentation dilatée et la représentation érodée de façon à obtenir une représentation de différence. Un tel procédé ne nécessite pas l'utilisation d'une référence, et en cela il présente - 2 - l'avantage d'être plus simple à mettre en oeuvre que les procédés connus. La dilatation permet d'obtenir dans l'image dilatée, à la place de la zone de stries de l'image de base, une zone de stries lisse, les intervalles entre les stries ayant été effacés par la dilatation. L'érosion permet elle d'obtenir dans l'image érodée, à la place de la zone de stries de l'image de base, une zone d'intervalles de stries lisse, les stries ayant été effacées par l'érosion. Ainsi, dans un cas où les stries de la représentation de base sont parfaites, la représentation de différence doit comprendre une zone parfaitement homogène au même endroit que la position de la zone de stries dans la représentation de base. Dans la pratique, si la zone de stries ne comprend pas de défaut, la représentation de différence comprend une zone correspondant à la zone de stries, dont les niveaux de gris ou de couleurs sont sensiblement constants, dans un intervalle de tolérance du bruit. Dans le cas contraire, la représentation de différence comprend une ou des zones dont les niveaux de gris ou de couleurs sont très différents de ceux des pixels environnant. Les mêmes observations valent en considérant des voxels plutôt que des pixels. Il en va de même dans toute la suite, chaque fois que l'on considèrera des pixels. Les représentations numériques sur lesquelles sont mis en oeuvre un procédé selon l'invention peuvent être de trois types : - Des représentations dites « 2D », qui correspondent à des images en deux 20 dimensions dans laquelle chaque pixel porte une information de luminance) - Des représentations dites « 2.5D », qui correspondent à des images en deux dimensions dans laquelle chaque pixel porte une information de profondeur, - Des représentations dites « 3D », qui correspondent à des volumes en trois dimensions dans lequel chaque voxel porte une information de luminance. 25 Dans le cas où les acquisitions utilisées présentent une information de type « relief », chaque pixel de l'image porte une information topographique de profondeur des stries. Le niveau de gris ou de couleur correspond à cette profondeur des stries. Dans le cas où les acquisitions portent une information de luminance, le niveau correspond, par exemple, au contraste entre le fond et le haut des stries. 30 Avantageusement, on obtient la représentation de base en visualisant au moins une zone de flanc d'un pneumatique. De préférence, les moyens automatisés déterminent un ou plusieurs éléments structurants de la dilatation et de l'érosion en fonction d'une dimension des stries, d'un intervalle entre les stries et/ou d'une orientation des stries. 35 Ainsi, les éléments structurants sont adaptés à chaque type de stries détectées en amont. Cela permet d'effectuer des opérations de dilatations et d'érosion les plus pertinentes possibles, en effaçant de la manière la plus correcte possible - 3 - respectivement les stries et les intervalles entre les stries, tout en conservant les autres éléments. Avantageusement, les moyens automatisés déterminent au moins deux dilatations de la représentation de base avec des éléments structurants respectifs 5 différents, pour obtenir la représentation dilatée. De préférence, les moyens automatisés déterminent au moins deux érosions de la représentation de base avec des éléments structurants respectifs différents, pour obtenir la représentation érodée. Ainsi, pour des formes complexes telles que des stries comprenant plusieurs 10 orientations ou des épaisseurs différentes au sein d'une même zone de stries, on sépare les stries en différents types de stries, et on répète les opérations de dilatation et/ou d'érosion pour chaque type de strie, avec des éléments structurants adaptés aux différents types de stries de la zone. Avantageusement, on compare des valeurs numériques de pixels ou de voxels de 15 la représentation de différence à au moins un seuil prédéterminé. Ainsi, si certaines des valeurs des pixels ou voxels sont éloignés du seuil, on considère que les stries de la représentation de base comprennent un défaut. En revanche, si toutes les valeurs sont comprises dans un intervalle prédéterminé relatif au seuil prédéterminé, on considère que la zone de stries de la représentation de base ne 20 comprend pas de défaut, et que le pneumatique est donc conforme. De préférence, le seuil ou l'un au moins des