FR 3030844 A1 20160624 FR 1462898 A 20141219 - 1 - L'invention concerne la détection et le référencement de stries dans des images. On cherche à détecter des stries notamment dans des images de pneumatiques, de façon à localiser les zones de pneumatiques où des informations sont gravées. On peut aussi chercher à localiser ces zones pour vérifier par la suite qu'elles ne 5 présentent pas de défaut. Une zone striée est telle qu'elle présente un motif, par exemple une forme, une ligne ou une courbe, régulièrement répété dans une direction donnée On connaît des procédés de détection de stries dans des images dans lesquels on utilise une approche spectrale afin de détecter des fréquences de stries. A cet effet, 10 on utilise généralement un filtrage de Fourier. On effectue la transformée de Fourier de l'image que l'on souhaite étudier. Dans l'image obtenue, qui représente les fréquences de l'image étudiée dans l'espace de Fourier, on obtient des pics qui correspondent à différentes fréquences de niveaux de gris ou de couleurs de l'image. On retrouve ainsi des fréquences correspondant à des stries de l'image initiale, et on en déduit la 15 présence et la localisation de ces stries dans l'image initiale. Cependant, cette approche est coûteuse en temps de calcul, notamment sur des images de grandes taille dont il faut calculer la transformée de Fourier. Elle est de plus assez délicate et imprécise, notamment car il est compliqué de séparer les fréquences correspondant à des stries des fréquences correspondant à du bruit de fond. En effet, les pics de 20 fréquence correspondant à des stries sont rarement délimités nettement dans l'image obtenue par la transformée de Fourier. Un autre type de procédé de détection de stries dans une image consiste à comparer l'image étudiée avec des images dites de référence comprenant des stries, et à calculer un taux de corrélation entre les images. L'inconvénient majeur de ce type de 25 procédé est qu'il nécessite une mémoire très importante pour contenir les images de référence et un temps de calcul très important pour comparer les portions d'image entre elles et déterminer un taux de corrélation. Un but de l'invention est de fournir un procédé moins coûteux en temps de calcul et en mémoire, et plus simple, plus précis et plus fiable que les méthodes précitées. 30 On prévoit à cet effet un procédé de référencement de stries présentes dans des représentations numériques de pneumatiques, dans lequel des moyens 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 35 - enregistrer au moins une valeur relative à des différences entre des niveaux de gris ou de couleurs de pixels ou de voxels du segment. - 2 - 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 5 pixel par exemple. Cette approche est donc particulièrement bien adaptée lorsque le 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. Les mêmes observations valent en considérant des voxels plutôt que 10 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 15 dimensions dans lesquelles chaque pixel porte une information de luminance, - Des représentations dites « 2.5D », qui correspondent à des images en deux dimensions dans lesquelles chaque pixel porte une information de profondeur, - Des représentations dites « 3D », qui correspondent à des volumes en trois dimensions dans lesquels chaque voxel porte une information de luminance. 20 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. 25 Avantageusement, la valeur ou au moins l'une des valeurs est choisie parmi le groupe suivant : - une période moyenne de périodes relatives à des pixels ou des voxels du segment, - une moyenne de valeurs absolues de différences entre des niveaux de gris ou de couleurs au sein de chaque paire de pixels ou de voxels adjacents du segment, et 30 - de préférence en outre une longueur déterminée à partir de la période moyenne. Ainsi, la moyenne sert de témoin pour déterminer si un segment de pixels d'une image étudiée se trouve dans une zone potentiellement striée ou non. En effet, plus il y a de stries, plus il y a des pixels de niveaux de gris différents les uns à côté des autres, et plus la différence moyenne de niveaux entre des pixels adjacents est élevée. La 35 période moyenne permet d'établir un intervalle moyen de distance entre les sommets des stries ou entre les creux des inter-stries. Enfin, la longueur permet de comparer des segments suffisamment grands pour contenir des informations pertinentes sur la zone - 3 - de stries et suffisamment petits pour que le calcul de la ou des autres valeurs de référence ne soit pas trop chronophage. On fixe avantageusement la longueur du segment à 3,5 périodes moyennes. Ces trois paramètres combinés, période, moyenne, et longueur, permettent de référencer des types de stries. En effet, on peut avoir, dans une zone de stries, des stries fines et nombreuses, larges et peu nombreuses, ou encore d'autres types de stries. A chaque type de strie correspond donc une valeur ou une combinaison de valeurs des trois paramètres de référence. On prévoit également un procédé de contrôle d'un pneumatique, dans lequel, pour localiser une zone de stries dans une représentation numérique d'un 10 pneumatique, des moyens automatisés effectuent les étapes suivantes : - 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 15 ou de couleurs de pixels ou de voxels du segment, et - comparer la ou les valeurs à un ou des seuils prédéterminés. Ainsi, là encore, l'approche segmentaire permet de déterminer des valeurs qui ont trait à 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 20 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 25 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 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. 30 Avantageusement, la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est une moyenne de valeurs absolues de différences des niveaux au sein de chaque paire de pixels ou de voxels adjacents du segment. Ainsi, la moyenne des valeurs absolues des différences permet de déterminer si le segment se trouve dans une zone fortement striée ou non. Cette valeur est simple et 35 rapide à déterminer, et on écarte ainsi les pixels qui ne font pas partie d'une zone striée. Par exemple, si la différence moyenne est faible, cela veut dire que le segment, et donc le pixel situé en son centre, se trouve dans une zone plutôt homogène en termes de niveaux de gris ou de couleurs. En revanche, si la différence moyenne est élevée, cela signifie qu'en parcourant le segment d'un pixel situé à une extrémité au pixel situé à l'autre extrémité, les niveaux de gris ou de couleurs varient considérablement. Dans ce cas, on considère que le pixel situé au centre de ce segment est peut-être compris dans une zone de stries, et on ne l'élimine pas. De préférence, la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est une période moyenne de périodes relatives aux pixels ou aux voxels du segment. Ainsi, la période moyenne représente la distance moyenne entre, au sein du segment, deux changements identiques de valeurs de pixels adjacents. Cela 10 correspond donc à l'intervalle moyen entre deux sommets de stries du segment, ou entre deux creux d'inter-stries. Avantageusement, la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est un nombre de périodes relatives à des pixels ou à des voxels du segment. 