FR 2973539 A1 20121005 FR 1152881 A 20110404 Arrière-plan de l'invention La présente invention se rapporte au domaine général de la reconnaissance de caractères. Elle vise notamment la reconnaissance de caractères appliquée à des pièces de moteur d'aéronef sur lesquelles un numéro de série et/ou de pièce est marqué. La reconnaissance de caractères consiste à déterminer une chaîne de caractères à partir d'une image contenant un ou plusieurs caractères. Typiquement, un procédé de reconnaissance de caractères comprend plusieurs étapes successives, chacune étant effectuée en fonction des résultats de la ou des étapes précédentes. Les étapes comprennent par exemple l'acquisition de l'image, la segmentation de l'image entre fond et forme, la détermination de zones d'intérêt, la détermination de formes connexes, la reconnaissance de caractère proprement dite, et une analyse syntaxique et/ou sémantique. Un procédé de reconnaissance de caractères est généralement conçu pour une application prédéterminée, en tenant compte des caractéristiques particulières de l'application. Par exemple, le document US 4,339,745 décrit un procédé de reconnaissance de caractères spécifique à des caractères gravés dans une pièce métallique. Ce document concerne plus précisément l'étape d'acquisition de l'image. De manière correspondante, il existe des procédés de reconnaissance de caractères spécifiques à la numérisation d'un document dactylographié, à l'identification de plaques d'immatriculation,... Ainsi, les procédés de reconnaissance de caractères connus ne sont pas bien adaptés pour une application dans laquelle les caractéristiques de l'image à analyser peuvent varier fortement. C'est notamment le cas de la reconnaissance des numéros de série et/ou de pièce marqués sur des pièces de moteur d'aéronef. En effet, dans cette application, il faut tenir compte d'une grande variété des images : - Ce' eLtei c relief eu peint. rd rUiln pluvan iiii une durée de Re-identification manuelle de la pièce suite à une réparation ou modification. Pièce plane ou incurvée (ce qui entraîne une déformation des caractères dans l'image acquise). Pièce dont la surface est réfléchissante ou mate. Conditions d'éclairement de la pièce pouvant varier en fonction de la forme et de la position de la pièce. Actuellement, les numéros de série ou de pièce marqués sur des pièces de moteur d'aéronef sont donc relevés à la main. Cela nécessite un temps important. De plus, un tel relevé manuel peut impliquer des erreurs d'interprétation de la part de l'opérateur et des erreurs de saisie lors de l'introduction des données relevées dans un système informatique. Objet et résumé de l'invention La présente invention a donc pour but principal de pallier de tels inconvénients. Ce but est atteint grâce à un procédé de reconnaissance de caractères, mis en oeuvre par un dispositif de reconnaissance de caractères, comprenant : - une étape de segmentation d'une image mémorisée, comprenant, pour chaque pixel de l'image mémorisée, la détermination et la mémorisation d'au moins une donnée de segmentation de l'image mémorisée, et - au moins une étape d'analyse ultérieure effectuée en fonction des données de segmentation mémorisées, le procédé de reconnaissance de caractères étant caractérisé en ce que -pour chaque pixel de l'image mémorisée, ladite au moins une donnée de segmentation comprend un coefficient de fond représentant la probabilité d'appartenance du pixel au fond de l'image, un coefficient de forme représentant la probabilité d'appartenance du pixel à une forme de l'image, et un coefficient d'indécision, - l'étape de segmentation comprenant : la détermination d'un premier coefficient de fond, d'un premier coefficient de terme et d'un premier coefficient d'indécision ,_ n utilisent un premier algorithme. la détermination d'un deuxième coefficient de fond, d'un deuxième coefficient de forme et d'un deuxième coefficient d'indécision en utilisant un deuxième algorithme, et la détermination dudit coefficient de fond, dudit coefficient de forme et dudit coefficient d'indécision en fonction au moins dudit premier coefficient de fond, dudit premier coefficient de forme, dudit premier coefficient d'indécision, dudit deuxième coefficient de fond, dudit deuxième coefficient de forme et dudit deuxième coefficient d'indécision. L'utilisation d'au moins deux algorithmes différents et la détermination des données de segmentation