seuils est une médiane de valeurs des pixels ou de voxels de la représentation de différence. Avantageusement, la représentation de base ne comprend pas de couleur autre que du noir, du blanc et des niveaux de gris. 25 Mais la représentation de base peut aussi comprendre du noir, du blanc et du gris. De préférence, au préalable, pour localiser une zone de stries dans une représentation numérique d'un pneumatique, des moyens automatisés effectuent les étapes suivantes : 30 - considérer au moins un pixel ou voxel d'une zone de la représentation et, pour le ou chaque pixel ou voxel considéré : - identifier un segment de pixels ou de voxels centré sur le pixel ou le voxel considéré, - déterminer au moins une valeur relative à des différences entre des niveaux de gris 35 ou de couleurs de pixels ou de voxels du segment, et - comparer la ou les valeurs à un ou des seuils prédéterminés. Ainsi, l'approche segmentaire permet de déterminer des valeurs qui ont trait à - 4 - une suite de pixels successifs, au lieu d'étudier l'image pixel par pixel. Cette approche est donc particulièrement bien adaptée lorsque le segment à étudier est perpendiculaire à des stries, les valeurs relatives à des différences entre les niveaux de gris ou de couleurs mettant alors en évidence la variation de niveaux des pixels. Il n'est pas non plus nécessaire de chercher à détecter des pics de fréquences dans une image transformée via des calculs complexes, par exemple par une analyse de Fourier, puisqu'on s'intéresse directement à l'image à étudier afin de détecter les stries. De plus, en passant d'un pixel considéré à un pixel considéré adjacent, le segment centré sur ce pixel comprend des valeurs relatives à des différences de niveaux de pixels ou de voxels déjà calculées précédemment. On peut ainsi calculer des valeurs relatives à des différences au sein de plusieurs segments qui se chevauchent rapidement en factorisant les calculs. On prévoit également un procédé de référencement des stries présentes dans des représentations numériques de pneumatiques, dans lequel des moyens 15 automatisés effectuent les étapes suivantes afin de référencer des types de stries: - déterminer au moins une représentation comportant un type de stries à référencer, - identifier au moins un segment de pixels ou de voxels de la représentation, et - enregistrer au moins une valeur relative à des différences entre des niveaux de gris ou de couleurs de pixels ou de voxels du segment. 20 Ainsi, la ou chaque valeur enregistrée sert ensuite de témoin auquel une ou des valeurs mesurées sur une image étudiée sont comparées, afin de déterminer si l'image étudiée comporte des stries ou non. L'approche segmentaire permet de référencer des valeurs qui ont trait à une suite de pixels successifs, au lieu d'étudier l'image pixel par pixel par exemple. Cette approche est donc particulièrement bien adaptée lorsque le 25 segment est perpendiculaire à des stries, les valeurs relatives à des différences entre les niveaux de gris ou de couleurs mettant alors en évidence la variation de niveaux des pixels. Ce procédé est indépendant du type de procédé de détection de stries utilisé par la suite. On prévoit également un programme d'ordinateur comprenant des instructions de 30 code apte à commander la mise en oeuvre des étapes du procédé de l'invention lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur. On prévoit également un dispositif de contrôle de conformité de pneumatiques, apte à mettre en oeuvre un des procédés précédemment décrits On prévoit enfin un support de stockage lisible par ordinateur et comprenant un 35 programme selon l'invention sous forme enregistrée. Nous allons maintenant décrire un mode de réalisation de l'invention à titre d'exemple non limitatif et à l'appui des dessins annexés sur lesquels : - 5 - - les figures 1 et 2 illustrent des images numériques contenant des zones de stries ; - les figures 3 à 5 illustrent de façon schématique respectivement une image numérique, un segment de cette image, et le segment sous forme binarisée; - la figure 6 illustre un procédé selon un mode de réalisation de l'invention ; - les figures 7 à 11 illustrent de façon schématique respectivement une image, un segment de l'image, le segment sous forme binarisée, un autre segment de l'image et ce segment sous forme binarisée ; - la figure 12 illustre un procédé selon un autre mode de réalisation l'invention ; - les figures 13 à 16 illustrent de façon schématique une image numérique, l'image 10 sous forme érodée, l'image sous forme dilatée, et