FR 3057691 A1 20180420 FR 1659977 A 20161014 1 Procédé de dépouillement automatique des peintures thermosensibles La présente invention concerne un procédé et un dispositif de dépouillement automatique des peintures thermosensibles sur une pièce d'un moteur. L'invention répond en particulier à la nécessité de pouvoir détecter automatiquement les températures auxquelles ont été soumises différentes pièces d'une turbomachine, par exemple en fonctionnement ou lors d'essais. Lors du fonctionnement d'une turbomachine, ses pièces sont soumises à des contraintes mécaniques et thermiques très importantes dues notamment à la vitesse de rotation de la turbomachine pouvant atteindre dix-huit mille tours par minute, à l'usure ou à l'érosion, à la température élevée des gaz et à l'environnement pollué de la turbomachine (suies, fuites d'huile ou de kérosène). Par ailleurs, les caractéristiques des pièces sont différentes, que ce soit en taille (de l'ordre du cm2 à plusieurs m2), en matériaux (composites, titane, carbone, recouvertes d'une barrière thermique), en forme et avec ou sans présence de multi-perforations ou circuit de refroidissement. Toutes ces variantes rendent complexe la mise au point d'une méthode de détermination des températures auxquelles ont été soumises les différentes pièces. Il est connu d'appliquer sur des pièces des peintures thermosensibles conçues pour changer de couleur localement et de façon irréversible lorsqu'elles sont exposées à des températures élevées. Afin de déterminer les caractéristiques thermiques des pièces, les champs de températures de ces pièces suite à une mise en fonctionnement du moteur sont une donnée essentielle. En particulier, il est nécessaire de récolter des informations sur les zones à gradient de température élevé par détection des lignes isothermes i.e. des frontières fictives entre deux couleurs le long de laquelle la température est constante. Ces gradients varient de plusieurs dizaines de degrés en quelques millimètres. Le brevet FR 2 994 597 décrit un procédé pour relever la température atteinte par une pièce de turbomachine, comportant une étape de traitement de ladite pièce, la pré-oxydation de la pièce et le 3057691 2 dépôt d'une couche comportant des moyens d'indication de la température atteinte par la pièce en fonctionnement. Le brevet FR 2 968 759 décrit un procédé non destructif d'estimation d'une température et d'une durée de surchauffe d'une 5 pièce métallique de turbomachine. Ce procédé consiste à préparer plusieurs échantillons réalisés dans un matériau identique à celui de la pièce et à les soumettre à un traitement thermique oxydant à des températures et des durées prédéterminées, à préparer un nuancier de coloration thermique du matériau en classant les échantillons sur un 10 support en fonction de leurs températures et de leur durée de traitement, et à comparer la coloration thermique de la pièce à celles des échantillons du nuancier. Les inconvénients de ces deux méthodes sont qu'elles nécessitent l'intervention prolongée d'un opérateur et qu'elles ne 15 permettent pas d'obtenir les positions des lignes isothermes. Les étapes de détections de couleurs reposent sur l'appréciation visuelle de l'opérateur qui détermine les températures des différentes zones des pièces par comparaison avec des étalons. Actuellement, les positions des lignes isothermes sont 20 déterminées manuellement. Des objectifs de la présente invention sont d'augmenter la précision des positions des lignes isothermes détectées, et d'obtenir une cartographie plus fine et plus complète des pièces. Un autre objectif est la réduction de la durée d'analyse d'une pièce. La présente invention porte sur un procédé de dépouillement 25 automatique des peintures thermosensibles, comprenant les phases de: acquisition d'au moins une image hyperspectrale d'une pièce peinte avec une peinture thermosensible et éclairée par une source lumineuse, ladite image hyperspectrale se présentant sous forme d'un cube spectral comportant une 30 multitude de plans spectraux, chaque plan spectral correspondant à une longueur d'onde donnée, normalisation de l'intensité des spectres des pixels de l'image hyperspectrale, réduction du nombre de plans du cube spectral, 35 classification des pixels de chaque plan spectral en sous- groupes, chaque sous-groupe correspondant à une région 3057691 3 Ri de l'image, le spectre d'une région étant la moyenne des spectres des pixels composant cette région, fusion de certaines régions proches, comportant les étapes de: 5 o détection des régions de petites tailles comportant un nombre de pixels inférieur à un paramètre prédéfini, o détection, pour chaque région de petite taille, de la région voisine dont le spectre forme l'angle le plus faible avec le spectre de ladite région de petite taille, 10 o classement des pixels de chaque région de petite taille dans la région voisine ayant fourni l'angle le plus faible, attribution d'une plage de températures à chaque région Ri. Avec ce procédé, la durée du dépouillement d'une pièce peinte 15 est de 45 minutes contre une durée comprise entre 2 et 8 heures pour un dépouillement manuel. Selon un mode de réalisation, l'attribution d'une plage de