en fonction des résultats des deux algorithmes différents permet de s'adapter à une grande variété d'images. Ainsi, le procédé de reconnaissance de caractères peut être utilisé dans des applications dans lesquelles on rencontre une grande variété d'images. Notamment, dans un mode de réalisation, l'image mémorisée est une image d'une pièce de moteur d'aéronef. Selon une variante, ladite au moins une étape d'analyse ultérieure comprend : - une étape de détermination de premiers coefficients, - une étape de détermination de deuxièmes coefficients, et - une étape de détermination de troisièmes coefficients en fonction desdits premiers coefficients et desdits deuxièmes coefficients. Cela contribue également à s'adapter à une grande variété d'images. Ladite au moins une étape d'analyse ultérieure peut être une étape de détermination de zones d'intérêt, une étape de détermination de composantes connexes, une étape de détermination de caractères ou une étape de validation de caractères. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la mémodsetion d'une structure de données de format prédéterminé et l'eecutien d'une piurallté de mndu!es ogiciers appelés agents, cheque aaent étant apte à Hie dennt. de la structure de données et. a meuf-ier 1 Dans ce cas, un programme d'ordinateur permettant la mise en oeuvre de l'invention peut facilement être modifié. En effet, comme la structure de données présente un format prédéterminé, il est possible de modifier un agent ou d'ajouter un agent sans nécessiter de modifier les autres agents. De manière corrélative, l'invention propose un dispositif de reconnaissance de caractères, comprenant : - des moyens de segmentation d'une image mémorisée, aptes à effectuer, pour chaque pixel de l'image mémorisée, la détermination et la mémorisation d'au moins une donnée de segmentation de l'image mémorisée, et - des moyens aptes à effectuer une analyse ultérieure en fonction des données de segmentation mémorisées, le dispositif de reconnaissance de caractères étant caractérisé en ce que -pour chaque pixel de l'image mémorisée, ladite au moins une donnée de segmentation comprend un coefficient de fond représentant la probabilité d'appartenance du pixel au fond de l'image, un coefficient de forme représentant la probabilité d'appartenance du pixel à une forme de l'image, et un coefficient d'indécision, - les moyens de segmentation comprenant : des moyens de détermination d'un premier coefficient de fond, d'un premier coefficient de forme et d'un premier coefficient d'indécision en utilisant un premier algorithme, des moyens de détermination d'un deuxième coefficient de fond, d'un deuxième coefficient de forme et d'un deuxième coefficient d'indécision en utilisant un deuxième algorithme, et des moyens de détermination dudit coefficient de fond, dudit coefficient de forme et dudit coefficient d'indécision en fonction au moins dudit premier coefficient de fond, dudit premier coefficient de forme, dudit premier coefficient d'indécision, dudit deuxième coefficient de fond, dudit den ieme coefficient de furme et dudit deu le me coefficient d'inderr-1 {II [JO' lllt ur Il peut alors s'agir d'un dispositif portable permettant la prise de vue et l'analyse sur place. Le module d'acquisition peut comprendre une rampe de positionnement et/ou une source de lumière. Cela aide à obtenir des images semblables et facilite donc l'analyse. L'invention vise aussi un programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé de reconnaissance de caractères conforme à l'invention lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. L'invention vise aussi un support d'enregistrement ou support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Les supports d'enregistrement mentionnés ci-avant peuvent être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette (floppy dise) ou un disque dur. D'autre part, les supports d'enregistrement peuvent correspondre à un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier teléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, les supports d'enregistrement peuvent correspondre à un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans !'exécution du procédé en question. Brève description des dessins D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures : - la figure 1 représente l'architecture d'un logiciel, ou programme d'ordinateur, selon un mode de réalisation de l'invention, - la