une image de différence entre les images dilatée et érodée ; - les figures 17 et 18 illustrent respectivement une image numérique comprenant une zone de stries présentant un défaut et l'image de différence résultant de cette image selon un mode de réalisation de l'invention, et 15 - la figure 19 illustre un dispositif apte à mettre en oeuvre un procédé selon l'invention. Le procédé de contrôle de pneumatiques vise à créer une base d'images de pneumatiques afin de référencer des types de stries puis de détecter des stries similaires aux types de stries référencés dans des images de test. Le procédé de 20 contrôle de conformité de stries vise à vérifier si des zones de stries de pneumatiques présentent des défauts. I Procédé de référencement 25 Le procédé consiste d'abord référencer des types de stries, puis à détecter des stries dans des images grâce aux stries référencées. Les figures 1 et 2 illustrent différents types de stries dans des images 10 et 20 en deux dimensions. Ces types de stries diffèrent entre eux par l'épaisseur des stries, leur orientation, leur rectitude, l'intervalle entre les stries, ainsi que les niveaux de gris des 30 stries et des intervalles de stries de chaque type. La figure 1 propose d'ailleurs deux zones 1 et 2 de types de stries différents. Ce sont tous ces types de stries que l'on souhaite à la fois référencer dans un premier temps, et détecter dans un deuxième temps lorsqu'on retrouve ces stries dans une image. Les étapes des différents modes de réalisations qui vont être présentés sont 35 exécutées par des moyens automatisés 91 appartenant à un dispositif 90, lequel comprend notamment un processeur 94, une mémoire 95 et est connecté à une base de donnée 92. Ces éléments sont illustrés à la figure 19. Afin d'exécuter le procédé, le - 6 - dispositif applique un programme informatique. Ce programme peut demander en entrée une image ou une série d'image comprenant des zones de stries à référencer, ainsi qu'une image ou des images à étudier. En sortie, il fournit à l'utilisateur les données sur chaque type de stries de référence, ainsi que les types de stries déterminés et leur localisation dans les images à étudier. En outre, le même programme ou un programme distinct permet d'appliquer un procédé de contrôle de conformité décrit plus loin. Il demande alors en entrée une image comprenant une zone de stries et fournit en sortie une image dite « image de différence », ainsi que des données concernant des pixels représentants des éventuels défauts. L'image d'entrée peut être fournie automatiquement par le procédé lui-même lorsqu'il a détecté des stries dans une image. Ainsi, le même programme permet de déterminer des stries dans une image d'un pneumatique, et en même temps de déterminer si ces stries présentent ou non des défauts. En outre, ce programme peut être mis à disposition sur un réseau de 15 télécommunications, tel que le web, ou un réseau interne, de façon à permettre son téléchargement par un utilisateur. De même, le programme ou des instructions équivalentes peuvent être enregistrées sur un support de stockage 93 lisible par un ordinateur, comme un disque dur, une clé USB, un CD, ou tout autre support équivalent, qui peuvent comprendre la 20 base de données. Afin d'effectuer le référencement de types de stries, on sélectionne des images dites « de référence » comprenant des zones de stries telles que les images 10 et 20 des figures 1 et 2, pour construire une base de référence. Plus on a d'images de référence dans la base, plus des types de stries différents seront référencés, et donc 25 plus on pourra détecter de types de stries différents dans des images d'étude ou de test de pneumatique. Cette base de référence pourra comprendre toute image comprenant une zone striée, même non explicitement décrite dans la présente demande. En l'espèce, on considère l'image schématique 30 de la figure 3 comprenant des stries verticales 3. Dans la zone de stries, on sélectionne un segment 4 de pixels. On 30 l'appelle « segment de référence ». Chaque pixel de l'image 30, et a fortiori du segment de référence 4, comprend une valeur de niveau de gris. Concrètement, on sélectionne un segment 4 de référence de 21 pixels. On aurait pu sélectionner un segment de référence comprenant un autre nombre de pixels. Ce nombre correspond à un segment de référence suffisamment grand pour intercepter plusieurs stries et suffisamment petit 35 pour que les calculs décrits ci-après ne soient pas trop chronophages. Une fois le segment de référence 4 sélectionné, on effectue les étapes suivantes : 1) on calcule les différences de niveaux de gris, en valeur absolue, entre chaque - 7 - paire de pixels adjacents du segment de référence 4. Ainsi, sur le segment 4 de la figure 4, qui représente à grande échelle et de façon schématique le segment de référence 4 de la figure 3, on détermine la différence en valeur absolue entre le niveau de gris du pixel 6 et le niveau de gris du pixel 7, puis la différence entre le pixel 7 et le pixel 8, et ainsi de suite. 