températures à chaque région Ri utilise une classification des pixels en différents sous-groupes à partir d'une bibliothèque de références 20 regroupant des données de correspondance entre couleur, température et spectre, chaque couleur étant notée Br, et comprenant les étapes de : initialisation d'un numéro de couleur associée à chaque région Ri à 0, 25 détermination des régions voisines Vjk de chaque région Ri, calcul des angles notés alpha(Ri,M, chaque angle étant l'angle entre le spectre de la région Ri et le spectre de la couleur B', calcul, pour chaque région Ri, et chaque couleur 13', du 30 poids poids (Ri,Bx) de ses n voisins Vjk en utilisant la formule poids (Ri,Bx) =1Ekclic2 où 13 est compris entre 0 et 1 et dk2 est le carré de la distance entre le numéro de la couleur B, et le numéro de la couleur associée à Vjk, pour laquelle vaut 1 si le numéro de la couleur associée à Vjk d 3057691 4 est la valeur 0 ou la même valeur que le numéro de la couleur Bx, mise à jour de chaque angle alpha(Ri,Bx)i entre le spectre de la région Ri et le spectre de la couleur Bx en utilisant la alpha(Ri,Bx) 5 formule alpha(Ri,Bx-)1= poids(Ri,Bx)i OÙ poids(Ri,Bx)i est le poids des voisins de la région Ri pour la couleur Bx, à l'itération j, - association à Ri du numéro de la couleur Bx ayant fourni l'angle alpha(Ri,Bx)i le plus faible, et inférieur à un seuil prédéfini, laissant le numéro à 0 le cas échéant, 10 - réitération des trois étapes précédentes si le numéro associé à au moins une région Ri est différent du numéro associé à cette même région lors de la seconde étape, jusqu'à ce que tous les numéros de couleur assignés aux régions Ri soient identiques entre deux itérations 15 successives. Selon un mode préféré de réalisation, les spectres de la pièce peinte sont acquis sur une plage de longueurs d'onde comprises entre 380 et 800 nanomètres et le nombre de plans spectraux acquis se situe préférentiellement entre 20 et 350. Le nombre de plans 20 spectraux est un paramètre qui peut être réglé par l'utilisateur. Chaque plan spectral a une dimension préférée de 1280 x 1024 pixels. La procédure d'acquisition de l'image hyperspectrale comporte deux acquisitions. La première acquisition est réalisée avec un éclairage dont l'intensité est inférieure ou égale à 40% de l'intensité 25 maximale de la source d'éclairage, ce qui permet de photographier les couleurs claires (jaune, violet clair...). La deuxième acquisition est réalisée avec un éclairage dont l'intensité est supérieure ou égale à 70% de l'intensité maximale de la source d'éclairage, ce qui permet de photographier les couleurs sombres (noir, bleu nuit...). 30 La phase de réduction du nombre de plans du cube spectral comporte les étapes de : application d'une méthode d'analyse en composantes principale (ACP) sur le cube hyperspectral, renvoi d'un nombre fini de plans qui correspondent aux 35 premiers plans du résultat de l'ACP. 3057691 5 Selon un mode préféré de réalisation, le nombre de plans retenus est compris entre 2 et 20. Selon un mode de réalisation, la phase de classification des pixels de chaque plan spectral est une méthode mean-shift pour 5 laquelle le noyau utilisé est préférentiellement un noyau gaussien. La bibliothèque de références est une bibliothèque évolutive, chaque essai permettant de compléter la bibliothèque avec les correspondances entre spectre, température et couleur associée. La bibliothèque de références comprend des échantillons 10 d'apprentissage i.e. des couples température/spectre qui sont initialisés par : - chauffage d'étalons dans un four à effet Joule utilisé à l'air ambiant, - mesure des températures le long des étalons pendant le 15 chauffage, - acquisition des spectres de la peinture après le chauffage, - sauvegarde des couples température/spectre dans une bibliothèque. Selon un mode préféré de réalisation, dans la phase de fusion de 20 certaines régions proches, le paramètre portant sur le nombre de pixels est compris entre 10 et 500. Selon un mode de réalisation, le seuil utilisé pour l'angle alpha est compris entre 0,1 et 0,3. Il est également proposé un dispositif de dépouillement 25 automatique des peintures thermosensibles comportant : - un dispositif d'acquisition apte à acquérir une image hyperspectrale, comprenant : o un support élévateur apte à supporter une pièce d'un moteur, 30 o une source de lumière, o un collimateur, o une fibre optique apte à guider la lumière de la source jusqu'au collimateur, o une caméra hyperspectrale, 35 o un ordinateur de contrôle, o un filtre polariseur monté sur l'objectif de la caméra, 3057691 6 o un filtre polariseur vissé sur le collimateur, - un module de post-traitement apte à appliquer le procédé de dépouillement automatique décrit plus haut sur l'image hyperspectrale acquise. 5 Selon un mode préféré de réalisation, la source de lumière est une source de lumière au xénon. La présente invention sera mieux comprise et d'autres détails, caractéristiques et avantages apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui suit faite à titre d'exemple non limitatif et en 10 référence aux dessins annexés, dans lesquels : - la FIG.1 illustre le résultat d'un dépouillement manuel de deux peintures thermosensibles, - la FIG.2 est une représentation schématique d'un cube hyperspectral et d'un spectre d'un pixel du cube hyperspectral, 15 - la FIG.3 est un schéma du dispositif de dépouillement, - la FIG.4 est un schéma du principe de fonctionnement des filtres polariseurs, - la FIG.5 est une illustration du type de réflexion sur la peinture dans les zones mates, satinées ou brillantes. 