figure 2 représente les principales étapes d'un procédé de reconnaissance de caractères selon un mode de réalisation de l'invention, et - la figure 3 représente un dispositif de reconnaissance de caractères selon un mode de réalisation de l'invention. Description détaillée d'un mode de réalisation La figure 1 représente l'architecture d'un logiciel permettant la mise en oeuvre d'un procédé de reconnaissance de caractères conforme à un mode de réalisation de l'invention. La figure 1 représente une structure de données appelée tableau noir 1, et une pluralité d'agents 10 aptes à interagir avec le tableau noir 1. Le tableau noir 1 est une structure de données commune servant de support aux connaissances. L'appellation « tableau noir » (ou « blackboard» en anglais) correspond à l'image d'un tableau sur lequel les agents 10 peuvent lire les données écrites par les autres agents et écrire des données à destination des autres agents. Par ailleurs, chaque agent 10 met en oeuvre un algorithme du logiciel de reconnaissance de caractères, et correspond par exemple à un module logiciel ou un processus (« thread» en anglais) particulier. Dans ce mode de réalisation, le tableau noir 1 comprend plusieurs domaines : Un domaine 2, noté MG, comprend une image mémorisée contenant des caractères à reconnaître. L'image est formée de pixels. Chaque pixel présente par exemple une valeur entière comprise entre 0 (noir) et 255 (blanc), la valeur 127 correspondant à un gris moyen. domaine noté PI \, con prend, pour chaque pixel c If nlj(_.l i 1 [1 (7'.35 précisément, pour chaque pixel de l'image, le domaine PIX comprend : un coefficient de fond, noté cFondprx, représentant la probabilité d'appartenance du pixel au fond de l'image, un coefficient de forme, noté cFormepix, représentant la probabilité d'appartenance du pixel à une forme de l'image, et un coefficient d'indécision, noté cIndécisionplx. Les coefficients cFondpIx, cFormepjx, et cIndécisionpix sont des nombres réels compris dans l'intervalle [0..1] et dont la somme est égale à 1. Un domaine 4, noté BLK, comprend pour chaque pixel de l'image du domaine 2, des données d'intérêt représentant l'appartenance ou la non-appartenance du pixel à une zone d'intérêt de l'image. Plus précisément, pour chaque pixel de l'image, le domaine BLK comprend : un coefficient d'intérêt, noté cIntérêt, représentant la probabilité d'appartenance du pixel à une zone d'intérêt de l'image, et un coefficient de vide, noté cVideBLK, représentant la probabilité de non-appartenance du pixel à une zone d'intérêt de l'image. Les coefficients cIntérêt et cVideBLK sont des nombres réels compris dans l'intervalle [0..1] avec cIntérêt déterminé en fonction des données du domaine PIX et cVideBLK = 1-cIntérêt. Conceptuellement, il y a aussi un coefficient d'indécision clndécisionBLK, (l'indice BLK est utilisé pour distinguer du coefficient cIndecisionpix du domaine PIX) ici égal à 0. Le domaine BLK comprend également une liste des- zones d'intérêt de l'image, déterminées en fonction des coefficients cIntérêt et cVideBLK et d'un seuil. Une zone d'intérêt est par exemple représentée par les coordonnées (xl, yl) et (x2, y2) du coin supérieur gauche et du coin inférieur droit d'un rectangle. Toutefois, l'invention n'est pas limitée à des zones d'intérêt rectangulaires. Le domaine 4 (domaine BLK) comprend également la valeur du seuil utilisé pour déterminer les zones d'intérêt. Un domaine 5 noté SEG comprend, pour chaque pixel de l'image du domaine 2, des données de segmentation représentant l'appartenance du pixel au fond au à la forme de l'lmage Plus précisément, pour chaque pixel de l'image, le domaine SEG comprend : un coefficient de fond, noté eFond(FG, représentant la probabilité d'appartenance du pixel au fond de l'image, un coefficient de forme, note' cForme- représentant !a Ohabillte 'l ipndrtc enee du pi,e à une (-empesante cenne de 1 Image, (Ilieàei,in « Ind( Hien n dans l'intervalle [0_1] et dont la somme est égale à 1. En dehors des zones d'intérêt du domaine BLK, le coefficient cFondsEG est égal à 1. Dans les zones d'intérêt du domaine BLK, les coefficients cFondsEG, cFormesEG, et clndécisionsEG sont déterminés en fonction des données des domaines PIX et IMG. Le domaine SEG comprend également une liste des composantes connexes déterminées dans les zones d'intérêt de l'image 2 indiquées par le domaine 4 (domaine BLK), en fonction des coefficients