FR 3086434 A1 20200327 FR 1858818 A 20180926 PROCEDE ET SYSTEME DE CONTROLE NON DESTRUCTIF D'UNE PIECE AERONAUTIQUE PAR RECALAGE DE CONTOUR DOMAINE TECHNIQUE GENERAL ET ART ANTERIEUR L'invention concerne le domaine du contrôle non destructif (CND) sur des pièces industrielles, notamment dans le domaine de l'aéronautique, à l'aide d'images 2D obtenues par acquisition par imagerie, notamment, par radiographie. Plus précisément, l'invention concerne le recalage («registration» en anglais) à l'aide de transformations de ces images sur des modèles informatiques réalisés sur ordinateur. Le contrôle non destructif est primordial pour contrôler la santé matière des matériaux. D'autres technologies d'imagerie sont possibles pour obtenir de telles images. On parlera par la suite de modélisation par imagerie. Les modèles réalisés sur ordinateur sont obtenus par Conception Assistée par Ordinateur (CAO, ou CAD pour « Computer Aided Design » en anglais) de surfaces ou courbes paramétré(e)s permettant de décrire d'une façon théorique une pièce. On parlera par la suite de modèle CAO. Les bureaux d'études en charge des pièces citées précédemment définissent des zones de criticité et/ou des zones d'analyse qui sont définies dans le référentiel CAO. Or, comme la représentation par imagerie et le modèle CAO possèdent chacune leur propre référentiel, il est nécessaire de connaître la transformation permettant de passer d'un référentiel à l'autre, notamment pour pouvoir connaître la position exacte dans le référentiel CAO d'une information repérée dans l'imagerie. Ces méthodes sont appelées « recalage » (registration en anglais). Le recalage cherche donc à faire coïncider au mieux le modèle CAO avec la représentation par imagerie pour trouver la transformation optimale. La transformation inverse (du repère d'imagerie vers le repère CAO) peut ensuite être déduite. Lors du recalage, on utilise un critère de similitude que l'on cherche à maximiser (ou bien, de manière équivalente, minimiser un critère de dissimilarité). Parmi les différentes méthodes de recalage, on connaît des méthodes de recalage par contour, également appelée « approche silhouette », par le document « Y. Iwashita, R. Kurazume, K. Hara, and T. Hasegawa, Fast Alignment of 3D Geometrical Models and 2D Color Images using 2D Distance Maps, in Proc. The 5th International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling 2 (3DIM), pp.164-171, 2005 », le document "Q. Delamarre and O. Faugeras. 3d articulated models and multi-view tracking with silhouettes. In Proc. of the International Conference on Computer Vision, Vol. 2, pp. 716-721, 1999 » et le document « K. Matsushita and T. Kaneko. Efficient and handy texture mapping on 3d surfaces. In Comput. Graphics Forum 18, pp. 349-358, 1999 ». 5 Selon cette méthode de recalage, une projection de la silhouette du modèle CAO dans un plan de projection est recalée avec un contour de la pièce mécanique obtenue par imagerie 2D. Pour obtenir des résultats pertinents, il est primordial que l'algorithme de détection de contour sur l'image 2D soit précis et robuste. 10 Dans l'art antérieur, plusieurs algorithmes de détection de contour conventionnels et génériques sont connus, par exemple des algorithmes de Sobel, Prewitt et Canny, mais leurs performances ne sont pas suffisantes étant donné qu'ils produisent des contours fuyants et parasites, ce qui affecte la qualité du recalage par approche silhouette. 15 L'invention a donc pour but de remédier à ces inconvénients en proposant un nouveau procédé de détection de contour qui soit adapté pour détecter des contours dans des images radiographiques de pièces aéronautiques afin de permettre un recalage optimal par approche silhouette et, par voie de conséquence, un contrôle optimal des pièces aéronautiques afin d'en 20 détecter des défauts éventuels. PRESENTATION GENERALE DE L'INVENTION A cet effet, l'invention concerne un procédé de contrôle non destructif d'une pièce aéronautique, 25 comprenant les étapes suivantes : une étape d'acquisition par imagerie en 2D d'une image source d'une pièce aéronautique, l'image source comportant une pluralité de pixels, une étape de calcul, pour chaque pixel de l'image source, d'au moins une caractéristique de contour, 30 une étape de détermination d'une probabilité de contour, pour chaque pixel de l'image source, par une fonction de régression logistique à partir de l'ensemble des caractéristiques de contour mesurées localement au niveau de