20 - la FIG.6 est une illustration d'un cube hyperspectral, - la FIG.7 est un schéma du procédé général de dépouillement, - la FIG.8 est une illustration du principe de la classification non supervisée des pixels s'une image, - la FIG.9 est une illustration des frontières des régions trouvées 25 par la classification non supervisée sur un exemple d'image hyperspectrale, - la FIG.10 est une illustration des frontières de la FIG.9 après l'étape de fusion de régions proches, - la FIG.11 est une illustration de la bibliothèque de références, 30 - la FIG.12 est une illustration de la phase d'attribution d'une plage de couleurs à chaque région d'une image hyperspectrale, - la FIG.13 illustration de la phase d'attribution d'une plage de couleurs à chaque région d'une image hyperspectrale pour un exemple de trois régions. 35 On se réfère dans un premier temps à la FIG.1 qui illustre des tracés manuels (tracés à la main par un opérateur) de lignes isothermes 3057691 7 sur des peintures TP5 et TP6. Chaque peinture est caractérisée par ses lignes isothermes et ses couleurs. Une seule couleur est visible entre deux lignes isothermes. Chaque couleur correspond à une plage de températures. Certains virages sont très rapides (changement de 5 couleur franche), d'autres sont lents (changement progressif). La FIG.1 montre que la zone gris-bleu pâle ne donne pas d'informations dans une plage large de 280°C, de 550°C à 830°C. Lors d'un essai, plusieurs peintures peuvent être utilisées sur une même pièce pour obtenir une cartographie plus fine. L'essai se déroule 10 comme suit : peinture des pièces du moteur, montage des pièces sur un moteur, essai du moteur pendant plusieurs minutes, démontage des pièces peintes, 15 tracé des virages à la main, au crayon sur les pièces. Les positions des lignes isothermes et les valeurs des températures sont alors obtenues à partir d'étalons. Les pièces sont photographiées à l'aide d'une caméra CCD et les isothermes sont positionnées manuellement par l'opérateur sur les lignes déjà tracées à 20 la main. Toutes les lignes isothermes sont regroupées sur une seule pièce pour avoir une cartographie plus fine. Cette procédure manuelle aboutit à un résultat en deux dimensions tandis que les pièces sont en trois dimensions. Chaque peinture présente en moyenne 5 à 10 lignes isothermes. Ce dépouillement manuel diminue la précision des 25 mesures, notamment dans le cas des virages lents. La présente invention propose un procédé de dépouillement automatique des peintures thermosensibles pour pallier au problème de subjectivité et au manque de précision des tracés manuels. Une caractéristique de ce procédé est l'utilisation d'une caméra 30 hyperspectrale. Il s'agit d'une caméra classique noir et blanc ou couleur à laquelle il est ajouté un spectrographe permettant de séparer la lumière en différentes composantes de longueurs d'onde différentes. Ainsi il est possible de dessiner une courbe représentant le pourcentage de lumière réfléchie par un matériau en fonction de la 35 longueur d'onde. Cette méthode d'imagerie permet de quantifier la couleur de chaque pixel de l'image hyperspectrale (également appelée 3057691 8 cube hyperspectral), comme l'illustre la FIG.2. Cette quantification repose sur la correspondance entre la réflectance (ou intensité du pixel) en fonction de la longueur d'onde de la lumière incidente. Chaque pixel du cube hyperspectral est identifié par son spectre. Les couleurs 5 ainsi quantifiées sont traités par un procédé, selon la présente invention, afin de tracer automatiquement les lignes isothermes. Avant de détailler ce procédé, nous nous référons à la FIG.3 qui illustre le dispositif d'acquisition d'une image hyperspectrale pour une pièce d'un moteur, prévu par la présente invention. Le dispositif 10 d'acquisition des spectres comporte : un support élévateur 1, une source de lumière 2, une fibre optique 3, un collimateur 4, 15 un filtre polariseur 5 vissé sur le collimateur 4, une caméra hyperspectrale 6 un ordinateur de contrôle (non représenté), un filtre polariseur 7 monté sur l'objectif de la caméra. Le support élévateur 1 a pour rôle de supporter une pièce 8 à 20 analyser. La présente invention se rapporte également à un dispositif de dépouillement automatique des peintures thermosensibles comportant le dispositif d'acquisition illustré en FIG.3 ainsi qu'un module de post-traitement apte à appliquer le procédé de dépouillement automatique 25 des peintures sur l'image hyperspectrale acquise. Le module de post- traitement peut, à titre d'exemple non limitatif, se présenter sous forme d'un logiciel. Selon un mode préféré de réalisation, la source de lumière utilisée par le dispositif d'acquisition est une source de lumière au 30 xénon (par exemple MAX-303). Bien que d'autres sources de lumière puissent être utilisées, l'intérêt d'utiliser une source de lumière au xénon réside dans le fait qu'elle fournit un spectre quasi constant dans tout le domaine visible (trois cent quatre-vingt à huit cent nanomètres). Ainsi aucune longueur d'onde ne prend le dessus sur une autre et elles 35 sont donc différentiables. 