FR 2691246 A1 19931119 FR 9205787 A 19920513 Procédé de caractérisation de l'aspect d'une surface métallique L'invention concerne la caractérisation de l'aspect d'une surface métallique, et plus particulièrement de son fini. La texture de surface d'un produit sidérurgique est un paramètre important pour l'utilisateur, car il conditionne les propriétés d'emploi du produit notamment d'une tôle pour carrosserie automobile. Il importe donc que le lamineur puisse maîtriser le fini de surface, et, avant tout, que l'état de la surface soit défini par des critères objectifs, afin que lamineur et utilisateur puissent s'entendre. Actuellement, en sortie du train écrouisseur, on définit l'état géométrique de la surface des tôles laminées à froid par l'ensemble des écarts géométriques par rapport à une surface géométrique idéale, en distinguant parmi les irrégularités superficielles celles d'ordre macrogéométrique généralement dues aux défauts géométriques de la machine génératrice (défauts de planéité) et celles d'ordre microgéométrique dues aux particules de sablage ou de grenaillage utilisées pour imprimer la rugosité sur les cylindres de travail. On retient généralement pour caractériser ces états de surface des critères fondés sur les écarts géométriques de profils obtenus par palpage rectiligne ou curviligne. La norme française NFE 015 retient dix huit critères mais l'un des plus utilisés notamment dans la construction automobile est la rugosité moyenne Ra définie comme la moyenne arithmétique de tous les écarts du profil de rugosité R de la ligne moyenne pour une longueur totale d'évaluation Im. C'est ainsi que certains utilisateurs exigent de recevoir des produits dont la rugosité moyenne est définie par des Ra comprises entre 1,2 et 1,6 micromètres. Cependant, un tel critère est très insuffisant pour décrire une surface industrielle, car il est facile de démontrer géométriquement qu'à une même valeur du R peuvent correspondre des profils fondamentalement différents. D'autre part, ces critères fondés sur des mesures de profils, qu'elles soient faites par palpage direct ou par balayage optique au moyen de faisceau lumineux collimatés, présentent l'inconvénient de rester des mesures locales, sujettes à de graves distorsions en présence d'un défaut local. Toutes ces raisons font qu'on recourt dans la pratique à un expert qui se livre à un examen visuel de la tôle pour lui attribuer un classement. Quoique ce classement ne soit pas sans rapport avec la rugosité de la surface, ce n'est pas la connaissance de celle-ci qui le détermine, mais plutôt des critères tels que l'homogénéité, la "couleur" ou la "densité" (aspect aéré ou serré) de l'échantillon, ces critères définissant plus une texture de la surface que sa rugosité. Ce classement peut d'ailleurs se limiter à trier les tôles selon deux classes : BON - MAWAIS. On comprend bien les inconvénients d'un recours a l'expertise, et le document FR-A-2 634 551 a fait connaître un procédé automatique d'identification du fini d'une surface métallique qui permet de s'affranchir de l'expert. Selon ce procédé - on éclaire la surface à analyser, au moins partiellement. - on forme une image numérique matricielle de cette surface, où chaque point matriciel est associé à une valeur de l'intensité de gris fonction de l'intensité lumineuse émise par l'élément de surface correspondant. - on établit l'histogramme du nombre de points par niveau d'intensité de gris. - on calcule les quatre premiers moments statistiques de cet histogramme, lesquels forment des descripteurs grâce auxquels on peut classer la surface dans des catégories prédéterminées de finis. Ce procédé, d'un type radicalement nouveau en ce qu'il substitue à la mesure prise sur des profils une mesure prise directement sur une surface, s'est montré satisfaisant pour reconnaître automatiquement des finis assez différents, dont l'expert peut généralement opérer le classement à l'oeil nu. En revanche, pour des finis assez proches, appartenant par exemple à une même gamme de rugosité, là où l'expert recourt lui-même à une observation de la surface au microscope, le procédé ne permet pas d'obtenir