FR 3072812 A1 20190426 FR 1759990 A 20171023 Procédé d'estimation d'une note d'adhésion entre la composition de caoutchouc et les plis de renfort d'une éprouvette représentative d'un pneumatique à caractériser. L'invention a pour domaine technique le traitement d'image et plus particulièrement le traitement d'image appliqué au contrôle de qualité, notamment dans la fabrication de pneumatiques. Un pneumatique comprend généralement une bande de roulement en contact direct avec la route, munie de rainures et de blocs de sculpture et reposant sur une carcasse conférant sa résistance au pneumatique. La carcasse peut être de type diagonale ou radiale, et comprend une superposition de plis de fibres de renfort noyées dans de la composition de caoutchouc. Un pli est une nappe de fibres de renfort essentiellement parallèles. Lors du développement ou du suivi de la qualité de pneumatiques, il est courant de tester l'adhésion entre la composition de caoutchouc et les plis de renfort (textile ou métallique). Pour réaliser un test d'adhérence, on fabrique une éprouvette avec les mêmes constituants et les mêmes procédés qu'un pneumatique dont l'adhésion entre la composition de caoutchouc et les plis de renfort est à tester. L'éprouvette ainsi obtenue est ensuite cuite sous pression puis mise au format attendu. Cette éprouvette fait ensuite l'objet d'un arrachage par pelage de deux plis de renfort unis par la composition de caoutchouc au cours duquel on mesure la force de traction nécessaire pour les séparer. A l'issue de l'arrachage, l'éprouvette testée est séparée en deux demi-éprouvettes. Un opérateur attribue ensuite une note à l'éprouvette en fonction de l'observation visuelle des demi-éprouvettes et du taux de recouvrement du renfort par la composition de caoutchouc. 2 Toutefois, la reproductibilité du procédé décrit ci-dessus ainsi que la fiabilité des données obtenues sont variables du fait de l'inspection visuelle par un opérateur humain. De l'état de la technique antérieure, on connaît les documents 5 suivants. Le document « AFNOR - NF ISO 36 - novembre 2011 » divulgue les caractéristiques de la norme française NF ISO 36 relative à une méthode d'essai de mesure de la force nécessaire pour séparer, par pelage, deux plis de textile unis par du caoutchouc ou une couche 10 de caoutchouc liée à un pli de textile. Le document « ASTM Standards - StandardTest Method for Strap Peel Adhesion of Reinforcing Cords or Fabrics to Rubber Compounds - D4393/D4393M - 10 » divulgue les méthodes standardisées pour mesurer l'adhésion des renforts de pneumatiques à 15 travers des essais d'arrachages. Il y est fait mention de la notation visuelle par un opérateur humain. L'utilisation d'un procédé automatique d'appréciation du taux de recouvrement du renfort par la composition de caoutchouc a été abordée dans le rapport de stage « Brendan Le Bouil - Caractérisation 20 de l'adhésion tissu/composition de caoutchouc de pneumatiques par traitement d'images numériques - Laboratoire IMS - MICHELIN - Rapport de stage septembre 2014 » décrivant une étude de faisabilité d'une segmentation entre des renforts textile et la composition de caoutchouc sur des images d'éprouvettes, sans réalisation d'un procédé 25 complet. La segmentation présentée est basée sur un algorithme « SUC superpixel » (acronyme anglophone pour « Simple Linear Iterative Clustering »), associé à un regroupement des superpixels. Cette segmentation n'est pas toujours efficace du fait de problèmes 30 d'alignement des éprouvettes. Le code de l'algorithme « SUC superpixel » a été écrit d'après la publication de Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, et Sabine Süsstrunk, « SUC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods », IEEE Transactions 3 on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 34, num. 11, p. 2274 - 2282, May 2012. Le document présente également la présence de « ponts de composition de caoutchouc » comme un point bloquant pour 5 l'industrialisation de la segmentation dans le contrôle d'adhérence entre couches de renfort. Il existe un besoin pour un procédé d'estimation d'une note fonction du taux de recouvrement du renfort par la composition de caoutchouc après un test d'arrachage par pelage d'une éprouvette qui 10 présente une reproductibilité et une objectivité améliorées. L'invention a pour objet un procédé d'estimation d'une note d'adhésion entre la composition de caoutchouc et les plis de renfort d'une éprouvette représentative d'un pneumatique à caractériser, L'éprouvette comprenant au moins deux plis de renforts noyés 15 dans de la composition de caoutchouc, chaque pli de renfort comprenant lui-même des câbles de renforts disposés les uns à côté des autres Le procédé comprenant les étapes suivantes : on cuit sous pression l'éprouvette puis, 20 on réalise un test d'arrachage par pelage de deux plis de renfort de l'éprouvette. Le procédé comprend en outre les étapes suivantes : on acquiert au moins une image des deux demi-éprouvettes obtenue à l'issue du test d'arrachage par pelage, 25 on réalise un rognage des images acquises, on détermine ensuite une première image séparant les zones de renforts des zones de composition de caoutchouc parmi une image de masque binaire de segmentation , une image de masque binaire de repli, une image de masque binaire de segmentation modifiée, une 30 image de masque binaire de repli modifiée et une image de masque binaire de repli recalée, on détermine une deuxième image fonction de l'espacement et du diamètre des câbles de renfort du pneumatique parmi une image théorique et une image théorique ajustée, 4 on détermine une note fonction du rapport de la surface des câbles de renfort dans la première image et de la surface des câbles de renfort dans la deuxième image, on entend par éprouvette représentative d'un pneumatique à 5 caractériser, une éprouvette formée avec les mêmes constituants et les mêmes procédés qu'employer pour former ledit pneumatique à caractériser. On peut acquérir les images des demi-éprouvettes avec un scanner à plat. 10 On peut acquérir les images des demi-éprouvettes avec un scanner à plat en conjonction avec l'utilisation d'un support rigide de demi-éprouvettes permettant de contrôler le plaquage de chaque demi-éprouvette sur la vitre du scanner ainsi que leur alignement sur la zone d'acquisition du scanner. 