FR 3075376 A1 20190621 FR 1762177 A 20171214 PROCEDE DE CONTRelLE NON-DESTRUCTIF POUR UNE PIECE AERONAUTIQUE DOMAINE TECHNIQUE GENERAL L'invention concerne le domaine du controle non destructif (CND) sur des pieces industrielles en materiau metallique, notamment dans le domaine de l'aeronautique, a l'aide d'images acquises au moyen d'un generateur de rayons X. Plus precisement, ('invention concerne ('automatisation des methodes de CND. ETAT DE CART Le CND est primordial pour controler la sante matiere des materiaux. Par exemple, les aubes de turbine haute pression sont des pieces critiques qui doivent etre controlees en integralite. Chaque piece issue de la chaine de production est control& individuellement pour s'assurer de la conformite de cette derniere par rapport a un cahier des charges. Ce controle sante matiere peut etre realise au moyen d'un generateur de rayons X qui vient bombarder la piece a inspecter. L'attenuation des rayons X est observee grace a un detecteur place derriere la piece formant une image 2D (cf. figure 1). Les niveaux de gris de cette image projetee sont proportionnels ('attenuation des rayons X traversant la piece. Les aubes de turbine haute pression ont une structure interne complexe, creuse, laissant passer de lair pour les refroidir. Des surepaisseurs et des sous-epaisseurs peuvent etre presentes a l'interieur de l'aube. De plus, d'autres defauts peuvent apparaitre lors du procede de fabrication de la piece : des corps strangers plus ou moins denses, des retassures, des inclusions, des residus, des oxydes... 2 Traditionnellement, apres ('acquisition d'une projection de la piece (image 2D), un operateur vient controler manuellement cette image a la recherche d'indications (defauts critiques, anomalies structurels). 5 L'image est codee en 16 bits (soit 65536 niveaux de gris) or les ecrans de controle ne permettent que d'afficher des images 8 bits. L'operateur doit alors constamment regler le contraste de l'image pour distinguer des petites irregularites de niveaux de gris dans l'image. Ce phenomene est accentue pour des pieces d'epaisseur variable (comme les pieces 10 d'aubes), les niveaux de gris etant correles a cette variation d'epaisseur. L'operateur doit ainsi balayer toute l'image tout en reglant le contraste de l'image. C'est une operation relativement longue et fastidieuse, et source d'erreur. Finalement, apres avoir detecte manuellement toutes les indications de 15 la piece, la piece est soit accept& et montee sur le moteur, ou soit rebut& suivant alors le processus de derogation. Pour permettre ('automatisation du controle, it existe des methodes de controle automatique mettant en oeuvre un apprentissage statistique 20 supervise afin d'apprendre la signature d'une piece saine et des differentes indications (anomalies, defauts structurels). Ces methodes offrent des performances de detection connues. On connait ainsi la demande de brevet FR1661101. On connait egalement la publication W02015/033044 s'adressant a la caracterisation d'une piece en 25 materiau composite tisse. Cependant, l'apprentissage statistique realise en amont necessite la mise en place d'une base de donnees annotee, complete, et difficile a obtenir en pratique. En effet, ('annotation de la base de donnees est : coOteuse en temps : des operateurs doivent annoter 30 exhaustivement et avec precision un ensemble tres important d'images. De plus, un consensus doit etre realise par un expert pour valider la base de donnees annotees ; 3 - coOteuse en argent : de nombreuses personnes interviennent sur la constitution de cette base de donnees annotees (operateurs, chef de projet ...) ; - sujette aux facteurs humains : ('annotation des images est une 5 tache manuelle fastidieuse et donc, des erreurs peuvent survenir. Cette variabilite inter et intra operateurs peut perturber I'apprentissage statistique ; - une etape cruciale pour les apprentissages statistiques qui s'appuient exclusivement sur ces annotations pour apprendre les 10 signatures des indications. II existe donc un besoin permettant d'ameliorer ('automatisation des methodes de controle non-destructif, en les rendant plus economiques et rapides a implementer. 15 PRESENTATION DE L'INVENTION L'invention met en oeuvre un controle non-destructif, par rayons X generant des images 2D des pieces a controler, et par un procede 20 d'analyse automatique utilisant des methodes statistiques d'apprentissage profond supervise. L'invention permet de simplifier la conception d'une base de donnees mise en oeuvre dans le cadre des methodes statistiques d'apprentissage profond supervise. 25 L'invention propose un procede de controle non-destructif d'une piece metallique pour aeronautique mettant en oeuvre un systeme radiographique d'acquisition d'images, comprenant une etape d'apprentissage statistique d'indications comprenant les sous-etapes suivantes : 30 - acquerir une pluralite d'images 2D reelles d'une piece de test susceptible de contenir des indications potentielles, 4 - a partir d'un modele 3D de reference de la piece metallique, modifier ledit modele 3D pour generer au moins une indication dorm& dans une zone dorm& dudit modele, - simuler les conditions operatoires d'acquisition de ladite pluralite 5 d'images 2D reelles et generer au moins une image 2D simulee partir dudit modele 3D modifie, - ajouter I'image 2D simulee a une base de donnees d'images simulees de Ia piece metallique, ainsi qu'au moins un element d'identification d'une identification dorm& dans ladite base de 10 donnees ; - a partir de ladite base de donnees et de Ia pluralite d'images 2D reelles, mettre en oeuvre une analyse statistique par apprentissage supervisee adversaire pour generer un modele statistique d'indications dans une piece metallique ; 15 une etape de calcul des probabilites de presences d'indications dans Ia piece a controler comprenant les sous-etapes suivantes : - acquerir au moins une image 2D d'une piece metallique ; - calculer des probabilites de presences d'indications dans ladite image 2D a partir du modele statistique ; et 20 en determiner si Ia piece metallique (10) est caracteristique d'une piece saine. L'invention permet de mettre en oeuvre une methode d'analyse statistique d'apprentissage profond supervise necessitant beaucoup 25 moins de pieces annotees manuellement par un operateur, ce qui recluit de fawn importante la charge de travail additionnel dans les usines pour annoter les pieces. L'invention permet egalement d'accelerer le deploiement des controles non-destructifs automatiques bases sur un apprentissage statistique. 