ce pixel, une étape de détermination d'un contour dans l'image source à partir des probabilités de contour déterminées, 35 une étape de recalage d'une modélisation informatique de ladite pièce aéronautique par rapport au contour détecté de l'image source afin d'obtenir une modélisation 3 informatique recalée, le contour détecté remplissant une fonction de critère de similitude lors du recalage, une étape de génération d'une image simulée à partir de la modélisation informatique recalée, et 5 une étape de comparaison des pixels de l'image simulée à l'image source de manière à déterminer des défauts de la pièce aéronautique. Grâce à l'invention, le contour d'une pièce aéronautique dans une image source est détecté de manière très précise, ce qui permet de réaliser une étape de recalage performante par approche 10 silhouette. Les défauts d'une pièce aéronautique peuvent être détectés de manière fiable, ce qui est avantageux. La détection de contour par régression logistique permet de définir de manière rapide, pour chaque pixel, une probabilité de contour fiable. De préférence, l'étape de calcul de la caractéristique de contour met en oeuvre au moins un 15 opérateur d'histogramme appliqué sur un paramètre des pixels appartenant à une portion de l'image source, ladite portion étant centrée sur ledit pixel à caractériser, ayant une échelle a et une orientation A. Un opérateur d'histogramme permet de déterminer une caractéristique de contour très pertinente par analyse d'une portion d'image centrée sur un pixel. Ainsi, toute discontinuité dans la portion d'image est détectée rapidement et précisément. Le contour détecté 20 est très précis par comparaison à un opérateur dérivé selon l'art antérieur. De manière préférée, l'étape de calcul de la caractéristique de contour met en oeuvre au moins un opérateur d'histogramme appliqué sur aux moins deux paramètres des pixels appartenant à une portion de l'image source, en particulier, un paramètre de luminance et un paramètre de 25 texture. De tels opérateurs d'histogramme permettent de détecter une discontinuité selon deux critères différents, ce qui améliore la robustesse de la détection, en particulier, pour une image orientée. De préférence, la fonction de régression logistique est obtenue à partir d'une base 30 d'apprentissage comportant une pluralité d'images d'apprentissage comportant chacune un contour vérifié. Selon un aspect préféré, la base d'apprentissage comporte une pluralité d'images d'apprentissage formées par simulation d'acquisition par imagerie à partir d'une modélisation 35 informatique de la pièce aéronautique (CAO). De manière avantageuse, les images d'apprentissage ne sont pas déterminées manuellement mais à partir d'une modélisation informatique dont la pertinence est reconnue. Une simulation d'acquisition par imagerie à partir 4 d'une modélisation informatique CAO permet de former des images analogues à des images sources obtenues sur une pièce physique mais dont tous les paramètres sont connus et maitrisés. De préférence, les images d'apprentissage sont obtenues en variant les angles de projection 5 dans un plan 2D et en variant les paramètres d'acquisition par imagerie. Ainsi, on obtient un grand nombre d'images correspondants à différents types d'acquisition de manière à former une base de comparaison pertinente lors de l'apprentissage du fait de sa richesse. De manière préférée, le contour vérifié d'une image d'apprentissage est obtenu par projection 10 d'une silhouette de la modélisation informatique de la pièce aéronautique sur l'image d'apprentissage. Le contour de l'image d'apprentissage est vérifié et forme une vérité terrain étant donné qu'il est obtenu directement à partir d'une modélisation informatique dont la pertinence est reconnue. 15 Selon un aspect préféré de l'invention, chaque caractéristique de contour d'un pixel dépendant d'un paramètre d'orientation 8, l'étape de détermination d'une probabilité de contour pour chaque pixel de l'image source met en oeuvre une étape d'apprentissage faiblement supervisé du type « Multiple Instance Learning » afin de permettre un apprentissage sans connaissance dudit paramètre d'orientation 8. Un tel apprentissage permet une classification globale, par sacs, afin 20 de prendre en compte le paramètre d'orientation latent 0. L'invention concerne également un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution des étapes du procédé tel que présenté précédemment, lorsque ledit programme est exécuté sur une unité électronique. 