cFondsEG, cFormesEG, et clndécisionsEG et d'un seuil. Une composante connexe correspond à un amas de pixels contigus et est par exemple représentée par les coordonnées (xl, yl) et (x2, y2) du coin supérieur gauche et du coin inférieur droit d'un rectangle. Toutefois, l'invention n'est pas limitée à des composantes connexes rectangulaires. Le domaine 5 (domaine SEG) comprend également la valeur du seuil utilisé pour déterminer les composantes connexes. Un domaine 6, noté OCR, comprend, pour chaque composante connexe du domaine SEG, un coefficient cCarac représentant la probabilité que la composante connexe corresponde à un caractère, et un coefficient cBruit représentant la probabilité que la composante connexe ne corresponde pas à un caractère. Les coefficients cCarac et cBruit sont des nombres réels compris dans l'intervalle [0..1] avec cCarac déterminé en fonction des données des domaines 'MG,. PIX et SEG et cBruit = 1-cCarac. Conceptuellement, il y a aussi un coefficient d'indécision cIndécisionGGR, ici égal à 0. Le domaine OCR comprend également un tableau de listes incluant, pour chaque composante connexe du domaine 5 (domaine SEG), une liste de couples (hypothèse de caractère, vraisemblance). L'hypothèse de caractère est un label, déterminé en fonction des données des domaines 2, 3 et 5 (domaines IMG, PIX et SEG) représentant un caractère susceptible de correspondre à la composante connexe. La vraisemblance représente la confiance de l'agent dans l'hypothèse. Un domaine 7, noté WRK, comprend des données de validation des caractères identifies dans ie domaine OCR. Les caractères identifiés PcLuen exemple etf valides par des legie metici cencernant le mei l'o-f c-ment, relu- coefficient cValide représentant la probabilité que la zone d'intérêt contienne un caractère valide, un coefficient cVidewRK représentant la probabilité que la zone d'intérêt ne contienne pas de caractère, et un coefficient cInconnu représentant la probabilité que la zone d'intérêt contienne un caractère non validé. La figure 1 représente un des agents 10 de manière plus détaillée. L'agent 10 comprend un module 11 qui détermine un résultat noté DTOUT en fonction de données d'entrée, notées DTIN, provenant du tableau noir 1. Le résultat DTOUT est mémorisé dans le tableau noir 1. Dans l'exemple représenté, l'agent 10 mémorise en outre un état interne 12 et le module 11 utilise l'état interne courant, noté STIN, pour déterminer le résultat DTOUT et une nouvelle valeur de l'état interne, notée STOUT. Les agents 10 sont répartis par niveaux correspondant aux domaines 3 à 7. Ainsi, un agentlO de niveau PIX détermine des données du domaine PIX en fonction de l'image mémorisée, un agent de niveau BLK détermine des données du domaine BLK en fonction notamment des données du domaine PIX, et ainsi de suite. Plusieurs agents 10 peuvent correspondre à un même niveau. Dans ce cas, les données mémorisées dans le domaine correspondant sont déterminées par la fusion des données fournies par différents agents 10. En référence à la figure 2, on décrit maintenant plus précisément le fonctionnement des agents 10 et la fusion de données provenant de plusieurs agents 10. La figure 2 représente les principales étapes d'un procédé de reconnaissance de caractères conforme à un mode de réalisation de l'invention. Le procédé débute par une étape EO d'initialisation du tableau noir 1 : L'image dans laquelle des caractères doivent être reconnus est mémorisée dans le domaine 2 (domaine IHG). Les coefficients eFonci, cFormemx, et clndécisionplx du domaine 3 (domaine PIX) sont initialisés à la valeur 1/3 pour refléter l'indécision. Les coefficients cInter, ndecisiom- ClOPIdI (4-),11 On suppose ici qu'il existe deux agents 10 de niveau PIX. Ainsi, à l'étape Ell, un premier agent de niveau PIX détermine, pour chaque pixel de l'image, la valeur de coefficients cFondRIK,I, cFormeplx,l, et cIndécisionplx,l en fonction de l'image. De manière correspondante, à l'étape E12, un deuxième agent de niveau PIX détermine, pour chaque pixel de l'image, la valeur de coefficients cFondRix,2, cFormeRIK,2, et clndécisionplK,2 en fonction de l'image. L'homme du métier connaît des algorithmes qui peuvent être utilisés pour déterminer la valeur des coefficients précités, par exemple des algorithmes de type « gradient-contour », « gradient cumulé », « matrices de co-occurence ». Ainsi, on ne donne pas ici une description détaillée