FR 3040524 A1 20170303 FR 1558055 A 20150831 1 PROCEDE DE CARTOGRAPHIE D'ASSEMBLAGES COMBUSTIBLES La présente invention concerne une détermination de positions d'objets, tels que des assemblages combustibles d'une cuve d'un réacteur nucléaire. Elle concerne en particulier, mais non exclusivement, des applications de sûreté pour les assemblages combustibles d'un réacteur nucléaire. Dans une cuve de réacteur nucléaire de centrale de production d'électricité, des assemblages combustibles formant un coeur combustible sont périodiquement inspectés et renouvelés. A cet effet, il convient de décharger et recharger le coeur combustible avec de nouveaux assemblages combustibles. Une fois les nouveaux assemblages combustibles chargés, il convient de vérifier qu'ils sont correctement positionnés avant de rabattre un couvercle de la cuve, le couvercle comprenant des Elément Internes Supérieurs (EIS). Les EIS comprennent des pions qui font saillie et destinés à s'introduire dans des logements correspondants des assemblages combustibles, appelés «trous S». Les trous S sont les éléments d'embout supérieur des assemblages dans lesquels viennent donc s'emboîter les pions de centrage de la plaque supérieure de coeur (voir la figure 1). Un ensemble de positions nominales est défini idéalement pour les assemblages combustibles. Toutefois, il peut arriver qu'un assemblage combustible soit décalé par rapport à sa position nominale au-delà d'une certaine capacité de recentrage, ce qui génère un risque d'accrochage de l'assemblage lors de la repose des EIS. En effet, un tel décalage peut provoquer l'entrée en force des pions des EIS dans les trous S des assemblages combustibles. Bien que ce ne soit pas gênant pour le fonctionnement du réacteur nucléaire, les assemblages combustibles peuvent rester accrochés aux EIS lors de l'ouverture suivante de la cuve, ce qui entraîne de longues et coûteuses manoeuvres pour les décoincer et ce qui génère un risque potentiel pour la sûreté de l'installation. Qui plus est, les assemblages combustibles sont immergés dans l'eau ce qui rend encore plus délicates les activités de sécurisation et de décoincement des assemblages. Il a été proposé dans le document FR-2999011 un procédé pour déterminer avec précision une position pour chaque trou S des assemblages combustibles avant de reposer les EIS, afin de pouvoir intervenir dans le cas où l'un des assemblages est trop décalé par rapport à une position nominale (et est par conséquent susceptible d'être ultérieurement coincé dans un EIS). Compte tenu de diverses contraintes, et notamment du fait que les assemblages combustibles sont immergés sous l'eau, il reste compliqué d'estimer avec précision la position des trous S. Des turbulences dues à des inhomogénéités dans le milieu liquide (différences locales de température) complexifient encore de telles estimations. 3040524 2 Dans ce qui suit, on s'intéresse donc à l'estimation de la position des trous S en particulier, des assemblages combustibles après rechargement. Plus particulièrement, des procédures officielles de sûreté nucléaire imposent l'estimation des positions des trous S, par une mesure manuelle des jeux relatifs entre assemblages. Ces mesures de jeux sont effectuées par des inspections télévisuelles 5 menées par un ou plusieurs opérateurs (personnes physiques). Ces mesures sont longues à réaliser et l'incertitude obtenue dépend de la personne qui réalise ces mesures, et notamment de son expérience. L'invention vient améliorer cette situation. 10 Elle propose à cet effet de conserver l'intervention d'un utilisateur (personne physique) afin de respecter les procédures officielles précitées, cet utilisateur visualisant alors sur une ou plusieurs images acquises par une caméra les trous S en inspectant la conformité de leur position par rapport à une position attendue. Toutefois, l'invention vient améliorer la fiabilité des informations dont l'utilisateur dispose pour effectuer cette vérification. Elle propose à cet effet un traitement 15 informatique de reconnaissance de forme dans les images acquises pour localiser notamment les trous S et en outre d'afficher sur les images acquises des repères visuels permettant à un utilisateur d'identifier de façon certaine les trous S, et d'inspecter ainsi leur position. Néanmoins, comme indiqué précédemment, les images des assemblages combustibles sont fortement 20 bruitées, du fait notamment de turbulences liées à des différences de température dans l'eau. Ainsi, selon une approche de l'invention, plutôt que d'acquérir une image unique d'ensemble, en plan large, des assemblages, les images sont acquises en rapprochant la caméra des assemblages, et de faire appliquer à la caméra un parcours prédéterminé, le long des assemblages vus de dessus. Par exemple, plutôt que de positionner la caméra comme pour un plan large, puis d'effectuer un zoom optique ou 25 numérique des assemblages, on rapproche physiquement la caméra des assemblages pour en obtenir des plans serrés (étant entendu qu'il est possible ensuite d'ajuster avec le zoom de la caméra la dimension apparente des éléments d'assemblage, si nécessaire). Toutefois, le dé-bruitage de l'ensemble des images successivement acquises le long du parcours 30 prédéterminé précité est long et rend les temps de traitement rédhibitoires pour une application en temps réel semi-automatique. L'invention propose plus particulièrement de limiter le traitement de dé-bruitage à des zones d'intérêt dans les images acquises (appelées aussi ci-après « vignettes »), ces zones d'intérêt incluant une 35 position attendue des trous S, avec une tolérance donnée. 