25 L'invention concerne en outre une mémoire informatique comprenant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que présenté précédemment. L'invention concerne en outre un système de contrôle non destructif d'une pièce aéronautique 30 comprenant : au moins un dispositif d'acquisition configuré pour acquérir par imagerie en 2D une image source d'une pièce aéronautique, l'image source comportant une pluralité de pixels, au moins un dispositif de calcul configure pour 35 i. calculer, pour chaque pixel de l'image source, au moins une caractéristique de contour, 5 ii. déterminer une probabilité de contour, pour chaque pixel de l'image source, par une fonction de régression logistique à partir de l'ensemble des caractéristiques de contour mesurées localement au niveau de ce pixel, iii. déterminer un contour dans l'image source à partir des probabilités de contour 5 déterminées, iv. recaler une modélisation informatique de ladite pièce aéronautique par rapport au contour détecté de l'image source afin d'obtenir une modélisation informatique recalée, le contour détecté remplissant une fonction de critère de similitude lors du recalage, 10 v. générer une image simulée à partir de la modélisation informatique recalée, et vi. comparer des pixels de l'image simulée à l'image source de manière à déterminer des défauts de la pièce aéronautique. PRESENTATION DES FIGURES 15 L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple, et se référant aux dessins annexés sur lesquels : La figure 1 est une représentation schématique d'un exemple de mise en oeuvre d'un procédé de contrôle non destructif d'une pièce aéronautique selon l'invention, et 20 La figure 2 est une représentation schématique d'un exemple de construction d'une base d'apprentissage. Il faut noter que les figures exposent l'invention de manière détaillée pour mettre en oeuvre l'invention, lesdites figures pouvant bien entendu servir à mieux définir l'invention le cas échéant. 25 DESCRIPTION D'UN OU PLUSIEURS MODES DE REALISATION ET DE MISE EN OEUVRE Il va être présenté un procédé de contrôle non destructif d'une pièce aéronautique par comparaison d'une image acquise par imagerie (image source) et d'une image obtenue par 30 modélisation informatique d'une même pièce aéronautique (image simulée). Avant de permettre une comparaison effective, l'image simulée doit être recalée par rapport à l'image source à l'aide d'un critère de similitude afin de permettre une comparaison pertinente susceptible de mettre en exergue des défauts dans l'image acquise par imagerie. 35 Selon l'invention, en référence à la figure 1, le procédé de contrôle non destructif d'une pièce aéronautique comprend une étape d'acquisition en 2D d'une image source IMG1 d'une pièce aéronautique, l'image source IMG1 comportant une pluralité de pixels (x, y). Dans cet exemple, 6 l'image source IMG1 est obtenue par un dispositif d'acquisition de la pièce aéronautique, en particulier, un dispositif de radiographie à rayons X. Une telle étape d'acquisition est connue de l'homme du métier. De manière préférée, une pluralité d'images source sont obtenues par tomographie à rayons X et sont successivement contrôlées par le procédé selon l'invention afin 5 de détecter d'éventuels défauts dans différents plans successifs d'une pièce aéronautique. Par la suite, il va être présenté plusieurs étapes de calcul qui sont mises en oeuvre par un dispositif de calcul, en particulier, un ordinateur. 10 Toujours en référence à la figure 1, le procédé comporte une étape de calcul E1, pour chaque pixel de l'image source IMG1, d'au moins une caractéristique de contour x2. De manière connue, chaque pixel est associé à un ou plusieurs canaux permettant de donner sa valeur colorimétrique au pixel, en particulier, la luminance, la texture, la valeur radiométrique 15 (intensité du pixel). En pratique, un contour peut être considéré comme une discontinuité entre les pixels adjacents d'une image, en particulier, une discontinuité de luminance entre les pixels adjacents d'une image. Dans l'art antérieur, pour détecter des discontinuités dans une image, il est connu d'utiliser 20 des filtres dérivés (algorithmes de Sobel, Prewitt et Canny) mais leurs précisions ne sont pas suffisantes. Selon l'invention, une caractéristique de contour x2 est calculée pour chaque pixel de l'image source IMG1 à partir d'opérateurs basés sur l'histogramme d'une portion de l'image source IMG1. 