15 De préférence, la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est une longueur d'une période relative à des pixels ou à des voxels du segment. Ainsi, on peut par exemple comparer chaque période, par exemple un intervalle entre deux sommets de stries, à une valeur prédéterminée. Avantageusement, les moyens automatisés associent une valeur binaire « 0 » ou 20 «1 » à chaque pixel ou voxel du segment en fonction de son niveau, et la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est relative à des changements entre des valeurs au sein de paires de pixels ou de voxels adjacents lorsque les moyens automatisés parcourent le segment dans une direction, ces changements étant identiques et de préférence le premier pixel de chaque paire comprenant une valeur 25 identique à celle d'un pixel ou d'un voxel du segment situé à une extrémité du segment prédéterminée en fonction de la direction. Ainsi, on binarise le segment de manière à distinguer uniquement deux types de pixels : ceux situés dans une strie, ceux situés entre deux stries. Tous les calculs de valeurs relatives à des différences entre des niveaux de gris ou de couleurs de pixels 30 ou voxels du segment, et notamment les calculs de périodes, sont alors simplifiés. De plus, en faisant dépendre le calcul de valeurs relatives aux pixels ou voxels de la valeur binaire du premier pixel ou voxel du segment, on considère, lors du calcul d'une valeur relative aux différences de niveaux, soit un intervalle entre deux sommets de stries, soit un intervalle entre deux creux d'inter-stries, mais pas les deux en même 35 temps. De cette manière, on diminue encore le temps de calcul. Avantageusement, pour associer une valeur binaire à un pixel du segment, - on détermine une valeur moyenne des valeurs des pixels ou voxels du segment ; - on assigne à chaque pixel ou voxel du segment une valeur binaire en fonction de la différence entre sa valeur et la valeur numérique moyenne. Ainsi, par exemple si la valeur du pixel ou voxel est supérieure ou égale à la valeur moyenne, on lui associe la valeur binaire « 1 », sinon « 0 ». De préférence, les moyens automatisés associent une valeur binaire «O » ou « 1 » à chaque pixel ou voxel du segment en fonction de son niveau, et la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est relative à des changements entre des valeurs au sein de paires de pixels ou de voxels adjacents lorsque les moyens automatisés parcourent le segment dans une direction, ces changements étant identiques et de préférence le premier pixel de chaque paire comprenant une valeur de préférence différente de celle d'un pixel ou d'un voxel du segment situé à une extrémité du segment prédéterminée en fonction de la direction. Ainsi, les périodes secondaires représentent soit un intervalle entre deux creux d'inter-stries, soit un intervalle entre deux sommets de stries, mais pas les deux, de la même manière que les valeurs définies ci-dessus et de façon complémentaire à elles. Ainsi, si les valeurs définies ci-dessus concernent un intervalle entre deux sommets de stries, les périodes secondaires concernent les intervalles entre des creux d'inter-stries, et vice versa. Avantageusement, le segment est composé d'au moins trois pixels ou voxels 20 consécutifs de la représentation. On prévoit également 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 25 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. 30 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 35 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, alors 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, alors 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. On prévoit également un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code aptes à commander la mise en oeuvre des étapes du procédé selon l'invention lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur. Enfin, on prévoit selon l'invention un dispositif de contrôle de stries dans des 10 représentations de pneumatiques, apte à mettre en oeuvre un procédé tel que décrit précédemment. De préférence, le dispositif comporte un support d'enregistrement comprenant une base de données de valeurs relatives à des stries. Nous allons maintenant décrire un mode de réalisation de l'invention à titre 15 d'exemple non limitatif et à l'appui des dessins annexés sur lesquels : - 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 ; 20 - 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 25 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 30 - 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 35 contrôle de conformité de stries vise à vérifier si des zones de stries de pneumatiques présentent des défauts. I Procédé de référencement 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 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 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 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 30 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 35 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 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 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 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 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 30 d'un pixel égale ou dépasse la moyenne des niveaux de gris du segment de référence, 7 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 : 35 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 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, 20 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 25 à étudier, si ces stries sont présentes. II) Le procédé de détection de stries On étudie maintenant la détection de stries dans une image, c'est-à-dire le 30 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 35 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) 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 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 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. 