une discrimination suffisante. Or un des problèmes qui se posent avec acuité dans la pratique n'est pas tant de reconnaître des finis d'ordres très différents que de discerner dans un groupe de surfaces relativement proches en termes de rugosité celles dont le fini est satisfaisant ou non. Un autre problème important consiste à observer l'évolution du fini avec l'usure du train de laminage, qu'il s'agisse d'observer le fini des cylindres ou celui du produit laminé. La mesure réalisée et le classement doivent être suffisamment fins pour rendre compte d'une évolution lente de l'aspect. Le but de l'invention est donc de proposer un nouveau procédé de caractérisation de l'aspect d'une surface métallique, qui s'inscrive dans la voie d'un procédé surfacique ouverte par le document FR-A-2 634 551 précité, mais n'en présente pas les limitations. Le procédé conforme à l'invention est du type selon lequel - on éclaire la surface à analyser - on forme une image matricielle de ladite surface, où chaque point matriciel est associé à une valeur de gris fonction de l'intensité lumineuse émise par l'élément de surface observé - on traite l'image ainsi formée pour en tirer un ensemble de descripteurs grâce auxquels on peut caractériser l'état de surface. Le procédé conforme à l'invention se caractérise en ce qu'on procède à au moins une binarisation de l'image matricielle obtenue selon au moins un niveau de gris, et on tire de la ou des images ainsi binarisées des descripteurs relatifs aux vallées de rugosité représentées sur l'image binarisée par l'un des deux ensembles de surfaces complémentaires. Ainsi l'invention se fonde-t-elle en premier lieu sur la découverte que l'étude des vallées de rugosité, telles qu'on peut les faire apparaître à l'image par binarisation de l'image matricielle de gris, donne une bonne indication du fini de surface. En second lieu, l'invention repose sur le choix de la méthode de binarisation et celui des descripteurs relatifs aux vallées. Dans une première version de l'invention, on binarise l'image de gris, selon un niveau de gris central (et de préférence médian), et on recueille sur cette image unique des descripteurs relatifs à la taille des vallées de rugosité. En pratique, les niveaux de gris dont la valeur est supérieure au niveau de gris médian se voient attribuer la couleur noire et les autres la couleur blanche. On obtient ainsi une image composée de deux ensembles complémentaires de pixels blancs et noirs, les pixels noirs repésentant les vallées constituant le relief de la surface étudiée. De façon préférée, les descripteurs retenus sont la taille moyenne des vallées et leur dispersion en taille. Avantageusement, ces informations sont obtenues par tamisage de l'image binarisée selon la technique de granulométrie par ouverture binaire. Dans une seconde version de l'invention, on binarise une pluralité d'images selon une pluralité de coupes (par exemple une quinzaine) en niveaux de gris et on recueille sur ces images des descripteurs relatifs à la structure du réseau de vallées. Pratiquement, on choisit des niveaux de coupe avec un pas constant. On obtient ainsi une série d'images binaires où les parties noires représentent les vallées constituant le relief de la surface. Il s'agit en fait de simuler l'inondation d'un relief. Pour chaque niveau d'inondation, on compte le nombre de lacs (parties noires) duquel on retranche le nombre d'îles (parties blanches incluses dans les taches noires) : on calcule en fait le nombre de connexités de l'image binaire. De façon préférée, les descripteurs retenus sont la densité des vallées, la densité des pics, et la caractéristique de raccordement des vallées aux pics, c'est-àdire des connexités. Ces descripteurs correspondent, sur la courbe représentant l'évolution du nombre de connexités en fonction du niveau de coupe, à l'ordonnée du maximum, à l'ordonnée du minimum et à la pente au point dtinflexion entre les deux extrêmums. Qu'il s'agisse de la première ou de la seconde version de l'invention, utilisées seules ou de façon complémentaire, on utilise avantageusement les descripteurs pour procéder à un tri en