15 Pour réaliser le rognage des images acquises, on peut réaliser des étapes au cours desquelles on supprime les composantes de couleur de l'image acquise de sorte à obtenir une image en niveaux de gris, on applique ensuite un seuil en niveau de gris de sorte que les pixels ayant des niveaux de gris inférieurs au seuil se voient attribués 20 une première valeur booléenne, les pixels ayant des niveaux de gris supérieurs ou égaux au seuil se voyant attribuer une deuxième valeur b ooléenne, le seuil en niveau de gris étant choisi de sorte à supprimer l'image de fond et conserver l'image des éprouvettes, 25 on détermine un masque binaire de même taille que l'image en niveaux de gris, dans lequel chaque pixel de l'image à rogner est associé à la première ou deuxième valeur booléenne, on réalise un filtrage morphologique de fermeture sur le masque binaire afin de relier les demi-éprouvettes, 30 on réalise un filtrage morphologique d'ouverture sur le masque binaire filtré précédemment obtenu afin d'éliminer le bruit. Pour déterminer une image de masque binaire de segmentation, on peut réaliser des étapes au cours desquelles on applique une décomposition en superpixels à l'image rognée, 5 on détermine ensuite un masque binaire de segmentation comprenant les superpixels présentant à la fois une excentricité supérieure à un seuil d'excentricité et une luminance supérieure à un seuil de luminance. 5 Pour déterminer une image théorique ajustée, on peut réaliser des étapes au cours desquelles on réalise une opération logique ET entre une image de masque de segmentation et l'image théorique, puis on mesure l'écart de position entre les câbles de l'image 10 théorique et ceux de l'image de masque binaire de segmentation en faisant la somme de pixels à valeur booléenne non nulle, la mesure de l'écart étant répétée en boucle sur un intervalle de valeurs de pas et de positions du premier câble prédéfinis autour des valeurs initiales, on retient les valeurs de pas et de positions du premier câble 15 associées à la valeur la plus grande parmi les valeurs d'écart déterminées, on détermine ensuite une image théorique ajustée en fonction des valeurs retenues de pas des câbles et de position du premier câble ainsi que de leur diamètre. 20 Pour déterminer une image de masque binaire de segmentation modifiée, on peut réaliser des étapes au cours desquelles, si une image théorique ajustée n'est pas disponible, on dilate le masque binaire de segmentation par un élément structurant représentant une ligne horizontale de largeur fonction de la 25 distance entre deux câbles de renfort et du diamètre d'un câble de renfort, puis on réalise ensuite une opération logique ET entre l'image théorique des câbles de renfort et l'image obtenue à l'issue de la dilatation de sorte à obtenir une image dite image de masque binaire 30 de segmentation dilatée, on réalise ensuite une reconstruction morphologique par ligne avec pour marqueur l'image de masque binaire de segmentation dilatée et pour masque l'image théorique afin d'obtenir une image de masque binaire de segmentation modifiée, 6 si une image théorique ajustée est disponible, on dilate le masque binaire de segmentation par un élément structurant représentant une ligne horizontale de largeur fonction de la distance entre deux câbles de renfort et du diamètre d'un câble de 5 renfort, puis on réalise ensuite une opération logique ET entre l'image théorique ajustée des câbles de renfort et l'image obtenue à l'issue de la dilatation de sorte à obtenir une image dite image de masque binaire de segmentation dilatée, 10 on réalise ensuite une reconstruction morphologique par ligne avec pour marqueur l'image de masque binaire de segmentation dilatée et pour masque l'image théorique ajustée afin d'obtenir une image de masque binaire de segmentation modifiée. Pour déterminer un masque binaire de repli afin d'éviter les 15 fausses détections, on peut réaliser des étapes au cours desquelles on réalise une opération de miroir horizontal sur la partie inférieure de l'image de masque binaire de segmentation correspondant à une demi-éprouvette, on détermine une image de masque binaire de repli en réalisant 20 une opération logique OR entre chaque pixel du demi-masque supérieur et chaque pixel du miroir horizontal du demi-masque inférieur, de sorte à superposer les pixels correspondant à des câbles de renfort visibles sur les deux demi-éprouvettes. Pour déterminer une image théorique ajustée, on peut réaliser 25 des étapes au cours desquelles on réalise une opération logique ET entre l'image de masque binaire de repli et l'image théorique, puis on mesure l'écart de position entre les câbles de l'image théorique et ceux de l'image de masque binaire de repli en faisant la 30 somme de pixels à valeur booléenne non nulle, la mesure de l'écart étant répétée en boucle sur un intervalle de valeurs de pas et de positions du premier câble prédéfinis autour des valeurs initiales, 7 on retient les valeurs de pas et de positions du premier câble associées à la valeur la plus grande parmi les valeurs d'écart déterminées, on détermine ensuite une image théorique ajustée en fonction 5 des valeurs retenues de pas des câbles et de position du premier câble ainsi que de leur diamètre. Pour déterminer une image de repli modifiée, on peut réaliser des étapes au cours desquelles, si une image théorique ajustée n'est pas disponible, 10 on dilate l'image de masque binaire de repli par un élément structurant représentant une ligne horizontale de largeur fonction de la distance entre deux câbles de renfort et du diamètre d'un câble de renfort, puis on réalise ensuite une opération logique ET entre l'image 15 théorique des câbles de renfort et l'image obtenue à l'issue de la dilatation de sorte à obtenir une image dite image de masque binaire de repli dilatée, on réalise ensuite une reconstruction morphologique par ligne avec pour marqueur l'image de masque binaire de repli dilatée et pour 20 masque l'image théorique afin d'obtenir une image de repli modifiée, si une image théorique ajustée est disponible, on dilate l'image de masque binaire de repli par un élément structurant représentant une ligne horizontale de largeur fonction de la distance entre deux câbles de renfort et du diamètre d'un câble de 25 renfort, puis on réalise ensuite une opération logique ET entre l'image théorique ajustée des câbles de renfort et l'image obtenue à l'issue de la dilatation de sorte à obtenir une image dite image de masque binaire de repli dilatée, 30 on réalise ensuite une reconstruction morphologique par ligne avec pour marqueur l'image de masque binaire de repli dilatée et pour masque l'image théorique ajustée afin d'obtenir une image de masque binaire de repli modifiée. 