3040524 3 L'invention vise alors un procédé de contrôle de positions d'assemblages combustibles agencés dans une cuve de réacteur nucléaire, chaque assemblage combustible comprenant au moins un élément repère, le procédé comprenant les étapes: - d'acquisition d'images issues d'une caméra filmant au moins les éléments repères d'une partie au 5 moins des assemblages, - de dé-bruitage des images acquises, - de traitement d'images pour localiser les éléments repères dans les images dé-bruitées. En particulier, la caméra filme en plan serré une partie seulement des assemblages dans chaque image, et se déplace selon un parcours prédéterminé pour obtenir une séquence comportant des images 10 successives de tous les assemblages. Les étapes de dé-bruitage et de traitement d'images sont alors menées dans au moins une zone d'intérêt délimitée dans chaque image acquise. Cette zone d'intérêt inclut une ou plusieurs positions attendues d'éléments repères, avec une tolérance autour desdites positions attendues pour inclure en outre des positions réelles des éléments repères dans les images acquises. La zone d'intérêt est alors 15 déterminée dans chaque image en fonction du parcours prédéterminé, précité. Comme indiqué précédemment, une telle disposition permet de gagner en temps de traitement pour le dé-bruitage, mais aussi pour le traitement de localisation des éléments repères dans les zones d'intérêt dans les images acquises. Les éléments repères peuvent être les trous S, comme indiqué plus haut, mais aussi possiblement d'autres éléments comme les coins de baffle, comme présenté plus loin. 20 Dans une réalisation particulière, le procédé comporte en outre la génération d'au moins une vignette virtuelle délimitant la zone d'intérêt, et superposée sur un écran de contrôle aux images réelles acquises par la caméra, pour une vérification par un opérateur. Dans cette réalisation, le procédé comporte en outre l'étape suivante : 25 - après localisation d'au moins un élément repère dans la zone d'intérêt, afficher conjointement avec ladite vignette un identifiant de l'élément repère localisé, l'identifiant étant prédéterminé et sélectionné dans une table d'identifiants préenregistrée. Ainsi, le procédé de traitement selon cette réalisation suit une liste d'identifiants d'éléments repères correspondant aux éléments repères attendus dans le parcours prédéterminé de la caméra. 3040524 4 On comprendra ainsi qu'une telle réalisation est avantageusement adaptée à une procédure semi-automatique. L'opérateur peut ainsi vérifier sur un document qui lui est fourni que l'identifiant affiché est bien celui que son document indique et qui s'inscrit dans une suite d'identifiants successifs le long du parcours de la caméra. 5 Dans une réalisation particulière, l'étape de dé-bruitage des images acquises comporte une limitation au moins d'effets optiques de turbulences liées à des variations de température locales dans un fluide dans lequel sont plongés les assemblages. Une forme de réalisation possible d'un tel traitement, ayant procuré des résultats satisfaisants, est décrite dans le document EP-2668635. 10 Dans une réalisation, l'étape de traitement d'images met en oeuvre une reconnaissance de formes pour localiser les éléments repères. En particulier pour des éléments repères comportant des trous (trous S) destinés à accueillir des pions de fixation entre assemblages, la reconnaissance de forme peut comporter avantageusement une transformation de Hough pour localiser des cercles délimitant ces 15 trous. Comme on le verra plus loin, la reconnaissance de formes circulaires basée sur une transformation de Hough est particulièrement robuste et adaptée, et ce y compris pour des images initiales fortement bruitées et pour lesquelles le traitement de dé-bruitage laisse néanmoins encore du bruit (même fortement réduit). Par ailleurs, le parcours prédéterminé peut inclure aussi un ou plusieurs coins de baffle d'assemblage, 20 de sorte que les zones d'intérêt dans les images acquises incluent les coins de baffle. Ainsi, le procédé peut comporter en outre un traitement d'images pour localiser les coins de baffle dans les images dé-bruitées, en plus des éléments repères tels que les trous S précités. Par exemple, les coins de baffle peuvent être localisés par reconnaissance de forme (typiquement une forme rectangulaire contrastée dans les images, comme on le verra dans la description plus loin). Néanmoins, cette localisation est 25 préférentiellement confirmée par un opérateur via une interface homme machine de saisie (une souris informatique, un clavier, ou autre). Les positions des coins de baffle sont en effet utilisées pour placer les éléments repères dans un repère absolu d'une cartographie des assemblages. Ainsi, les coins de baffle détectés permettent de déterminer l'origine de ce repère et les positions des trous S sont données par leurs coordonnées 30 absolues (en planaire x, y) dans ce repère. Le procédé peut comporter en outre la génération d'une alerte dans le cas où l'une au moins de ces positions s'écarte d'un seuil prédéterminé par rapport à une position nominale. 3040524 5 La caméra se déplace préférentiellement en translation dans un plan parallèle à un plan moyen des assemblages, le parcours prédéterminé de la caméra étant alors en serpentin suivant des lignes successives d'assemblages. On entend ici par « lignes » aussi bien des lignes horizontales que des 5 lignes verticales, par rapport à l'orientation de la caméra, bien entendu. Le procédé peut comporter en outre une étape d'établissement d'une cartographie des assemblages dans laquelle les positions respectives réelles des assemblages, issues de la localisation des éléments repères respectifs dans les images acquises, sont déterminées par rapport à des positions attendues 10 respectives. Bien entendu, l'obtention de cette cartographie est avantageuse pour déterminer globalement les écarts par rapport aux positions de trous S attendues. Toutefois, elle est optionnelle et n'est pas essentielle dans la procédure semi-automatisée de suivi par un opérateur des images télévisuelles. 