FR 3074596 A1 20190607 FR 1761522 A 20171201 PROCEDE DE CARACTERISATION D'ECHANTILLONS UTILISANT DES RESEAUX DE NEURONES La presente invention concerne les procedes et dispositifs de caracterisation d'echantillons a partir d'images spectrales, notamment acquises par thermographie infrarouge, et utilisant des reseaux de neurones profonds. La plupart des systemes connus de surveillance, notamment pour la prevention des accidents, l'aiguillage du trafic, ou de decision, par exemple pour la detection et/ou le controle non destructif de composants et/ou de divers phenomenes, reposent sur l'utilisation de nombreux capteurs et sur l'utilisation de techniques connues de detection. Les rayonnements infrarouge, proche-infrarouge (NIR, « near-infrared » en anglais) et ultraviolet (UV) peuvent etre utilises. En particulier, le rayonnement electromagnetique infrarouge lointain, appele aussi chaleur radiative, emis en permanence par tout corps ayant une temperature superieure au zero absolu (-273,15°C) est utilise. Des detecteurs specifiques permettent de capter ce rayonnement dans certaines longueurs d'ondes et de les retranscrire en valeurs de luminance liees a la temperature de surface de l'objet, creant des images thermiques. La miniaturisation des cameras thermographiques infrarouge, la baisse de leur coot d'acquisition et le developpement des capacites de calcul des ordinateurs ont encourage l'utilisation de telles cameras comme technique non destructive de remplacement dans plusieurs applications, telles que l'inspection industrielle, l'evaluation des dommages, la fatigue des materiaux, ou l'estimation d'epaisseur de revetements. La possibilite de penetrer dans la couche de revetement sans avoir aucune influence sur les pigments justifie l'utilisation des techniques infrarouges pour l'inspection des epaisseurs de revetements tels que de la peinture. Cette technique presente certaines limitations, comme par exemple une haute sensibilite a la reflexion externe, des variations d'emissivite, et l'utilisation d'une source de chaleur comme source excitatrice qui ne peut etre consider& comme uniforme du point de vue energetique, a cause par exemple de l'utilisation d'un ou plusieurs flashs de forte puissance. Cette inhomogeneite va directement influer sur la signature thermique du revetement de la cible observee a la fois pendant la periode de chauffage et celle de refroidissement. Afin de resoudre ce probleme, la distribution de temperature lors d'une 2 inspection thermographique a ete etudiee et des mesures visant a reduire les effets de la distribution de temperature non uniforme ont ete suggerees, comme l'utilisation d'un algorithme de reconstruction d'images base sur une transformation de Fourier pour inhiber l'effet d'un chauffage non uniforme. D'autres methodes sont utilisees pour ameliorer le 5 contraste thermique et surmonter ces artefacts externes, notamment par l'utilisation d'un contraste thermique, d'un contraste thermique absolu, ou d'un contraste differentiel absolu modifie. 11 est egalement connu d'utiliser un algorithme base sur la regression des moindres canes partiels pour ameliorer automatiquement la visibilite de defauts dans des echantillons en eliminant partiellement le bruit de fond. D' autres methodes s'appuyant sur 10 l'utilisation de statistiques d'ordre superieur ou bien la decomposition en valeurs singulieres ont ete developpees. Cependant, ces resultats de debruitage ne sont pas encore optimaux. Un reseau de neurones multicouche a perceptron a ete employe pour detecter et caracteriser des defauts en utilisant la thermographie infrarouge pulsee. Les resultats 15 montrent que les images de phase sont moins sensibles au bruit mais une augmentation de frequence d'echantillonnage est fortement recommandee pour cette etude. On trouve l'illustration de tels resultats par exemple dans l'article "Defect detection in pulsed thermography: a comparison of Kohonen and Perceptron neural networks", de Steve Vallerand et al. Proc. SPIE 3700, Thermosense XXI, March 1999. 20 Il a ete demontre recemment qu'il est possible d'utiliser des algorithmes d'apprentissage profond, dits « deep learning » en anglais, pour classer des donnees, par exemple des images, sons, ou textes, en extrayant des caracteristiques pour representer les donnees a differents niveaux d'abstraction. Le recours a l'apprentissage profond permet d'obtenir des resultats robustes et d'envisager des applications diverses. Ces algorithmes 25 mettent en oeuvre des modeles constitues de plusieurs couches supervisees ou non, oil les &apes non lineaires de traitement de l'information sont par nature hierarchisees. Les reseaux de neurones a convolution (CNN) sont, de fawn connue composes de plusieurs couches, chaque couche agissant comme un filtre et entrainant une reduction de dimensionnalite des donnees qui sont ensuite transmises a la couche suivante. Les couches 30 sont composees de neurones, eux-memes composes d'une fonction d' activation, d'un poids et d'un biais sur chacune de ses entrées. 3 Comme represents a la figure 1 illustrant l'etat de fart, dans de telles structures, des donnees d'entrees DE sont revues au niveau de capteurs Si, S2, S3, chaque capteur etant apte a recueillir les signaux representatifs d'une caracteristique F (ou «feature » en anglais) de l' echantillon a analyser. Ces signaux sont transmis a un reseau de 5 neurones M constitue de multiples couches. Ce modele M est entrains a l' aide d'un ou plusieurs lots de donnees d'apprentissage DApp, notamment constitues d'images, au niveau desquelles des caracteristiques F ont ete annotees et qui sont soumises a un algorithme d'apprentissage AApp permettant l'apprentissage de la reconnaissance desdits caracteristiques. On obtient en sortie une classification C, selon un ensemble de classes Cl, 10 C2, C3, des donnees fournies en entrée DE. Ces algorithmes (et notamment les reseaux de neurones a convolution) s'appuyant sur l' apprentissage de nombreux modeles de donnees, ils sont ainsi tres gourmands en calcul et necessitent une base de donnees importante pour leur apprentissage. L'implementation de ces algorithmes sur des systemes embarques est 15 limit& par la capacite de calcul et par les ressources, notamment memoire, disponibles. Les systemes developpes recemment, en utilisant par exemple un nano-ordinateur de type Raspberry Pi, sont pour l'instant capables d' analyser entre 2 et 4 trames d'image par seconde provenant d'un flux video. Ce n'est pas encore assez rapide pour gerer des flux video de maniere satisfaisante. 