catégories, par exemple en trois catégories : BON - A REVOIR - MA W AIS. L'invention s'applique particulièrement bien à la caractérisation puis à la classification des tôles pour carrosserie automobile. Dans les gammes de rugosité considérées, la résolution de l'image matricielle est de préférence de l'ordre de 4 micromètres par pixel. L'invention peut être mise en oeuvre au moyen d'un dispositif analogue à celui que décrit le document FR-A2 634 551, en ce qui concerne l'éclairage et la formation de l'image matricielle. Toutefois, il n'est pas impératif que l'éclairage soit omnidirectionnel. L'in vention sera mieux comprise à la lecture de la description et des exemples qui suivent, se référant aux dessins annexés sur lesquels - la figure 1 est un graphe représentant le classement de 30 échantillons de tôles dans un plan Ra Nppi. - la figure 2 est un graphe représentant les écarts de brillance des échantillons entre le sens long et le sens travers. - la figure 3 est un graphe représentant le classement des 30 échantillons dans un plan (m,) où m et r sont la taille moyenne et la dispersion des vallées, obtenues par granulométrie par ouverture binaire, avec comme seuil la médiane de l'histogramme des niveaux de gris. - la figure 4 est un graphe analogue au graphe 3, dans le plan (med, 6 ) où med est la taille médiane des vallées. - la figure 5 est un graphe analogue au graphe 3, dans le plan (m, ), avec comme seuil le niveau moyen de gris. - la figure 6 montre l'évolution du nombre de connexités Nc d'un groupe choisi d'échantillons en fonction d'un seuil de coupe. - la figure 7 représente le résultat de la classification des tôles par la méthode des centroïdes dans le plan (taille moyenne des vallées - minimum de la courbe des connexités). - la figure 8 est analogue à la figure 7, mais dans le plan (dispersion en taille, minimum de la courbe de connexités). - la figure 9 est analogue à la figure 7, mais dans le plan (taille moyenne des vallées, pente de la courbe des connexités au point d'inflexion). Afin d'illustrer l'invention, on a étudié 30 échantillons de tôles pour carrosserie, dont le fini est de type grenaillé et dont la rugosité moyenne Ra est comprise entre 1,2 et 1,6 micromètres : c'est dire que tous ces échantillons entrent dans une gamme de rugosités définies comme acceptables par un utilisateur. Ces échantillons ont été examinés à l'oeil et au microscope (grossissement x 100) par trois experts différents, et classés par eux de 1 à 30, ce qui a permis de déterminer un classement moyenné (valeur moyenne des classements) par rapport auquel on a corrélé à l'aide du test de KENDALL le classement de chaque expert, avec des résultats respectifs de 84 %, 91 % et 91 %. Pour la définition du test de KENDALL, on pourra se reporter à l'ouvrage de G. SAPORTA, Probabilités, Analyse de Données et Statistiques, Edition TECHNIP, 1990.Ces résultats de corrélation d'une part montrent le relativement bon crédit qu'on peut accorder au classement réalisé par expert, dans la mesure où il ne varie que peu d'un expert à l'autre, et d'autre part permettent de dire qu'un procédé automatique de classement apportant un degré de corrélation de cet ordre, c'est-à-dire supérieur à 80 %, constituerait un progrès notable. Les échantillons ainsi classés (classement moyenné) ont été triés en trois catégories : BON (de 1 à 10), LIMITE (de 11 à 19)et MAUVAIS (de 20 à 30). On a mesuré pour ces échantillons les critères classiques de rugosité Ra (défini plus haut) et Nppi (nombre de pics par unité de longueur : c'est le nombre de pointes supérieures du profil qui dépasse une ligne de coupe supérieure prédéterminée, par unité de longueur). La figure 1 montre la représentation des 30 échantillons dans le plan Ra-Nppi. Les chiffres portés sur le graphique représentent le classement des experts et on a affecté de symboles différents les trois catégories de tri des échantillons. On observe sur la figure 1 qu'il y a peu de corrélation entre les mesures de rugosité et l'aspect de surface au sens des experts, même s'il est dans l'ensemble vrai qu'un bon fini a plutôt un nombre élevé de pics et/ou un Ra plutôt faible. Ainsi