de ces algorithmes. L'algorithme utilisé par le premier agent de niveau PIX est différent de l'algorithme utilisé par le deuxième agent de niveau PIX. Par exemple, l'algorithme utilisé par le premier agent de niveau PIX est un algorithme bien adapté à segmenter une image d'une pièce métallique réfléchissante dans laquelle des caractères sont gravés, et l'algorithme utilisé par le deuxième agent de niveau PIX est un algorithme bien adapté à segmenter une image d'une pièce en niatel iau composite sel laguellc les caracteies sont peint [-Insulte i a i e l i r ( eeffi( inre; (-rm( en fusionnant les coefficients cFondpIx,1, cFormePlx,l, clndécisionplx,l, cFondplx,2r cFormeplx,2, et cIndécisionplx,2. L'homme du métier connaît plusieurs techniques de décision permettent de fusionner des données, notamment la technique basée sur les règles dites de Dempster et Schafer (G. Schafer, Perspectives on the Theory and Practice of Relief Function, International Journal of Approximate Reasoning, vol4, pp. 323-362, 1990). On donne ici les formules permettant de calculer la valeur des coefficients cFondplx,, cFormeplX,, et cIndécisionPlx, dans le cas de deux agents de niveau PIX, l'homme du métier étant capable d'adapter les formules pour un nombre d'agents plus élevé. On commence par calculer un nombre noté K : K = cFormeplx,1 x cFormeplx,2 + cFormePlx,l x cIndécisionPlx,2 + cFondplx,l x cFondalx,2 + cFondpIx,1 x clndécisionplx,2 +cIndécisionPlx,) x 15 cFormeplx,2 +cIndécisionplx,1 x cFondPlx,2 +cIndécisionPlx,) x cIndécisionplx,2 On calcule ensuite un coefficient de normalisation noté N : N=1/(1-K) On peut alors en déduire les valeurs fusionnées des avis des agents : cFormeplx = Nx(cFormepix,l x cFormeplx,2 + cFormeplx,l x clndécisionplx,2 + cIndécisionPlx,1 x cFormeplx,2) cFondp1x = Nx(cFondplx,l x cFondpIx,2 + cFondplx,l x cIndécisionplx,2 +cIndecisionplx,l x cFondp1x,2) cIndécisionPlx = Nx(clndécisionplx,1 x cIndécisionplx,2) Dans l'exemple précité, si l'image est une image d'une pièce métallique rè9 chassante dans laquelle des caractères sont gravés, le premier agent est bien adapté a la segmentation clé Limage. fournira donc une aleI_,r de cFci me OU cFcnd proche de ! , en fonction du 20 25 30 Jù~ L-I1 pi__ il llliliiJ CH_ LliJUi. cFormepix,2 et de cFondp1x,2 proche de 0 et une valeur de cIndécisionplx,2 proche de 1. L'application des formules précitées conduit alors à des valeurs des coefficients cFondpIx, cFormepix, et cIndécisionpix proches de la valeur des coefficients cFondpIx,l, cFormeplx,l, et cIndécisionplx,l. Inversement, si l'image est une image d'une pièce en matériau composite mat sur laquelle des caractères sont peints, c'est le deuxième agent qui est bien adapté à la segmentation de l'image. Il fournira donc une valeur de cFormepix,2 ou cFondp1x,2 proche de 1, en fonction du pixel, et une valeur de cIndécisionpix,2 proche de O. Par contre, le premier agent n'est pas bien adapté. Il fournira donc une valeur de cFormepix,l et de cFondpIx,l proche de 0 et une valeur de cIndécisionpix,l proche de 1. L'application des formules précitées conduit alors à des valeurs des coefficients cFondp1x, cFormeplx, et cIndécisionpix proches de la valeur des coefficients cFondpjx,2, cFormepix,2, et cIndécisionplx,2. Cet exemple montre que l'utilisation d'au moins deux agents de niveau PIX différents et la fusion des résultats fournis permet de s'adapter à différents types d'image. Cette conclusion est généralisable au cas où il y a plus de deux agents différents. Lorsque les coefficients cFormeplx, cFondpIx et cIndécisionpix ont 20 été déterminés pour tous les pixels de l'image, on passe à l'étape E2 où les agents de niveau BLK sont activés. On suppose ici qu'il existe deux agents 10 de niveau BLK. Ainsi, à l'étape E21, un premier agent de niveau BLK détermine, pour chaque pixel de l'image, la valeur de coefficients cIntérêti et 25 cVideBLK,1 en fonction de l'image et des données du domaine PIX (avec par défaut cIndécisionBuçi = 0). De manière correspondante, à l'étape E22, un deuxième agent de niveau BLK détermine, pour chaque pixel de l'image, la valeur de coefficients clntérêt2 et cVideBLK,2 en fonction de l'image et des données du domaine PIX (avec par défaut cIndécisionBLK,2 = 0). 