30 De fawn avantageuse, ('invention selon le procede fiabilise la conception d'une base de donnees annotees, car les indications presentes dans les pieces simulees sont parfaitement controlees. 5 L'invention permet egalement d'obtenir une base de donnees exhaustive, en nombre, en type et en position des indications. En effet, it est possible de generer des indications dans des zones ou it n'y en a tres peu, et aussi de generer des types d'indications tres peu 5 frequentes. L'invention peut egalement comprendre les caracteristiques suivantes : - ('element d'identification d'une indication dorm& dans ladite base 10 de donnees est un masque binaire d'une indication dorm& ; de fawn avantageuse, l'obtention d'un masque binaire permet de disposer d'une identification tres precise des indications dans une piece ; l'etape d'apprentissage statistique comprend egalement la sous- 15 etape consistant a estimer des parametres de la pose 3D de ladite piece de test (P1) lors de ('acquisition de ladite pluralite d'images 2D reelles ; et dans laquelle la sous-etape de simulation des conditions operatoires d'acquisition de la pluralite d'images 2D reelles est effectuee a partir desdits parametres estimes de la 20 pose 3D de ladite piece de test (P1) pour determiner des parametres de recalage d'un modele 3D de la piece metallique (10) ; - le procede comprend une etape de validation du modele statistique comprenant les sous-etapes suivantes : 25 o acquerir au moins une image 2D d'une piece de reference, o attribuer a ladite image au moins un label relatif a la presence d'indications en fonction d'une inspection visuelle de l'image, o calculer les probabilites de presences d'indications dans 30 l'image 2D a partir du modele statistique (MS) et determiner au moins un label, o comparer le(s) label(s) determine(s) au(x) label(s) attribue(s), et calculer un indicateur de correlation, 6 o si l'indicateur est inferieur a une valeur donnee, poursuivre l'etape d'apprentissage, o sinon valider le modele statistique. - apres ('acquisition d'au moins une image 2D d'une piece de test, 5 et/ou d'une piece de reference, et/ou d'une piece de reference, ladite image 2D acquise subit un traitement par des moyens de traitements adaptes pour attenuer des artefacts et/ou variabilites de l'image 2D; - apres Ia generation une image 2D simulee a partir dudit modele 10 3D modifie, ladite image 2D acquise subit un traitement par des moyens de traitements adaptes pour attenuer des artefacts et/ou variabilites de l'image 2D; - l'analyse statistique est obtenue par un apprentissage profond a base de reseaux de neurones ; 15 - ('apprentissage profond a base de reseaux de neurones est configure pour realiser un algorithme d'apprentissage adversaire ; - l'analyse statistique par apprentissage supervise comprend : o pour au moins une image simulee et au moins une image reelle de Ia pluralite d'images 2D reelles, extraction 20 automatique d'une signature desdites images, determinant une pluralite de p descripteurs, un descripteur etant le resultat d'une analyse d'image, o classement automatique de Ia signature de l'image simulee permettant d'attribuer a ladite image, un label representatif 25 de Ia presence d'indication dans Ia piece, o retropagation de l'erreur dudit classement du label pour minimiser une fonction de coat du classement de Ia signature permettant d'attribuer a l'image un label, o classement automatique de Ia signature de l'image reelle 30 ou simulee dans un domaine de l'image simulee, ou de l'image reelle, 7 o retropagation de ('inverse de l'erreur dudit classement du domaine pour maximiser une fonction de coat du classement de la signature de l'imagette dans un domaine, de telle sorte que ('extraction d'une signature soit invariante en 5 fonction du domaine. - l'algorithme d'apprentissage mis en oeuvre pour la retropropagation est la methode de descente de gradient stochastique. 10 L'invention concerne egalement une unite de calcul, comprenant des moyens de traitement et une memoire, ladite unite etant configuree pour mettre en oeuvre un procede selon l'une des caracteristiques precedentes. 15 L'invention concerne egalement un produit programme d'ordinateur, configure pour etre execute par une unite de calcul tel que decrite precedemment et comprenant des instructions de code pour ('execution d'un procede selon l'une des caracteristiques precedentes. 20 PRESENTATION DES FIGURES D'autres caracteristiques, buts et avantages de l'invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non !imitative, 25 et qui dolt etre lue en regard des dessins annexes, sur lesquels : - la figure 1, déjà presentee, illustre un systerne d'acquisition d'image 2D par un generateur de rayons X ; - la figure 2 illustre certaines &apes d'un mode de realisation conforme a l'invention, ainsi que les liens entre un procede de 30 CND selon l'invention et un procede de generation de base de donnees pour mettre en oeuvre un CND ; - la figure 3 illustre les differents dispositifs et produits intervenant dans le cadre de l'invention ; 8 - la figure 4 illustre un calcul de la position des volets d'un collimateur a partir d'un signal selon le procede de ('invention ; - la figure 5 illustre une scene modelisant ('acquisition d'une piece a controler selon un mode de realisation selon un mode de 5 realisation conforme a ('invention; - les figures 6A a 6D illustrent des modeles 3D d'indications contenues dans les pieces a controler selon mode de realisation conforme a ('invention ; - Ia figure 7 illustre ('identification des indications dans une image 10 annotee manuellement selon l'etat de ('art, et dans une image simulee selon mode de realisation conforme a ('invention; et - Ia figure 8 illustre une methode d'apprentissage adversaire selon l'etat de ('art. 15 DESCRIPTION DETAILLEE Le CND peut etre appliqué a differentes &apes de fabrication d'une piece 10 a controler. La piece 10 est preferablement en materiau metallique. 