15 Avantageusement, le procédé est assisté par un module informatique de suivi des images acquises de la caméra sur son parcours, pour situer la zone d'intérêt dans les images acquises par rapport à une position de départ, initiale, de la caméra, et en fonction de son parcours prédéterminé. Ce module informatique exécute un programme informatique pour réaliser ces étapes et la présente invention vise aussi un tel programme informatique, comportant des instructions pour la mise en 20 oeuvre du procédé ci-avant, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. L'organigramme d'un tel programme informatique est illustré à titre d'exemple sur la figure 16 commentée plus loin. La présente invention vise aussi un dispositif de contrôle de positions d'assemblages combustibles 25 agencés dans une cuve de réacteur nucléaire, chaque assemblage combustible comprenant au moins un élément repère, le dispositif comprenant en particulier: - une mémoire MEM (figure 21) d'acquisition d'images issues d'une caméra filmant au moins les éléments repères d'une partie au moins des assemblages, 3040524 6 - un circuit informatique CI (figure 21) coopérant avec la mémoire, de dé-bruitage des images acquises et de localisation d'éléments repères dans les images dé-bruitées. En particulier, la caméra filme en plan serré une partie seulement des assemblages dans chaque image et se déplace selon un parcours prédéterminé pour obtenir une séquence comportant des images 5 successives de tous les assemblages. Le circuit informatique détermine alors une zone d'intérêt dans chaque image acquise en fonction du parcours prédéterminé précité, la zone d'intérêt incluant une ou plusieurs positions attendues d'éléments repères, avec une tolérance autour desdites positions attendues pour inclure en outre des positions réelles des éléments repères dans les images acquises. Le circuit informatique met en oeuvre alors le dé-bruitage et la localisation d'éléments repères seulement 10 dans ladite zone d'intérêt, et ce pour chaque image. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : - La figure 1 représente un assemblage combustible et ses deux trous S (TRS) en tant 15 qu'éléments repères précités, - La figure 2 illustre un parcours en « serpentin » de la caméra sur un coeur de réacteur nucléaire de puissance de 900 MW, - La figure 3 illustre le principe de fonctionnement du repérage par des vignettes, présenté ici sur une ligne d'indice A (de bord d'ensemble d'assemblages), 20 - La figure 4 illustre la détection et l'identification automatique des trous S, - La figure 5 illustre le traitement de dé-bruitage appliqué sur une image avec des turbulences (traitement avec a = 8), - Les figures 6a, 6b et 6c présentent les prétraitements d'image contenue dans une vignette avec (a : avant détection des contours, (b : amélioration du contraste et (c : dé-bruitage, 25 - Les figures 7a, 7b et 7c comparent les efficacités respectives de plusieurs traitements de détection de contours, - La figure 8 illustre les votes recueillis dans un accumulateur à deux dimensions (a,b), dans le cadre d'une transformation de Hough, - La figure 9 illustre les votes recueillis dans un accumulateur à trois dimensions (a,b,r), chaque 30 point de contour votant pour un cône (ou une partie de cône) dont il prend le sommet, dans le cadre d'une transformation de Hough, - La figure 10 illustre les votes recueillis selon deux arcs de cercle, de part et d'autre de directions respectives de gradient GRAD pour identifier le point d'accumulation ACC en tant que centre du cercle reconnu, dans le cadre d'une transformation de Hough, 3040524 7 - La figure 11A illustre le contenu typique d'une image avec les trous S à identifier par une transformation de Hough, et la figure 11B est un exemple de champ visuel réel, correspondant, à respecter pour la réalisation d'une cartographie, - La figure 12 illustre schématiquement une prise de vue demandée pour la réalisation d'une 5 cartographie, incluant ici des bords de baffle, - La figure 13A illustre schématiquement une prise de vue demandée pour la réalisation d'une cartographie, incluant ici un bord de baffle latéral et la figure 13B est un exemple d'image réelle correspondante, incluant des bords de baffle, - La figure 14 illustre un raffinement des cercles détectés par inter-corrélation, pour un 10 affinement de la détermination de la position d'un trou S, - La figure 15 illustre un raffinement, ici manuel, des positions des coins de baffle, sur deux images différentes présentées ici à titre d'exemples, - La figure 16 résume les étapes d'un procédé selon une forme de réalisation possible de 1' invention, 15 - La figure 17 illustre un amas des trous S détectés sur une partie de coeur, à titre d'exemple, - La figure 18 illustre l'amas de la figure 17, après élimination des cercles aberrants (faux positifs de trous S), - La figure 19 est un exemple de carte des écarts de position des trous S par rapport aux positions nominales, 20 - La figure 20 illustre les résultats de cartographie estimés pour des assemblages avec en banc les assemblages bien positionnés, en gris ceux qui ont un écart au nominal supérieur à 6,5 mm et en noir ceux dont l'écart est supérieur à 7,5 mm, - La figure 21 illustre un dispositif pour la mise en oeuvre du procédé selon un exemple de réalisation de l'invention. 