8 On peut déterminer deux demi-images de masque binaire de segmentation à partir de l'image de masque binaire de segmentation, et pour chaque demi-image de masque binaire de segmentation, on peut déterminer une demi-image théorique, on peut déterminer une 5 demi-image théorique ajustée fonction de la demi-image théorique et de la demi-image de masque binaire de segmentation, et on peut déterminer une demi-image de masque binaire de segmentation dilatée fonction de la demi-image de masque binaire de segmentation et de la demi-image théorique ajustée, puis 10 on peut recombiner les demi-images de segmentation dilatées en une image de masque binaire de segmentation dilatée et les demi-images théoriques ajustées en une image théorique ajustée, et on peut déterminer une image de masque binaire de repli recalée à partir de l'image de masque binaire de segmentation dilatée 15 et de l'image théorique ajustée. D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : 20 - la figure 1 illustre les principales étapes d'un premier mode de réalisation d'un procédé d'estimation selon l'invention, - la figure 2 illustre les principales étapes d'un deuxième mode de réalisation d'un procédé d'estimation selon l'invention, - la figure 3 illustre les principales étapes d'un troisième mode 25 de réalisation d'un procédé d'estimation selon l'invention, - la figure 4 illustre les principales étapes d'un quatrième mode de réalisation d'un procédé d'estimation selon l'invention, - la figure 5 illustre les principales étapes d'un cinquième mode de réalisation d'un procédé d'estimation selon l'invention, 30 - la figure 6 illustre les principales étapes d'un sixième mode de réalisation d'un procédé d'estimation selon l'invention, - la figure 7 illustre les ponts de composition de caoutchouc et les câbles de renfort d'une éprouvette, 9 - la figure 8 illustre l'image obtenue après une étape de rognage appliquée à une image acquise, - la figure 9 illustre une image issue d'une décomposition en superpixels, 5 - la figure 10 illustre un masque binaire issu du classement de superpixels en fonction de leur excentricité et de leur luminance moyenne ainsi qu'un masque binaire de repli, - la figure 11 illustre deux exemples d'image théorique des câbles de renfort avec des valeurs différentes de pas et diamètre, et 10 - la figure 12 illustre une image théorique de câbles de renfort, une superposition entre l'image de masque binaire de repli et l'image théorique ajustée et une image de masque binaire de repli modifiée. L'invention consiste à remplacer l'inspection visuelle des éprouvettes après traction ainsi que l'attribution d'une note par une 15 inspection et une attribution de note automatique, afin d'améliorer la reproductibilité et la confrontation des résultats d'observation. Pour cela, une image est acquise au moyen d'un dispositif d'acquisition d'images, puis des méthodes d'analyse d'image sont employées afin de mesurer la surface de renfort visible, et une note est 20 attribuée par l'intermédiaire de la détermination d'un taux de recouvrement issue de la comparaison de mesure et de la valeur théorique de surface des renforts. La figure 1 illustre les principales étapes d'un procédé d'estimation selon l'invention. 25 Le procédé d'estimation comprend une première étape 1 au cours de laquelle on acquiert au moins une image de deux demi-éprouvettes issues d'une même éprouvette. Pour réaliser l'acquisition d'image, tout dispositif d'acquisition d'images peut être employé, tel qu'une caméra, un 30 capteur photographique ou un scanner, notamment un scanner à plat tel qu'utilisé généralement en bureautique. On préférera l'utilisation d'un scanner en conjonction avec l'utilisation d'un support rigide de demi-éprouvettes permettant de limiter les effets de profondeur de champ grâce à un bon plaquage de chaque demi-éprouvette sur la vitre du 10 scanner et d'améliorer l'alignement des demi-éprouvettes grâce à un bon alignement sur la zone d'acquisition du scanner. L'acquisition d'image par scanner permet d'augmenter le contraste entre les différents constituants des demi-éprouvettes sur les images acquises 5 (contraste de couleur dans le cas du textile, contraste de brillance dans le cas du métal). Plus précisément, pour réaliser l'acquisition d'images, on place les demi-éprouvettes sur la vitre d'un scanner à plat par l'intermédiaire d'un support rigide préalablement fixé sur la vitre du 10 scanner et aligné par rapport à la direction d'acquisition d'image. Le support rigide comprend au moins une ouverture à la dimension d'une demi-éprouvette et permet d'assurer leur bon positionnement en limitant leur débattement latéral. Les supports étant alignés, les demi-éprouvettes le sont également. Chaque support rigide 15 peut comprendre au moins une plaque rigide par ouverture, pouvant se visser audit support afin de plaquer les demi-éprouvettes correspondantes contre la vitre du scanner. En effet, malgré le recuit sous pression, les demi-éprouvettes conservent une courbure. Le nombre de demi-éprouvettes pouvant faire l'objet d'une 20 acquisition simultanée n'est limité que par la superficie du dispositif d'acquisition d'image. Le procédé d'estimation se poursuit par une deuxième étape 2, au cours de laquelle on réalise un rognage des images acquises. En effet, l'acquisition d'image par un scanner à plat se fait 25 généralement sur la totalité de la surface de sa vitre. Un rognage est alors nécessaire pour limiter les images acquises à la surface des éprouvettes. Pour réaliser le rognage des images acquises, on supprime les composantes de couleur de l'image de sorte à obtenir une image en 30 niveaux de gris. On applique ensuite un seuil en niveau de gris de sorte que les pixels ayant des niveaux de gris inférieurs au seuil se voient attribués une première valeur booléenne, par exemple 0, les pixels ayant des 11 niveaux de gris supérieurs ou égaux au seuil se voyant attribuer une deuxième valeur booléenne, par exemple 1. Le seuil est choisi de sorte à supprimer l'image de fond et conserver l'image des éprouvettes. 