20 La demande CN 10 6022365 divulgue un procede de detection de defauts sur la surface d'un materiau, utilisant un reseau de neurones RBF (« radial basis function » en anglais) et des images de thermographie infrarouge pour creer un classifieur. La demande CN 10 5760883 decrit, dans le domaine de la surveillance de l'etat de fonctionnement d'un equipement minier, une methode pour identifier automatiquement 25 les composants cies d'un convoyeur a courroie, utilisant la thermographie infrarouge et un reseau de neurones dit BP (« back-propagation » en anglais) pour extraire les caracteristiques des composants. La demande CN 10 2621150 concerne un procede pour identifier des dommages sur un revetement d'avion, utilisant un algorithme de Separateur a Vaste Marge 30 (SVM, « Support Vector Machines » en anglais) se fondant sur une matrice de cooccurrences de niveau de gris et un signal caracterisant differents types de dommages pour etablir un classifieur. La detection de dommages sur le revetement de l'avion et les 4 dommages eux-memes peuvent etre classifies et identifies, pour un traitement de maintenance ulterieur. D'autres approches pour effectuer des Caches d'apprentissage s'appuyant notamment sur des systemes logiciels et DSP specifiques (« digital signal processor » en 5 anglais), ou bien utilisant des FPGA (« Field Programmable Gate Array » en anglais) comme presente par exemple dans l' article « Optimizing Convolutional Neural Network on DSP » de S. Jagannathan et al., IEEE International Conference on Consumer Electronics 2016, permettent d'atteindre des performances interessantes, environ trois fois plus rapides que des systemes a base de processeurs graphiques GPU (« graphic processor unit » en 10 anglais). Il est connu d'utiliser des reseaux CNN pre-entraines en modifiant uniquement leurs couches finales, ce qui permet de proposer des reseaux hybrides constitues d'un reseau CNN pre-entraine, notamment sur une machine avec une forte puissance de calcul, et d'un classifieur supervise a entrainer, par exemple un algorithme SVM. Ceci permet de 15 reduire la base d'apprentissage necessaire et d'envisager son implementation sur un systeme embarque a bas coot, par exemple sur un nano-ordinateur de type Raspberry Pi. L'article de Huang F.J. et al, « Large-scale learning with SVM and convolutional nets for generic object categorization », IEEE CVPR 2006, vol 2, pp 4, decrit un reseau hybride constitue d'un reseau a convolution et d'un SVM, dedie a la classification d'objets. 20 La demande internationale WO 99/05487 decrit l'utilisation d'une sonde a fibres optiques et d'un reseau neuronal hybride pour augmenter la precision de l'analyse de lesions tissulaires. Il demeure par consequent un besoin pour perfectionner encore l'estimation de maniere fiable de certaines caracteristiques d'echantillons a partir d'images spectrales 25 obtenues a l'aide d'un dispositif dont les conditions d'excitation sont variables et non uniformes, notamment via un dispositif de caracterisation par thermographie infrarouge. L'invention repond au besoin rappele ci-dessus grace, selon l'un de ses aspects, a un procede de caracterisation d'un echantillon, utilisant un ensemble d'images spectrales de l' echantillon a caracteriser prealablement acquises, notamment par thermographie 30 infrarouge ou imagerie spectrale, et au moins un reseau de neurones, le procede comprenant les &apes consistant a : 5 - generer au moins un volume de valeurs D(Nx, Ny, Ne) d'un parametre observe a partir desdites images spectrales, pour une pluralite de coordonnees (x, y) des pixels N des images et une pluralite d'acquisitions Ne, - extraire au moins un jeu de donnees d'entree D'x,y(Ne) a partir dudit 5 volume de donnees D(Nx, Ny, Ne), ces donnees d'entree correspondant aux valeurs du parametre observe, pour un pixel de memes coordonnees selon differentes acquisitions Ne, valeurs auxquelles au moins une fonction de transformation a ete appliquee, - entrainer ledit au moins un reseau de neurones, notamment au moins une couche du reseau, en utilisant les donnees d'entree pour en extraire au moins une 10 caracteristique de Fechantillon a caracteriser, et - utiliser ladite au moins une caracteristique extraite par le reseau de neurones pour effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de classes, chaque classe etant representative d'au moins une caracteristique de l' echantillon a caracteriser. 15 De preference, ledit au moins un reseau de neurones, notamment au moins une couche du reseau, a ete entraine au prealable sur des images autres que des images spectrales, dites « images naturelles », notamment des images naturelles d'animaux, d'objets, de vegetaux, de personnes. Seule la couche finale du reseau necessite d'être entrain& avec les donnees d'entree. 20 De preference, la classification est realisee par un classifieur independant du reseau de neurones. Le classifieur peut etre du type separateur a vaste marge (SVM). Dans une variante, le classifieur est de type Softamx ou RBF a noyau gaussien. La classification peut se faire au niveau d'au moins une couche d'un perceptron. Dans une variante, la classification est realisee par le reseau de neurones utilise pour l'extraction des 25 caracteristiques, de preference par la couche finale de ce reseau. Grace a l'utilisation d'une structure hybride comportant un reseau pre-entraine et un classifieur, l'invention permet une mise en oeuvre rapide du systeme, la base de donnees et le temps d'apprentissage etant reduits. L'implementation du procede selon l'invention peut ainsi se faire sur un systeme embarque a bas coilt, par exemple un nano- 30 ordinateur, encore appele nano-PC, ou une carte dediee, permettant le fonctionnement d'applications gourmandes en ressources et/ou necessitant du temps-reel. 6 L'utilisation d'un classifieur SVM permet de travailler avec des donnees de grandes dimensions, ce qui rend possible le traitement de nombreuses donnees de differents types, d' ameliorer les performances de reconnaissance de maniere significative, et de reduire considerablement les temps de calcul. 