qu'il a été exposé plus haut, l'invention se fonde en partie sur la découverte de l'importance des vallées de rugosité dans le classement des finis de surface des tôles laminées. Sans vouloir limiter aucunement l'invention par des explications scientifiques, on pense pouvoir rendre compte de cette importance par l'expérience et les considérations suivantes. On a procédé sur les échantillons à un test de brillance, c'est-à-dire qu'on a mesuré la réflexion spéculaire de la surface des tôles au moyen d'un réflectomètre (angle du rayon incident : 60 ). Pour chaque échantillon, on a mesuré la brillance dans le sens long (sens du laminage) et dans le sens travers, et on a reporté les écarts entre ces deux mesures sur la figure 2, pour chaque échantillon. On constate que l'écart est pratiquement nul pour une surface qualifiée comme bonne par les experts en termes d'aspect, et qu'il est beaucoup plus important pour un mauvais fini. On obtient du reste une corrélation d'environ 77 % (test de KENDALL) entre le classement des experts et un classement réalisé en ordonnant les écarts de brillance. Si l'on considère que les pics ou plateaux de la surface des échantillons sont assimilables à des hémisphères et par conséquent diffusent le rayon incident de manière homogène dans toutes les directionsde l'espace, on peut alors rapporter l'écart observé à l'anisotropie des vallées. En effet, au microscope, on observe des stries dans les parties creuses de la surface (vallées). Dans le sens long, la réflectance du faisceau incident n'est pas perturbée par ces stries. Par contre, dans le sens travers, les stries influent fortement sur la réflection du faisceau lumineux incident. On constate, donc, que l'importance des vallées et notamment leur taille est un élément fondamental lié à l'appréciation du fini par les experts. Reste cependant, et c'est là un autre pôle fondamental de l'invention, à savoir comment on peut de manière efficace récupérer des informations décisives sur les vallées à partir d'une image matricielle de la surface, au moyen d'un traitement facile à réaliser de façon automatique. Selon l'invention, on utilise les outils de la morphologie mathématique appliquée au traitement d'image, et on se reportera à ce sujet avec profit aux ouvrages de J. SERRA, Image Analysis and Mathematical Morphology, Academic Press, (1962) et J.L. CHERMANT et M. COSTER, Précis d'analyse d'images, Presses du CNRS, (1989). La morphologie mathématique s'intéresse à l'image, soit comme un ensemble de formes prises dans un fond qui lui est complémentaire (c'est la morphologie binaire) , soit comme une fonction bidimensionnelle en tons de gris (c'est la morphologie en tons de gris). Selon la première approche, on transforme l'image matricielle qui comprend généralement 256 niveaux de gris en une image binaire en noir et blanc. S'agissant d'analyser le réseau de vallées de la surface, on s'intéresse donc aux portions du signal dont la valeur est comprise entre zéro et la valeur d'un seuil. Le choix de ce seuil, ou niveau de coupe de l'image, est important afin que la réduction de l'information utile ne soit pas une altération de l'information utile. On conçoit d'autre part que ce seuil ne peut être prédéterminé de façon absolue dans la mesure où la valeur du signal dépend des conditions d'éclairement. De plus, il est souhaitable que l'opération de seuillage soit automatique, c'est-à-dire que le calcul du niveau de coupe puisse se faire par un algorithme en fonction des caractéristiques de l'image à étudier. Les descripteurs essentiels de la taille des vallées préférés selon la première version de l'invention sont la taille moyenne des vallées (m) et leur dispersion en taille (écart-type r ). Si l'on porte sur un même graphique l'évolution des tailles moyennes m (ou des dispersions cr ), afférentes à plusieurs échantillons en fonction du seuil de binarisation, on constate que la meilleure discrimination est obtenue au voisinage d'un seuil correspondant à un niveau de gris "moyen". En pratique, deux valeurs sont aisément calculables à partir de l'histogramme des niveaux de gris : la moyenne (ou niveau de gris