25 Selon l'invention, des histogrammes de luminance sont utilisés. De manière préférée, des opérateurs d'histogrammes de texture sont également utilisés. L'application d'opérateurs d'histogrammes de texture est particulièrement avantageuse pour détecter une discontinuité liée à une orientation de l'image. Comme cela va être présenté par la suite, l'utilisation synergique d'histogrammes de luminance et d'histogrammes de texture permet de calculer une 30 caractéristique de contour x2 pertinente pour chaque pixel de l'image source IMG1. A titre d'exemple, il va être présenté le calcul d'une caractéristique de contour x2 sur une portion d'image source IMG1, appelée également « patch », d'échelle a et qui est centrée sur un pixel de l'image source IMG1 de coordonnées (x, y) et d'orientation e. Dans cet exemple, deux régions 35 adjacentes du patch sont comparées. Les régions adjacentes sont déterminées en fonction des données de taille a et d'orientation G. Dans cet exemple, une portion d'image est déterminée par 7 pixel et centrée sur ledit pixel en tenant compte des données de taille o et d'orientation A. Cette portion d'image est divisée en deux régions adjacentes définies en fonction de l'orientation A. En pratique, un opérateur d'histogramme permet de comparer deux régions adjacentes en 5 mesurant la distance les séparant. Par la suite, on détermine, pour chaque pixel, une caractéristique de contour X2 définie selon l'opérateur d'histogramme suivant : ( - - 2 x20-.0,c(g, - gi + hi formule dans laquelle g et h sont les histogramme à comparer des régions adjacentes, chaque histogramme g, 10 h comportant une pluralité de barres (désignées « bin » en langue anglaise) i désigne le numéro d'une barre d'histogramme. L'opérateur d'histogramme permet avantageusement de déterminer l'impact du canal de pixel C, de l'échelle a et de l'orientation 6 qui ne sont pas connus a priori. L'impact de chaque paramètre 15 est calculé et les paramètres optimaux sont déterminés par l'apprentissage statistique supervisé comme cela sera présenté par la suite. De tels opérateurs d'histogramme permettent de déterminer une caractéristique de contour À/- qui est pertinente pour chaque pixel. En effet, une valeur élevée de la caractéristique de contour 20 X2 pour un pixel donné signifie que ledit pixel possède une probabilité élevée de se situer à la limite entre deux régions distinctes. Dans cette formule, la caractéristique de contour X2 dépend du canal de pixel C, de l'échelle a et de l'orientation e déterminés. De manière avantageuse, chaque pixel de l'image source IMG1 est associé à un vecteur de 25 caractéristiques déclinant la caractéristique de contour x2 selon plusieurs dimensions. En particulier, la caractéristique de contour X2 est calculée pour des orientations A différentes, des échelles différentes, par exemple, [(712,a-.20] et des canaux différents, par exemple, luminosité et texture. Grâce à l'utilisation d'opérateurs à histogrammes, la caractéristique de contour x2 est avantageusement peu sensible au bruit. On obtient ainsi une image source enrichie IMG1e. 30 Le procédé comporte une étape de détermination d'au moins un contour dans l'image source enrichie IMG1 par une fonction de régression logistique déterminée à partir d'une base d'apprentissage de contours Ba. 35 Afin de permettre un apprentissage par ordinateur de la détection de contours, plus connu sous sa désignation anglaise « machine learning », il est proposé de former une base d'apprentissage 8 Ba comportant des images d'apprentissage IMGa comportant chacune une annotation indiquant les contours réels et vérifiés CONTa. De telles images d'apprentissage IMGa sont également désignées « images avec annotation vérité terrain ». 5 Selon un premier aspect de l'invention, les images d'apprentissage IMGa sont annotées manuellement par des opérateurs afin de préciser les pixels de l'image d'apprentissage IMGa appartenant au contour vérifié CONTa. Une telle annotation manuelle des images d'apprentissage IMGa de la base d'apprentissage Ba est une tâche fastidieuse, lente, coûteuse et dépend de la subjectivité des annotateurs. 10 De manière préférée, selon un deuxième aspect de l'invention, les images d'apprentissage IMGa de la base d'apprentissage Ba sont obtenues par un procédé de génération automatique. Un exemple de mise en oeuvre d'un tel procédé est présenté à la figure 2. 