5 La robustesse de l' architecture hybride selon l'invention permet de disposer d'une technique de post-traitement de donnees thermographiques infrarouge faiblement sensible a la non uniformite du depot d'energie genere par le systeme d'excitation et aux conditions de mesure, par exemple placements differents de la camera d' acquisition d'images spectrales en termes de distances ou bien d'angles de l'objectif par rapport a 10 l'echantillon, ou conditions d'eclairage pour des acquisitions differentes, selon l'heure, la temperature, ou la saison de l'annee. Signaux unidimensionnels Les differentes acquisitions peuvent correspondre a des instants d'acquisition differents sur une periode d'acquisition predefinie, notamment dans le cas de la 15 thermographie infrarouge. Dans une variante, notamment dans le cas de l'imagerie spectrale, les differentes acquisitions correspondent a des acquisitions selon differentes longueurs d'onde, realisees au meme instant. L'imagerie spectrale regroupe les imageries multispectrale ou hyperspectrale. 20 L'imagerie multispectrale consiste en l' acquisition d'un nombre faible et limite de bandes discretes, et ne necessite pas l'utilisation d'un spectrometre pour faire l' analyse des donnees. L'imagerie hyperspectrale permet l' acquisition d'un nombre important de bandes spectrales etroites via l'usage d'un systeme de separation de bandes spectrales tel qu'un spectrometre. 25 Le volume de donnees D contient avantageusement P pixels, pour chaque pixel N dans le plan x, y correspondent les coordonnees (Nx, Ny, Ne), oil Ne est la coordonnee de l' acquisition. Il s'agit ainsi du meme pixel P d'un plan a un autre, enregistre a des instants differents ou pour des longueurs d'onde differentes. L'evolution spectrale d'un pixel, par exemple revolution temporelle de la 30 temperature, est ainsi consider& comme un signal unidimensionnel, formant un n-uplet de valeurs, et utilisee directement pour la classification. 7 Les donnees d'entree sont avantageusement transmises au reseau de neurones sous la forme d'images representant des courbes correspondant aux valeurs D'x,y(Ne) du jeu de donnees d'entree en fonction de l'acquisition Ne. Cela permet la transposition aux signaux unidimensionnels des principes des reseaux de type a apprentissage profond pour 5 l'etude d'images naturelles, notamment la convolution et la reduction de dimensionnalite pour l'extraction des caracteristiques. Le fait que le reseau de neurones soit pre-entraine sur des images naturelles reduit le nombre de donnees d'apprentissage necessaires. Pour l'apprentissage, les images peuvent etre redimensionnees selon les dimensions standards imposees par le reseau de neurones utilise. 10 La fonction de transformation appliquee aux valeurs Dx,y(Ne) du parametre observe peut etre la fonction identite, les valeurs restant inchangees et etant utilisees telles quelles par le reseau de neurones. Dans une variante, ladite au moins une fonction de transformation appliquee aux valeurs du parametre observe Dx,y(Ne) est une fonction de centrage, de normalisation 15 et/ou de lissage. Les reponses spectrales Dx,y(Ne) peuvent ainsi chacune etre centrees, par exemple par rapport a une valeur moyenne calculee sur l'ensemble des images ayant servies a l'apprentissage dudit reseau, ou par rapport a la premiere image issue de la premiere acquisition, et/ou normalisees par rapport a leur maximum, ou par rapport a une valeur de reference, correspondant notamment a une longueur d'onde predefinie. 20 La methode de lissage utilisee peut etre la methode dite de « Savitzky et Golay » (SG), consistant a approximer sur une fenetre glissante de taille m le segment de reponse spectrale a l'aide d'un polynome de degre n, avec m compris entre 10 et 20 points et n compris entre 1 et 6, par exemple m= 15 points et n = 4. Le lissage permet de reduire les irregularites et singularites des reponses. Utiliser des reponses spectrales lissees pour 25 calculer des derivees permet d'eviter l'apparition d'artefacts ou l' amplification du bruit do a la derivation dans les signaux resultants. Une fonction de calcul de la derivee premiere peut etre appliquee aux valeurs D(Nx, Ny, Ne) du parametre observe pour obtenir les donnees d'entree (D'x,y(Ne)). Dans le cas oil le parametre observe est la temperature de l'echantillon, ce calcul permet de 30 prendre en compte la vitesse de refroidissement de l'echantillon. Une fonction de calcul de la derivee seconde peut etre appliquee aux valeurs D(Nx, Ny, Ne) du parametre observe pour obtenir les donnees d'entree (D'x,y(Ne)). Dans 8 le cas oil le parametre observe est la temperature de l'echantillon, ce calcul permet de prendre en compte 1' acceleration du refroidissement de Fechantillon. Thermographie infrarouge De preference, les images spectrales utilisees sont des images thermiques 5 acquises par thermographie infrarouge, le parametre observe etant la temperature de 1' echantillon. Le principe de la thermographie infrarouge repose sur la mesure de l'energie emise par la surface d'un corps dans un intervalle donne de longueurs d'ondes, correspondant a l'acquisition temporelle du rayonnement thermique dans les bandes 10 infrarouges du spectre electromagnetique. Cette energie est transmise a travers une optique appropriee vers un detecteur. Ces systemes dits radiometriques permettent une mesure sans contact de champs de temperatures de surface a des cadences atteignant plusieurs centaines de Hertz pour des images dont la taille moyenne est d'environ 80000 pixels. Le processus de mesure ne provoque en general qu'une legere augmentation de la temperature, ne 15 risquant pas de perturber l'acquisition des donnees. De maniere connue, les variations de temperature detectables vont de quelques dixiemes a quelques dizaines de degres Celsius/Kelvin. Une excitation thermique du specimen peut etre realisee. L' analyse numerique des donnees thermiques est ensuite realisee. La surface de l'echantillon a caracteriser peut etre excitee thermiquement 20 prealablement a l' acquisition des images thermiques. Reseau de neurones et extraction des caracteristiques Ledit au moins un reseau de neurones peut etre un reseau de neurones a convolutions. Le reseau de neurones peut comporter une ou plusieurs couches de convolution 25 et/ou une ou plusieurs couches entierement connectees. De maniere connue, chaque couche de convolution produit une activation d'une image d'entree, les premieres couches extrayant des caracteristiques de base, comme le contour, et les couches superieures extrayant des caracteristiques de plus haut niveau, comme l'information de texture. 