20 Les pieces sur lesquelles les procedes decrits peuvent etre mis en oeuvre sont destinees preferentiellement a l'aeronautique. II s'agit d'aube de turbine haute pression par exemple. La figure 2 represente certaines &apes d'un mode de realisation 25 conforme a ('invention. Afin de pouvoir effectuer un controle non-destructif a l'interieur de la piece 10, une etape preliminaire d'acquisition a ('aide d'un systerne d'imagerie 20, comme un generateur de rayons X, et de moyens de 30 calcul 30 (voir figure 3A) est effectuee. Le generateur de rayons X emet un faisceau traversant ('objet a explorer avant d'être analyse, apres attenuation, par un systerne de detection. Cette etape permet d'obtenir une image 2D de la piece 10. 9 Cette image 2D est appelee "une projection". Un ensemble de projections est acquis sans bouger, et les images peuvent etre moyennees afin de diminuer le bruit d'acquisition. Par exemple, dans un mode de realisation, le generateur 21 et le detecteur 22 etant fixe, un 5 bras articule (exemple : robot type du fabricant Kuka ®) vient saisir automatiquement la piece 10 et la placer entre le generateur 21 et le detecteur 22 a une position definie a l'avance dans une gamme d'acquisitions. 10 Une unite de calcul 30 est prevue pour effectuer les traitements informatiques. Elle comprend des moyens de traitement 31 comme un microprocesseur et une memoire 32. En reference a la figure 3B, le procede mis en oeuvre pour detecter 15 automatiquement des indications necessite une base de donnees (BDD) 36. BDD 36 est stock& sur au moins un serveur 35, et une unite de calcul 37, qui peut etre la merne unite de calcul que pour l'acquisition de ('image 2D, est utilisee. L'unite de calcul 37 comprend elle aussi des moyens de traitement de donnees 38 et une memoire 39. Le serveur 35 20 peut etre cette unite de calcul 37 et la BDD 36 peut etre stock& dans ladite memoire 39. El : Apprentissage hors ligne Dans une premiere phase El, le procede comporte un apprentissage 25 supervise de la piece 10 a partir d'une base de donnees annotees obtenue par simulation numerique. Pour atteindre ce but, dans une premiere etape E10 de la phase El, le procede realise un apprentissage statistique, a partir d'images 2D 30 obtenues par simulation et par acquisition par rayons X. Ainsi, une sous-etape Ell de E10, comporte l'acquisition d'au moins une image 2D reelle d'au moins une piece reelle P1 (representative de la piece 10) susceptible de contenir des indications potentielles, a l'aide du 10 systeme d'imagerie 20, comme un generateur de rayons X, et de moyens de calcul 30. Simulation numerique 5 Le procede dispose aussi d'un maillage triangulaire 3D d'une piece a controler 10, c'est-à-dire un ensemble de coordonnees 3D des sommets des triangles qui forment le maillage et la connectivite entre les sommets qui definit la topologie du maillage. Ce maillage est recuperable a partir de la conception de la geometrie de la piece faite 10 sur le logiciel CATIA® par exemple. Par la suite, dans le but de simuler une base de donnees annotees exhaustive, ('unite de calcul 37 simule des indications dans la piece pour generer une piece defectueuse. 15 Ainsi, it y a plusieurs facteurs qui entrent en jeu pour generer une piece contenant des indications simulees, tels que par exemple de maniere non exhaustive : - le nombre d'indications simulees par piece ; - Ia typologie des indications (oxyde / retassure / inclusion ...) ; 20 - Ia localisation des indications dans Ia piece (dans le circuit de refroidissement / aux interfaces / dans Ia matiere) ; - Ia morphologie des indications (spherique / lineique / convexe / texturee ...) ; - ('orientation des indications ; et 25 - Ia composition chimique des indications (air / materiau + ou - dense / meme materiau que Ia piece ...). En consequence, pour inserer des indications dans le maillage du modele 3D de la piece 10, ('unite de calcul 37 genere aleatoirement un 30 modele informatique de chaque indication que nous souhaitons inserer dans l'aube (un maillage de ('indication). Differentes methodes de generation automatique de forme peuvent etre utilisees suivant les types d'indications a simuler. 11 Les indications suivent une morphologie de base et leur insertion dans le materiau suit une loi de comportement donnee, permettant la generation automatique d'une piece numerique representative (en taille / morphologie / orientation / position / ...). 5 Une liste non exhaustive des types d'indications simulees comporte : soufflure / inclusion / residu / retassure / texture / fissure / oxyde / casse noyau... Par exemple : 10 - Les soufflures 61, illustrees en figure 6A, sont des bulles de gaz de forme spherique. Aussi, les soufflures sont simulees par des objets de forme spherique d'une certaine taille. Leur composition chimique est de l'air. - Les inclusions 62, illustrees en figure 6B, ont une forme plus 15 aleatoire et elles sont simulees en generant des objets binaires bases sur un algorithme de marche aleatoire. Initialement, une sphere est inseree dans le volume 3D, puis un vecteur aleatoire de taille &gale a rayon est tire et correspond au centre de la sphere suivante a inserer dans l'image. Ce processus est repete 20 un nombre aleatoire de fois. - Les criques 63, illustrees en figure 6C, sont des indications qui ont une forme cylindrique de longueur (preferablement superieur au diametre du cylindre, par exemple d'au moins un facteur 10). L'orientation de ces fissures est aleatoire dans l'espace. 