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'à 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 35 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. 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 5 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 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 10 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 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 15 chaque paire comprenant une valeur de préférence identique à celle d'un pixel ou d'un 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 20 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 25 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 30 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 35 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 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 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 10 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 de l'image, ou certains pixels de l'image, et le procédé n'est appliqué qu'à ces pixels. Par exemple, un utilisateur peut avoir localisé visuellement une zone qui pourrait 15 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 20 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. 25 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 30 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 35 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 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 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 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. 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 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 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 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. 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. 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 5 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 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. 10 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 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. 15 Dans un autre mode de réalisation de l'invention, on peut effectuer plusieurs 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 20 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 25 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. 30 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 35 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 Il 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.5 REVENDICATIONS1. 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: - 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 gris ou de couleurs de pixels ou de voxels du segment. 2. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la valeur ou au moins l'une des valeurs est choisie parmi le groupe suivant : - une période moyenne de périodes (11, 12, 13) relatives à des pixels ou des voxels (6, 7, 8, 14, 15, 16, 17, 18) du segment (4), - une moyenne de valeurs absolues de différences entre des niveaux de gris ou de 20 couleurs au sein de chaque paire de pixels ou de voxels adjacents du segment, et - de préférence en outre une longueur déterminée à partir de la période moyenne. 3. Procédé de contrôle d'un pneumatique, dans lequel, pour localiser une zone de stries dans une représentation numérique d'un pneumatique(10 ; 20; 30; 60), des 25 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 : - identifier un segment (62, 65) de pixels ou de voxels centré sur le pixel ou le voxel 30 (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. 35 4. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est une moyenne de valeurs absolues de différences des niveaux au sein de chaque paire de pixels ou de voxels (6, 7, 8, 14, 15,-17- 16, 17, 18) adjacents du segment (62, 65). 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 4, dans lequel la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est une période moyenne de 5 périodes (67, 68) relatives aux pixels ou aux voxels (61, 64) du segment (62, 65). 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 5, dans lequel la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est un nombre de périodes (67, 68) relatives à des pixels ou à des voxels du segment (62, 65). 10 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 6, dans lequel la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est une longueur d'une période (67, 68) relative à des pixels (61, 64) ou à des voxels du segment (62, 65). 15 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 7, dans lequel les moyens automatisés associent une valeur binaire « 0 » ou « 1 » à chaque pixel ou voxel du segment en fonction de son niveau, et la valeur ou au moins l'une des valeurs relatives aux différences est relative à des changements entre des valeurs au sein de paires de pixels ou de voxels adjacents lorsque les moyens automatisés parcourent le 20 segment dans une direction. 9. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les changements sont 25 identiques et le premier pixel de chaque paire comprend une valeur identique à celle d'un pixel ou d'un voxel du segment situé à une extrémité du segment prédéterminée en fonction de la direction, et/ou dans lequel les changements sont identiques et le premier pixel de chaque paire comprend une valeur différente de celle d'un pixel ou d'un voxel du segment situé à une extrémité du segment prédéterminée en fonction de 30 la direction. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 9, dans lequel des moyens automatisés exécutent en outre les étapes suivantes : - déterminer au moins une dilatation d'une représentation de base (70; 74) 35 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- 18 - 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). 11. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code aptes, lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur, à commander la mise en oeuvre des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 12. Dispositif de contrôle de stries dans des représentations numériques de pneumatiques, apte à mettre en oeuvre un procédé selon au moins l'une quelconque des revendications 1 à 10. 13. Dispositif selon la revendication précédente comportant un support 15 d'enregistrement comprenant une base de données de valeurs relatives à des stries.