30 Les caracteristiques extraites a partir des donnees d'entree peuvent etre l'epaisseur ou la gamme d'epaisseur de l'echantillon ou de certaines parties de l'echantillon, une quantite representative d'une propriete de l'echantillon, par exemple une 9 epaisseur de couche de peinture, une epaisseur d'une couche intermediaire, par exemple de type Sol Gel provenant de procedes de solution-gelification, le niveau de stress hydrique d'une plante, la variation de pigmentation de vegetaux, par exemples des feuilles, des fleurs ou des fruits de plantes. 5 Dispositif de caracterisation L'invention a encore pour objet, selon un autre de ses aspects, un dispositif de caracterisation d'un echantillon, notamment par thermographie infrarouge ou imagerie spectrale, comportant : - un moyen d' acquisition d'un ensemble d'images spectrales de Fechantillon 10 a caracteriser, notamment une camera thermique, - un module de traitement de donnees apte a : - generer au moins un volume de valeurs (D(Nx, Ny, Ne)) d'un parametre observe a partir desdites images spectrales, pour une pluralite de coordonnees (Nx, Ny) des pixels des images 15 et une pluralite d' acquisitions (Ne), - extraire au moins un jeu de donnees d'entree (D'x,y(Ne)) a partir dudit volume de donnees (D(Nx, Ny, Ne)), ces donnees d'entree correspondant aux valeurs du parametre observe, pour un pixel de memes coordonnees (x, y) selon 20 differentes acquisitions (Ne), auxquelles au moins une fonction de transformation a ete appliquee, et - un module d' analyse, comportant au moins un reseau de neurones, apte au moins a entrainer ledit au moins un reseau de neurones en utilisant les donnees d'entree pour en extraire au moins une caracteristique de Fechantillon a caracteriser, et a utiliser 25 ladite caracteristique extraite par le reseau de neurones pour effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de classes, chaque classe etant representative d' au moins une caracteristique de l' echantillon a caracteriser. Ledit au moins un reseau de neurones a ete de preference entraine au prealable sur des images autres que des images spectrales, notamment des images naturelles 30 d'animaux, d' objets, de vegetaux, de personnes. Le reseau de neurones peut comporter une ou plusieurs couches de convolution et/ou une ou plusieurs couches entierement connectees. 10 Le dispositif selon l'invention peut comporter un classifieur independant du reseau de neurones pour realiser la classification. Le dispositif peut comporter un moyen d'excitation thermique de l' echantillon a caracteriser, notamment un moyen d' excitation surfacique par eclairement, de preference 5 un moyen d'excitation surfacique par eclairement pulse tel qu'une lampe flash. Le dispositif peut comporter en outre un module de prise de decision communiquant avec le module d'analyse, et un moyen d'action apte a agir sur l' echantillon, ledit module de prise de decision etant apte a asservir ledit moyen d'action retroactivement en fonction des resultats de classification obtenus a partir dudit module 10 d'analyse et a declencher une action appropriee envers l' echantillon. Cela permet de realiser un controle de l' echantillon, et d'effectuer un suivi fiable, par exemple dans des applications de controle non destructif. Le moyen d'action peut etre une Buse de pulverisation d'un produit phytosanitaire sur des cultures, apte a pulveriser une quantite de produit adapt& aux 15 resultats de classification. Les caracteristiques a extraire peuvent etre la masse foliaire, le type de vegetation, voire le type de maladie de la plante examinee. Les caracteristiques enoncees ci-dessus pour le procede s'appliquent au dispositif et vice-versa. Le dispositif de caracterisation selon l'invention peut etre implante aisement 20 sur un systeme embarque soit a bas coot, par exemple un nano-PC par exemple de type Raspberry PI, soit specifique, par exemple une carte dediee de type TX1 de Nvidia®, selon l'application visee. La majeure partie du traitement peut se derouler dans le systeme embarque intelligent, par exemple un nano-PC pouvant etre equipe d'une camera haute definition. 25 Procede de controle L'invention a encore pour objet, selon un autre de ses aspects, un procede de controle d'un echantillon, comportant l'etape consistant a generer avec le dispositif de caracterisation d'un echantillon tel que defini precedemment, en fonction des resultats de classification, une information relative a l' echantillon en vue d'une prise de decision 30 consistant a decider d'une action a mener envers l' echantillon a caracteriser, et notamment a transmettre une consigne d'action a un moyen d'action apte a la mettre en oeuvre. 11 Produit programme d'ordinateur L'invention a encore pour objet, selon un autre de ses aspects, un produit programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procede de caracterisation d'un echantillon tel que defini precedemment, utilisant un ensemble d'images spectrales de 5 l' echantillon a caracteriser prealablement acquises, notamment par thermographie infrarouge ou imagerie spectrale, et au moins un reseau de neurones, le produit programme d'ordinateur comportant un support et enregistrees sur ce support des instructions lisibles par un processeur pour lorsqu'executees : - au moins un volume de valeurs (D(Nx, Ny, Ne)) d'un parametre observe a 10 partir desdites images spectrales est genere, pour une pluralite de coordonnees (Nx, Ny) des pixels des images et une pluralite d' acquisitions (Ne), - au moins un jeu de donnees d'entree (D'x,y(Ne)) est extrait a partir dudit volume de donnees (D(Nx, Ny, Ne)), ces donnees d'entree correspondant aux valeurs du parametre observe, pour un pixel de memes coordonnees (x, y) selon differentes 15 acquisitions (Ne), auxquelles au moins une fonction de transformation a ete appliquee, - ledit au moins un reseau de neurones est entraine en utilisant les donnees d'entree pour en extraire au moins une caracteristique de l' echantillon a caracteriser, et - ladite au moins une caracteristique extraite par le reseau de neurones est utilisee pour effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de 20 classes, chaque classe etant representative d' au moins une caracteristique de l' echantillon a caracteriser. Description detainee L'invention pourra etre mieux comprise a la lecture de la description qui va suivre, d'exemples de mise en oeuvre non limitatifs de l'invention, et a l'examen du dessin 25 annexe, sur lequel : - la figure 1, precedemment decrite, illustre une methode de classification utilisant un algorithme d'apprentissage profond selon Fart anterieur, - la figure 2 represente un exemple d'etapes de preparation des donnees dans le procede selon l'invention, en vue de leur fourniture a au moins un reseau de neurones, 30 - la figure 3 illustre des &apes de classification de donnees par un reseau de neurones dans le procede selon l'invention, 12 - la figure 4 represente un exemple de dispositif de caracterisation d'un echantillon selon l'invention, et - les figures 5 a 10 sont des tableaux montrant les performances de classification du procede selon l'invention. 