25 - Les residus 64, illustres en figure 6D, ont une forme beaucoup plus complexe. Afin de generer automatiquement ces formes aleatoires complexes, un bruit structure est utilise : le bruit de Perlin. Ce bruit texture est utilise en synthese de texture et des parametres permettent de controler la complexite des objets 30 generes. Le cube ci-contre est une realisation du bruit de Perlin. Afin d'extraire un objet a partir de ce volume 3D, une ponderation gaussienne centree dans le volume est appliquee permettant de borner l'objet (l'ecart type du filtre est plus faible suivant un axe 12 du volume afin d'obtenir des objets ayant une forme un peu plus « surfacique »). Le resultat de ce filtre est binarise (seuil aleatoire) afin d'obtenir un ensemble d'objets binaires. Un objet (une composante connexe) est extrait de cet ensemble et isole 5 puis maille. Ainsi, a partir de ce modele 3D, dans une sous-etape E12 de E10, ('unite de calcul 37 procede a une simulation du tir des rayons X sur ledit modele 3D afin de generer une image 2D a partir du maillage 10 triangulaire 3D d'une piece a controler 10 comportant des indications (referencee 10a, cf. figure 5). Dans ce but, ('unite de calcul 37 peut utiliser la loi de Beer Lambert qui decrit ('attenuation des rayons X dans la matiere, pour reproduire 15 numeriquement ('image reelle : Avec I le flux traversant la piece 10, Io le flux initial,µ la densite du materiau traverse, xo la position du tube et xmax la position du detecteur. 20 Au fur et a mesure que le faisceau de photons traverse ('objet, it est attenue en fonction de l'epaisseur dx traversee et du coefficient d'attenuation [t. Ce coefficient d'attenuation depend de l'energie E du photon et du numero atomique Z de la structure rencontree a la profondeur x. 25 Dans le but d'obtenir des simulations realistes, ('unite de calcul 37 peut egalement simuler par Monte Carlo ('attenuation des photons par effet Compton (les photons changent de trajectoire et peuvent ainsi interagir sur une zone du detecteur pour laquelle ils ne sont pas representatifs 30 des materiaux traverses). Pour simuler d'une maniere realiste la radiographie, ('unite de calcul 37 peut utiliser des suites logicielles completes. Par exemple : - CIVA : logiciel commercial developpe par le CEA ; et 13 - GATE/GEANT4 : logiciel open source. La configuration de la simulation de la radiographie, comprend la caracterisation de certains parametres du systerne d'acquisition simule, 5 tels que par exemple les parametres concernant : - Les filtres : epaisseur, materiau, position... - Le collimateur, epaisseur, materiau, position... - La piece 10a a radiographier : position dans le systerne d'acquisition, materiau... 10 - La source de rayons X : rayon, angle d'ouverture, spectre, intensite ... - Le detecteur : taille, pitch, position, materiaux, type, gain... Dans la simulation de ('acquisition, ('unite de calcul 37 peut egalement 15 caracteriser les elements de la scene. Ainsi, ladite unite peut caracteriser le materiau de la piece 10 a partir de sa composition chimique, la proportion de chaque atome et de sa densite. En consequence, ('unite de calcul 37 definit un nouvel alliage, dans la simulation, ayant un spectre d'absorptions propre ainsi qu'une densite 20 propre. Le spectre d'emission du tube est caracterise experimentalement avec un dosimetre et les caracteristiques du tir RX sont semblables aux conditions experimentales (tension / intensite / dure d'exposition...). La simulation, par exemple par Monte Carlo, de ('attenuation des 25 photons par effet Compton est inseree par le calcul des differentes interactions entre les electrons et la matiere, permettant de connaltre ('impact des rayons X sur le detecteur. Tel que vu precedemment, dans la geometrie de la scene d'acquisition 30 de ('image d'une piece a inspecter 10, un robot articule peut saisir la piece 10 et la placer automatiquement entre la source 21 et le detecteur 22. Pour reproduire en simulation le positionnement précis de la piece entre la source 21 et le detecteur 22, ('unite de calcul 37 peut ainsi 14 appliquer un algorithme de recalage 3D/2D pour permettre l'appariement entre l'image 2D obtenue et la position 3D de la piece. L'algorithme de recalage fournit les translations et rotations a appliquer au modele 3D de la piece (CAO) afin de le faire correspondre avec la 5 projection obtenue. Aussi, dans la geometrie de la scene d'acquisition simulee, la source de rayons X est placee a I'origine du repere (0, 0, 0) et le centre du detecteur est place a Ia position (0, 0, « distance tube detecteur »). Le positionnement de Ia piece 10 est quanta lui donne par le recalage 10 3D/2D en tenant compte des parametres du systerne d'acquisition 20 de maniere a generer une image 2D simulee similaire a l'image 2D reelle acquise par le systerne d'acquisition d'image 20. La geometrie de la scene peut egalement comprendre un collimateur. Ce 15 dernier, pilotable, est place entre la source de rayons X 21 et la piece 10 afin de recluire les artefacts lies au rayonnement diffuse en masquant une partie de ladite piece 10. Le collimateur comporte quatre volets (preferablement comprenant du plomb, d'une epaisseur de 5mm). A partir d'une image 2D reelle, les positions de ces quatre volets sont 20 deduites automatiquement a partir des zones masquees sur ladite image. Ainsi, en reference a la figure 4, celle-ci montre une ligne de profil suivant l'axe x de l'image 2D, ce signal peut etre analyse afin de detecter la position des volets sur l'image. Un simple calcul geometrique permet d'en deduire la position 41 des volets en 3D. Le merne processus 25 est realise suivant l'axe y pour determiner la position des deux autres volets. Egalement, dans la geometrie de la scene d'acquisition simulee, l'unite de calcul 37 peut inserer un filtre de cuivre de merne taille, et a la 30 merne position que dans le montage reel du systerne d'acquisition 20. La figure 5 illustre une scene 50 en trois dimensions de ('acquisition d'une vue d'une piece a controler. Ladite scene 50 genere la projection 53, correspondant a l'image 2D simulee, et comporte des modeles 3D 15 correspondant a la source de rayons 21, a un collimateur en plomb 54, a un filtre de cuivre 55, a la piece a controler 10a et au detecteur 22. Ladite image simulee 53 est calculee par lancer de rayons entre chaque point du detecteur 52 et le centre du tube de la source 51. Pour chaque 5 rayon, l'unite de calcul 37 calcule l'epaisseur traversee pour chaque materiau, et calcule sa reponse avec la loi de Beer Lambert. L'ensemble des parametres de la simulation peut etre ajuste pour que l'image resultante de la simulation soit la plus proche possible d'une 10 image reelle. En consequence, en ayant une connaissance complete de chaque indication, l'unite de calcul 37 deduit leur position sur l'image simulee, ce qui permet d'obtenir une base de donnees simulees et annotees 36 tres precise. 