30 L'homme du métier connaît des algorithmes qui peuvent être utilisés pour déterminer la valeur des coefficients précités. Ainsi, on ne donne pas ici une description détaillée de ces algorithmes. L'algorithme utiiisc par le premier agent de ni,!eau BLK est différent de i'alcorithme utilisé par le 'u leme agent de niieau BLK. ipe F22 Intép pixel de l'image, en fusionnant les coefficients cIntérêti, cVideBLK,1, clndécisionBLK,1, clntérêt2, cVideBLK,2, clndécisionBLK,2. L'opération de fusion de l'étape E23 est réalisée de manière similaire à l'opération de fusion de l'étape E13. De manière correspondante à ce qui est expliqué précédemment pour l'étape El, l'utilisation d'au moins deux agents de niveau BLK différents et la fusion des résultats fournis permet de s'adapter à différents types d'image. Cette conclusion est généralisable au cas où il y a plus de deux agents de niveau BLK différents. Lorsque les coefficients clntérêt et cVideBLK ont été déterminés pour tous les pixels de l'image, on passe à l'étape E24. A l'étape E24, des zones d'intérêt dans l'image sont déterminées en fonction des coefficients clntérêt et cVideBLK et d'un seuil. Une zone d'intérêt correspond par exemple à un rectangle dans lequel la proportion de pixels pour lesquels le coefficient clntérêt est supérieur au seuil dépasse une proportion prédéterminée. L'étape E24 est par exemple mise en oeuvre par un agent spécifique. Ensuite, les données du domaine 5 (domaine SEG) sont déterminées à l'étape E3. L'étape E3 peut se dérouler de manière similaire à l'étape E2 et n'est donc pas représentée en détail sur la figure 2. En bref, les coefficients cFondsEG, cFormesEG, et clndécisionsEG peuvent être déterminés par une opération de fusion des résultats de plusieurs agents. Ensuite, un agent est chargé de déterminer les formes connexes en fonction notamment des coefficients cFondsEG, cFormesEG, et cIndécisionsEG. Ensuite, les données du domaine 6 (domaine OCR) sont déterminées à l'étape E4. L'étape E4 peut aussi se dérouler de manière similaire à l'étape E2 et n'est donc pas non plus représentée en détail sur la figure 2. En bref, les coefficients cCarac, cBruit et clndécisionQCR peuvent être déterminés par une opération de fusion des résultats de plusieurs agents. Ensuite, un agent est chargé de déterminer des hypothèses de caractères et leurs vraisemblances. Ensuite, fies données du domaine 7 (domine WRK) sont cictermin(E- !'étape E5, L'6tepe E5 peut aussi ose dérouter fie manière s 11 Irep, Il f 1f)11 1)1)11 Nll') If [)PI',t-IlIt (iet,ïll H être déterminés par une opération de fusion des résultats de plusieurs agents qui appliquent des règles métiers concernant le format des numéros de série et/ou de pièce. Enfin, après l'étape E5, on fournit comme résultat du procédé 5 de reconnaissance de caractères une chaîne de caractères identifiés dans le domaine ()CR et considérés valides dans le domaine WRK. Dans l'exemple donné, à chacune des étapes El à E5, on réalise une opération de fusion des résultats de plusieurs agents. Comme expliqué en référence à l'étape El, cela permet au procédé de s'adapter à 10 des images de différents types. Le procédé est donc très flexible. Cependant, dans une variante, seul un agent peut être utilisé lors d'au moins une des étapes. D'autre part, on a décrit l'utilisation d'une structure de données commune, à savoir le tableau noir 1, dont le format est prédéterminé et 15 indépendant du fonctionnement interne des agents 10. Cela permet de modifier un agent ou d'ajouter un agent sans influencer le fonctionnement des autres agents. La flexibilité du logiciel est donc élevée. La figure 3 représente un dispositif de reconnaissance de caractères 20 selon un mode de réalisation de l'invention. 20 Le dispositif de reconnaissance de caractères 20 présente l'architecture matérielle d'un ordinateur et comprend notamment un processeur 22, une mémoire non-volatile 23, une mémoire volatile 24 et une unité de communication 25. Le logiciel dont l'architecture est représentée à la figure 1 est 25 mémorisé dans la mémoire 23. Ce logiciel constitue un exemple de programme d'ordinateur conforme à l'invention et la mémoire non-volatile 23 constitue exemple de support d'information conforme à l'invention. Le processeur 22 permet d'exécuter ce logiciel en utilisant la mémoire volatile 24, notamment pour mémoriser le tableau noir 1. 30 L'unité de communication 25 permet de communiquer avec d'autres dispositifs, par exempte pour envoyer la chaîne de caractères identifiés dans l'Image vers une base de données. Dans ie mode de réalisation représenté, !e dispositif de reconnaissance ce cal acteres ?