moyen) et la médiane, et le choix de l'une ou l'autre n'est pas indifférent sur la valeur des résultats. Dans une première série d'analyses, on a effectué, pour chaque échantillon, une granulométrie fondée sur les images seuillées par rapport au niveau de gris médian. Cette granulométrie permet d'obtenir à partir des images binarisées une distribution G( X représentant le pourcentage de surfaces des vallées filtrées par un tamis ayant des mailles de taille > . On utilise la technique d'ouverture, l'ouverture étant au sens de la morphologie mathématique la transformation de l'image binarisée, d'abord par érosion de l'ensemble des vallées binarisées au moyen d'un élément structurant isotropique de taille > (ce qui permet de filtrer les particules dont la taille est inférieure à cet élément filtrant), suivi par une dilatation permettant de reconstruire les particules non éliminées par érosion. I1 suffit de mesurer après chaque opération de tamisage (ouverture) l'aire de l'ensemble transformé, ou, en pratique, le nombre de pixels restants. Si X est l'ensemble avant ouverture et X' le même ensemble après ouverture, et si on désigne par A(X) la fonction de mesure d'aire, la fonction distribution est donnée par G( X ) = [A(X)-A(X'))/A(X), et la fonction densité en est la dérivée : g( X )= G'( > Les courbes de distribution qu'on peut tracer pour divers échantillons montrent qu'on peut discriminer les bonnes tôles des mauvaises en termes d'aspect de surface: en effet, les tracés des courbes de distribution confirment qu'une surface qualifiée de bonne par les experts est caractérisée par des vallées de faible dimension, alors qu'une surface de mauvaise qualité est plutôt caractérisée par des vallées étendues. Comme cependant ces courbes ne sont pas d'un emploi commode, il est préférable d'en extraire un paramètre de tendance centrale (valeur moyenne m ou médiane med) et un paramètre lié à la dispersion (l'écart type ç On a représenté sur les figures 3 et 4 respectivement les différents échantillons dans le plan (m, - ) et (med, G- ). On y constate que les paramètres granulométriques évoluent dans le sens du classement des experts. En calculant la métrique séparant chaque point de l'origine du repère et en ordonnant ces métriques, on peut effectuer un classement. Le test de corrélation par rapport au classement des experts donne 82 % pour la figure 3 et 79 % pour la figure 4, ce qui justifie la préférence accordée selon l'invention à la taille moyenne des vallées en tant que descripteur, plutôt que la médiane. On a dressé d'une façon analogue le graphe de la figure 5 représentant le classement des experts dans le plan taille moyenne - dispersion en taille, pour une image seuillée par rapport au niveau de gris moyen (et non plus médian). Le pourcentage de corrélation dans ce cas avec le classement des experts est de 81 %, c'est-à-dire légèrement inférieur à celui obtenu en choisissant comme seuil la médiane des niveaux de gris, qui constitue donc le seuillage préféré. Les résultats qui précèdent ont été obtenus sur un champ d'observation de 4 mm2 avec une résolution de 4 micromètres par pixel. On conçoit bien que le choix de la résolution influence les résultats et doit être fait en fonction du relief de la surface étudié. En construisant des graphes analogues à celui de la figure 3 pour des résolutions respectivement de 8 et 16 micromètres par pixel, on dégrade le pourcentage de corrélation à respectivement 73 et 37 % (zones observées de l'ordre respectivement 16 mm2 et 1 cm2). Si la granulométrie par ouverture binaire apparaît bien un outil approprié pour obtenir un classement bien corrélé avec le classement des experts, la deuxième variante de l'invention offre des descripteurs indépendants ou, préférentiellement, complémentaires des premiers, et ces nouveaux descripteurs caractérisent plus la structure du réseau de vallées que la taille des vallées. Il s'agit de quantifier la façon dont s'interconnectent les vallées. Le principe de la mesure consiste à inonder les vallées en partant de l'altitude la plus basse et de compter pour chaque incrément du niveau d'inondation le nombre de lacs