15 De maniere usuelle, dans une base annotee manuellement par un operateur, ('annotation des indications est represent& en figure 7 par une boite englobante 71. Dans le cadre du procede conforme a ('invention, la base de donnees peut egalement comporter le masque binaire des indications. 20 Un tel masque, reference 72, indique les pixels appartenant a une indication et les pixels appartenant au fond. En consequence, la caracterisation de la base de donnees simulees selon le procede est fiable est tres precise (le masque binaire 72 des 25 indications est disponible et plus seulement la boite englobante 71). De plus, le nombre de piece simulee 10a et d'indications annotees est donc avantageusement potentiellement infini. De plus, la conception de la base de donnees simulees permet de generer tres facilement un nombre tres important d'images. Ceci est 30 particulierement avantageux dans le cadre des methodes d'apprentissage statistique, qui necessitent beaucoup de donnees pour pouvoir obtenir des performances en detection et en fausses alarmes convenables. 16 De fawn preferentielle, la base de donnees simulees est constituee de la maniere suivante pour une vue dorm& de la piece a inspecter : - environ 5000 indications reparties uniformement dans toutes les 5 zones d'apparition potentielle de ces indications ; et - en moyenne 10 indications par image. Pour ameliorer la robustesse de l'apprentissage, les images simulees peuvent etre boostees (application de petites transformations 10 geometriques realistes). Ainsi pour une image simulee donnee, une centaine d'autres images simulees sont generees. Ce boosting de la BDD 36 permet d'augmenter la variabilite et ainsi de limiter le surapprentissage. 15 Pretraitement Par la suite, les images issues des sous-etapes Ell et E12 sont pretraitees dans une sous-etape de pretraitement E13. Ainsi, des pretraitements sont preferablement effectuees pour ameliorer la qualite des analyses, suite aux acquisitions reelle ou simulee de l'image 2D de 20 la piece 10. En effet, au cours de cette acquisition, des artefacts et des variabilites peuvent apparaitre (pixels defectueux, bruit engendre par le flux diffuse, diffraction...). Des pretraitements peuvent donc eventuellement etre appliqués sur l'image 2D pour supprimer et/ou attenuer ces 25 artefacts/variabilites. Ainsi, l'unite de calcul 30 ou 37 peut mettre en oeuvre sur l'image 2D un filtrage du bruit de l'image en utilisant, par exemple, un filtre median, un filtre gaussien (classe des filtres passe-bas). 30 Egalement, l'unite de calcul 30 ou 37 peut appliquer une etape de normalisation pour uniformiser les images 2D afin qu'elles soient toutes 17 comparables. Plusieurs methodes de normalisation peuvent etre utilisees independamment ou couplees ensemble : - Un recalage des images appliqué aux images 2D afin de les remettre toutes dans un referentiel commun dans le but 5 d'absorber la variabilite de ('acquisition. - Un calcul de la valeur mediane et le MAD (Median Absolute Difference) sur les pixels correspondant a la piece 10 pour chaque image 2D et figee a des valeurs predeterminees identiques pour toutes les images 2D. 10 - Un calcul du contraste local : la piece 10 n'a pas toujours une epaisseur constante (ce n'est jamais le cas pour une cube par exemple). Aussi, le contraste local est calcule pour tous les pixels de l'image 2D (soustraction des basses frequences de ('image uniformisee) (par exemple par filtre bilateral [1], diffusion 15 anisotropique [2], total variation filter [3], Edge-avoiding wavelets [4]). En outre, un masque de la piece acquise ou simulee est genere a partir de l'image 2D, c'est-à-dire qu'une segmentation entre deux classes de 20 pixels, air et matiere, est effectuee. Cette segmentation peut etre realisee en calculant automatiquement le seuil optimal permettant de separer les deux classes. Un exemple de methode consiste a calculer l'histogramme des niveaux de gris de l'image et a maximiser la variance interclasse de cet 25 histogramme afin de definir le seuil qui separe les pixels de lair et ceux de la matiere (voir reference [5]). D'autres methodes de seuillage automatique sont envisageables (voir reference [6]). Ces methodes permettent de realiser ('analyse de la piece uniquement sur des regions d'interet, relatives aux zones de matiere de la piece 30 acquise ou simulee. Apprentissage statistique supervise 18 Par la suite, dans une sous-etape E14 de E10, ('unite de calcul 37 procede a I'apprentissage statistique supervise, avec deux types de donnees d'entrees : ('ensemble des images 2D simulees avec leurs indications localisees dans lesdites images, et ('ensemble d'images 2D 5 reelles issues de pieces reelles P1. L'apprentissage statistique est majoritairement supporte par les images 2D simulees, le nombre des images 2D simulees etant preferablement nettement superieur au nombre des images 2D reelles. De plus, les 10 indications sont dans les images 2D simulees. Egalement, il est necessaire de s'assurer qu'un modele statistique genere par ledit apprentissage soit aussi performant sur les images 2D reelles qu'il l'est sur les images 2D simulees. En effet, merne si visuellement, les images simulees sont proches des 15 images reelles, elles ne sont pas exactement identiques. Aussi, ('unite de calcul 37 peut utiliser un apprentissage adversaire afin de transferer l'apprentissage issu des images 2D simulees vers les images 2D reelles (« domain adversarial transfert »). 20 La figure 8 illustre une telle methode d'apprentissage adversaire dans le cadre d'une architecture d'apprentissage profond par un reseau de neurones. De fagon connue, pour analyser plusieurs caracteristiques d'une image, 25 un tel reseau de neurones empile des strates de traitements (des couches de neurones), chaque strate analysant une caracteristique de ('image. L'ensemble des strates ainsi empilees formant une couche de traitement. L'ensemble des sorties d'une couche de traitement permet de 30 reconstituer une image intermediaire, qui servira de base a la couche de traitement suivante. Des regles d'apprentissage font varier l'efficacite de la transmission des signaux d'un neurone a l'autre, on parle de « poids synaptique », lesdits poids etant modules. 