25 Il est proposé ici un procédé semi-automatique rapide et précis qui peut mener jusqu'à une cartographie complète d'assemblages de combustibles, basé sur des traitements d'images. Le procédé peut inclure trois étapes principales : ^ L'acquisition de séquences vidéo : la caméra se déplace en translation dans un plan parallèle au 30 plan des assemblages, ^ Le traitement des vidéos : Dans un premier temps, les images sont restaurées, entre autres, pour éliminer les effets des turbulences. Dans un second temps, des algorithmes de traitement d'images sont utilisés pour localiser et identifier de manière semi-automatique les trous S. D'autres éléments de référence sont aussi localisés dans les images (par exemple les coins de baffles 35 repérés par l'intersection de leurs bords), 3040524 8 ^ La cartographie : des traitements d'optimisation sont ensuite utilisés pour réaliser la cartographie complète des assemblages d'un coeur de réacteur donné. Ces traitements permettent de calculer automatiquement les positions de chaque trou S, tout en prenant en compte des contraintes géométriques telles que les entraxes (distance entre les deux trous S d'un même assemblage), le 5 non chevauchement des assemblages et les distances entre baffles. Le procédé de l'invention a été testé sur un site pour lequel les positions des trous S sont exactement connues. Sur les différents passages lignes et colonnes effectués, la mise en oeuvre du procédé donne une erreur maximale de 1,7 mm, une erreur moyenne de 0,6 mm et 95 % des erreurs sont inférieures à 10 1,2 mm. Sa durée totale, incluant le temps d'acquisition et le temps de traitement des images, est inférieure à trois heures et demie avec un seul opérateur pour le traitement des vidéos et inférieure à deux heures avec deux opérateurs. Le procédé est maintenant détaillé ci-après. 15 En référence à la figure 1, on cherche à obtenir une succession d'images comportant des trous S (référence TRS). A cet effet, une caméra se déplace en translation parallèlement au plan des assemblages comportant ces trous dans leur partie sommitale, le long d'un parcours en « serpentin » selon des lignes ou des colonnes (Figure 2). La caméra doit être centrée sur la ligne (ou colonne) courante avec une marge d'environ 50 pixels à gauche et à droite pour observer les trous S des 20 assemblages voisins. Un exemple de champ adéquat est présenté sur la figure 4. Il n'est pas nécessaire d'attendre la fin de l'acquisition de toutes les séquences vidéo pour commencer les étapes de traitement d'images décrites en détails plus loin. Dès que l'acquisition de la première séquence (la première ligne d'assemblages sur la figure 2) est terminée, la vidéo peut être transmise à 25 un dispositif de traitement pour commencer le traitement pendant que la caméra parcourt la deuxième séquence, et ainsi de suite. Les zones de recherche des trous S dans les images sont délimitées par un ensemble de quatre zones d'intérêt appelées « vignettes », qui sont superposées (images virtuelles) aux images réelles acquises 30 par la caméra et suivent alors les mouvements de la caméra en se « déplaçant » avec la translation de la caméra (déplacement apparent sur les images vidéo acquises). Ces vignettes permettent : - d'introduire de l'information a priori sur les objets à détecter dans chaque vignette (nombre et numéro d'identification des trous S à rechercher, présence ou non de coins de baffle), - de réduire les fausses détections grâce à des zones de recherche restreintes et centrées sur les 3040524 9 trous S : comme illustré sur la figure 4, il existe de nombreux cercles à éviter au centre des assemblages, - et également de réduire le temps de calcul en ne traitant pas l'image entière. Les quatre vignettes peuvent être traitées en parallèle sur un ordinateur comportant au moins quatre 5 processeurs. On a illustré sur la figure 3 le principe de fonctionnement d'analyse des vignettes. Les quatre vignettes (référencées A, B, C et D) sont initialisées par deux clics de l'utilisateur sur les 10 coins du premier assemblage au début de chaque séquence. Elles sont solidaires entre elles (et se « déplacent » en bloc selon l'axe vertical) en suivant une estimation de la translation de la caméra. Dans l'exemple ci-après, on suit un parcours le long de la ligne A (A9, A8, A7, ...) illustrée sur la figure 3. Il se présente initialement les quatre vignettes A, B, C, D en début de séquence. Puis à 15 mesure que la caméra se déplace vers le bas (flèche en traits pointillés), les vignettes semblent se déplacer vers le haut (en quittant progressivement le champ de vue de la caméra CHA représenté ici à titre d'exemple illustratif, par des traits pointillés). Les vignettes A et C disparaissent de l'image par le haut. Elles réapparaissent en bas (respectivement à gauche et à droite) de l'image quand la caméra arrive au centre de l'assemblage A8. A chaque réapparition d'une vignette de base (A, B, C et D), on 20 incrémente un compteur c de vignettes, ce qui permet de mettre à jour les objets recherchés. Par exemple, la vignette B contient l'élément de repère A9S1 (trou S1 de l'assemblage A9), lorsque le compteur cB = 1. Elle contient ensuite l'élément A7S1 (trou S1 de l'assemblage A7) et le coin de baffle A7, lorsque le compteur cB = 2. Les contenus successifs des vignettes de base A,B,C,D forment ensemble la configuration d'une séquence. 