3057691 9 L'intensité lumineuse de la source est réglable. Ce réglage consiste à définir l'éclairage de la source par un pourcentage de son intensité maximale. La fibre optique 3 guide la lumière de la source 2 jusqu'au 5 collimateur 4. Le collimateur 4 éclaire la pièce 8 de façon homogène. Le filtre polariseur 7 vissé sur le collimateur permet de polariser la lumière. Le système d'acquisition hyperspectral acquiert les spectres de la 10 pièce 8 entre 380 nanomètres et 800 nanomètres. La caméra hyperspectrale 6 dispose d'un capteur CCD dont la résolution est de 1280 x 1024 pixels. Le filtre polariseur 7 monté sur l'objectif de la caméra 6 supprime la lumière polarisée issue de la réflexion spéculaire. 15 La réflexion spéculaire est le reflet de la lumière issue de la source 2 sur la pièce 8 (comme avec un miroir). Elle se caractérise par une réflexion d'un rayon incident en un rayon unique par une surface brillante. Dans le cas d'une telle réflexion, la quasi-totalité de l'énergie du rayon incident se retrouve dans le rayon réfléchi et l'énergie 20 manquante a été absorbée par le matériau. Cette réflexion est supprimée car elle a une intensité élevée et ne contient aucune information sur la couleur de la pièce car son spectre est celui de la lumière de la source 2. Il est connu d'ajouter un filtre polariseur sur une unité d'éclairage 25 et sur l'objectif d'une caméra pour éliminer les réflexions spéculaires d'une surface brillante. Un filtre polarisant transmet uniquement une onde lumineuse dans une direction spécifique. Le fonctionnement des filtres polariseurs est schématisé sur la FIG.4. La lumière A transmise par le collimateur est polarisée au travers du filtre polarisant 5 et 30 convertie en lumière B. Une partie de la lumière est réfléchie de manière spéculaire par la pièce 8. La réflexion spéculaire C est alors interceptée par le filtre polarisant 7 tandis que la pièce réfléchit également de manière diffuse une partie de la lumière (réflexion diffuse D). Cette réflexion diffuse D est polarisée au travers du filtre polarisant 35 7 et seule la lumière E polarisée atteint la caméra 6. La réflexion diffuse correspond à la réflexion d'un rayon incident vers de nombreuses directions. L'énergie du rayon incident est répartie 3057691 10 entre les rayons réfléchis. Contrairement à la réflexion spéculaire, la réflexion diffuse permet de voir les objets et porte l'information de la couleur. Les peintures thermosensibles ont des aspects différents sur les 5 pièces à étudier. Aux fortes températures, la peinture se vitrifie. Cela génère des zones noires d'aspects différents. Elles sont d'abord noires mates (avant vitrification), puis noires satinées et enfin, noires brillantes. A chacun de ces trois aspects correspond des types de réflexions différents illustrés par la FIG.5. Sur une zone noire mate Z1, 10 la réflexion spéculaire est faible et la réflexion diffuse est élevée. Sur une zone noire satinée Z2, les deux types de réflexions sont moyennes. Sur une zone noire brillante Z3, la réflexion spéculaire est élevée et la réflexion diffuse est faible. Les filtres polarisants 5 et 7 sont ainsi utilisés pour supprimer la 15 réflexion spéculaire des zones satinées et brillantes de la pièce 8. La caméra 6 ne capte alors plus la réflexion diffuse. Le spectre de la lumière issue de la réflexion diffuse est celui de la couleur de la peinture. Les filtres sont utilisés pour toute acquisition afin d'éviter la saturation de la caméra. 20 L'intensité lumineuse captée est élevée dans les zones mates, moyenne dans les zones satinées et faible dans les zones brillantes. Les pixels des différentes zones deviennent alors séparables en comparant l'intensité de leurs spectres respectifs. Un fort éclairage aide à mieux différencier les niveaux d'intensité. 25 Deux acquisitions sont donc nécessaires : une acquisition à un éclairage dont l'intensité est inférieure OU égale à 40% de l'intensité maximale de la source 2, pour l'acquisition des couleurs vives (jaune, bleu gris). Dans ce cas, les couleurs sombres (noir, bleu nuit, marron) ont une intensité 30 trop faible pour être correctement différenciées. une acquisition à fort éclairage avec une intensité supérieure ou égale à 70% de l'intensité maximale de la source 2, pour différencier les intensités spectrales des parties vitrifiées sombres. Avec cet éclairage, les couleurs vives sont saturées 35 donc inexploitables. Un logiciel d'acquisition relié à la caméra hyperspectrale fournit un cube hyperspectral, comme illustré en FIG.6. Ce cube hyperspectral 3057691 11 représente l'ensemble des données acquises en trois dimensions dont deux dimensions spatiales x et y et une dimension spectrale (longueur d'onde). La dimension spectrale comporte plus d'une centaine de plans. Selon un mode préféré de réalisation, le cube spectral comporte une 5 multitude de plans spectraux de dimension 1280 x 1024 