5 Il en résulte une image de masque binaire de même taille que l'image en niveaux de gris, dans lequel chaque pixel de l'image à rogner est associé à la première ou deuxième valeur booléenne. On réalise ensuite un filtrage morphologique de fermeture sur l'image de masque binaire afin de relier les demi-éprouvettes. Pour 10 cela, un élément structurant de forme ligne verticale et de longueur égale à l'intervalle entre demi-éprouvettes est utilisé. On réalise ensuite un filtrage morphologique d'ouverture sur l'image de masque binaire filtré précédemment obtenu afin d'éliminer le bruit. Pour cela, un élément structurant de forme carrée et de taille 15 égale au plus grand élément parasite à supprimer est utilisé. On obtient une seule image comprenant les images des deux demi-éprouvettes issues du test d'arrachement d'une même éprouvette. La figure 7 illustre une telle étape de rognage avec d'une part l'image acquise référencée 12 et l'image après rognage référencée 13. 20 Alternativement, il est possible de limiter la surface d'acquisition du scanner à plat aux seules ouvertures des supports rigides prépositionnés en fonction de leurs coordonnées dans la surface d'acquisition du scanner. On détermine ensuite une image de masque binaire de 25 segmentation au cours d'une troisième étape 3. La détermination d'une image de masque binaire de segmentation consiste à séparer les parties d'une image correspondant au renfort des parties de la même image correspondant à la composition de caoutchouc pour obtenir une partition de l'image sous 30 forme d'une image de masque binaire de segmentation. En effet, les parties correspondant à la composition de caoutchouc se voient attribuer une première valeur booléenne, tandis que les parties correspondant au renfort se voient attribuer une deuxième valeur b ooléenne. 12 Pour obtenir l'image de masque binaire de segmentation, on applique une décomposition en superpixels à l'image issue de la deuxième étape 2, par l'application d'un algorithme SUC. On obtient une partition pseudo régulière de l'image composée de superpixels de 5 formes et de couleurs variées. Un superpixel est déterminé en regroupant des pixels connexes présentant des caractéristiques (couleur, intensité) proches. L'algorithme SUC est un processus itératif qui déforme une partition régulière (une grille) pour optimiser une condition prédéfinie 10 en fonction des caractéristiques de l'image. La taille de la grille de départ et la quantité de déformation autorisée sont paramétrables. La figure 9 illustre une image issue d'une décomposition en superpixels, référencée 14, obtenue à partir d'une image après rognage référencée 13. La figure 9 comprend également un agrandissement 15 15 d'une partie de l'image 14 issue d'une décomposition en superpixels, sur lequel on peut voir plus aisément les superpixels 16. Un tri sur la base de l'excentricité et de la luminance moyenne des superpixels offre une partition efficace et permet d'obtenir l'image de masque binaire souhaité. 20 Pour réaliser cela, on considère chaque superpixel comme une composante connexe de l'image sur laquelle des caractéristiques peuvent être mesurées. On calcule ainsi l'excentricité de chaque superpixel, qui correspond à l'excentricité de l'ellipse ayant le même moment d'ordre 2 que le superpixel. Ce critère traduit donc 25 l'allongement du superpixel. On compare ensuite l'excentricité de chaque superpixel à un seuil, une première valeur booléenne étant associée aux superpixels dont l'excentricité est supérieure au seuil, une deuxième valeur booléenne étant associée aux superpixels dont l'excentricité est inférieure ou égale au seuil. 30 Par ailleurs, on détermine la luminance moyenne de chaque superpixel en divisant déterminant la moyenne arithmétique de la luminance de chaque pixel le composant. On compare ensuite la luminance moyenne de chaque superpixel à un seuil, une première valeur booléenne étant associée aux superpixels dont la luminance 13 moyenne est supérieure au seuil, une deuxième valeur booléenne étant associée aux superpixels dont la luminance moyenne est inférieure ou égale au seuil. On détermine ensuite une image de masque binaire comprenant 5 les superpixels présentant à la fois une excentricité supérieure au seuil d'excentricité et une luminance supérieure au seuil de luminance. Cette image de masque binaire est déterminée en réalisant une opération logique ET entre chaque pixel de l'image de masque binaire d'excentricité et chaque pixel correspondant de l'image de masque 10 binaire de luminance moyenne. Plus précisément, on considère que les superpixels correspondant à la composition de caoutchouc présentent une excentricité et une luminance moyenne plus faible que celles de superpixels correspondant aux renforts. L'image de masque binaire 15 obtenu comprend une première valeur booléenne pour chaque pixel au sein d'un superpixel associé à un câble de renfort et une deuxième valeur booléenne pour chaque pixel au sein d'un superpixel associé à de la composition de caoutchouc. L'image de masque binaire ainsi obtenue est l'image de masque 20 binaire de segmentation. A partir de cette image de masque binaire de segmentation, il existe plusieurs modes de réalisation afin d'obtenir la note d'adhésion. A ce niveau du procédé, l'image des demi-éprouvettes n'est pas exploitable du fait de la présence de ponts de composition de 25 caoutchouc. La surface de référence des demi-éprouvettes permettant de calculer le taux de recouvrement par la composition de caoutchouc ne correspond pas à leur surface totale. En effet, seule la surface du renfort compte. Il faut donc supprimer les ponts de composition de caoutchouc situés entre les câbles et référencés 10 par la figure 8. Les 30 câbles sont référencés 11 sur cette même figure. Dans un premier mode de réalisation illustré par la figure 1, au cours d'une étape de génération 2a d'une image théorique, on utilise un modèle théorique pour rendre l'image des demi-éprouvettes 14 exploitable en offrant une surface de référence correspondant au seul renfort. Connaissant le pas des câbles de renfort et leur diamètre dans l'éprouvette ainsi que la fonction de transfert pixels/mm du dispositif 5 d'acquisition d'images, il est possible de générer une image théorique des câbles de renfort à nu. Par câble de renfort, on entend les fibres de renfort textile ou métallique d'une nappe de renfort utilisée dans la confection de l'éprouvette. La figure 6 illustre deux exemples 19,20 d'image théorique des câbles de renfort avec des valeurs différentes de 10 pas et diamètre. Le procédé d'estimation se termine par une cinquième étape 5a de détermination d'une note N quantifiant le taux de recouvrement des câbles de renfort et de la composition de caoutchouc : N=1 - (surface métal image de masque binaire de 15 segmentation)/(surface métal image théorique) Il est à noter que lorsque l'on considère un masque binaire, une surface est déterminée comme la somme des valeurs des pixels du masque. Dans un deuxième mode de réalisation illustré par la figure 2, 20 au cours d'une étape de génération 2a d'une image théorique, on utilise un modèle théorique pour rendre l'image des demi-éprouvettes exploitable en offrant une surface de référence correspondant au seul renfort. Connaissant le pas des câbles de renfort et leur diamètre dans 25 l'éprouvette ainsi que la fonction de transfert pixels/mm du dispositif d'acquisition d'images, il est possible de générer une image théorique des câbles de renfort à nu. Par câble de renfort, on entend les fibres de renfort textile ou métallique d'une nappe de renfort utilisée dans la confection de l'éprouvette. 