2) On somme ces différences, qu'on divise par le nombre de pixels du segment de référence, moins une unité, c'est-à-dire en l'espèce en divisant par 20, de façon à obtenir la moyenne des différences de niveaux de gris entre chaque paire de pixels adjacents du segment. On enregistre cette moyenne, dite « moyenne de référence », dans une base de données. 3) On calcule une moyenne des niveaux de gris des pixels du segment de référence. 4) Au sein du segment de référence, on binarise les valeurs de pixels en fonction de la moyenne des niveaux de gris précédemment calculée. Ainsi, si une valeur de gris d'un pixel égale ou dépasse la moyenne des niveaux de gris du segment de référence, on attribue au pixel correspondant la valeur « 0 ». Si une valeur de gris est inférieure à la moyenne, on attribue au pixel correspondant la valeur « 1 ». On obtient ainsi un segment 50 illustré à la figure 5. C'est à partir de ce segment 50 que l'on effectue les calculs décrits ci-après : 5) On détermine des distances, appelées périodes principales, du segment 50 de pixels binarisé. Une période principale correspond à la distance la plus courte, en nombre de pixels, entre deux changements entre des valeurs au sein de paires de pixels adjacents lorsque l'on parcoure le segment de gauche à droite, ces changements étant identiques et le premier pixel de chaque paire comprenant une valeur identique à celle du premier pixel du segment situé à l'extrémité gauche.. Ainsi, sur la figure 5, le premier pixel 14 situé à l'extrémité gauche a la valeur binaire « 1 ». On recherche donc le premier changement entre un pixel de valeur binaire « 1 » et un pixel de valeur binaire « 0 ». Ce changement a lieu entre les pixels 15 et 16. On recherche ensuite le deuxième changement identique, c'est-à-dire entre un pixel de valeur binaire « 1 » et un pixel de valeur binaire « 0 », en parcourant le segment de gauche à droite. Ce changement a lieu entre les pixels 17 et 18. On obtient ainsi la période principale 11, formée de onze pixels. De la même manière, on obtient la une ou plusieurs périodes principales suivantes 12 dans le segment. On pourrait effectuer un calcul du même type en parcourant le segment de droite à gauche. Le premier pixel du segment dont on observerait la valeur binaire serait alors le premier pixel situé à l'extrémité droite su segment. 6) On calcule alors la période moyenne des périodes principales du segment, et on - 8 - l'enregistre dans la base de données. On l'appellera par la suite la « période moyenne de référence ». 7) On fixe la « longueur de référence » d'un segment. On la fixe en l'espèce à 3.5 fois la période moyenne de référence. On aurait pu choisir un nombre autre que 3.5, 5 sachant que ce nombre doit rester strictement supérieur à 1. Grace aux étapes précitées, on a entré le type de stries de la figure 3 en tant que référence dans la base données. Les trois données entrées pour ce type de stries, à savoir la moyenne de référence, la période moyenne de référence, et la longueur de référence, doivent permettre de détecter ce type de stries dans une image quelconque 10 à étudier, si ces stries sont présentes. Il Le procédé de détection de stries On étudie maintenant la détection de stries dans une image, c'est-à-dire le 15 procédé qui permet de détecter et localiser des stries dans une image donnée, en les comparant aux stries référencées par les trois données enregistrées pour chaque type de strie, comme expliqué précédemment. Si on a référencé un grand nombre de types de stries, chaque type de stries référencé peut être comparé aux valeurs que l'on va déterminer lors de la détection. A cet effet et en référence à la figure 6 qui illustre un 20 procédé selon un mode préféré de l'invention, on effectue, pour un type de stries donné, les étapes suivantes : A) Dans une image à étudier, en l'espèce l'image 60 de la figure 7, on sélectionne un pixel 61. On détermine un segment d'étude 62 de 21 pixels centré sur le pixel 61. Ce segment est illustré en détail à la figure 8. De la même manière qu'aux