pixels. Le nombre total de plans spectraux acquis se situe préférentiellement entre 20 et 350. Le nombre de plans est un paramètre ajustable par l'utilisateur. Un plan spectral contient la valeur de l'intensité de chaque pixel 10 à une longueur d'onde donnée. Chaque pixel est identifié par ses coordonnées spatiales et son spectre, ledit spectre représentant la réflectance d'un pixel en fonction de la longueur d'onde de la source lumineuse. Comme l'intensité des spectres est sensible à l'intensité de la 15 source lumineuse, le procédé de dépouillement proposé par la présente invention comporte une phase de normalisation de l'intensité des spectres de chaque pixel. Cette normalisation consiste à diviser le spectre de chaque pixel de l'image hyperspectrale par le spectre de la source lumineuse. Ce rapport permet d'obtenir la valeur de la 20 réflectance de chaque pixel à chaque longueur d'onde. Cette réflectance correspond au pourcentage de lumière réfléchie par la peinture vers la caméra. La présente invention propose une méthode de détermination automatique des isothermes à partir de ces données normalisées. Les 25 différentes opérations effectuées par cette méthode sont illustrées sur le schéma de la FIG.7. Ces différentes phases sont réalisées après l'acquisition et la normalisation des pixels de l'image hyperspectrale. Une première phase consiste à réduire le volume des données. Il s'agit de réduire la multitude de plans spectraux acquis à une taille 30 préférée se situant entre deux et vingt plans sans perte d'information. Une deuxième phase consiste à réaliser une classification des pixels en sous-groupes, chaque sous-groupe contenant les pixels dont les spectres sont similaires (selon des critères qui seront exposés par la suite). 35 Une troisième phase est une fusion de certaines régions proches. 3057691 12 Une quatrième phase consiste à associer une couleur à chaque région à partir d'une bibliothèque de références contenant des données de correspondance entre spectres et couleurs. Il est alors possible de calculer les isothermes de la pièce et de 5 retourner les positions des isothermes ainsi que les températures (déterminées par la couleur) de chaque région de la pièce. La première phase consiste à réduire le nombre de plans du cube spectral sans perte d'information en utilisant une méthode d'analyse de données. Selon un mode préféré de réalisation, mais non limitatif, la 10 méthode d'analyse de données utilisée est une analyse en composante principale. L'analyse en composante principale (ACP) est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (statistiquement « corrélées ») en variables indépendantes 15 les unes des autres (« non corrélées »). Ces nouvelles variables sont nommées composantes principales. Elles permettent de réduire l'information en un nombre de composantes inférieur au nombre initial de variables. Pour compresser un ensemble de N1 variables en un nombre N2 de nouvelles variables, il est connu que les N2 premières 20 composantes principales de l'ACP sont un meilleur choix. Dans le cas de la réduction des N1 plans spectraux (variables liées entre elles) en N2 nouveaux plans spectraux (nouvelles variables indépendantes), ce sont les N2 premiers plans du résultat de l'ACP qui sont retenus pour la suite des opérations. Le nombre N2 de plans conservés est un 25 paramètre fixé par l'utilisateur, et selon un mode préféré de réalisation évoqué précédemment, ce paramètre est compris entre 2 et 20. La deuxième phase consiste en une classification des pixels en sous-groupes. Il s'agit d'une classification non supervisée. C'est une méthode de classification des pixels à partir de variables qui les 30 caractérisent. Dans le cadre de la présente invention, les pixels sont rangés selon leurs spectres en sous-groupes. Selon un mode préféré de réalisation, la méthode de classification non supervisée utilisée est la méthode mean-shift. La méthode mean-shift est une méthode connue de classification 35 non paramétrique qui ne requiert pas de connaissance à priori sur le nombre de sous-groupes, et ne contraint pas la forme ni la taille des sous-groupes. Le principe de la classification non supervisée mean- 3057691 13 shift est illustré sur un exemple simple dans la FIG.8. La méthode mean-shift est une méthode d'estimation non paramétrique du gradient de densité basée sur l'utilisation d'un noyau. L'objectif du procédé est de déterminer les maximas locaux de densité. Chaque maxima local de 5 densité correspond alors à un sous-groupe. Tous les pixels convergeant vers un même maxima sont classés dans un même sous-groupe. Dans l'exemple illustré par la FIG.8, les flèches G1, G2, G3 et G4 pointent les différents sous-groupes obtenus pour l'exemple illustré. Selon un mode préféré de réalisation, le noyau utilisé est un noyau gaussien. 