30 Afin d'éviter que des zones de renfort soient comptées deux fois (une fois par demi-éprouvette), ce qui conduirait à une note négative (n'ayant pas de sens physiquement), le procédé se poursuit par une troisième étape de repli 3a au cours de laquelle on réalise les deux sous-étapes suivantes. 15 Au cours d'une première sous-étape, on réalise une opération de miroir horizontal sur la partie inférieure de l'image de masque binaire de segmentation correspondant à une demi-éprouvette. Au cours d'une deuxième sous-étape, on détermine une image 5 de masque binaire de repli en réalisant une opération logique OR entre chaque pixel du demi-masque supérieur et chaque pixel du miroir horizontal du demi-masque inférieur, de sorte à superposer les pixels correspondant à des câbles de renfort visibles sur les deux demi-éprouvettes. 10 Le procédé d'estimation se termine alors par une cinquième étape 5b de détermination d'une note N quantifiant le taux de recouvrement des câbles de renfort et de la composition de caoutchouc : N=1 - (surface métal image de masque binaire de 15 repli)/(surface métal image théorique) Dans un troisième mode de réalisation illustré par la figure 3, au cours d'une étape de génération 2a d'une image théorique, on utilise un modèle théorique pour rendre l'image des demi-éprouvettes exploitable en offrant une surface de référence correspondant au seul 20 renfort. Connaissant le pas des câbles de renfort et leur diamètre dans l'éprouvette ainsi que la fonction de transfert pixels/mm du dispositif d'acquisition d'images, il est possible de générer une image théorique des câbles de renfort à nu. Par câble de renfort, on entend les fibres de 25 renfort textile ou métallique d'une nappe de renfort utilisée dans la confection de l'éprouvette. On détermine une image théorique ajustée afin de prendre en compte les différences entre pas théorique et pas observé tout en prenant en compte un décalage du premier câble. Cette étape permet 30 d'améliorer l'image théorique ainsi que la notation qui en découle. Pour réaliser cela, on réalise une étape 2b d'ajustement de l'image théorique au cours de laquelle, on fait varier le pas de câbles ainsi que la position du premier câble autour de leurs valeurs initiales définies dans le modèle théorique afin d'obtenir une image théorique 16 ajustée qui se superpose au mieux à l'image de masque binaire de repli. Plus précisément, l'étape 2b d'ajustement de l'image théorique comprend les sous-étapes suivantes. 5 On réalise une opération logique ET entre l'image théorique et l'image de masque binaire de segmentation puis on mesure l'écart de position entre les câbles de l'image théorique et ceux de l'image de masque binaire de segmentation en faisant la somme de pixels à valeur booléenne non nulle de l'image obtenue par l'opération logique ET. 10 La mesure de cet écart est répétée en boucle en déterminant une nouvelle image théorique présentant une valeur de pas et de position du premier câble compris dans un intervalle de valeurs de pas et de positions du premier câble prédéfinis autour des valeurs initiales du modèle théorique. Les valeurs de pas et de position du premier câble 15 retenues sont celles qui conduisent à une valeur la plus grande de 1 ' écart. On détermine ensuite une image théorique ajustée en fonction du pas des câbles et de la position du premier câble après variation ainsi que de leur diamètre dans le pneumatique. 20 Le procédé d'estimation se termine alors par une cinquième étape 5c de détermination d'une note N quantifiant le taux de recouvrement des câbles de renfort et de la composition de caoutchouc : N=1 - (surface métal image de masque binaire de 25 segmentation)/(surface métal image théorique ajustée) Dans un quatrième mode de réalisation illustré par la figure 4, au cours d'une étape de génération 2a d'une image théorique, on utilise un modèle théorique pour rendre l'image des demi-éprouvettes exploitable en offrant une surface de référence correspondant au seul 30 renfort. Connaissant le pas des câbles de renfort et leur diamètre dans l'éprouvette ainsi que la fonction de transfert pixels/mm du dispositif d'acquisition d'images, il est possible de générer une image théorique des câbles de renfort à nu. Par câble de renfort, on entend les fibres de 17 renfort textile ou métallique d'une nappe de renfort utilisée dans la confection de l'éprouvette. On compense les mauvais alignements entre demi-éprouvettes en réalisant une dilatation de l' image de masque binaire de 5 segmentation pour compenser les défauts d'alignement afin de prendre en compte les morceaux de câbles d'éprouvettes non superposés au modèle théorique. Pour réaliser cela, au cours d'une quatrième étape 4a, on dilate l'image de masque binaire de segmentation par un élément structurant 10 présentant une forme de ligne horizontale de largeur F : F=intercable-diametrecable + 1 Avec : Intercable : distance entre deux câbles de renfort 15 Diametrecable : diamètre d'un câble de renfort On réalise ensuite une opération logique ET entre l'image de masque binaire de segmentation dilaté et l'image théorique des câbles de renfort de sorte à obtenir une image dite image de masque binaire 20 de segmentation dilatée. Cette image traduit les portions de l'image théorique qui présentent des câbles à nu. On réalise ensuite une reconstruction morphologique basée sur l'image de masque binaire de segmentation dilatée. Sur une ligne horizontale, tout morceau de câble à nu doit 25 compter comme une ligne de câble. Pour prendre en compte cette hypothèse, une reconstruction morphologique par ligne est effectuée avec pour marqueur l'image de masque binaire de segmentation dilatée et pour masque l'image théorique afin d'obtenir une image dite image de masque binaire de segmentation modifiée. 