15 Lors de la mise en oeuvre de ce procédé de génération automatique, des images d'apprentissage IMGa sont obtenues à partir d'une modélisation informatique MI de la pièce aéronautique, en particulier, une modélisation obtenue par conception assistée par ordinateur (CAO). A partir de la modélisation informatique MI de la pièce aéronautique, on simule l'acquisition d'images 2D qui sont analogues à l'image source IMG1. En particulier, les images obtenues simulent une 20 acquisition par imagerie par rayons X et sont désignées par la suite images sources simulées IMGss. En référence à la figure 2, lors de la simulation d'acquisition par imagerie, plusieurs images sources simulées IMGss sont obtenues en variant les angles de projection dans un plan 2D et en 25 variant les paramètres d'acquisition afin de bénéficier d'une base d'apprentissage Ba étoffée. Autrement dit, on obtient des images sources simulées IMGss non pas à partir d'une pièce aéronautique réelle mais à partir d'un modélisation informatique MI imagée selon plusieurs angles et selon plusieurs paramètres d'acquisition. Suite à cette étape, les images sources simulées IMGss ne sont pas encore annotées. 30 Pour déterminer le contour vérifié CONTa sur chaque image source simulée IMGss obtenue, c'est-à-dire l'annotation, la silhouette de la modélisation informatique MI, c'est-à-dire son contour, est extraite puis projetée sur chaque image source simulée IMGss selon l'angle de projection ayant permis l'acquisition de ladite image source simulée IMGss. Autrement dit, la silhouette 35 informatique est projetée sur les images sources simulées IMGss afin de déterminer le contour vérifié CONTa. En référence à la figure 2, les images sources simulées IMGss sont annotées avec les contours vérifiés CONTa projetés et sont désignées « images d'apprentissage IMGa ». 9 Les images d'apprentissage IMGa sont stockées dans la base d'apprentissage Ba. Grâce à cette base d'apprentissage Ba, on peut déterminer une fonction de régression logistique qui permet, à partir des caractéristiques de contour x2 de l'image source enrichie IMG1e d'en déduire une probabilité de contour Pb pour chaque pixel de l'image source IMG1. 5 Par la suite, on désigne ebt".0-i(-1"" la probabilité de contour d'un pixel (x, y) d'être au niveau d'un contour de l'image source IMG1 sachant l'ensemble des caractéristiques de contour X2 mesurées localement au niveau de ce pixel (x, y). La probabilité de contour Pbc«-i(x,3'- Hi dépend du ou des canaux des pixels Ci considérés, de la ou des échelles (Ti considérées. La probabilité 10 de contour Pb est directement fonction des coordonnées x, y des pixels dans l'image source IMG1 mais également de l'orientation considérée e qui n'est pas connu. La comparaison avec la base d'apprentissage Ba est réalisée par un programme de classification appelé également classificateur qui va être dorénavant présenté. 15 De manière connue, pour réaliser une détection de contour par apprentissage, plus connu sous sa désignation anglaise « machine leaming», il est nécessaire de mettre en relation un échantillon à tester avec des exemples connus d'une base de données. Dans un cas standard, un classificateur permet de trier les échantillons de manière à déterminer l'exemple connu le plus 20 proche dudit échantillon. De manière préférée, il est mis en oeuvre un apprentissage faiblement supervisé connu de l'homme du métier sous la désignation anglaise "Multiple Instance Learning", qui sera désigné par la suite apprentissage MIL. Un apprentissage MIL est une technique qui permet d'entrainer 25 un classificateur en présence de paramètres inconnus. Dans le cas présent, le paramètre inconnu est l'orientation e des pixels. Dans cette mise en oeuvre, l'apprentissage MIL est particulièrement adapté étant donné que l'orientation e est considérée comme une variable latente. Aussi, il n'est pas nécessaire de déterminer de manière préalable la bonne orientation e pour chaque pixel. Cela est particulièrement avantageux étant donné que la détermination de la bonne orientation 30 e pour chaque pixel est complexe pour les coins et les jonctions dans une image. Un exemple de mise en oeuvre d'un apprentissage MIL va être dorénavant être présenté de manière détaillée. 35 De manière connue, dans un apprentissage supervisé, les données d'apprentissage sont fournies par paires associant un vecteur de caractéristiques à une étiquette, appelée « label » en langue anglaise. Selon l'invention, lors d'un apprentissage MIL, les données d'entrainement sont fournies 10 par paires associant un sac de caractéristiques à une étiquette. Autrement dit, les caractéristiques ne sont pas associées individuellement à une étiquette mais regroupées en sac de caractéristiques et c'est le sac qui est associé à une étiquette. 