10 Plusieurs pixels voisins spatialement et appartenant à un même sous-groupe forment une région. A l'issue de la procédure mean-shift, on obtient donc un set de n régions (sous-groupes) Ri (où i est un indice utilisé pour identifier la région, i étant compris entre 1 et n). Chaque région Ri peut être identifiée par les pixels la composant et un 15 spectre. Le spectre d'une région est la moyenne des spectres des pixels la composant. Afin de déterminer les zones de virage, une première étape consiste à déterminer les pixels localisés au niveau des frontières entre deux régions. Un pixel est considéré comme appartenant à une frontière s'il a au moins un de ses pixels voisins 20 appartenant à une autre région. Un pixel de coordonnées (x,y) est dit voisin d'un autre pixel de coordonnées (x',y'), s'il suffit d'ajouter ou soustraire 1 à x ou à y pour obtenir les coordonnées (x',y'). La FIG.9 montre un exemple de régions trouvées sur une image spectrale. Les frontières sont représentées par les lignes gris foncé 25 dont deux sont pointées par les flèches F à titre d'exemple. Les pixels de frontière sont représentés en gris foncés ce qui permet de visualiser les frontières entre les régions. La troisième phase du procédé consiste à fusionner certaines régions. Une première étape est de détecter les régions trop petites. 30 Deux exemples de régions trop petites sont pointés par les flèches B sur la FIG.9. Ces régions trop petites sont considérées comme du bruit et correspondent le plus souvent à un ensemble de pixels mal classés. Une région est considérée comme trop petite si elle est composée de moins d'un certain nombre de pixels. Ce nombre est un paramètre fixé 35 par l'utilisateur. Un nombre trop faible supprime peu le bruit et un nombre trop élevée supprime les détails (ex. d'un changement de couleur autour d'un trou de refroidissement). Selon un mode préféré de 3057691 14 réalisation, ce nombre est compris entre 10 et 500. Une trop petite région est alors fusionnée avec la région voisine dont le spectre est le plus ressemblant, le niveau de ressemblance étant déterminé numériquement. 5 Deux régions sont considérées comme voisines si au moins un pixel de l'une de ces régions est voisin d'un pixel de l'autre région. Chaque région est identifiée par son nombre de pixels et son spectre. Chaque spectre étant représenté numériquement comme un vecteur, le niveau de ressemblance de deux spectres est déterminé en 10 calculant l'angle entre ces deux vecteurs. Plus l'angle est faible, plus le niveau de ressemblance est important. On appellera cet angle alpha dans la suite du document. Une région trop petite est donc fusionnée avec sa région voisine ayant fourni l'angle alpha le plus faible avec le calcul précédent. Cette fusion consiste à classer les pixels de la région 15 trop petite dans la région voisine dont le spectre est le plus ressemblant au sien. Les régions Ri sont alors mises à jour. Un exemple de résultat de cette étape est illustré en FIG.10. La quatrième phase du procédé est un algorithme qui repose sur une classification supervisée des régions. L'objectif de cette opération 20 est d'attribuer une plage de couleurs (et donc de températures) à chaque région, comme l'illustre la FIG.11. Pour cela la première étape est d'attribuer une couleur à chaque région. La classification utilise une bibliothèque de références. Cette bibliothèque regroupe des données de correspondances entre température, spectre et couleur formant des 25 échantillons d'apprentissage. Les couleurs sont notées B, dans la suite de cette description, le numéro x étant le numéro de la couleur dans la bibliothèque. La bibliothèque utilisée est sélectionnée parmi une multitude de bibliothèques. Pour chaque peinture, plusieurs bibliothèques peuvent 30 exister : par exemple une bibliothèque pour les pièces situées en aval d'une chambre de combustion et une autre pour les pièces situées en amont de la chambre de combustion. En effet, les gaz de combustions modifient les teintes des peintures donc leurs spectres. Si, lors d'un essai, les spectres obtenus pour une peinture sont 35 différents de ceux des bibliothèques existantes, une nouvelle bibliothèque spécifique peut être créée. Ceci peut arriver si les pièces sont polluées par exemple. 3057691 15 Les bibliothèques sont créées en sélectionnant des spectres d'images hyperspectrales des peintures. L'utilisateur choisi les pixels utilisés pour la bibliothèque et leur assigne le numéro de couleur. Plusieurs pixels peuvent être sélectionnés dans une même couleur (de 5 1 à 100). Les spectres enregistrés dans la bibliothèque correspondent à la moyenne des spectres contenus dans une fenêtre autour des pixels sélectionnés. La taille de la fenêtre se situe entre un et dix pixels. La taille de la fenêtre est choisie par l'opérateur. Le nombre de couleurs de chaque bibliothèque dépend de la 10 peinture. Les couleurs correspondent aux zones de couleurs définies par le fabriquant des peintures. Une zone de couleurs peut être séparée en deux ou trois zones si elle correspond à un dégradé de couleurs (le spectre varie entre la partie la plus froide et la partie la plus chaude). Les bibliothèques de référence sont basées sur des spectres 15 d'étalons chauffés dans un four à effet Joule et/ou sur des pièces de moteurs. Ainsi, les spectres des bibliothèques sont plus proches des spectres des peintures ayant subi un essai moteur. Ces bibliothèques sont créées sur la base d'un dépouillement manuel réalisé par un expert. Cela permet de garantir une fiabilité pour 20 les différentes couleurs entrées dans la base