auquel on soustrait le nombre d'îles. Pratiquement, ceci consiste à réaliser sur l'image des luminances de la surface des coupes sériées en partant du niveau le plus bas jusqu'au niveau le plus élevé (de façon à couvrir toute la dynamique de l'image) avec un pas de coupe constant. Sur chacun de ces plans de coupe constituant une image binaire, il s'agit de compter le nombre de particules (vallées) soustrait du nombre de trous (pics isolés) dans ces particules (il s'agit en fait de calculer le nombre de connexités dans un plan binaire). Au préalable les images de luminances sont normalisées par rapport à un niveau de gris donné de façon à les rendre comparables. La figure 6 illustre la démarche mise en oeuvre. On y voit l'évolution du nombre de connexités Nc en fonction du seuil S. Toutes les images ont été préalablement normalisées au niveau de gris 128 (i.e. la valeur moyenne de l'histogramme a été translatée vers le niveau de gris égal à 128). Les symboles répertoriés à droite de la figure montrent les numéros des échantillons étudiés. Les courbes représentées figure 6 visualisent l'évolution du nombre de connexités en fonction de la hauteur de la coupe pour huit tôles extraites de la base d'étude. En observant ces tracés on constate que la méthode est discriminatoire et peut donc servir au classement des tôles. Les tôles présentant un bon aspect de surface sont caractérisées par des extremums de valeur plus importante que les autres tôles. Le maximum de ce type de courbe représente le plus grand nombre de particules (vallées) isolables. Une tôle présentant un bon aspect de surface est donc caractérisée par une surface présentant une forte densité de vallées. A l'inverse un mauvais aspect de surface sera caractérisé par une texture aérée. Le minimum représente quant à lui le nombre maximum de trous (plateaux) isolables. Au delà de ce minimum l'inondation noie les plateaux. La pente de la tangente au point d'inflection (à environ S=128) est révélatrice de structures ouvertes ou fermées. Une forte pente de cette tangente signifie que la courbe passe rapidement d'un nombre de connexités positif à un nombre négatif. Ceci signifie que l'on remplit des vallées relativement isolées, puis lorsque l'on a atteint un certain niveau, le "liquide" relie brutalement l'ensemble des vallées ; on est donc en présence de structures plutôt fermées. Un bon fini est donc caractérisé par une surface présentant une forte densité de vallées avec des structures relativement fermées. De plus, avec l'analyse granulométrique, on sait qu'un bon fini est également caractérisé par de vallées de faible dimension. Ce constat va dans le sens des remarques exprimées par les experts. Pour établir une classification des tôles, les courbes extraites de l'analyse proposée ici ne sont pas commodes d'emploi car leur description ne peut se faire qu'à l'aide d'un tableau ou d'un graphe. On préférera décrire les caractéristiques essentielles de ces courbes par les paramètres ou descripteurs suivants : ordonnée du maximum, ordonnée du minimum et pente de la courbe entre les extremums (qu'on appellera aussi caractéristique de raccordement). Les uns ou les autres des descripteurs, précédemment avancés peuvent servir de base à un classement, puis à une classification qu'on va maintenant décrire. Le but est de produire une classification des tôles à partir des paramètres de taille issus de l'analyse granulométrique et/ou des paramètres issus de l'analyse structurelle du réseau de vallées (évolution du nombre de connexités). Il s'agit de partitionner les échantillons selon trois classes, les classes formées devant être le plus homogènes possible. Pour ce faire, on utilise une méthode de classification permettant de traiter rapidement des ensembles d'effectifs assez élevés en optimisant localement un critère de type inertie. Le principe de la méthode de classification consiste à prendre comme points de départ k points (k étant le nombre de classes à fabriquer) tirés au hasard dans le nuage de point E à classer (ici le nuage est constitué de trente tôles). Chaque point E est représenté par un vecteur de dimension p (p est le