Brevet FR3075376A1 (20190621)

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\n<CLM>\1\tProcede 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\n<CLM>\1\tProcede 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).\n<CLM>\1\tProcede 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\n<CLM>\1\t10\n<CLM>\1\t15 20\n<CLM>\1\t25\n<CLM>\1\t30\n<CLM>\1\tProcede 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\n<CLM>\1\tProcede 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\n<CLM>\1\tProduit 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.