30 Le procédé d'estimation se termine alors par une cinquième étape 5d de détermination d'une note N quantifiant le taux de recouvrement des câbles de renfort et de la composition de caoutchouc : 18 N=1 - (surface métal image de masque binaire de segmentation modifiée)/(surface métal image théorique) Dans un cinquième mode de réalisation illustré par la figure 5, au cours d'une étape de génération 2a d'une image théorique, on 5 utilise un modèle théorique pour rendre l'image des demi-éprouvettes exploitable en offrant une surface de référence correspondant au seul renfort. Connaissant le pas des câbles de renfort et leur diamètre dans l'éprouvette ainsi que la fonction de transfert pixels/mm du dispositif 10 d'acquisition d'images, il est possible de générer une image théorique des câbles de renfort à nu. Par câble de renfort, on entend les fibres de renfort textile ou métallique d'une nappe de renfort utilisée dans la confection de l'éprouvette. On combine les étapes et les avantages du deuxième, troisième 15 et quatrième modes de réalisation. Au cours d'une étape 2b d'ajustement de l'image théorique, on réalise une opération logique ET entre l'image théorique et l'image de masque binaire de segmentation puis on mesure l'écart de position entre les câbles de l'image théorique et ceux de l'image de masque 20 binaire de segmentation en faisant la somme de pixels à valeur booléenne non nulle de l'image obtenue par l'opération logique ET. La mesure de cet écart est répétée en boucle en déterminant une nouvelle image théorique présentant une valeur de pas et de position du premier câble compris dans un intervalle de valeurs de pas et de 25 positions du premier câble prédéfinis autour des valeurs initiales du modèle théorique. Les valeurs de pas et de position du premier câble retenues sont celles qui conduisent à une valeur la plus grande de 1 ' écart. On détermine ensuite une image théorique ajustée en fonction 30 du pas des câbles et de la position du premier câble après variation ainsi que de leur diamètre dans le pneumatique. Au cours d'une première sous-étape d'une troisième étape de repli 3a, on réalise une opération de miroir horizontal sur la partie 19 inférieure de l'image de masque binaire de segmentation correspondant à une demi-éprouvette. Au cours d'une deuxième sous-étape d'une troisième étape de repli 3a, on détermine une image de masque binaire de repli en 5 réalisant une opération logique OR entre chaque pixel du demi-masque supérieur et chaque pixel du miroir horizontal du demi-masque inférieur, de sorte à superposer les pixels correspondant à des câbles de renfort visibles sur les deux demi-éprouvettes. Au cours d'une quatrième étape 4a, on dilate l'image de 10 masque binaire de repli par un élément structurant présentant une forme de ligne horizontale de largeur F : F=intercable-diametrecable + 1 Avec : 15 Intercable : distance entre deux câbles de renfort Diametrecable : diamètre d'un câble de renfort On réalise ensuite une opération logique ET entre l'image de masque binaire de repli et l'image théorique ajustée de sorte à obtenir 20 une image dite image de masque binaire de repli dilatée. Cette image traduit les portions de l'image théorique ajustée qui présentent des câbles à nu. On réalise ensuite une reconstruction morphologique basée sur l'image de masque binaire de repli dilatée. 25 Sur une ligne horizontale, tout morceau de câble à nu doit compter comme une ligne de câble. Pour prendre en compte cette hypothèse, une reconstruction morphologique par ligne est effectuée avec pour marqueur l'image de masque binaire de repli dilatée et pour masque l'image théorique ajustée afin d'obtenir une image dite image 30 de masque binaire de repli modifiée. La figure 12 illustre une image théorique ajustée 19 de câbles de renfort, une superposition image de masque binaire de repli-image théorique ajustée 21 et une image de masque binaire de repli modifiée 22. 20 Le procédé d'estimation se termine alors par une cinquième étape 5e de détermination d'une note N quantifiant le taux de recouvrement des câbles de renfort et de la composition de caoutchouc : 5 N=1 - (surface métal image de masque binaire de repli modifiée)/(surface métal image théorique). Dans un sixième mode de réalisation illustré par la figure 6, au cours d'une étape 6 de partition, on détermine deux demi-images de masque binaire de segmentation à partir de l'image de masque binaire 10 de segmentation en la séparant en 2 sous-images de même taille suivant une ligne horizontale. Pour chaque demi-image de masque binaire de segmentation, on réalise les étapes suivantes : Au cours d'une étape de génération 2c d'une demi-image 15 théorique, on utilise un modèle théorique pour rendre l'image des demi-éprouvettes exploitable en offrant une surface de référence correspondant au seul renfort. Connaissant le pas des câbles de renfort et leur diamètre dans l'éprouvette ainsi que la fonction de transfert pixels/mm du dispositif 20 d'acquisition d'images, il est possible de générer une demi-image théorique des câbles de renfort à nu correspondant au demi-masque de segmentation. Par câble de renfort, on entend les fibres de renfort textile ou métallique d'une nappe de renfort utilisée dans la confection de l'éprouvette. 25 Au cours d'une étape 2d d'ajustement de la demi-image théorique, on réalise une opération logique ET entre la demi-image théorique et la demi-image de masque binaire de segmentation puis on mesure l'écart de position entre les câbles de la demi-image théorique et ceux de la demi-image de masque binaire de segmentation en faisant 30 la somme de pixels à valeur booléenne non nulle de l'image obtenue par l'opération logique ET. La mesure de cet écart est répétée en boucle en déterminant une nouvelle demi-image théorique présentant une valeur de pas et de position du premier câble compris dans un intervalle de valeurs de pas 21 et de positions du premier câble prédéfinis autour des valeurs initiales du modèle théorique. Les valeurs de pas et de position du premier câble retenues sont celles qui conduisent à une valeur la plus grande de l'écart. 