étapes 1) et 2) 25 du procédé de référencement, on détermine la moyenne des valeurs absolues des différences de niveaux au sein de chaque paire de pixels du segment d'étude 62. On compare alors le résultat à une « moyenne de référence » d'un type de stries enregistrée grâce au procédé de référencement, type de stries auquel on souhaite comparer l'image à étudier. A cet effet, on compare la moyenne calculée sur le segment 30 d'étude 62 de l'image 60 à un intervalle de valeurs prédéterminées centré sur la « moyenne de référence » du type de strie considéré. Si la moyenne calculée sur le segment d'étude se trouve dans l'intervalle, alors on soumet le segment à l'étape B). Si le résultat n'est pas compris dans l'intervalle, alors on sélectionne un autre type de stries référencé auquel on souhaite comparer le segment d'étude 62, et on 35 recommence à l'étape A) pour le nouveau type de stries référencé considéré. Cela revient à utiliser un seuil haut et un seuil bas de part et d'autre de la moyenne de référence et à comparer le résultat avec ces seuils. - 9 - Si le résultat n'est compris dans aucun intervalle de valeur pour tous les types de stries référencés, alors cela signifie que le pixel 61 n'appartient à aucun type de strie référencé. On stoppe tout test pour le pixel 61, et on peut recommencer le processus avec un autre pixel. Ce critère supprime une large majorité des mauvais pixels, ne laissant que les pixels sur des zones un minimum texturées, mais ne ressemblant pas forcément encore à des stries. B) On binarise le segment de la même manière qu'a l'étape 4) du procédé de référencement, et on effectue les mêmes calculs qu'aux étapes 5) et 6). Ainsi, on obtient une période moyenne des périodes principales sur le segment d'étude 62, représenté de manière schématique par le segment d'étude binarisé 63 de la figure 9. On compare alors cette période moyenne à la période de référence enregistrée pour le type de stries considéré avec succès à l'étape A). De la même façon que précédemment, on effectue cette comparaison par un intervalle de valeurs centré sur une « période moyenne de référence ». Si la période moyenne du segment 63 appartient à l'intervalle de valeurs, alors le pixel 61 et son segment d'étude binarisé 63 passent à l'étape C), sinon on sélectionne un autre type de stries et on reprend le procédé à l'étape A), pour le nouveau type de stries considéré. Ce critère supprime les zones qui ne ressemblent aucunement au type de stries 20 recherché, c'est-à-dire aux types de stries référencés. C) On compare le nombre de périodes principales du segment d'étude binarisé 63 à la « longueur de référence » enregistrée correspondante au type de stries considéré, avec un intervalle de valeurs centré sur la valeur de la longueur de référence, de la même manière qu'aux étapes précédentes. 25 Ce critère supprime principalement quelques mauvaises zones vers les bordures des textes, mais aussi les bordures latérales de zones de stries qui auraient pu être reconnues et localisées. On peut retrouver ces zones ultérieurement par des étapes de morphologie binaires telles que des dilatations ou des érosions. Si le segment d'étude passe cette étape, on passe à l'étape D). Sinon, on reprend 30 l'étape A) avec un nouveau type de stries de référence. D) On compare toutes les périodes du segment d'étude binarisé 63 à la période de référence du segment de référence, toujours pour le même type de stries qu'aux étapes précédentes. A cet effet, on prend en compte non seulement les périodes principales, mais aussi des périodes secondaires qui correspondent aux changements 35 entre des valeurs au sein de paires de pixels adjacents lorsque l'on parcourt le segment de test dans une direction, ces changements étant identiques et le premier pixel de chaque paire comprenant une valeur de préférence identique à celle d'un pixel ou d'un - 10 - voxel du segment situé à une extrémité du segment de test prédéterminée en fonction de la direction. Un exemple de période secondaire sur un segment est la période 13 du segment 50 de la figure 5. Ainsi, chacune de ces périodes est comparée à un intervalle de valeurs prédéterminées centré autour de la période moyenne de référence du type de stries considéré. Si toutes les périodes principales et secondaires sont comprises dans l'intervalle, alors le pixel 61 sur lequel le segment d'étude 62 est centré est considéré comme appartenant au type de stries pour lequel ont été effectuées les étapes A) à D). Sinon, on reprend le processus à l'étape A) avec un nouveau