de données. Pour une même peinture et un même essai, les spectres de deux pièces identiques peuvent être différents. Les bibliothèques sont formées à partir de spectres issus de plusieurs pièces pour être plus représentatives de la réalité terrain. La température de chaque couleur 25 est obtenue par calibration des peintures. Les bibliothèques utilisées sont évolutives. En effet, les teintes des peintures sont modifiées dans l'environnement moteur. La pression et les gaz de combustion changent les teintes des peintures. Les spectres des bibliothèques sont donc corrigés après chaque essai 30 moteur pour prendre en compte des effets perturbateurs. Pour assigner une couleur B, à chaque région Ri, le spectre de chaque région Ri est comparé aux spectres de la bibliothèque de références. Chaque spectre de la bibliothèque de références (vecteurs de référence) étant couplé à une couleur, cela permet de déduire une 35 couleur B, pour chaque région Ri. Les spectres étant représentés numériquement comme des vecteurs, les angles entre le vecteur de la région Ri et chaque vecteur de référence de la bibliothèque sont 3057691 16 calculés. Chaque région Ri est alors classée dans la couleur Bx correspondant au vecteur de référence avec lequel l'angle alpha calculé est le plus faible et inférieur à un certain seuil. On notera cet angle alpha(Ri,Bx) pour désigner plus spécifiquement l'angle obtenu à 5 partir des spectres de la région Ri et de la couleur Bx. Selon un mode préféré de réalisation, ce seuil est compris entre 0,1 et 0,3. L'assignation d'une couleur est réalisée pour toutes les régions Ri de l'image hyperspectrale. A chaque couleur Bx associée à une région Ri correspond une température. 10 La bibliothèque de références peut être assimilée à un tableau dans lequel chaque couleur Bx est représentée par un numéro. Les couleurs sont numérotées de 1 jusqu'au nombre de couleurs de la bibliothèque, et sont ordonnées dans le sens du gradient de température. Un exemple de tableau représentant une bibliothèque de 15 références est illustré en FIG.11. Chaque spectre de la bibliothèque a un numéro de couleur. Plusieurs spectres peuvent avoir le même numéro de couleur. Par ailleurs, il existe une couleur dont le numéro est zéro correspondant à la couleur d'initialisation. Elle est allouée à toute couleur non identifiée. Une couleur est considérée comme non 20 identifiée lorsque tous les angles calculés entre le spectre d'une région et chaque spectre de la bibliothèque de références dépassent un certain seuil. Ce seuil est un paramètre qui permet de ne pas prendre en compte les zones sans peinture, les zones sales, ou les rayures. Selon un mode préféré de réalisation ce seuil est idéalement compris 25 entre 0,1 et 0,3. Afin de limiter le nombre de région mal classées et augmenter la robustesse de la méthode de détermination de la couleur d'une région Ri, les couleurs des régions voisines sont prises en compte en calculant un poids statistique. Le calcul du poids associé à une région Ri pour 30 ses n voisins selon la référence Bx est donné par l'équation (1): vn z-dc=1,1,2 poids(Ri,Bx) = - n Avec n le nombre de régions voisines de la région Ri, 13 un coefficient compris entre 0 et 1, et dk la différence entre le numéro de la couleur de la région voisine V ik et le numéro de la couleur Bx 35 étudiée. (1) 3057691 17 Pour chaque voisin, le poids associé est donné par l'équation (2) : poids (Ri BX )V ik = -k 2 (2) Pour chaque région Vik et le spectre de la couleur Bx de la 5 bibliothèque : - si le numéro de lacouleur allouée à la région Vik vaut 0, alorsdk 1; 2 - si le numéro de la couleur allouée à la région Vik est celui de la couleur Bx, alors j4ct = 1 ; 10 - si le numéro de la couleur allouée à la région Vik est différent de celui de la couleur Bx, alorsdest calculé avec 0 REVENDICATIONS1. Procédé de dépouillement automatique des peintures thermosensibles, comprenant les phases de : - acquisition d'au moins une image hyperspectrale d'une pièce (8) peinte avec une peinture thermosensible et éclairée par une source lumineuse, ladite image hyperspectrale se présentant sous forme d'un cube spectral comportant une multitude de plans spectraux, chaque plan spectral correspondant à une longueur d'onde donnée, - normalisation de l'intensité des spectres des pixels de l'image hyperspectrale, - réduction du nombre de plans du cube spectral, - classification des pixels de chaque plan spectral en sous- groupes, chaque sous-groupe correspondant à une région de l'image, le spectre d'une région étant la moyenne des spectres des pixels composant cette région, - fusion de certaines régions proches, comportant les étapes de o détection des régions de petites tailles comportant un nombre de pixels inférieur à un paramètre prédéfini, o détection, pour chaque région de petite taille, de la région voisine dont le spectre forme l'angle le plus faible avec le spectre de ladite région de petite taille, o classement des pixels de chaque région de petite taille dans la région voisine ayant fourni l'angle le plus faible, - attribution d'une plage de températures à chaque région Ri. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la phase d'attribution d'une plage de températures à chaque région Ri utilise une méthode de classification des pixels de chaque plan spectral en sous-groupes à partir d'une bibliothèque de références regroupant des données de correspondances entre couleur, température et spectre, chaque couleur étant notée 13,, et comprenant les étapes de : - initialisation d'un numéro de couleur associée à chaque région Ri à 0, - détermination des régions voisines Vik de chaque région Ri, 3057691 21 - calcul des angles notés alpha(Ri,B,), chaque angle étant l'angle entre le spectre de la région Ri et le spectre de la couleur Bx, calcul, pour chaque région Ri, et chaque couleur Bx, du poids 5 poids (Ri,B,) de ses n voisins Vik en utilisant la formule poids (Ri, Bx) = -Ek-fj où fl est compris entre 0 et 1 et dk2 est n dkz le carré de la distance entre le numéro de la couleur Bx et le numéro de la couleur associée à V ik, pour laquelle !ci vaut 1 si le numéro de la couleur associée à V ik est la valeur 0 ou 10 la même valeur que le numéro de la couleur Bx, mise à jour de chaque angle alpha(Ri,Bx)i entre le spectre de la région Ri et le spectre de la couleur Bx en utilisant la formule alpha(Ri, = alpha(R bBx) où poids(Ri,Bx)j est le poids paids(Rieoi des voisins de la région Ri pour la couleur Bx, à l'itération j, 15 - association à Ri du numéro de la couleur Bx ayant fourni l'angle dipha(Ri,/3,)i le plus faible, et inférieur à un seuil prédéfini, laissant le numéro à 0 le cas échéant, réitération des trois étapes précédentes si le numéro associé à au moins une région Ri est différent du numéro associé à 20 cette même région lors de la seconde étape, jusqu'à ce que tous les numéros de couleur assignés aux régions Ri soient identiques entre deux itérations successives. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la bibliothèque de références est une bibliothèque évolutive, chaque essai 25 permettant de compléter la bibliothèque avec les correspondances entre spectre, température et couleur associée. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la bibliothèque de références comprend des échantillons d'apprentissage i.e. des couples température/spectre qui sont initialisés par : 30 - chauffage d'étalons dans un four à effet Joule utilisé à l'air ambiant, - mesure des températures le long des étalons pendant le chauffage, --acquisition des spectres de la peinture après le chauffage, 3057691 22 - sauvegarde des couples température/spectre dans une bibliothèque. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que le seuil utilisé pour l'angle alpha est compris entre 5 0,1 et 0,3. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que les spectres de la pièce peinte sont acquis sur une plage de longueurs d'onde comprises entre 380 et 800 nanomètres. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, 10 caractérisé en ce que le nombre de plans spectraux acquis se situe entre 20 et 350. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que chaque plan spectral a une dimension de 1280 x 1024 pixels. 15 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que l'acquisition de chaque image hyperspectrale comporte: une première acquisition avec un éclairage dont l'intensité est inférieure ou égale à 40% de l'intensité maximale de la 20 source d'éclairage, - une deuxième acquisition avec un éclairage dont l'intensité est supérieure ou égale à 70% de l'intensité maximale de la source d'éclairage. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, 25 caractérisé en ce que la réduction du nombre de plans du cube spectral comporte les étapes de : - application d'une méthode d'analyse en composante principale (ACP) sur le cube hyperspectral, - renvoi d'un nombre fini de plans qui correspondent aux 30 premiers plans du résultat de l'ACP. 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que le nombre de plans retenus est compris entre 2 et 20. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, caractérisé en ce que la classification des pixels de chaque plan spectral 35 est une méthode mean-shift. 3057691 23 13. Procédé selon la revendication 12, caractérisée en ce que le noyau utilisé dans la méthode mean-shift est un noyau gaussien. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, caractérisé en ce que dans l'étape de fusion de certaines régions 5 proches, le paramètre portant sur le nombre de pixel est compris entre 10 et 500. 15. Dispositif de dépouillement automatique des peintures thermosensibles comportant : un dispositif d'acquisition apte à acquérir une image 10 hyperspectrale, comprenant : o un support élévateur apte à supporter une pièce d'un moteur, o une source de lumière, o un collimateur, 15 o une fibre optique apte à guider la lumière de la source jusqu'au collimateur, o une caméra hyperspectrale, o un ordinateur de contrôle, o un filtre polariseur monté sur l'objectif de la caméra, 20 o un filtre polariseur vissé sur le collimateur, - un module de post-traitement apte à mettre en oeuvre un procédé de dépouillement automatique conforme à l'une quelconque des revendications 1 à 14 sur l'image hyperspectrale acquise. 25 16. Dispositif selon la revendication 15, caractérisé en ce que la source de lumière est une source de lumière au xénon.