5 On a represente a la figure 2 un exemple d'etapes de preparation des donnees dans le procede selon l'invention, en vue de leur fourniture a au moins un reseau de neurones. Dans cet exemple, des images spectrales sont acquises par une camera thermique, formant ainsi des images dites thermiques. Le parametre observe a partir de ces images est la temperature de la surface de Fechantillon E. 10 A partir d'un echantillon E a caracteriser, lors d'une etape A, un ensemble d'images thermiques 2 est acquis sur une periode d' acquisition T predefinie, en utilisant par exemple une camera thermique infrarouge. Lors d'une etape B, un volume de donnees D(Nx, Ny, Ne) correspondant aux valeurs instantanees de temperature est genere a partir des images thermiques 2, dans un 15 repere oil Nx et Ny correspondent aux coordonnees des pixels N des images 2 dans les directions (x,y) et Ne correspond a l'acquisition, exprimee soit en numero de l'image soit en temps, soit en longueur d'ondes dans le cas de l'imagerie multispectrale ou hyperspectrale. Un jeu de donnees d'entree unidimensionnelles D'x,y(Ne) est extrait a partir du 20 volume de donnees D(Nx, Ny, Ne), lors d'une etape EP. Dans l'exemple considers, ces donnees d'entree D'x,y(Ne) correspondent aux valeurs instantanees de temperature, pour un pixel de memes coordonnees (x, y) selon differents instants d'enregistrement Ne, auxquelles au moins une fonction de transformation est appliquee, detainee dans la suite. Lors d'une etape I, des images Ili representant des courbes correspondant aux 25 valeurs D'x,y du jeu de donnees d'entree en fonction de l'instant d'enregistrement Ne sont generees pour chaque jeu de donnees, et sont transmises a un reseau de neurones RN(cNN), a convolution dans l'exemple considers. Le reseau de neurones utilise dans le procede selon l'invention peut neanmoins etre de tout type. Avantageusement, le procede selon l'invention comprend en outre une etape 30 PT de pretraitement des donnees faisant suite a l'etape EP d' extraction. Preferentiellement, cette etape PT de preparation de donnees consiste a appliquer au moins une fonction de transformation aux valeurs Dx,y(Ne), notamment une fonction de centrage, de 13 normalisation et/ou de lissage. Lors d'une etape NL, differentes fonctions peuvent etre appliquees au jeu de donnees d'entree, par exemple la fonction identite formant le jeu JO correspondant au jeu de donnees d'origine, pretraitees ou non, et/ou une fonction de calcul de la derivee premiere formant le jeu J1, et/ou une fonction de calcul de la derivee seconde 5 formant le jeu J2. Dans l'exemple considers, dans une application d'evaluation de l'heterogeneite d'une couche de peinture, l' echantillon E a inspecter est une plaque metallique d'acier de dimension 370x500mm avec une couche de revetement de peinture deposee en 4 bandes dont les epaisseurs varient de 59 a 95 1.tm, comme on peut le voir sur la figure 2. Cet 10 echantillon a ete place horizontalement contre un support isolant afin d'eviter tout phenomene de conduction entre 1' echantillon et le sol. Une excitation globale thermique surfacique de 1' echantillon peut etre realisee afin d' avoir une grande rapidite de chauffage de l'ensemble de la surface. De preference et comme dans l'exemple illustre, la technique de la thermographie infrarouge pulsee est utilisee : une onde thermique est envoy& sur la 15 surface de l' echantillon dont le profil d'excitation se rapproche le plus possible d'une impulsion de Dirac. Des lampes halogenes peuvent etre utilisees, mais l'elevation de temperature induite par l' eclairement sur une longue duree peut endommager la surface de 1' echantillon. Alternativement et de preference, plusieurs lampes flash generant une grande quantite d'energie dans un temps tres court, positionnees a differents angles, sont utilisees. 20 Dans l'exemple considers, la camera thermique enregistre toutes les 5 millisecondes une image thermique, ou thermogramme, de la face avant de la surface de l'echantillon. Suite a l'acquisition de ces images thermiques, est genere un volume de donnees tel que decrit precedemment. La periode d'acquisition est comprise entre ...0.5 secondes et 2 secondes, etant par exemple egale a 1 secondes. 25 Comme decrit precedemment et comme visible a la figure 3, chaque pixel du volume de donnees enregistre par la camera est un signal unidimensionnel qui est represents par une image Ili utilisee comme entrée d'un reseau de neurones RNcNN. Ce reseau de neurones RNcNN a ete de preference entrains prealablement sur des images autres que des images spectrales, dites naturelles, provenant par exemple de la base de donnees 30 « www.image.net » contenant plus de 1000 classes d'images et plus d'un million d'images. Ce reseau de neurones peut appartenir a un modele d'analyse MP comprenant en outre un perceptron P, comportant par exemple une couche d'entree, une ou plusieurs couches 14 cachees et une couche de sortie. Ce modele d'analyse MP est initialement apte a classifier des images par le reseau de neurone RN puis le perceptron P selon des classes K (K1, K2...). Comme decrit precedemment, le reseau de neurones est entrains en utilisant les 5 donnees d'entree Ili pour en extraire des caracteristiques EF, correspondant a differentes epaisseurs de peinture dans l'exemple considers. Dans le cas oil le reseau de neurones appartient a un modele d'analyse MP comprenant un perceptron P, l'extraction des caracteristiques peut etre realisee par au moins une des couches du perceptron. Les caracteristiques extraites sont utilisees pour effectuer une classification des 10 reponses thermiques selon une pluralite de classes C1, C2, chaque classe etant representative d'une caracteristique de l' echantillon a caracteriser, ici differentes epaisseurs. La classification est, dans cet exemple et de preference, realisee par un classifieur independant du reseau de neurones, du type separateur a vaste marge (SVM). Dans l'exemple considers, a chacune des epaisseurs de revetement de peinture, 15 visibles a la figure 2, est associee une classe C1, C2, C3, C4, de dimensions spatiales differentes. Des acquisitions sur ce revetement ont ete realisees a deux instants differents T1 et T2, creant deux volumes de donnees, le premier de dimensions 110x611x400, et le deuxieme de dimensions 103x631x400. Reconstituer des conditions de mesures identiques entre chaque prise de mesures etant difficile, c'est-a-dire reproduire le meme 20 positionnement des echantillons, des lampes, et de la camera, les volumes de donnees n'ont pas les memes dimensions, hormis la dimension temporelle puisque la periode d'acquisition est toujours la meme. Comme decrit precedemment, des jeux de donnees unidimensionnelles JO, J1 et J2 ont ete generes a partir de ces volumes. La figure 5 montre les performances de classification pour le jeu de donnees JO 25 issu du deuxieme volume, dont un ensemble de 8000 signaux qui ont ete selectionnes aleatoirement (2000 pour chaque classe). 