nombre de descripteurs utilisés). Les k points définissent une partition de l'espace, donc une partition E, en k classes. La partition du nuage de points dans Rp associé à k centres ci, c2, . . . t Ck est un ensemble de domaines polyédraux convexes déterminés par les hyperplans des centres. La classe de E= est la classe constituée par l'ensemble des points de E plus proches de ci que de tout autre centre.On remplace alors les k points pris au hasard par les k centres de gravité de ces classes et on recommence : l'algorithme converge rapidement vers la partition optimale, c'est à dire celle qui minimise l'inertie intraclasse. Pour plus de détails, on se reportera à l'ouvrage de G. SAPORTA déjà cité, où il traite du processus dit des nuées dynamiques. L'étude des trente tôles d'échantillon a été faite sur cette base, en fusionnant tous les critères, c'està-dire qu'ici p = 5. Les figures 7, 8 et 9 montrent les projections de nuées obtenues dans les plans respectifs (taille moyenne, minimum de connexités), (dispersion en taille, minimum de connexités) et (dispersion en taille, caractéristique de raccordement) qui laissent bien voir que les résultats sont globalement positifs, puisqu'on observe une bonne discrimination des groupes engendrés par le processus de classification. Les groupes obtenus sont homogènes et sont compatibles avec le classement des experts. Dans le premier groupe on trouve les échantillons classés 1, 3, 4 et 5 par les experts, dans le second groupe les échantillons classés 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22 et enfin dans le troisième groupe les échantillons classés 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29 et 30. La séparation très nette et l'éloignement des premier et second groupes s'expliquent par une discontinuité dans la base d'échantillons considérée, ce qui est d'ailleurs confirmé par l'observation visuelle des tôles qui révèle une très nette différence d'aspect de surface entre les échantillons de l'un et ceux de l'autre groupe. REVENDICATIONS 1. Procédé de caractérisation de l'aspect d'une surface métallique, du type selon lequel - on éclaire la surface à analyser - on forme une image matricielle de ladite surface, où chaque point matriciel est associé à une valeur de gris fonction de l'intensité lumineuse émise par l'élément de surface observé - on traite l'image ainsi formée pour en tirer un ensemble de descripteurs grâce auxquels on peut caractériser l'état de surface, caractérisé en ce qu'on procède à au moins une binarisation de l'image matricielle obtenue selon au moins un niveau de gris, et on tire de la ou des images ainsi binarisées des descripteurs relatifs aux vallées de rugosité représentées sur l'image binarisée par l'un des deux ensembles de surfaces complémentaires. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'on binarise selon un niveau de gris central et on recueille des descripteurs relatifs à la taille des vallées de rugosité. 3. Procédé selon la revendication 2, on choisit comme descripteur la taille moyenne des vallées et la dispersion en taille des vallées. 4. Procédé selon la revendication 3, les descripteurs sont obtenus par analyse d'image selon la technique de granulométrie par ouverture binaire. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que le niveau de gris central est le niveau de gris médian. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'on binarise selon une pluralité de coupes successives en niveaux de gris et on recueille des descripteurs relatifs à la structure du réseau de vallées. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que les descripteurs relatifs au réseau des vallées sont la densité de vallées, la densité de pics, et la caractéristique de raccordement des vallées aux pics. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 ou 6, caractérisé en ce que l'on procède à une quinzaine de coupes. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, on procède à l'aide des descripteurs à une classification des surfaces examinées. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce qu'il s'applique à l'examen de tôles pour carrosserie automobile.