25 L'estimation de translation de la caméra par le traitement de reconnaissance des éléments repères étant soumise à une dérive de fait, la position des vignettes est recalée à chaque fois que deux cercles sont détectés simultanément avec un angle attendu entre eux (à une marge près). En cas de désynchronisation des vignettes par rapport aux trous S, l'utilisateur peut les recaler manuellement à 30 l'aide d'une souris ou autre organe de saisie informatique (clavier, écran tactile, ou autres). On donne ci-après des précisions de réalisation, à titre d'exemple, en se référant à nouveau à la figure 2. Le schéma de la figure 2 correspond à titre d'exemple au cas d'un coeur de réacteur 900MW, mais pourrait se transposer sans difficulté au cas d'un réacteur 1300 MW ou N4. Le parcours décrit est 35 un parcours par ligne, mais il peut être remplacé par un parcours par colonne selon les besoins de réalisation. 3040524 10 Le parcours du coeur s'effectue en « serpentin », ligne par ligne (figure 2) : o Séquence « A » = ligne A de gauche à droite o Séquence « B » = ligne B de droite à gauche o Séquence « C » = ligne C de gauche à droite 5 o Séquence « R » = ligne R de gauche à droite La caméra est en translation parallèle au plan des assemblages. Elle ne doit effectuer aucun autre mouvement (rotation, variation d'altitude, etc.). La caméra est en mouvement relativement lent 10 (quelques centimètres par seconde). Il n'est pas nécessaire d'arrêter la caméra pendant le parcours d'une ligne. Par contre, il convient de marquer un temps d'arrêt de quelques secondes aux extrémités de chaque ligne (début et fin). Chaque ligne est enregistrée sur une séquence différente, sans compression d'images. Ainsi, dans l'exemple représenté, quinze fichiers vidéo correspondent respectivement aux enregistrements des quinze passages par ligne ou par colonne. 15 Le réglage préliminaire de la caméra est réalisé une fois pour toutes avant l'enregistrement de toutes les séquences. Il est effectué en plaçant la caméra à la verticale du centre d'un assemblage non juxtaposé aux baffles et contenant une grappe de commande. Ce réglage préliminaire a pour but de fixer l'orientation, l'altitude et le facteur de zoom. Concernant l'orientation, l'axe de la caméra doit 20 être vertical. On place la caméra au-dessus de l'axe de la grappe de commande qui doit apparaître vertical dans l'image. La caméra doit être telle que : - le petit côté de l'image (de 576 pixels pour un format PAL) est parallèle au sens de parcours de la caméra (donc parallèle aux lignes du coeur), - le grand côté de l'image (720 pixels pour un format PAL) est perpendiculaire au sens de 25 parcours de la caméra (donc parallèle aux colonnes du coeur), - la ligne parcourue est verticale dans l'image vue. Concernant l'altitude, la caméra doit être le plus près possible des assemblages (typiquement 0,8m comme distance moyenne des prises de vues présentées ici à titre d'exemple). Le facteur de zoom doit permettre, à l'altitude fixée, d'obtenir la configuration donnée sur la 30 figure 11A : lorsque la caméra est située au droit du centre d'un assemblage, son champ doit prendre l'assemblage du centre en entier, ainsi que le trou 51 de son voisin de gauche avec une marge (voisine de 50 pixels) et le trou S2 et de son voisin de droite avec une marge (voisine de 50 pixels), comme illustré sur la figure 11B. Ce niveau de zoom permet de garantir la présence simultanée des quatre trous S du bas ou du haut lorsque la caméra parcourt les lignes B à P. En référence donc à la 35 figure 11A, lorsque la caméra est au droit du centre d'un assemblage (ici l'assemblage L7), l'image 3040524 11 doit contenir l'assemblage L7 du centre en entier et doit permettre de voir simultanément le trou Si de l'assemblage M7 et le trou S2 de l'assemblage K7 (avec une marge de 50 pixels de part et d'autre). Au départ et à l'arrivée d'une ligne, les baffles doivent être entièrement visibles avec une marge MAR 5 la plus grande possible par rapport au bord de l'image (figure 12). Il convient d'éviter par contre de béquiller la caméra. Celle-ci reste préférentiellement parallèle au plan des assemblages (l'axe optique de la caméra restant ainsi préférentiellement perpendiculaire au plan de assemblages), en la maintenant immobile au moins cinq secondes au début et à la fin de chaque séquence, comme illustré sur la figure 12. Ainsi, en référence à la figure 12, lorsque la caméra est en bord de ligne (début ou fin de 10 séquence), ici à l'extrémité de la ligne H, l'image vue doit contenir entièrement les deux bords de baffles BAFF, avec la marge MAR la plus grande possible. Sur la ligne A (respectivement R), située en bord de cuve (exemple figure 13A), la scène filmée doit inclure la ligne d'assemblages parcourue mais également les trous S voisins (avec une marge de 50 15 pixels), situés sur l'interligne à gauche (respectivement à droite) ainsi que les baffles BAFF situés à droite (respectivement à gauche). Ainsi, en référence à la figure 13A, lorsque la caméra est sur les lignes du bord (ici ligne A), l'image acquise doit contenir entièrement les deux bords de baffles, et les trois trous S des assemblages A8 et B8 : ici Si et S2 de A8, ainsi que Si de B8 avec une marge de 50 pixels. La caméra doit rester en 20 translation parallèle au plan des assemblages. Aucun béquillage ne doit être effectué. La figure 13B montre un exemple de prise de vue ainsi respecté en bord de cuve. L'éclairage doit être le plus homogène possible, par ailleurs. Sur chaque vignette, il est appliqué un traitement de dé-bruitage d'image pour améliorer ensuite la 25 détection des cercles en présence de turbulences thermiques (comme illustré sur la figure 5 présentant de fortes turbulences en dehors des vignettes). La puissance de traitement (paramètre a du document EP-2668635) est réglable par l'opérateur pour son propre confort de suivi notamment. Il faut garder la puissance de traitement a la plus faible possible tant que les trous restent visibles, car une forte valeur de a élargit les contours de forme, ce qui introduit une plus grande incertitude sur la localisation des 30 cercles. Si la détection des cercles dans les vignettes est automatique, leur identification se fait de manière semi-automatique grâce aux deux lignes verticales L 1 et L2 visibles sur la figure 4 que l'utilisateur peut déplacer avec une souris ou des touches de clavier (flèches gauche et droite). Elles permettent de 35 classer les trous S détectés comme « S1 » (référence TRS1) ou « S2 » (référence TRS2). 