19 Dans le cadre d'une methode d'apprentissage adversaire selon le procede, le reseau 80 admet deux entrées 81 : des donnees « sources » (images 2D simulees) et des donnees « cibles » (images 2D reelles). 5 Les donnees sources sont associees avec la verite terrain (les labels : position des indications dans ('image), tandis que les donnees cibles n'ont pas de label. A partir des donnees sources, dans une etape dite de « feed forward » allant de la premiere couche vers la derniere couche de traitement, un 10 premier ensemble de couches 82 extrait une signature 82a des images 2D simulees presentees au reseau de neurones. Une signature est un ensemble de valeurs numeriques, que l'on definit commodement sous la forme d'un vecteur. Ces valeurs numeriques sont obtenues a l'aide de descripteurs, qui sont par exemple des operations 15 de convolution appliquees a l'imagette. Les descripteurs constituent des analyses des niveaux de gris NDG de l'imagette. Pour chaque image 2D reelle, le procede comporte ainsi preferablement une pluralite de descripteurs. 20 Puis, toujours dans l'etape dite de « feed forward », un second ensemble de couches 83 permet, a partir d'une signature 82a extraite, la prediction d'au moins un label 83a correspondant. Ensuite, pour chaque image 2D simulee, le label 82a predit dans l'etape 25 de « feed forward » est compare au label (position de ('indication) associe a ladite image 2D simulee dans la BDD simulee et annotee 36. Si ces labels different, ('unite de calcul 37 determine une erreur. L'apprentissage statistique etant realise par retropropagation de l'erreur commise, ('unite de calcul 37 calcule la derivee de cette erreur pour 30 determiner comment changer les poids des differentes couches de neurones de fawn a reduire l'erreur. 20 L'erreur est ainsi retropropagee dans le reseau couche par couche, de la derniere vers la premiere couche pour mettre a jour les poids de chaque couche. 5 Les algorithmes permettant d'apprendre sur des architectures profondes sont complexes (et s'appuient sur de nombreux « hyper parametres » qu'il faut choisir avec soin pour ne pas rester bloquer dans des minima locaux peu performants. L'algorithme d'apprentissage mis en oeuvre pour la retropropagation est par exemple par une methode 10 d'optimisation ou de descente de gradient stochastique. Dans un mode de realisation particulier, le reseau de neurones 80 peut par exemple etre un reseau de neurones convolutionnels. Une convolution est une operation mathematique qui permet de modifier 15 l'image initiale par un noyau de convolution en la filtrant. Ce sont donc ces noyaux de convolution qui sont appris lors de l'apprentissage statistique lors de la mise a jour des poids. Un noyau de convolution va analyser une caracteristique de l'image d'entree. Une operation non lineaire est appliquee a chaque etape (a 20 chaque convolution) : sigmoid, relu, tanh, permettant d'extraire des caracteristiques visuelles (detection de cote, angle, extremite ...). Le noyau de convolution peut etre par exemple une matrice de taille 3x3. Pour analyser plusieurs caracteristiques, le reseau de neurones 80 25 empile des strates de noyaux de convolution independants, chaque strate analysant une caracteristique de l'image. L'ensemble des strates ainsi empilees forme la "couche de traitement convolutif". Le nombre de strates de traitement definit la profondeur de la couche de convolution. Une couche de pooling permet une etape de sous-echantillonnage de 30 l'image, recluisant ainsi la quantite de parametres et de calcul, permettant de gros gains en puissance de calcul. La couche de pooling permet egalement une approche multi-echelle, la couche de convolution suivante traitant une plus grande partie de l'image initiale. 21 II est donc frequent d'inserer periodiquement une couche de pooling entre deux couches convolutives successives d'une architecture de methodes statistiques profondes. 5 A la suite des enchalnements de couches de convolution et de pooling, ('architecture comprend au moins une couche "entierement connectee" FC, qui est une couche de type perceptron. Les neurones dans une couche entierement connect& ont des connexions vers toutes les sorties de la couche precedente (comme on le voit regulierement dans 10 les reseaux reguliers de neurones). Ainsi, cette couche permet le classement de la signature d'une image et donc d'attribuer au moins un label a l'image de ladite signature. En reference de nouveau a la figure 8, l'apprentissage adversaire est 15 permis par une autre branche du reseau, comprenant un troisieme ensemble de couches de traitement 84. Cette branche du reseau est apprise pour essayer de faire la distinction entre une image source et une image cible. Ainsi, elle classera l'image dans un domaine 84a. Un premier domaine correspondant aux images 20 reelles, et un second domaine correspondant aux images simulees. Les poids des neurones de la branche de reseau 84 sont modules pour que celle-ci soit incapable de faire la distinction entre les images simulees et les images reelles, dans le but que le reseau 80 donne les memes performances de detection sur les donnees sources et les 25 donnees cibles, donc sur les images 2D simulees et les images 2D reelles. Pour atteindre ce but, l'algorithme d'apprentissage va donc minimiser une fonction de coat du classement de la signature permettant 30 d'attribuer a l'image au moins un label et maximiser une fonction de coat du classement de la signature de l'image dans un domaine. En consequence, cela signifie que l'algorithme d'apprentissage penalise quelque peu la tache principale (prediction des labels) pour imposer que 22 les couches 82 « extraction de descripteurs » aient le merne comportement pour des images cibles et des images sources. Les couches « extraction de descripteurs » 82 seront donc invariantes au domaine des images. 