-U pst un dispositif portrabfc qui comprend 35 i - a( nu (uni ill 1 mutule d' mii,itinn ote prétraitements (réglage du contraste, utilisation de la technique de « super résolution » connue de l'homme du métier, sélection d'une image dans une séquence,...) et de mémoriser l'image à analyser dans le tableau noir 1. Pour faciliter la prise de vue, le module d'acquisition 21 peut également comprendre une source de lumière et/ou une rampe de positionnement. Dans une variante, le module d'acquisition 21 est externe au dispositif de reconnaissance de caractères 20 et transmet l'image à analyser à l'unité de communication 25 du dispositif de reconnaissance de caractères 20. Les images à analyser peuvent provenir de pièces de moteur d'aéronef. En effet, comme expliqué précédemment, le procédé de reconnaissance de caractères conforme à l'invention est capable de s'adapter à la grande variété d'images à analyser qu'on rencontre dans cette application. Toutefois, l'invention n'est pas limitée à cette application et peut concerner tout type de support. En référence à la figure 2, on a décrit un mode de réalisation dans lequel le procédé de reconnaissance de caractères est linéaire : l'activation des agents d'un niveau donné est effectuée lorsque les agents de niveau inférieur ont fourni leurs résultats. Les résultats d'un niveau donné ne sont pas remis en cause par les agents de niveau supérieur. Dans une variante de réalisation, le procédé de reconnaissance de caractères présente un fonctionnement cyclique ou de boucle : Un agent peut remettre en cause les résultats fournis par les agents de niveau inférieur. Dans ce cas, le tableau noir est modifié et des agents qui avaient déjà fourni leurs résultats peuvent être amenés à être réactivés. Par exemple, un agent de niveau SEG peut supprimer une zone d'intérêt du domaine BLK. Selon un autre exemple, un agent de niveau OCR peut décider de modifier les données de niveau PIX. Dans ce cas, les agents de niveau BLK et SEG sont réactivés pour tenir compte des nouvelles valeurs des données de niveau PIX. En érér ,ne 'a ure 2, on si -rit un nloce de réalisation35 logiciel calcule un coefficient représentant la fiabilité d'un agent, et ce coefficient est pris en compte pour fusionner les données. Par exemple, si le logiciel comprend trois agents de niveau PIX, que deux d'entre eux fournissent des résultats concordants et que le troisième des résultats différents, le coefficient de fiabilité du troisième agent est diminué. Son influence dans la fusion des résultats est donc diminuée. On a décrit un mode de réalisation qui repose sur un mécanisme "non flou" : une forme au sens large appartient forcément à l'une des classes proposées, et la somme des probabilités d'appartenance vaut 1. Dans une variante, l'invention repose sur un mécanisme flou : dans ce cas, la somme des degrés d'appartenance (et non plus des probabilités) peut être supérieure à 1. L'homme du métier connaît un certain nombre de techniques permettant de passer du domaine non flou au domaine flou (appelées «fuzzification») et inversement (appelées «défuzzification». Les algorithmes des agents sont alors adaptés en conséquence. REVENDICATIONS1. Procédé de reconnaissance de caractères, mis en oeuvre par un dispositif de reconnaissance de caractères (20), comprenant : - une étape (E1) de segmentation d'une image mémorisée, comprenant, pour chaque pixel de l'image mémorisée, la détermination et la mémorisation d'au moins une donnée de segmentation (cFormepix, cFondpIx, cIndécisionplx) de l'image mémorisée, et - au moins une étape (E2, E3, E4, E5) d'analyse ultérieure effectuée en 10 fonction des données de segmentation (cFormeplx, cFondp1x, clndécisionpjx) mémorisées, le procédé de reconnaissance de caractères étant caractérisé en ce que - pour chaque pixel de l'image mémorisée, ladite au moins une donnée de segmentation comprend un coefficient de fond (cFondp1x) représentant la 15 probabilité d'appartenance du pixel au fond de l'image, un coefficient de forme (cFormepix) représentant la probabilité d'appartenance du pixel à une forme de l'image, et un coefficient d'indécision (cIndécisionplx), - l'étape (El) de segmentation comprenant : - la détermination (Ell) d'un premier coefficient de fond 20 (cFondpIx,l), d'un premier coefficient de forme (cFormeplx,l) et d'un premier coefficient d'indécision (cIndécisionpix,l) en