70% des donnees ont ete selectionnees de fawn aleatoire pour l'apprentissage, correspondant au « training data set », et les 30% restant pour le test de classification, correspondant au « test data set ». On observe sur la diagonale que 97% des mesures de la classe 1, 95% de celles de la classe 2, 92% de celles 30 de la classe 3 et 91% de celles de la classe 4 sont bien classees et que la precision moyenne est de 93,5%. 15 De meme, la figure 6 montre les performances de classification pour le jeu de donnees J1. On voit en regardant la diagonale que 96% des mesures de la classe 1, 91% de celles de la classe 2, 91% de celles de la classe 3 et 87% de celles de la classe 4 sont bien classees et que la precision moyenne est de 91,25%. 5 La figure 7 montre les performances de classification pour le jeu de donnees J2. On voit en regardant la diagonale que 94% des mesures de la classe 1, 86% de celles de la classe 2, 85% de celles de la classe 3 et 89% de celles de la classe 4 sont bien classees et que la precision moyenne est donc de 88,1%. La comparaison des resultats de classification sur les 3 jeux JO, J1 et J2 montre que les meilleurs resultats sont ceux obtenus 10 en prenant les donnees d' entree JO normalisees et lissees. Le procede selon l'invention permet de reconnaitre la reponse thermique de chaque pixel et de l'associer a la bonne classe, pour retrouver de maniere fiable, dans l'exemple decrit, l'epaisseur de chaque bande de revetement de Fechantillon. Le tableau de la figure 8 montre l'independance des resultats de classification 15 par rapport au depot d'energie, c'est-a-dire la verification du fait qu'une variation de l'homogeneite du depot d'energie sur Fechantillon a un impact tres faible sur les resultats de classification de chacun des pixels du volume de donnees. Ceci permet la realisation de mesures experimentales dans lesquelles le parametre d'uniformite du depot d'energie en surface est peu genant. 20 Ces performances de classification ont ete etablies pour un jeu de donnees JO contenant 16 000 signaux soit 4000 signaux par classe, chaque classe comprenant 1000 signaux acquis avec quatre lampes flash, 1000 signaux acquis avec trois lampes flash, 1000 signaux acquis avec deux lampes flashs, et 1000 signaux acquis avec une seule lampe flash. Chacune des classes comporte ainsi des pixels &lakes par un nombre different de 25 lampes « flash ». Ce type de selection de donnees augmente de maniere importante les differents types de reponses thermiques en fonction de l' eclairage et permet de ce fait au reseau RNcNN d'extraire des caracteristiques les plus significatives possibles, augmentant les performances de l'algorithme et donc la fiabilite des resultats de classification. On voit en regardant la diagonale que 97% des mesures de la classe 1, 92% des 30 mesures de la classe 2, 86% des mesures de la classe 3 et 91% des mesures de la classe 4 sont bien classees. La precision moyenne est de 91,5%. 16 Le tableau de la figure 9 a ete realise en appliquant le classifieur a 4000 signaux differents de ceux employes pour l'apprentissage et l'extraction des caracteristiques par le reseau de neurones RNcNN, mais acquis a une meme periode temporelle T2, pour lesquels chaque classe est constituee de la meme fawn que lors de 5 l'apprentissage, c'est-a-dire 1000 signaux a 4 flashs, 1000 signaux a 3 flashs, 1000 signaux a 2 flashs, et 1000 signaux a 1 flash. Comme visible sur la figure 9, 93,075% des mesures de la classe 1, 97,65% des mesures de la classe 2, 97,8% des mesures de la classe 3, et 94,8% des mesures de la classe 4 sont correctement classifiees. Le tableau de la figure 10 montre l'independance des resultats de classification 10 par rapport aux conditions de mesure. La realisation de deux mesures strictement identiques espacees dans le temps sur un meme echantillon est en effet quasiment impossible a obtenir. Les positions des lampes, la distance de la camera par rapport a Fechantillon, les angles d'inclinaison et la rotation de ce dernier par rapport a la camera sont des parametres variables qui peuvent influer sur les resultats de classification. 15 Dans cet exemple, le jeu de donnees d'apprentissage, acquis a une periode temporelle T2, est identique a celui employe pour realiser le tableau de la figure 9, la performance de classification etant quant a elle evaluee en appliquant l'algorithme a 4000 signaux differents des signaux employes pour l'apprentissage, et acquis a une periode temporelle T1 differente, et pour lesquels chaque classe est constituee de la meme fawn 20 que lors de l'apprentissage, c'est-a-dire 1000 signaux a 4 flashs, 1000 signaux a 3 flashs, 1000 signaux a 2 flashs, et 1000 signaux a 1 flash. Comme visible sur la figure 10, 98,6% des mesures de la classe 1, 91,65% des mesures de la classe 2, 91,975% des mesures de la classe 3, et 95,65% des mesures de la classe 4 sont bien classifiees. Les resultats de classification des differents pixels 25 appartenant aux 4 differentes classes est tres faiblement dependant des variations de conditions de mesure. On va maintenant decrire, en reference a la figure 4, un exemple de dispositif 20 de caracterisation d'un echantillon E selon l'invention. Ce dispositif 20 est, dans l'exemple considers, un drone de controle non destructif par imagerie spectrale. 