5 On détermine ensuite une demi-image théorique ajustée en fonction du pas des câbles et de la position du premier câble après variation ainsi que de leur diamètre dans le pneumatique. Au cours d'une quatrième étape 4c, on dilate la demi-image de masque binaire de segmentation par un élément structurant présentant 10 une forme de ligne horizontale de largeur F : F=intercable-diametrecable + 1 Avec : Intercable : distance entre deux câbles de renfort 15 Diametrecable : diamètre d'un câble de renfort On réalise ensuite une opération logique ET entre la demi-image de masque binaire de segmentation dilaté et la demi-image théorique ajustée des câbles de renfort de sorte à obtenir une demi- 20 image de masque binaire de segmentation dilatée. Cette demi-image traduit les portions de la demi-image théorique qui présentent des câbles à nu. A ce stade du procédé, on obtient une demi-image de masque binaire de segmentation dilatée pour chaque demi-image de masque 25 binaire de segmentation. Le procédé se poursuit alors par une étape de détermination 3b d'une image de masque binaire de repli recalée à partir des demi-images de masque binaire de segmentation dilatées. Cette étape se base sur les troisièmes étapes de repli 3,3a 30 décrites dans les modes de réalisation précédents, modifiées de sorte à ajouter la recherche du meilleur décalage entre les demi éprouvettes. En effet, les étapes de rempli 3,3a décrivent un repli simple consistant à effectuer un miroir de l'un des demi-masques de 22 segmentation dilaté et à faire une opération logique OU avec l'autre demi-masque, puis de calculer la note. La présente variante consiste à réaliser une troisième-sous étape au cours de laquelle on applique un décalage horizontal à 5 l'image de la deuxième demi-éprouvette issue de la première sous- étape au cours de laquelle on réalise une opération de miroir horizontal. On réalise ensuite la deuxième-sous étape au cours de laquelle une opération logique OR est réalisée. Le procédé d'estimation se poursuit par une cinquième étape 5f 10 de détermination d'une note N quantifiant le taux de recouvrement des câbles de renfort et de la composition de caoutchouc : N=1 - (surface métal image de masque binaire de repli recalée)/(surface métal image théorique ajustée) On mémorise alors la note et le décalage horizontal associé. 15 La troisième sous-étape, la deuxième sous-étape et le calcul de la note sont ensuite répétés pour au moins un décalage horizontal différent. Les décalages horizontaux sont choisis sur un intervalle de plus ou moins deux écarts de pas. Le procédé se termine par la détermination de la note finale et 20 du décalage associé. La note finale est égale à la valeur minimale parmi l'ensemble des notes déterminées. Un tel mode de réalisation permet de prendre en compte les décalages gauche-droite entre demi-éprouvettes et de choisir la meilleure superposition entre demi-masques (qui conduit à la note mini). 25 Le procédé d'estimation permet ainsi d'estimer le taux de recouvrement des câbles de renfort par la composition de caoutchouc après un test d'arrachage par pelage d'une éprouvette. Ce procédé présente une reproductibilité et une objectivité améliorées par rapport à l'inspection REVENDICATIONS1. Procédé d'estimation d'une note d'adhésion entre la composition de caoutchouc et les plis de renfort d'une éprouvette représentative d'un pneumatique à caractériser, l'éprouvette comprenant au moins deux plis de renforts noyés dans de la composition de caoutchouc, chaque pli de renfort comprenant lui-même des câbles de renforts disposés les uns à côté des autres, le procédé comprenant les étapes suivantes : on cuit sous pression l'éprouvette, puis on réalise un test d'arrachage par pelage de deux plis de renfort de l'éprouvette, caractérisé par le fait qu'il comprend les étapes suivantes : on acquiert au moins une image des deux demi-éprouvettes obtenue à l'issue du test d'arrachage par pelage, on réalise un rognage des images acquises, on détermine ensuite une première image séparant les zones de renforts des zones de composition de caoutchouc parmi une image de masque binaire de segmentation, une image de masque binaire de repli, une image de masque binaire de segmentation modifiée, une image de masque binaire de repli modifiée et une image de masque binaire de repli recalée, on détermine une deuxième image fonction de l'espacement et du diamètre des câbles de renfort du pneumatique parmi une image théorique et une image théorique ajustée, on détermine une note fonction du rapport de la surface des câbles de renfort dans la première image et de la surface des câbles de renfort dans la deuxième image. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on acquiert les images des demi-éprouvettes avec un scanner à plat. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on acquiert les images des demi-éprouvettes avec un scanner à plat en conjonction avec l'utilisation d'un support rigide de demi-éprouvettes permettant 24 de contrôler le plaquage de chaque demi-éprouvette sur la vitre du scanner ainsi que leur alignement sur la zone d'acquisition du scanner. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour réaliser le rognage des images acquises, 5 on supprime les composantes de couleur de l'image acquise de sorte à obtenir une image en niveaux de gris, on applique ensuite un seuil en niveau de gris de sorte que les pixels ayant des niveaux de gris inférieurs au seuil se voient attribuer une première valeur booléenne, les pixels ayant des niveaux de gris 10 supérieurs ou égaux au seuil se voyant attribuer une deuxième valeur b ooléenne, le seuil en niveau de gris étant choisi de sorte à supprimer l'image de fond et conserver l'image des éprouvettes, on détermine un masque binaire de même taille que l'image en 15 niveaux de gris, dans lequel chaque pixel de l'image à rogner est associé à la première ou deuxième valeur booléenne, on réalise un filtrage morphologique de fermeture sur le masque binaire afin de relier les demi-éprouvettes, on réalise un filtrage morphologique d'ouverture sur le masque 20 binaire filtré précédemment obtenu afin d'éliminer le bruit. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour déterminer une image de masque binaire de segmentation, on applique une décomposition en superpixels à l'image rognée, 25 on détermine ensuite un masque binaire de segmentation comprenant les superpixels présentant à la fois une excentricité supérieure à un seuil d'excentricité et une luminance supérieure à un seuil de luminance. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 30 précédentes, dans lequel, pour déterminer une image théorique ajustée, on réalise une opération logique ET entre une image de masque de segmentation et l'image théorique, puis on mesure l'écart de position entre les câbles de l'image théorique et ceux de l'image de masque binaire de segmentation en 25 faisant la somme de pixels à valeur booléenne non nulle, la mesure de l'écart étant répétée en boucle sur un intervalle de valeurs de pas et de positions du premier câble prédéfinis autour des valeurs initiales, on retient les valeurs de pas et de positions du premier câble 5 associées à la valeur la plus grande parmi les valeurs d'écart déterminées, on détermine ensuite une image théorique ajustée en fonction des valeurs retenues de pas des câbles et de position du premier câble ainsi que de leur diamètre. 10 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour déterminer une image de masque binaire de segmentation modifiée, si une image théorique ajustée n'est pas disponible, on dilate le masque binaire de segmentation par un élément 15 structurant représentant une ligne horizontale de largeur fonction de la distance entre deux câbles de renfort et du diamètre d'un câble de renfort, puis on réalise ensuite une opération logique ET entre l'image théorique des câbles de renfort et l'image obtenue à l'issue de la 20 dilatation de sorte à obtenir une image dite image de masque binaire de segmentation dilatée, on réalise ensuite une reconstruction morphologique par ligne avec pour marqueur l'image de masque binaire de segmentation dilatée et pour masque l'image théorique afin d'obtenir une image de masque 25 binaire de segmentation modifiée, si une image théorique ajustée est disponible, on dilate le masque binaire de segmentation par un élément structurant représentant une ligne horizontale de largeur fonction de la distance entre deux câbles de renfort et du diamètre d'un câble de 30 renfort, puis on réalise ensuite une opération logique ET entre l'image théorique ajustée des câbles de renfort et l'image obtenue à l'issue de la dilatation de sorte à obtenir une image dite image de masque binaire de segmentation dilatée, 26 on réalise ensuite une reconstruction morphologique par ligne avec pour marqueur l'image de masque binaire de segmentation dilatée et pour masque l'image théorique ajustée afin d'obtenir une image de masque binaire de segmentation modifiée. 5 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour déterminer un masque binaire de repli afin d'éviter les fausses détections, on réalise une opération de miroir horizontal sur la partie inférieure de l'image de masque binaire de segmentation correspondant 10 à une demi-éprouvette, on détermine une image de masque binaire de repli en réalisant une opération logique OR entre chaque pixel du demi-masque supérieur et chaque pixel du miroir horizontal du demi-masque inférieur, de sorte à superposer les pixels correspondant à des câbles 15 de renfort visibles sur les deux demi-éprouvettes. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel, pour déterminer une image théorique ajustée, on réalise une opération logique ET entre l'image de masque binaire de repli et l'image théorique, puis 20 on mesure l'écart de position entre les câbles de l'image théorique et ceux de l'image de masque binaire de repli en faisant la somme de pixels à valeur booléenne non nulle, la mesure de l'écart étant répétée en boucle sur un intervalle de valeurs de pas et de positions du premier câble prédéfinis autour des valeurs initiales, 25 on retient les valeurs de pas et de positions du premier câble associées à la valeur la plus grande parmi les valeurs d'écart déterminées, on détermine ensuite une image théorique ajustée en fonction des valeurs retenues de pas des câbles et de position du premier câble 30 ainsi que de leur diamètre. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 8 ou 9, dans lequel, pour déterminer une image de repli modifiée, si une image théorique ajustée n'est pas disponible, 27 on dilate l'image de masque binaire de repli par un élément structurant représentant une ligne horizontale de largeur fonction de la distance entre deux câbles de renfort et du diamètre d'un câble de renfort, puis 5 on réalise ensuite une opération logique ET entre l'image théorique des câbles de renfort et l'image obtenue à l'issue de la dilatation de sorte à obtenir une image ladite image de masque binaire de repli dilatée, on réalise ensuite une reconstruction morphologique par ligne 10 avec pour marqueur l'image de masque binaire de repli dilatée et pour masque l'image théorique afin d'obtenir une image de repli modifiée, si une image théorique ajustée est disponible, on dilate l'image de masque binaire de repli par un élément structurant représentant une ligne horizontale de largeur fonction de la 15 distance entre deux câbles de renfort et du diamètre d'un câble de renfort, puis on réalise ensuite une opération logique ET entre l'image théorique ajustée des câbles de renfort et l'image obtenue à l'issue de la dilatation de sorte à obtenir une image dite image de masque binaire 20 de repli dilatée, on réalise ensuite une reconstruction morphologique par ligne avec pour marqueur l'image de masque binaire de repli dilatée et pour masque l'image théorique ajustée afin d'obtenir une image de masque binaire de repli modifiée. 25 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10 dans lequel, on détermine deux demi-images de masque binaire de segmentation à partir de l'image de masque binaire de segmentation, et pour chaque demi-image de masque binaire de segmentation, on 30 détermine une demi-image théorique, on détermine une demi-image théorique ajustée fonction de la demi-image théorique et de la demi-image de masque binaire de segmentation, et on détermine une demi-image de masque binaire de segmentation dilatée fonction de la demi- 28 image de masque binaire de segmentation et de la demi-image théorique ajustée, puis on réalise une opération de miroir horizontal sur la demi-image de masque binaire de segmentation dilatée correspondant à la partie 5 inférieure de l'image de masque binaire de segmentation et à une demi-éprouvette, on applique un décalage horizontal à l'image de la demi-éprouvette issue de l'opération de miroir horizontal, on détermine une image de masque binaire de repli en réalisant 10 une opération logique OR entre chaque pixel du demi-masque supérieur et chaque pixel du miroir horizontal du demi-masque inférieur, de sorte à superposer les pixels correspondant à des câbles de renfort visibles sur les deux demi-éprouvettes. 12. Procédé selon les revendications 1 et 11, dans lequel, 15 on détermine au moins deux notes correspondant chacune à un décalage horizontal, puis on détermine une note finale comme la note minimale parmi l'ensemble des notes obtenues pour chaque décalage horizontal.