type de stries de 10 référence. Si tous les types de stries de références ont été comparés au segment sans que le pixel ne passe avec succès l'étape D), on considère que le pixel 61 du segment d'étude 62 n'appartient pas à des types de stries qui ont été référencées, et on arrête le processus. On peut le recommencer à l'étape A) avec un autre pixel sur lequel on va 15 centrer un autre segment d'étude. Dans le cas présent, il est fort probable que le pixel 61 du segment 62 ne passe pas l'étape B), voir soit éliminé dès l'étape A), au vu des niveaux de gris du segment d'étude, si on compare ce segment uniquement à un type de stries référencé similaire à celui de la figure 3. De plus, ce segment ne présente aucune période principale ni 20 période secondaire. En revanche, si on recommence le procédé avec le pixel 64 de la figure 7, et qu'on sélectionne le segment d'étude 65 centré autour du pixel 64, il est probable que ce dernier passe le procédé jusqu' à l'étape D) avec succès si on le compare à un type de stries référencé similaire à celui de la figure 3, au vu des niveaux de gris et des 25 valeurs binaires du segment d'étude 65 vu en détail à la figure 10 et du segment d'étude binarisé 66 de la figure 11. On détermine par ailleurs une période principale 67 et une période secondaire 68. On considère alors que ce pixel 64 fait partie d'une zone de stries similaire à une zone de stries du type de la figure 3 auquel il a été comparé. De même, dès qu'un pixel a passé avec succès l'étape D), on recommence le 30 processus avec un autre pixel, pour le même type de strie référencé. Dans un mode de réalisation, le procédé s'arrête lorsque tous les pixels de l'image ont été considérés, c'est-à-dire lorsque tous ces pixels sont passés au moins par l'étape A du procédé. Dans un autre mode de réalisation, on sélectionne seulement une certaine portion 35 de l'image, ou certains pixels de l'image, et le procédé n'est appliqué qu'a ces pixels. Par exemple, un utilisateur peut avoir localisé visuellement une zone qui pourrait contenir des stries dans une image, et décider d'appliquer le procédé uniquement sur cette zone de l'image. Dans une variante, lors de l'étape A), on enregistre certaines différences entre pixels. En effet, si l'on effectue d'abord des calculs pour un pixel donné, puis des calculs pour un pixel situé sur la même ligne de pixels de l'image, il est possible que leurs segments d'études comprennent des pixels identiques. Il est alors utile de réutiliser dans le calcul des résultats déjà calculés auparavant. Il est à noter que l'étape A) est indépendante des trois autres étapes car il n'est pas nécessaire de binariser les segments pour la réaliser. Cette étape est en fait la plus simple de toutes, c'est pour cela qu'elle est réalisée en premier. Dans un autre mode de réalisation illustré par le schéma de la figure 12, dès qu'un pixel n'est pas admis à une étape donnée autre que l'étape A), au lieu de recommencer le processus à l'étape A) avec un autre type de stries, on effectue le test de la même étape avec un autre type de stries. De cette façon, un pixel peut passer le test de l'étape A) pour un type de stries donné, passer l'étape B) pour un autre type de stries donnée, et ainsi de suite. Dans un autre mode de réalisation, les intervalles de valeurs qui servent de comparaison sont également enregistrés dans la base de données. Ils ne sont pas nécessairement centrés sur les valeurs de références telles que la période moyenne de référence, la longueur de référence ou la moyenne de référence. Ils peuvent comprendre ces valeurs sans être centrés dessus. De cette façon, on tolère certaines variations par rapport aux valeurs de référence dans une direction mais pas dans une autre. Dans un autre mode de réalisation, on ne veut détecter qu'un type de stries ou plusieurs types de stries particuliers dans les segments d'études. Cela consiste à 25 comparer les données du segment d'étude aux données référencées concernant ces types de stries et pas aux autres types de stries référencés. III Procédé de contrôle de conformité des stries 30 Une fois que des stries ont été localisées sur une image d'un pneumatique, on étudie la conformité de ces stries. Le but est de vérifier que les zones comprenant des stries ne présentent pas de défaut qui pourraient altérer la compréhension des symboles exprimés par ces stries. On appelle cela un contrôle de conformité par vision. Il est nécessaire d'avoir d'abord localisé les stries pour deux raisons : on ne peut 35 appliquer les contrôles