30 Le dispositif 20 de caracterisation comporte un moyen d'acquisition AQ d'un ensemble d'images spectrales de l' echantillon E, notamment une camera thermique ou spectrale, balayant toutes les gammes spectrales, par exemple l'infrarouge, le visible, le 17 proche infrarouge, le moyen infrarouge, l'infrarouge lointain correspondant a l'infrarouge dit thermique ou thermographique, et toute combinaison de ces gammes, notamment visible et proche infrarouge. Le dispositif 20 de caracterisation comporte egalement un module de 5 traitement de donnees MAM apte a generer au moins un volume de valeurs instantanees de donnees D(Nx, Ny, Ne), et a extraire au moins un jeu de donnees d'entree D'x,y(Ne) a partir dudit volume de donnees D(Nx, Ny, Ne), comme decrit precedemment. Dans l'exemple considers, le dispositif 20 de caracterisation comporte en outre un module d'analyse MP, comportant au moins un reseau de neurones RNcNN permettant 10 d'extraire des caracteristiques des donnees d'entree, le module d'analyse MP etant apte a utiliser les caracteristiques extraites pour effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de classes. Le dispositif 20 de caracterisation peut comporter un moyen d'excitation thermique EX de Fechantillon E a caracteriser. 15 Le dispositif 20 de caracterisation peut comporter en outre un module de prise de decision MD communiquant avec le module d'analyse MP et un moyen d'action ACT apte a agir sur l' echantillon E. Le module de prise de decision MP est avantageusement apte a asservir ledit moyen d'action ACT retroactivement en fonction des resultats de classification obtenus et a declencher une action appropriee envers l' echantillon E. 20 L'invention n'est pas limit& aux exemples qui viennent d'être decrits. Une application possible de l'invention est la conception d'un dispositif 20 de pulverisation intelligent, dans le cadre de 1' agriculture intelligente ou smart-agriculture. Dans un tel pulverisateur intelligent, chaque buse de pulverisation, correspondant au moyen d'action ACT, peut etre associee a un reseau hybride embarque selon l'invention, 25 par exemple, sur un nano-PC utilisant une camera bas coot par exemple dans le domaine du visible et/ou du proche infrarouge qui permet de detecter la masse foliaire, le type de vegetation, voire le type de maladie de la plante examinee, de maniere a pulveriser le bon produit phytosanitaire avec la quantite juste necessaire. L'imagerie multispectrale ou hyperspectrale peut alors etre utilisee pour acquerir les images. Les plantes peuvent etre du 30 mais, du ble, ou encore de la vigne. La croissance des plantes peut etre egalement suivie grace a l'invention et l'apparition eventuelle d'une maladie peut etre predite. 18 L'invention n'est pas limit& a un reseau de neurones a convolution. Des reseaux de type « Deep Neural Network » (DNN) ou de type « Deep Belief Network (DBN) peuvent etre envisages. On peut realiser le traitement de plusieurs groupes de donnees en parallele par 5 des reseaux en parallele. L'invention peut etre mise en oeuvre sur tout type de materiel, par exemple un ordinateur personnel, un telephone intelligent, un nano-ordinateur, ou une carte dediee. L'invention n'est pas limit& a des applications de caracterisation de revetements par thermographie infrarouge. Les rayonnements dans les domaines du visible, 10 du proche-infrarouge, du moyen infrarouge, de l'infrarouge lointain, des Terahertz ou de l'ultraviolet pourraient etre utilises. L'invention est particulierement adapt& a des applications de controle non destructif, afin de preserver la qualite des echantillons testes. L'invention peut etre utilisee dans des applications diverses, par exemple dans des capteurs embarques intelligents a bas coot, ou dans des infrastructures decentralisees 15 de type «fog computing », dans lesquelles l'objectif est de gagner en efficacite et de reduire la quantite de donnees transferees. L'invention peut etre utilisee dans de nombreux autres domaines, tels que le militaire, la surveillance electrique, la geologie, ou encore la biologie ou la bioinformatique, REVENDICATIONS1. Procede de caracterisation d'un echantillon (E), utilisant un ensemble d'images spectrales de l' echantillon a caracteriser prealablement acquises, notamment par thermographie infrarouge ou imagerie spectrale, et au moins un reseau de neurones (RNcNN), le procede comprenant les &apes consistant a : - generer au moins un volume de valeurs (D(Nx, Ny, Ne)) d'un parametre observe a partir desdites images spectrales, pour une pluralite de coordonnees (x, y) des pixels (N) des images et une pluralite d'acquisitions (Ne), - extraire au moins un jeu (Jx) de donnees d'entree (D'x,y(Ne)) a partir dudit volume de donnees (D(Nx, Ny, Ne)), ces donnees d'entree correspondant aux valeurs du parametre observe, pour un pixel de memes coordonnees selon differentes acquisitions (Ne), valeurs auxquelles au moins une fonction de transformation a ete appliquee, - entrainer ledit au moins un reseau de neurones (RNcNN) en utilisant les donnees d'entree (Jx) pour en extraire au moins une caracteristique de Fechantillon (E) a caracteriser, et - utiliser ladite au moins une caracteristique extraite par le reseau de neurones (RNcNN) pour effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de classes, chaque classe etant representative d' au moins une caracteristique de l' echantillon (E) a caracteriser. 2. Procede selon la revendication 1, dans lequel ledit au moins un reseau de neurones (RNcNN) a ete entraine au prealable sur des images autres que des images spectrales, notamment des images d'animaux, d'objets, de vegetaux, ou de personnes. 3. Procede selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit au moins un reseau 25 de neurones (RNcNN) est un reseau de neurones a convolution (CNN). 4. Procede selon l'une quelconque des revendications 1 a 3, dans lequel la classification est realisee par un classifieur independant du reseau de neurones. 5. Procede selon la revendication precedente, dans lequel le classifieur est du type separateur a vaste marge. 30 6. Procede selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel les donnees d'entree (Jx) sont transmises au reseau de neurones (RNcNN) sous la 20 forme d'images (IJx) representant des courbes correspondant aux valeurs (D'x,y) du jeu de donnees d'entree en fonction de l'acquisition (Ne). 7. Procede selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel ladite au moins une fonction de transformation appliquee aux valeurs du parametre 5 observe (D(Nx, Ny, Ne)) est une fonction de centrage, de normalisation et/ou de lissage. 8. Procede selon l'une quelconques des revendications 1 a 6, dans lequel la fonction de transformation appliquee aux valeurs du parametre observe (D(Nx, Ny, Ne)) est la fonction identite. 