5 Dans un mode de realisation particulier ou I'algorithme d'apprentissage mis en oeuvre pour Ia retropropagation est Ia methode de descente de gradient stochastique. Dans Ia branche de reseau 84, le gradient en sortie sera calcule, inverse 10 et injecte dans les couches « d'extraction de descripteurs » 82. L'apprentissage adversaire est complexe a maltriser puisque nous apprenons simultanement les poids de 2 branches (83 et 84) qui n'ont pas les memes objectifs, voir merne des objectifs contradictoires. Pour 15 realiser un apprentissage adversaire, l'algorithme d'apprentissage impose preferablement une contrainte tres faible pour les premieres iterations puis accentuer cette contrainte au fur et a mesure de l'apprentissage. 20 Cette sous-etape E14 d'apprentissage statistique peut conclure l'etape E10, dont la sortie est un modele statistique MS. Validation des performances Pour valider le modele statistique MS obtenu dans l'etape E10 25 d'apprentissage statistique, il est necessaire de mesurer les performances en detection et en fausses alarmes sur des donnees reelles. Ainsi, dans une sous-etape E21 de l'etape E20 de validation du modele statistique, a partir de pieces de test P2, l'unite de calcul 30 procede 30 comme dans la sous-etape Ell, a ('acquisition d'image 2D par rayons X. Egalement, comme dans la sous-etape E12, dans une sous-etape E22 de l'etape E20, ('unite de calcul 30 procede a des pretraitements sur les images precedemment acquises. 23 Puis, dans une sous-etape E24, prenant en entrée le modele statistique determine par l'etape E10 et les donnees pretraitees issues de E22. Le modele est donc appliqué a cette nouvelle image et le procede obtient en sortie les probabilites de presences d'indications sous la forme de 5 labels. Dans une sous-etape E23 de E20, les images 2D acquises en E21, sont annotees manuellement par un operateur, en fonction d'une inspection visuelle, de fawn a attribuer au moins un label a la piece de test P2. 10 Ensuite, dans une sous-etape E25, l'unite de calcul 37 compare les predictions de labels des algorithmes automatiques aux annotations manuelles, labels attribues par les operateurs. Des indicateurs de correlation (par exemple un pourcentage de detection, un nombre de 15 fausses alarmes, une matrice de confusion...) sont donc calcules pour voir si la correlation et les performances sont conformes aux attentes. En consequence, de fawn avantageuse, l'etape E20 de validation des performances, est une etape dont le coat est considerablement recluit par rapport a une approche sans simulation : en effet, le nombre 20 d'images a annoter est faible et ne servira que pour valider les performances des algorithmes (I'apprentissage statistique reposant essentiellement sur les donnees de simulation). Dans le cas ou les performances sont insuffisantes (mesurees par les 25 indicateurs), le procede propose revient a I'etape precedente E10 de fawn a affiner le modele statistique MS. Prediction en ligne E2 Dans une deuxierne phase E2, l'unite de calcul 37 procede au 30 classement en ligne sur l'integralite des pieces a controler P3 issues d'une ligne de production. 24 Ainsi, dans une etape E31 de E2, a partir des pieces a controler, l'unite de calcul 30 procede comme dans la sous-etape Ell, a ('acquisition d'image 2D par rayons X. Egalement, comme dans Ia sous-etape E12, dans une etape E32 de E2, 5 ('unite de calcul 30 procede a des pretraitements sur les images precedemment acquises. Ainsi, a partir d'images 2D de Ia piece a controler, les probabilites de presences d'indications sont calculees dans une etape E33 grace au modele statistique MS issu de Ia phase El. 10 En consequence, les zones qui different trop d'une piece saine sont remontees dans le rapport de controle de Ia piece. Une cartographie des indications presentes dans ('image d'une piece a controler est donc generee. Si besoin, une inspection visuelle, appelee consolidation, est effectuee par un operateur pour valider Ia detection. 15 En outre, suite a cette inspection visuelle, les donnees generees par le procede peuvent venir completer la base de donnees 36, de sorte que BDD 39 s'enrichit a mesure que les pieces sont analysees. Preferablement, ces donnees ne completent la base de donnees que si 20 un &art entre le resultat obtenu et la consolidation est observe. Ainsi, la piece a controler devient une piece de test P2. Les modes de realisation decrits sont mis en application dans le cadre de 25 pieces metalliques associees a un moyen de controle non destructif par rayon X. Cependant, cette methode peut etre deploy& suivant d'autres modes de realisations, par exemple avec des moyens de controle tels que par : - ultrason : le procede decrit ci-dessus peut de la merne maniere 30 simuler ce moyen de controle et generer des pieces a indications simulees ; et - tomographie numerique : la tomographie numerique repose sur la radiographie numerique (acquisition RX de multiples vues a 360° 25 autour de la piece avec reconstruction de l'image 3D de l'interieur de la piece). References 5 [1] K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik "Image and video denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering". [2] Nobuyuki Otsu, "A threshold selection method from gray-level histograms », IEEE Trans. Sys., Man., Cyber., vol. 9, 1979, p. 62-66 10 (DOI 10.1109/TSMC.1979.4310076). [3] M. Sezgin and B. Sankur, "Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation", Journal of Electronic Imaging, vol. 13, n°1, 2003, p. 146-165 (DOI 10.1117/1.1631315) 15 [4] Carlo Tomasi and Roberto Manduchi, "Bilateral filtering for gray and color images" in Computer Vision, 1998. Sixth International Conference on . IEEE, 1998, pp. 839- 846. [5] Pietro Perona and Jitendra Malik (November 1987). "Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion". Proceedings of IEEE 20 Computer Society Workshop on Computer Vision, pp. 16-22. [6] Rudin, L. I.; Osher, S.; Fatemi, E. (1992). "Nonlinear total variation based noise removal algorithms". Physica D 60: REVENDICATIONS1. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique mettant en oeuvre un systerne radiographique d'acquisition d'images (20), comprenant une etape d'apprentissage statistique d'indications (E10) comprenant les sous-etapes suivantes : - (Ell) acquerir une pluralite d'images 2D reelles d'une piece reelle (P1) susceptible de contenir des indications potentielles ; - (E12) a partir d'un modele 3D de reference de la piece metallique (10), modifier ledit modele 3D pour generer au moins une indication dorm& dans une zone dorm& dudit modele ; - simuler les conditions operatoires d'acquisition de de la pluralite d'images 2D reelles et generer au moins une image 2D simulee partir dudit modele 3D modifie ; - ajouter l'image 2D simulee a une base de donnees d'images simulees (39) de la piece metallique (10), ainsi qu'au moins un element d'identification de ('indication dorm& dans ladite base de donnees (39) ; et - (E14) a partir de ladite base de donnees et de Ia pluralite d'images 2D reelles, mettre en oeuvre une analyse statistique par apprentissage supervisee adversaire pour generer un modele statistique (MS) d'indications dans une piece metallique (10) ; une etape de calcul des probabilites de presences d'indications (E2) dans Ia piece metallique a controler (10) comprenant les sous- &apes suivantes : - (E31) acquerir au moins une image 2D de ladite piece metallique (10) ; - (E33) calculer des probabilites de presences d'indications dans ladite image 2D a partir du modele statistique (MS) ; et en determiner si Ia piece metallique (10) est caracteristique d'une piece saine. 27 2. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique selon la revendication precedente dans lequel ('element d'identification d'une indication dorm& dans ladite base de donnees est un masque binaire de ladite indication donnee. 5 3. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique selon l'une des revendications precedentes dans lequel l'etape d'apprentissage statistique (E10) comprend egalement la sous-etape consistant a : 10 estimer des parametres de la pose 3D de ladite piece de test (P1) lors de ('acquisition de ladite pluralite d'images 2D reelles ; et dans laquelle la sous-etape de simulation des conditions operatoires d'acquisition de de la pluralite d'images 2D reelles est effectuee a partir desdits parametres estimes de la pose 3D de 15 ladite piece de test (P1) pour determiner des parametres de recalage d'un modele 3D de la piece metallique (10). 4. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique selon l'une des revendications precedentes dans lequel 20 apres l'etape d'apprentissage statistique (E10), le procede comprend une etape de validation du modele statistique (E20) comprenant les sous-etapes suivantes : - (E21) acquerir au moins une image 2D d'une piece de reference (P2), 25 - (E23) attribuer a ladite image 2D au moins un label relatif a la presence d'indications en fonction d'une inspection visuelle de l'image 2D, - (E24) calculer les probabilites de presences d'indications dans l'image 2D a partir du modele statistique (MS) et determiner au 30 moins un label, - comparer le(s) label(s) determine(s) au(x) label(s) attribue(s), et calculer un indicateur de correlation, 28 - si I'indicateur est inferieur a une valeur donnee, poursuivre l'etape d'apprentissage statistique (E10), - sinon valider le modele statistique (MS). 5 5. 10 6. 15 20 7. 25 8. 30 9. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique selon I'une des revendications precedentes dans lequel apres ('acquisition d'au moins une image 2D d'une piece de test (P1), et/ou d'une piece de reference (P2), et/ou d'une piece de reference (P3), ladite image 2D acquise subit un traitement (E13/E22/E32) par des moyens de traitements adaptes pour attenuer des artefacts et/ou variabilites de ('image 2D. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique selon ('une des revendications precedentes dans lequel apres la generation une image 2D simulee a partir dudit modele 3D modifie, ladite image 2D acquise subit un traitement par des moyens de traitements adaptes pour attenuer des artefacts et/ou variabilites de ('image 2D. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique selon ('une des revendications precedentes dans lequel ('analyse statistique est obtenue par un apprentissage profond a base de reseaux de neurones. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique selon la revendication precedente dans lequel ('apprentissage profond a base de reseaux de neurones est configure pour realiser un algorithme d'apprentissage adversaire. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique selon ('une des revendications precedentes dans lequel ('analyse statistique par apprentissage supervisee comprend : 29 - pour au moins une image simulee et au moins une image reelle de la pluralite d'images 2D reelles, l'extraction automatique d'une signature desdites images, determinant une pluralite de p descripteurs, un descripteur etant le resultat d'une analyse 5 d'image ; - le classement automatique de la signature de l'image simulee permettant d'attribuer a ladite image, un label representatif de la presence d'indications dans la piece ; - la retropagation de l'erreur dudit classement du label pour 10 minimiser une fonction de coat du classement de la signature permettant d'attribuer a l'image un label ; - le classement automatique de la signature de l'image reelle ou simulee dans un domaine de l'image simulee, ou de l'image reelle ; et 15 - la retropagation de ('inverse de l'erreur dudit classement du domaine pour maximiser une fonction de coat du classement de la signature de l'imagette dans un domaine ; de telle sorte que l'extraction d'une signature soit invariante en fonction du domaine. 20 10. Procede de controle non-destructif d'une piece metallique (10) pour aeronautique selon l'une des revendications precedentes dans lequel l'algorithme d'apprentissage mis en oeuvre pour la retropropagation est la methode de descente de gradient stochastique. 25 11. Produit programme d'ordinateur, destine a etre execute par des moyens de traitement (31) d'une unite de calcul (30), ladite unite de calcul comprenant en outre une memoire (32), et configure pour mettre en oeuvre des &apes du procede selon l'une quelconque des 30 revendications precedentes.