de conformité habituels des autres zones aux zones de stries, et les critères de mesure et de tolérance des défauts dans ces zones de stries peuvent être différents des autres zones. - 12 - Dans une zone plate, un défaut est caractérisé par une élévation supérieure ou inférieure à la moyenne de la zone. Dans une zone de stries, le principe du procédé dans le présent mode consiste à filtrer les stries de deux façons différentes de façon à obtenir deux images de zones 5 plates : une image représentant une moyenne des fonds de stries, et une image représentant une moyenne des sommets des stries. On étudie ensuite une image résultant de la différence entre les deux images précitées, et qui devrait contenir des pixels de valeur relativement constante dans la zone de stries. Les défauts sont alors visibles lorsque des portions des zones normalement constantes présentent des 10 valeurs « anormales ». En l'espèce, on cherche à savoir si les stries de l'image 70 de la figure 13 présentent des défauts. A cet effet, on effectue une érosion de l'image 70, de façon à obtenir une image érodée. L'élément structurant est choisi de sorte que les stries disparaissent dans 15 l'image érodée. Ainsi, pour choisir l'élément structurant, on prend en compte l'intervalle entre les stries, l'orientation des stries, et leur taille. L'érosion ayant lieu en niveau de gris, on peut également prendre en compte les niveaux de gris des stries et des intervalles. L'image érodée 71 de la figure 14 représente donc une moyenne des fonds des stries, en d'autres termes une moyenne des creux entre les stries. 20 On effectue également une dilatation de l'image 70. On choisit comme élément structurant de la dilatation un élément permettant de dilater les stries afin qu'elles remplissent les intervalles entre elles, sur l'image dilatée 72 de la figure 15. Les critères permettant de choisir l'élément structurant de la dilatation sont les mêmes que ceux de l'érosion. L'image dilatée 72 représente ainsi une moyenne des sommets des stries. 25 On effectue ensuite une différence entre l'image dilatée 72 et l'image érodée 71 de façon à obtenir une image de différence 73. Celle-ci présente ici un contenu homogène. Il n'y a donc pas de défaut dans la zone de stries de l'image 70. En revanche, en effectuant le même procédé avec l'image 74, présentant un léger défaut 81 où des portions de stries sont effacées, on obtient une image de 30 différence 75 qui met en évidence ce défaut, par une portion 82 dont les niveaux de gris sont anormaux par rapport à une zone relativement homogène autour dudit défaut. Le procédé selon l'invention permet de détecter automatiquement ces défauts, en comparant la valeur des niveaux de gris des pixels à la valeur médiane des pixels de l'image de différence. Ainsi, si la valeur d'un des pixels de l'image de différence est trop 35 éloignée de la valeur médiane des pixels de l'image, on considère que le pixel considéré rend visible un défaut de la zone de stries de l'image. Dans un autre mode de réalisation de l'invention, on peut effectuer plusieurs - 13 - dilatations et/ou plusieurs érosions. Par exemple, si une zone de stries comporte des stries orientées dans des directions différentes, ou comprenant des épaisseurs différentes, alors on peut identifier un type de stries, effectuer les opérations pour ce type de stries, puis appliquer de nouveau le procédé pour un autre type de stries identifié dans la zone. De cette façon, on obtient le cas échéant les défauts d'un type de stries et les défauts d'un autre type de stries, dans une zone où ces stries se cumulent. Dans un autre mode de réalisation, les images comprennent des couleurs autres que des nuances de gris. Les calculs précédents, concernant le procédé de détection de stries, et le procédé de contrôle de conformité, peuvent notamment être effectués sur chaque type de couleur indépendamment les unes des autres, de façon à détecter et/ou contrôler par exemple des stries de rouge, de vert, de bleu. Les calculs peuvent également porter sur des valeurs issues de combinaisons entre ces valeurs de couleurs. Dans un autre mode de réalisation, les images forment des espaces non pas en deux dimensions mais en trois dimensions comprenant des voxels. Ainsi, en plus des niveaux de gris ou de couleurs autres, chaque voxel comprend une valeur de luminance. Les calculs précédents peuvent donc, en outre, être effectués sur les niveaux de profondeur. Ainsi, même avec des couleurs identiques ou similaires, on peut référencer, déterminer, et /ou contrôler des stries qui se distinguent les unes des autres par leur relief. Le procédé de détection des zones de stries décrit à la partie II et le procédé de contrôle de conformité des stries décrits à la partie III peuvent être mis en oeuvre indépendamment l'un de l'autre. En particulier, on peut contrôler la conformité des stries selon le procédé de la partie III après avoir détecté une zones de stries autrement que selon le procédé de la partie II, et inversement. 