Brevet FR3070084A1 (20190215)

REVENDICATIONS1. Procédé de contrôle automatique non destructif de pièces mécaniques (4) mettant en oeuvre un système radiographique d'acquisition d'images, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : -acquérir au moins une image réelle (20) d'une pièce à contrôler (4) susceptible de contenir des indications de défauts potentiels, -effectuer un recalage 2D-3D d'un modèle 3D de la pièce à contrôler (4) de manière à estimer la pose 3D de ladite pièce lors de l'acquisition de ladite image réelle (20), -simuler les conditions opératoires d'acquisition de l'image réelle (20) de la pièce à contrôler (4) à partir de la pose 3D estimée de ladite pièce pour générer une image de référence (22) sans défauts de ladite pièce, -générer, au moyen d'un module de traitement d'images (24), pour chaque pixel de l'image réel (20) un premier vecteur de caractéristiques qui décrit le pixel et son voisinage et pour chaque pixel de l'image de référence (22) un deuxième vecteur de caractéristiques, -comparer le vecteur de caractéristiques de chaque pixel de l'image réelle (20) au vecteur de caractéristiques du pixel correspondant de l'image de référence (22) générée, ladite comparaison utilisant une mesure de similarité entre les deux vecteurs, -déduire une carte de défauts de la pièce contrôlée à partir de la comparaison desdits vecteurs de caractéristiques de pixels d'image.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1 dans lequel lesdits vecteurs caractéristiques d'image sont obtenus par calcul de descripteurs d'image au niveau de chaque pixel estimés par un apprentissage profond à base de réseaux de neurones convolutionels de l'image réelle et de l'image de référence. 15\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 2 comportant en outre les étapes suivantes : -constituer une base de données comportant une pluralité de paires d'images réelles et d'images de référence correspondantes, 5 -localiser manuellement un potentiel défaut sur l'image réelle, -réaliser un apprentissage statistique supervisé qui prend en entrée un ensemble de triplets constitués de l'image réelle (20), l'image de référence (22) générée et les positions des défauts dans l'image réelle et un réseau de neurones convolutionnel profond et qui génère un réseau de neurones optimisé qui permet de calculer un vecteur 10 caractéristique d'image au niveau de chaque pixel et une métrique qui permet d'estimer l'écart entre deux vecteurs caractéristiques de pixels.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que l'apprentissage statistique est réalisé par des réseaux siamois en parallèle partageant les mêmes poids à 15 apprendre.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que l'apprentissage statistique est réalisé par des réseaux pseudo-siamois en parallèle ayant des poids à apprendre indépendants. 20\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que l'apprentissage statistique est réalisé par un réseau à deux canaux d'entrée par couche de convolution.\n<CLM>\1\tDispositif de contrôle automatique non destructif de pièces 25 mécaniques mettant en oeuvre un système radiographique d'acquisition d'images, caractérisé en ce qu'il comporte: -des moyens pour acquérir au moins une image réelle (20) d'une pièce (4) à contrôler susceptible de contenir des indications de défauts potentiels, 16 -des moyens pour effectuer un recalage 2D-3D d'un modèle 3D de la pièce à contrôler de manière à estimer la pose 3D de ladite pièce lors de l'acquisition de ladite image réelle (20), -des moyens pour simuler les conditions opératoires d'acquisition de 5 l'image réelle (20) de la pièce (4) à contrôler à partir de la pose 3D estimée de ladite pièce pour générer une image de référence (22) sans défauts de ladite pièce, -des moyens pour générer, au moyen d'un module de traitement d'images (24), un premier vecteur de caractéristiques d'image à partir de l'image réelle (20) et un deuxième vecteur de caractéristiques d'image à partir de l'image de référence 10 (22), -des moyens pour comparer les vecteurs de caractéristiques d'image générés par calcul de mesure de similarité entre les deux vecteurs, -des moyens pour déduire une carte de défauts de la pièce contrôlée à partir de la comparaison desdits vecteurs de caractéristiques d'image. 15\n<CLM>\1\tDispositif selon la revendication 7 caractérisé en ce qu'il comporte en outre: -une base de données comportant une pluralité de paires d'images réelles et d'images de référence correspondantes, 20 -un module d'apprentissage statistique supervisé qui optimise les paramètres du réseau de neurones convolutionnel profond.\n<CLM>\1\tProgramme d'ordinateur mémorisé sur un support d'enregistrement et comportant des instructions pour réaliser les étapes du procédé selon l'une 25 quelconque des revendications 1 à 6 lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur.\n<CLM>\1\tSupport d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6.30