3040524 12 L'étape suivante, de détection des contours, est déterminante pour la qualité de la cartographie. La qualité de la carte des contours impacte très fortement la localisation des cercles à l'étape de détection par transformée de Hough et donc impacte la précision globale du traitement. Une bonne 5 carte de contours doit être répétable : les contours détectés dans une même vignette au cours du temps doivent avoir une faible variabilité (des oscillations des cercles détectés pouvant être observées sinon). L'image est d'abord transformée en niveaux de gris (figure 6a), puis on augmente son contraste (figure 6b). Afin d'éviter la détection de faux contours liés à la présence de bruit, on applique ensuite un filtre bilatéral (figure 6c) qui réduit le bruit tout en préservant des contours nets. Ces prétraitements 10 sont illustrés sur la figure 6. Pour la détection des contours, on peut citer des traitements tels que décrits dans : C. Tomasi et R. Manduchi, Bilateral filtering for gray and color images, IEEE Sixth International Conference on Computer Vision, pp. 839- 846., 1998, P. Meer et B. Georgescu, Edge Detection with Embedded Confidence, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 23(12), pp. 1351-1365, 2001, et qui ont donné des résultats satisfaisants illustrés sur les figures 7b et 7c en comparaisons de la figure 7a présentant des résultats moins bons sur la circonférence des trous S et plus d'artefacts introduits. Les détecteurs de contours selon les références ci-avant donnent des résultats assez 15 similaires, avec des contours connectés et plus lisses. Les temps de calcul pour les cartes de contours de la figure 7 sont de 3 ms pour le traitement 7a, 96 ms pour le traitement 7b (Tomasi et al) et 10 ms pour le traitement 7c (Meer et al) pour une même configuration matérielle. Le temps de calcul est un critère décisif, car le contrôle du positionnement 20 des assemblages doit être rapidement exécuté lors des opérations de chargement et de déchargement des assemblages combustibles dans le coeur du réacteur pour des questions de sécurité. Le traitement préféré est donc 7c. Pour la détection de cercles dans une image binaire, on utilise la transformée de Hough circulaire. Ce 25 traitement consiste à faire « voter » chaque point de la carte des contours pour toutes les hypothèses de cercles qui passent par ce point. Le point qui recueille le plus de « votes » est considéré comme le centre du cercle le plus probable. Pour détecter des cercles de rayon R, d'équation : (x - a)2 + (y - b)2 = R2, les votes sont recueillis dans un accumulateur à deux dimensions (a, b) , 3040524 13 comme l'illustre la figure 8 (dans la zone délimitée par des traits pointillés). Pour un rayon donné R, chaque point de contour vote pour les centres possibles des cercles auxquels il peut appartenir : il vote pour un cercle de centre R autour de lui. Les points d'accumulation correspondent à des hypothèses de cercles dans l'image. Néanmoins, on ne connaît pas le rayon R 5 exact mais on dispose d'un intervalle [RI ; R2] (qui est déterminé en prenant une marge sur le rayon mesuré lors des réglages préliminaires). L'accumulateur a alors trois dimensions (a,b,r) et chaque point de contour vote pour un cône (ou une partie) dont il prend le sommet (figure 9). Les points d'accumulation (point d'intersection de cônes) fournissent les hypothèses de cercle (centre et rayon). Ainsi, en référence à la figure 1, si le rayon est inconnu, chaque point de contour vote pour un cône 10 dans l'espace de Hough. En fait, il n'est pas vraiment nécessaire pour chaque point de contour de voter pour un cercle entier. Le gradient en un point A de la circonférence d'un cercle parfait de centre O est orienté selon un vecteur Â. Il suffit donc de voter de part et d'autre de la direction du gradient (avec un écart angulaire pour tenir compte de son incertitude), ce qui fait deux arcs de cercle de votes (comme illustré sur la 15 figure 10). Sur la figure 10, chaque point de contour vote pour deux arcs de cercle de part et d'autre de chaque direction de gradient GRAD. Cette restriction des votes est importante pour limiter le nombre de votes inutiles qui peuvent engendrer de faux positifs. 20 Les maxima locaux de l'accumulateur de la transformée de Hough correspondent à des hypothèses de cercles (centre et rayon). Ces hypothèses restent à être validées pour vérifier qu'elles correspondent vraiment à des cercles de l'image. Pour cela, on fait appel à la technique dite de la « validation a contrario », qui propose des tests statistiques de détection basés sur les principes de la perception humaine : 25 A. Desolneux, L. Moisan et J.