14 REVENDICATIONS1. Procédé de contrôle de conformité de pneumatiques, caractérisé en ce que des moyens automatisés exécutent les étapes suivantes : - déterminer au moins une dilatation d'une représentation de base (70; 74) comprenant au moins une zone de stries d'un pneumatique de façon à obtenir une représentation dilatée (72) ; - déterminer au moins une érosion de la représentation de base (70; 74) de façon à obtenir une représentation érodée (71) ; et - déterminer une différence entre la représentation dilatée (72) et la représentation érodée (71) de façon à obtenir une représentation de différence (73; 75). 2. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les moyens automatisés obtiennent la représentation de base (70; 74) en visualisant au moins une zone de flanc d'un pneumatique. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les moyens automatisés déterminent un ou plusieurs éléments structurants de la dilatation et de l'érosion en fonction d'une dimension des stries, d'un intervalle entre les stries et/ou d'une orientation des stries. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les moyens automatisés déterminent au moins deux dilatations de la représentation de base avec des éléments structurants respectifs différents, pour obtenir la représentation dilatée (72). 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les moyens automatisés déterminent au moins deux érosions de la représentation de base (70; 74) avec des éléments structurants respectifs différents, pour obtenir la représentation érodée. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les moyens automatisés comparent des valeurs numériques de pixels ou de voxels de la représentation de différence (73; 75) à au moins un seuil prédéterminé. 15 3030845 7. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le seuil ou l'un au moins des seuils est une médiane de valeurs de pixels ou de voxels de la représentation de différence (73; 75). 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la représentation de base (70; 74) ne comprend pas de couleur autre que du noir, du blanc et des niveaux de gris. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel la 10 représentation de base (70; 74) comprend au moins une couleur autre que du noir, du blanc et du gris. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, au préalable, pour localiser une zone de stries dans une représentation 15 numérique d'un pneumatique (10; 20; 30; 60), des moyens automatisés effectuent les étapes suivantes : - considérer au moins un pixel ou voxel (61, 64) d'une zone de la représentation (10 ; 20 ; 30 ; 60) et, pour le ou chaque pixel ou voxel (61, 64) considéré : 20 - identifier un segment (62, 65) de pixels ou de voxels centré sur le pixel ou le voxel (61, 64) considéré, - déterminer au moins une valeur relative à des différences entre des niveaux de gris ou de couleurs de pixels ou de voxels du segment (62, 65), et - comparer la ou les valeurs à un ou des seuils prédéterminés. 25 11. Procédé de référencement de stries présentes dans des représentations numériques de pneumatiques (10; 20), caractérisé en ce que des moyens automatisés effectuent les étapes suivantes afin de référencer des types de stries: 30 - déterminer au moins une représentation (30) comportant un type de stries (3) à référencer, - identifier au moins un segment (4) de pixels ou de voxels (6, 7, 8, 14, 15, 16, 17, 18) de la représentation, et - enregistrer au moins une valeur relative à des différences entre des niveaux de 35 gris ou de couleurs de pixels ou de voxels du segment. 12. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code aptes, 16 3030845 lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur, à commander la mise en oeuvre des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 13. Dispositif de contrôle de conformité de pneumatiques, apte à mettre en 5 oeuvre un procédé selon au moins l'une quelconque des revendications 1 à 11. 14. Support de stockage lisible par ordinateur et comprenant un programme selon la revendication 12 sous forme enregistrée.