utilisant un premier algorithme, la détermination (E12) d'un deuxième coefficient de fond (cFondpIx,2), d'un deuxième coefficient de forme (cFormeplx,2) 25 et d'un deuxième coefficient d'indécision (cIndécisionpix,2) en utilisant un deuxième algorithme, et la détermination (E13) dudit coefficient de fond (cFondp1x,), dudit coefficient de forme (cFormepix,) et dudit coefficient d'indécision (cIndécisionplx,) en fonction au moins dudit 30 premier coefficient de fond (cFondpIx,l), dudit premier coefficient de forme (cFormeplx,l), dudit premier coefficient d'indécision (clndécision,,, 1), dudit deuxième coefficient de fond (cFondp1x,2), dudit deu,ième coefficient de cFornle, . ) et dudit déwueme coefficient d'inciéoision 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite au moins une étape d'analyse ultérieure comprend : - une étape (E21) de détermination de premiers coefficients, - une étape (E22) de détermination de deuxièmes coefficients, et - une étape (E23) de détermination de troisièmes coefficients en fonction desdits premiers coefficients et desdits deuxièmes coefficients. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel ladite au moins une étape d'analyse ultérieure est une étape (E2) de détermination de zones d'intérêt, une étape (E3) de détermination de composantes connexes, une étape (E4) de détermination de caractères ou une étape (E5) de validation de caractères. 4. Procédé selon la revendication 1, comprenant la mémorisation d'une structure de données (1) de format prédéterminé et l'exécution d'une pluralité de modules logiciels appelés agents (10), chaque agent étant apte à lire les données de la structure de données et à modifier des données de la structure de données. 5. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite image mémorisée est une image d'une pièce de moteur d'aéronef. 6. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution du procédé de reconnaissance de caractères selon la 25 revendication 1 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. 7. Support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur selon la revendication 6. 30 8. Dispositif de reconnaissance de caractères (20), comprenant : - des moyens (22, 23, 24, 10) de segmentation d'une image mémorisée, aptes à effectuer, pour chaque pixel de l'image mémorisée, la détermination et la mémorisation d'au moins une donnée de segmentation 35 (cFormepIx, cFondp1x, cIndécisionpD() de l'image mémorisée, et- des moyens (22, 23, 24, 10) aptes à effectuer une analyse ultérieure en fonction des données de segmentation (cFormePIx, cFondplx, cIndécisionpix) mémorisées, le dispositif de reconnaissance de caractères (20) étant caractérisé en ce 5 que -pour chaque pixel de l'image mémorisée, ladite au moins une donnée de segmentation comprend un coefficient de fond (cFondp1x) représentant la probabilité d'appartenance du pixel au fond de l'image, un coefficient de forme (cFormePIx) représentant la probabilité d'appartenance du pixel à 10 une forme de l'image, et un coefficient d'indécision (cIndécisionplx), - les moyens (22, 23, 24, 10) de segmentation comprenant : - des moyens de détermination d'un premier coefficient de fond (cFondplx,l), d'un premier coefficient de forme (cFormepjx,l) et d'un premier coefficient d'indécision 15 (cIndécisionplx,l) en utilisant un premier algorithme, des moyens de détermination (E12) d'un deuxième coefficient de fond (cFondplx,2), d'un deuxième coefficient de forme (cFormepix,2) et d'un deuxième coefficient d'indécision (cIndécisionplx,2) en utilisant un deuxième algorithme, et 20 des moyens de détermination (E13) dudit coefficient de fond (cFondplx), dudit coefficient de forme (cFormePI() et dudit coefficient d'indécision (cIndécisionplx) en fonction au moins dudit premier coefficient de fond (cFondplx,l), dudit premier coefficient de forme (cFormeplx,i), dudit premier coefficient 25 d'indécision (cIndécisionplx,i), dudit deuxième coefficient de fond (cFondplx,2), dudit deuxième coefficient de forme (cFormeplx,2) et dudit deuxième coefficient d'indécision (cIndécisionpix,2)- 30 9. Dispositif de reconnaissance de caractères (20) selon la revendication 8, comprenant un module d'acquisition (21) apte à acquérir ladite image. 10. Dispositif de reconnaissance de caractères (20) selon la 35 revendication 9, dans lequel ledit module d'acquisition (21) comprend une rampe de positionnement et/ou une source de lumière.