9. Procede selon l'une quelconques des revendications 1 a 7, dans lequel une 10 fonction de calcul de la derivee premiere est appliquee aux valeurs du parametre observe (D(Nx, Ny, Ne)) pour obtenir les donnees d'entree (D'x,y(Ne)). 10. Procede selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel une fonction de calcul de la derivee seconde est appliquee aux valeurs du parametre observe (D(Nx, Ny, Ne)) pour obtenir les donnees d'entree (D'x,y(Ne)). 15 11. Procede selon l'une quelconques des revendications precedentes, dans lequel les caracteristiques extraites a partir des donnees d'entree sont repaisseur ou la gamme d'epaisseur de Fechantillon (E) ou de certaines parties de l' echantillon, une quantite representative d'une propriete de l' echantillon, notamment une epaisseur de couche de peinture, une epaisseur d'une couche intermediaire, le niveau de stress hydrique 20 d'une plante, la variation de pigmentation de vegetaux. 12. Procede selon l'une quelconques des revendications precedentes, dans lequel les images spectrales utilisees sont des images thermiques acquises par thermographie infrarouge, le parametre observe etant la temperature de l' echantillon (E). 13. Procede selon la revendication precedente, dans lequel la surface de l' echantillon (E) a caracteriser est excitee thermiquement prealablement a l'acquisition des images thermiques. 14. Dispositif (20) de caracterisation d'un echantillon (E), notamment par thermographie infrarouge ou imagerie spectrale, comportant : - un moyen d'acquisition (AQ) d'un ensemble d'images spectrales de l' echantillon (E) a caracteriser, notamment une camera thermique, - un module de traitement de donnees (MAM) apte a : 21 - generer au moins un volume de valeurs (D(Nx, Ny, Ne)) d'un parametre observe a partir desdites images spectrales, pour une pluralite de coordonnees (x, y) des pixels (N) des images et une pluralite d' d' acquisitions (Ne), 5 - extraire au moins un jeu de donnees d'entree (D'x,y(Ne)) a partir dudit volume de donnees (D(Nx, Ny, Ne)), ces donnees d'entree correspondant aux valeurs du parametre observe, pour un pixel de memes coordonnees selon differentes acquisitions (Ne), valeurs auxquelles au moins 10 une fonction de transformation a ete appliquee, et - un module d' analyse (MP), comportant au moins un reseau de neurones (RNcNN), apte au moins a entrainer ledit au moins un reseau de neurones en utilisant les donnees d'entree pour en extraire au moins une caracteristique de l' echantillon (E) a caracteriser, et a utiliser ladite caracteristique extraite par le reseau de neurones pour 15 effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de classes, chaque classe etant representative d'une caracteristique de Fechantillon (E) a caracteriser. 15. Dispositif selon la revendication precedente, dans lequel ledit au moins un reseau de neurones (RNcNN) a ete entraine au prealable sur des images autres que des images spectrales, notamment des images d'animaux, d'objets, de vegetaux, ou de 20 personnes. 16. Dispositif selon la revendication 14 ou 15, le reseau de neurones (RNcNN) comportant une ou plusieurs couches de convolution et/ou une ou plusieurs couches entierement connectees. 17. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 14 a 16, comportant 25 un classifieur independant du reseau de neurones (RNcNN) pour realiser la classification. 18. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 14 a 17, comportant un moyen d'excitation thermique (EX) de l' echantillon (E) a caracteriser, notamment un moyen d'excitation surfacique par eclairement, de preference un moyen d'excitation surfacique par eclairement pulse tel qu'une lampe flash. 30 19. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 14 a 18, comportant en outre un module de prise de decision (MD) communiquant avec le module d' analyse (MP) et un moyen d'action (ACT) apte a agir sur Fechantillon (E), ledit module de prise de 22 decision etant apte a asservir ledit moyen d'action retroactivement en fonction des resultats de classification obtenus a partir dudit module d'analyse et a declencher une action appropriee envers 1' echantillon. 20. Dispositif selon la revendication precedente, dans lequel le moyen d'action 5 (ACT) est une buse de pulverisation d'un produit phytosanitaire sur des cultures, apte a pulveriser une quantite de produit adapt& aux resultats de classification. 21. Procede de controle d'un echantillon (E), comportant l'etape consistant a generer avec le dispositif (20) de caracterisation d'un echantillon selon l'une quelconque des revendications 14 a 19, en fonction des resultats de classification, une information 10 relative a l' echantillon en vue d'une prise de decision consistant a decider d'une action a mener envers Fechantillon a caracteriser, et notamment a transmettre une consigne d'action a un moyen d'action apte a la mettre en oeuvre. 22. Produit programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procede de caracterisation d'un echantillon (E) selon l'une quelconque des revendications 1 a 13, 15 utilisant un ensemble d'images spectrales de Fechantillon a caracteriser prealablement acquises, notamment par thermographie infrarouge ou imagerie spectrale, et au moins un reseau de neurones (RNcNN), le produit programme d'ordinateur comportant un support et enregistrees sur ce support des instructions lisibles par un processeur pour lorsqu'executees : 20 - au moins un volume de valeurs (D(Nx, Ny, Ne)) d'un parametre observe a partir desdites images spectrales est genere, pour une pluralite de coordonnees (x, y) des pixels (N) des images et une pluralite d'acquisitions (Ne), - au moins un jeu de donnees d'entree (D'x,y(Ne)) est extrait a partir dudit volume de donnees (D(Nx, Ny, Ne)), ces donnees d'entree correspondant aux valeurs du 25 parametre observe, pour un pixel de memes coordonnees selon differentes acquisitions (Ne), valeurs auxquelles au moins une fonction de transformation a ete appliquee, - ledit au moins un reseau de neurones (RNcNN) est entraine en utilisant les donnees d'entree pour en extraire au moins une caracteristique de l' echantillon (E) a caracteriser, et 30 ladite au moins une caracteristique extraite par le reseau de neurones (RNcNN) est utilisee pour effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de classes, chaque classe etant representative d'une caracteristique de Fechantillon (E) a caracteriser.