-M. Morel, From Gestalt Theory to Image Analysis: A Probabilistic Approach, Springer-Verlag, "Interdisciplinary Applied Mathematics", vol.34, 2008. Le maximum de l'accumulateur de la transformée de Hough n'est pas très précis pour localiser le centre du cercle, et il peut y avoir plusieurs fortes valeurs à proximité (faux positifs). Or, il est 30 nécessaire de localiser ces cercles avec la plus grande précision possible (au pixel près). Pour les caméras utilisées (format PAL 720x576) et le champ de vue préconisé, on a typiquement une résolution de lpixel voisine de 0,5 mm. Pour obtenir des positions au pixel près, on raffine donc les cercles détectés et validés par intercorrélation avec un modèle de cercle parfait. A cet effet, on extrait une zone ZON1 autour du cercle détecté (figure 14) et on « nettoie » la carte de contours en laissant 3040524 14 une couronne COUR1 seulement, comme illustré sur la figure 14. On recherche alors dans cette zone COUR1 le maximum de corrélation avec un modèle de cercle parfait MCER, et de rayon correspondant à celui trouvé par la transformée de Hough, pour affiner la détermination du trou S TRS. 5 Par ailleurs, les points de référence pour positionner les assemblages combustibles dans un repère absolu sont les coins intérieurs de baffles (intersection des bords de baffle). Au cours du traitement des images vidéo, une position grossière est enregistrée automatiquement pour chaque coin de baffle. Les coins de baffles apparaissent en effet toujours à l'intérieur d'une vignette et on sait dans quelle 10 vignette rechercher tel coin de baffle. Pour pouvoir être pris en compte par le traitement de cartographie, les coins de baffle doivent être détectés simultanément avec au moins un cercle dans l'image. Concernant la détection des coins de baffles, on choisit donc comme position grossière du coin de baffle le centre de la vignette où il est visible avec le maximum de cercles dans la même image. Pour faire un recalage, en position absolue, précise, de la cartographie finale, ces positions 15 doivent être raffinées. A la fin du traitement des séquences vidéo, on présente à l'utilisateur des images zoomées centrées sur les positions grossières de chaque coin de baffle. Il peut alors cliquer précisément sur la position du coin de baffle comme illustré sur la figure 15. Plusieurs difficultés peuvent se poser toutefois : - Les baffles ne sont pas tout à fait perpendiculaires, ce qui peut introduire une ambiguïté sur la 20 position du coin, - L'entrelacement des vidéos peut être corrigé (par exemple par un filtre temporel) mais cela introduit une perte de résolution, - Un faible contraste lié aux turbulences. 25 En référence à la figure 16 illustrant les principales étapes du procédé ci-avant, après une première étape d'acquisition des images ST1, on applique un dé-bruitage des images dans les zones correspondant aux vignettes A, B, C, D précitées à l'étape ST2. Ensuite, on applique une transformation de Hough à l'étape ST3 pour identifier les positions des trous S à l'étape ST4. Par ailleurs, dans les zones dé-bruitées, une reconnaissance de forme peut être mise en oeuvre à l'étape 30 ST5 pour identifier les coins de baffle. En outre, un opérateur peut intervenir à l'étape ST6 pour déterminer plus finement les coins de baffles à l'étape ST7 car ils permettent de donner une position absolue ensuite à la cartographie des trous S, comme on le verra plus loin. Ensuite, le dispositif de traitement peut préparer un affichage à l'étape ST8 des éléments repères (trous S et coins de baffle) pour aider l'opérateur à se guider avec les images présentées à l'opérateur sur un écran de visualisation 35 TVS (figure 21). À cet effet, le dispositif de traitement peut utiliser à l'étape ST9 une liste d'éléments 3040524 15 repères successifs que la caméra filme progressivement, en fonction de son parcours prédéterminé à l'étape ST10. Ainsi, à l'étape ST11, une superposition est affichée pour l'opérateur qui peut alors la visualiser à l'étape ST12. On constitue finalement toute la cartographie de l'ensemble des assemblages à l'étape ST13. 5 La procédure de détection automatique des trous S présentée plus haut peut laisser passer des faux-positifs, même après validation a contrario. Il s'agit donc de détecter et d'éliminer les cercles aberrants avant de reconstituer la cartographie. Pour cela, on forme les amas de toutes les détections de trous S 10 pour chaque séquence. La position d'un trou S détecté à l'image n s'écrit : {X TS = X caméra [TL] + a X ob jet [TL] YTS = Ycaméra[n] + a Yobjedni où X ( .--caméra[n], Ycaméra[n]) est la position estimée (en pixels) de la caméra par cumul des déplacements estimés jusqu'à l'image n et (Xob lid jet L--,, - Y ob jet [n]) est la position du trou S détecté (en pixels) dans l'image n, et a est le facteur de correction de l'effet de parallaxe: Z caméra - ZTS a = Le facteur de parallaxe peut être estimé par une résolution de moindres carrés. 15 Une fois que les amas de points sont formés pour chaque séquence (comme par exemple sur la figure 17), on conserve pour chaque trou S les cercles (x,y) qui vérifient les deux conditions suivantes : (i) Ix - médiane xl Seuil_x (ii) Iy - médianeyl Seuil_y avec typiquement Seuil x = Seuil y = 15 pixels par exemple. Les conditions (i) et (ii) excluent les cercles qui s'écartent de plus 15 pixels de la médiane en X et Y des cercles détectés pour un même trou S. Il est choisi une borne absolue de 15 pixels (correspondant environ à 8 mm) plutôt qu'une 20 borne statistique (du type 3 aexp) car la variance expérimentale peut être mal estimée s'il y a peu de détections. Par exemple, le trou L12S2 de la figure 17 est détecté six fois et on aperçoit clairement un point aberrant qui s'éloigne fortement de l'amas des autres points. Ce point aberrant fait croître sensiblement la variance expérimentale