5 Par la suite, un sac de caractéristiques X comporte une pluralité de vecteurs de caractéristiques x. xi = tx1, xi - - - "mi Lors de l'entrainement du classificateur, un sac est étiqueté positivement si au moins un des vecteurs x du sac X est positif. Par conséquent, un sac est étiqueté négativement uniquement si 10 tous les vecteurs x sont négatifs. Le label de sac Y est défini selon la formule suivante - dans laquelle -,/i est l'étiquette du vecteur i du sac De manière analogue à un apprentissage supervisé, une fonction de coût et une procédure 15 d'optimisation peuvent être utilisés pour sélectionner le classificateur optimal. Le critère d'entraînement est exprimé en fonction des probabilités h attribuées aux sacs qui devraient acquérir l'étiquette Yi. Le maximum de vraisemblance des données peut être écrit comme suit. log(Pi)+ log(1 - Pi). 20 yr-o Les probabilités de sac h sont exprimées en fonction des probabilités d'instance Pi.i. La probabilité a posteriori d'une instance i dans un sac j- peut être estimée en combinant les caractéristiques d'instance x; et en utilisant la fonction logistique suivante : P')= 1 e 25 Par la suite, étant donné Yi =aixtvijl, nous pouvons considérer que les probabilités de sac h sont définis de manière suivante : = Afin d'obtenir une fonction de coût différentiable, les probabilités de sac Pi sont combinées avec 30 un opérateur « noisy-or » qui est une approximation de l'opérateur « max » selon la formule suivante qui forme la fonction de coût suivante : Pi = I - H(1-'e) e c La fonction de coût et ses arguments étant définis, une procédure d'optimisation va dorénavant 35 être présentée. De manière avantageuse, étant donné que la fonction de coût est différentiable, 11 le classifieur optimal peut être obtenu de manière pratique en réalisant une montée de gradient convergente. Grâce à la base d'apprentissage Ba et au classificateur préalablement présenté, on forme une fonction de régression logistique. 5 Ainsi, pour chaque image source enrichie IMG1e, la probabilité de contours Pb à chaque pixel et à chaque orientation peut être obtenu par la fonction de régression logistique. De manière préférée, les probabilités de contour Pb sont combinées avec l'opérateur « noisy-or » pour obtenir une réponse agrégée de contours et déterminer le contour CONT dans l'image 10 source IMG1. Une telle étape de post-traitement permet avantageusement la suppression des non-maximas et permet ainsi l'amincissement des contours détectés avant de réaliser une étape de seuillage. Le contour détecté CONT est précis et non diffus, ce qui est particulièrement avantageux pour le recalage. On obtient une image source avec contour IMG1c qui comporte le contour détecté CONT comme illustré à la figure 1. 15 En référence à la figure 1, le procédé comporte ensuite une étape de recalage de la silhouette de la modélisation informatique MI par rapport l'image source avec contour IMG1c afin d'obtenir une modélisation informatique recalée MIc, le contour détecté CONT remplissant une fonction de critère de similitude lors du recalage. Un tel recalage silhouette est particulièrement performant 20 étant donné que le contour détecté CONT est précis. Le procédé comporte une étape de génération d'une image simulée IMG2 à partir de la modélisation informatique recalée MIc. De manière préférée, l'étape de génération est réalisée en prenant en compte les paramètres du système d'acquisition afin de permettre une 25 comparaison pertinente avec l'image source IMG1. Le procédé comporte en outre une étape de comparaison COMP des pixels de l'image simulée IMG2 aux pixels de l'image source IMG1 de manière à déterminer des défauts éventuels de la pièce aéronautique DEF qui sont mis en exergue lorsque la différence entre les pixels comparés 30 est supérieure à un seuil prédéterminé. Grâce au procédé selon l'invention, REVENDICATIONS1. Procédé de contrôle non destructif d'une pièce aéronautique, comprenant les étapes suivantes : une étape d'acquisition par imagerie en 2D d'une image source (IMG1) d'une pièce aéronautique, l'image source (IMG1) comportant une pluralité de pixels, une étape de calcul, pour chaque pixel de l'image source (IMG1), d'au moins une caractéristique de contour (x2), une étape de détermination d'une