en X, et donc le critère : Ix - médiane xl REVENDICATIONS1. Procédé de contrôle de positions d'assemblages combustibles agencés dans une cuve de réacteur nucléaire, chaque assemblage combustible comprenant au moins un élément repère, le procédé comprenant les étapes: - d'acquisition d'images issues d'une caméra filmant au moins les éléments repères d'une partie au moins des assemblages, - de dé-bruitage des images acquises, - de traitement d'images pour localiser les éléments repères dans les images dé-bruitées, caractérisé en ce que la caméra filme en plan serré une partie seulement des assemblages dans chaque image, et se déplace selon un parcours prédéterminé pour obtenir une séquence comportant des images successives de tous les assemblages, et en ce que les étapes de dé-bruitage et de traitement d'images sont menées dans au moins une zone d'intérêt délimitée dans chaque image acquise, la zone d'intérêt incluant une ou plusieurs positions attendues d'éléments repères, avec une tolérance autour desdites positions attendues pour inclure en outre des positions réelles des éléments repères dans les images acquises, ladite zone d'intérêt étant déterminée dans chaque image en fonction dudit parcours prédéterminé. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre la génération d'au moins une vignette virtuelle délimitant la zone d'intérêt, et superposée sur un écran de contrôle aux images réelles acquises par la caméra, pour une vérification par un opérateur, le procédé comportant en outre l'étape : - après localisation d'au moins un élément repère dans la zone d'intérêt, afficher conjointement avec ladite vignette un identifiant de l'élément repère localisé, l'identifiant étant prédéterminé et sélectionné dans un table d'identifiants préenregistrée. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que l'étape de dé-bruitage des images acquises comporte une limitation au moins d'effets optiques de turbulences liées à des variations de température locales dans un fluide dans lequel sont plongés les assemblages. 3040524 20 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de traitement d'images met en oeuvre une reconnaissance de formes pour localiser les éléments repères. 5 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que les éléments repères comportent des trous destinés à accueillir des pions de fixation entre assemblages, et en ce que la reconnaissance de forme comporte une transformation de Hough pour localiser des cercles délimitant lesdits trous. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que la caméra se déplace en 10 translation dans un plan parallèle à un plan moyen des assemblages, le parcours prédéterminé de la caméra étant en serpentin suivant des lignes successives d'assemblages. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, le parcours prédéterminé incluant un ou plusieurs coins de baffle d'assemblage, les zones d'intérêt dans les images acquises 15 incluent les coins de baffle, et en ce que le procédé comporte en outre un traitement d'images pour localiser en outre les coins de baffle dans les images dé-bruitées. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que les coins de baffle sont localisés par reconnaissance de forme et confirmés par un opérateur via une interface homme machine de saisie. 20 9. Procédé selon l'une des revendications 7 et 8, caractérisé en ce que les positions des coins de baffle sont utilisées pour placer les éléments repères dans un repère absolu d'une cartographie des assemblages. 25 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il est assisté par un module informatique de suivi des images acquises de la caméra sur son parcours, pour situer la zone 3040524 21 d'intérêt dans les images acquises par rapport à une position de départ, initiale, de la caméra, et en fonction de son parcours prédéterminé. 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une 5 étape d'établissement d'une cartographie des assemblages dans laquelle les positions respectives réelles des assemblages, issues de la localisation des éléments repères respectifs dans les images acquises, sont déterminées par rapport à des positions attendues respectives. 12. Programme informatique caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour la mise en oeuvre 10 du procédé selon l'une des revendications 1 à 11, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. 13. Dispositif de contrôle de positions d'assemblages combustibles agencés dans une cuve de réacteur nucléaire, chaque assemblage combustible comprenant au moins un élément repère, le dispositif comprenant: 15 - une mémoire d'acquisition d'images issues d'une caméra filmant au moins les éléments repères d'une partie au moins des assemblages, - un circuit informatique coopérant avec la mémoire, de dé-bruitage des images acquises et de localisation d'éléments repères dans les images dé-bruitées, caractérisé en ce que, la caméra filmant en plan serré une partie seulement des assemblages dans 20 chaque image, et se déplaçant selon un parcours prédéterminé pour obtenir une séquence comportant des images successives de tous les assemblages, le circuit informatique détermine une zone d'intérêt dans chaque image acquise en fonction dudit parcours prédéterminé, la zone d'intérêt incluant une ou plusieurs positions attendues d'éléments repères, avec une tolérance autour desdites positions attendues pour inclure en outre des positions réelles des éléments repères dans les images acquises, 25 et en ce que le circuit informatique met en oeuvre le dé-bruitage et la localisation d'éléments repères seulement dans ladite zone d'intérêt, pour chaque image.