probabilité de contour (Pb), pour chaque pixel de l'image source (IMG1), par une fonction de régression logistique à partir de l'ensemble des caractéristiques de contour (x2) mesurées localement au niveau de ce pixel, une étape de détermination d'un contour (CONT) dans l'image source (IMG1) à partir des probabilités de contour déterminées (Pb) une étape de recalage d'une modélisation informatique (MI) de ladite pièce aéronautique par rapport au contour détecté (CONT) de l'image source (IMG1) afin d'obtenir une modélisation informatique recalée (MIc), le contour détecté (CONT) remplissant une fonction de critère de similitude lors du recalage, une étape de génération d'une image simulée (IMG2) à partir de la modélisation informatique recalée (MIc), et une étape de comparaison des pixels de l'image simulée (IMG2) à l'image source (IMG1) de manière à déterminer des défauts de la pièce aéronautique. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape de calcul de la caractéristique de contour (x2) met en oeuvre au moins un opérateur d'histogramme appliqué sur un paramètre des pixels appartenant à une portion de l'image source (IMG1), ladite portion étant centrée sur ledit pixel à caractériser, ayant une échelle a et une orientation 8. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l'étape de calcul de la caractéristique de contour met en oeuvre au moins un opérateur d'histogramme appliqué sur aux moins deux paramètres des pixels appartenant à une portion de l'image source (IMG1), en particulier, un paramètre de luminance et un paramètre de texture. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel la fonction de régression logistique étant obtenue à partir d'une base d'apprentissage (Ba) comportant une pluralité d'images d'apprentissage comportant chacune un contour vérifié. 13 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la base d'apprentissage (Ba) comporte une pluralité d'images d'apprentissage (IMGa) formées par simulation d'acquisition par imagerie à partir d'une modélisation informatique (MI) de la pièce aéronautique. 5 6. Procédé selon l'une des revendications 4 à 5, dans lequel les images d'apprentissage (IMGa) sont obtenues en variant les angles de projection dans un plan 2D et en variant les paramètres d'acquisition par imagerie. 7. Procédé selon l'une des revendications 4 à 6, dans lequel le contour vérifié (CONTa) d'une 10 image d'apprentissage (IMGa) est obtenu par projection d'une silhouette de la modélisation informatique (MI) sur l'image d'apprentissage. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel chaque caractéristique de contour (r) d'un pixel dépendant d'un paramètre d'orientation G, l'étape de détermination d'une 15 probabilité de contour (Pb) pour chaque pixel de l'image source (IMG1) met en oeuvre une étape d'apprentissage faiblement supervisé du type « Multiple Instance Learning » afin de permettre un apprentissage sans connaissance dudit paramètre d'orientation e. 9. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code pour l'exécution des 20 étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à 8, lorsque ledit programme est exécuté sur une unité électronique. 10. Système de contrôle non destructif d'une pièce aéronautique comprenant : au moins un dispositif d'acquisition configuré pour acquérir par imagerie en 2D une 25 image source (IMG1) d'une pièce aéronautique, l'image source (IMG1) comportant une pluralité de pixels, au moins un dispositif de calcul configuré pour i. calculer, pour chaque pixel de l'image source (IMG1), au moins une caractéristique de contour (X2), 30 ii. déterminer une probabilité de contour (Pb), pour chaque pixel de l'image source (IMG1), par une fonction de régression logistique à partir de l'ensemble des caractéristiques de contour (g2) mesurées localement au niveau de ce pixel, iii. déterminer un contour (CONT) dans l'image source (IMG1) à partir des 35 probabilités de contour déterminées (Pb), iv. recaler une modélisation informatique (MI) de ladite pièce aéronautique par rapport au contour détecté (CONT) de l'image source (IMG) afin d'obtenir une 14 modélisation informatique recalée (IMc), le contour détecté (CONT) remplissant une fonction de critère de similitude lors du recalage, y. générer une image simulée (IMG2) à partir de la modélisation informatique recalée (MIc), et 5 vi. comparer des pixels de l'image simulée (IMG2) à l'image source (IMG1) de manière à déterminer des défauts de la pièce aéronautique. 10