FR 3102599 A1 20210430 FR 1912118 A 20191029 Dispositif électronique d’inspection d’éléments de garnissage Le dispositif électronique d’inspection d’éléments, comprend : un module d’acquisition (8) d’au moins une image d’ une partie de la couche de matériau textile d’un élément de garnissage inspecté, un module de détection de défaut, agencé pour détecter au moins un défaut sur la partie de la couche de matériau textile dans l’image acquise, un module d’attribution (20) d’au moins une note au défaut détecté représentative de la sévérité du défaut, ladite note étant déterminée par le module d’attribution en fonction de notes attribuées aux défauts présents dans une pluralité d’images stockées (16a, 16b, 16c) dans une base de données (18), un module d’alerte (24) agencé pour émettre un signal d’alerte si la note attribuée au défaut détecté est supérieure à au moins une note prédéterminée. Figure pour l'abrégé : 1 Dispositif électronique d’inspection d’éléments de garnissage La présente invention concerne un dispositif électronique d’inspection d’éléments de garnissage dont au moins une partie de la surface externe est formée par un matériau textile. L’invention concerne également un procédé d’inspection d’éléments de garnissage au moyen d’un tel dispositif électronique d’inspection, un procédé de réalisation d’éléments de garnissage utilisant un tel procédé d’inspection et un programme d’ordinateur pour mettre en œuvre un tel procédé d’inspection. L’invention s’applique notamment à l’inspection de sièges de véhicule afin de détecter la présence de défauts dans la surface externe des sièges susceptibles de les rendre impropres à être utilisés dans un véhicule. Au cours de la réalisation des éléments de garnissage, des défauts, tels que des plis, des déchirures ou autre, sont susceptibles de se former dans la couche de matériau textile, notamment lorsque celle-ci est revêtue sur un corps de l’élément de garnissage. Certains défauts peuvent dégrader le confort et/ou l’aspect d’un élément de garnissage au point de le rendre inutilisable de façon satisfaisante dans l’habitacle d’un véhicule et entrainent ainsi la mise au rebut ou une reprise de finition de l’élément de garnissage. D’autres défauts, du fait de leur faible importance ou de leur emplacement, sont acceptables et ne nécessitent pas de retravailler l’élément de garnissage pour qu’il soit utilisé. Il est donc nécessaire d’inspecter les éléments de garnissage à l’issue de leur réalisation afin de déterminer si ils présentent une qualité suffisante pour être utilisés dans un véhicule. Une telle inspection peut être effectuée par un opérateur, par exemple en bout de chaîne de montage d’un siège de véhicule. Cependant, une telle inspection manuelle est coûteuse en temps et nécessite une grande attention de la part de l’opérateur pour repérer les défauts. En outre, elle comporte une part de subjectivité lorsqu’il doit être décidé si un défaut détecté est acceptable ou non surtout que cette acceptabilité peut varier d’un type de véhicule à un autre. Des procédés d’inspection automatisés ont également été proposés. Dans ces procédés, il est généralement prévu d’acquérir une image de l’élément de garnissage fini et d’analyser cette image par des moyens informatisés pour y détecter la présence d’éventuels défauts. Cependant de tels procédés nécessitent des manipulations de l’image acquise par exemple en effectuant des mesures sur l’image acquise afin de déterminer la taille d’un pli ou d’une déchirure. De tels procédés automatisés sont donc lourds à mettre en œuvre et nécessitent des moyens logiciels importants, ce qui les rend coûteux. L’un des buts de l’invention est de pallier ces inconvénients en proposant un dispositif électronique d’inspection d’éléments de garnissage permettant de détecter de façon automatisée la présence de défauts dans une couche textile et de déterminer si les défauts détectés sont acceptables ou non de façon simple et ne nécessitant pas de puissance de calcul importante. A cet effet, l’invention concerne un dispositif électronique d’inspection d’éléments de garnissage du type précité, comprenant : - un module d’acquisition d’au moins une image d’au moins une partie de la couche de matériau textile d’un élément de garnissage inspecté, - un module de détection de défaut, agencé pour détecter au moins un défaut sur la partie de la couche de matériau textile dans l’image acquise par le module d’acquisition, - un module d’attribution d’au moins une note au défaut détecté représentative de la sévérité du défaut, ladite note étant déterminée par le module d’attribution en fonction de notes attribuées aux défauts présents dans une pluralité d’images stockées dans une base de données , dont au moins une image, dans laquelle la couche de matériau textile présente au moins un premier défaut, et au moins une image, dans laquelle la couche de matériau présente au moins un deuxième défaut plus sévère que le premier défaut - un module d’alerte agencé pour émettre un signal d’alerte si la note attribuée au défaut détecté est supérieure à au moins une note prédéterminée. Ainsi, le dispositif électronique d’inspection selon l’invention repose sur l’attribution à un défaut détecté une note représentative de sa sévérité en fonction de notes déjà attribuées à des défauts dans des images stockées dans une base de données, ce qui permet de déterminer si un élément de garnissage peut être utilisé ou non en fonction d’un cahier des charges de cet élément de garnissage. Par conséquent, le dispositif d’inspection ne met pas en œuvre d’algorithme de calcul ou de mesure sur l’image acquise, ce qui le rend moins coûteux et plus simple à mettre en œuvre. Selon d’autres caractéristiques optionnelles de l’invention, prises isolément ou selon toute combinaison techniquement envisageable : - le dispositif électronique d’inspection comprend un module de comparaison d’au moins une partie de l’image acquise par le module d’acquisition à la pluralité d’images stockées dans la base de données, ledit module de comparaison étant configuré pour comparer ladite image acquise auxdites images stockées et pour déterminer l’image stocké la plus proche de ladite partie de l’image acquise, le module d’attribution étant configuré pour attribuer au défaut dans l’image acquise la note du défaut dans l’image stockée de laquelle l’image acquise a été rapprochée par le module de comparaison ; - lorsque plusieurs défauts sont visibles dans différentes parties de l’image acquise, le module de comparaison est configuré pour comparer chacune des parties de l’image acquise présentant un défaut avec les images stockées, et pour déterminer, pour chacune desdites parties, l’image stockée la plus proche, le module d’attribution attribuant aux défauts dans l’image acquise plusieurs notes correspondant aux notes des défauts dans les images stockées desquelles chacune desdites parties a été rapprochée par le module de comparaison, le module d’alerte émettant un signal d’alerte si au moins une des notes attribuées aux défauts dans l’image acquise est supérieure à au moins une note prédéterminée ; les modules de détection de défaut et d’attribution d’une note sont des modules utilisant un algorithme de réseau profond, entrainé préalablement sur les images stockées dans la base de données, lesdits modules détectant automatiquement la présence d’un défaut dans l’image acquise et sa sévérité et attribuant une note au défaut détecté représentative de la sévérité du défaut ; - le dispositif électronique d’inspection comprend en outre un module de localisation configuré pour définir une pluralité de zones sur l’image acquise ; - un module de croisement est en outre configuré pour déterminer pour une image acquise, parmi les zones définies, la ou les zones dans laquelle au moins un défaut de la couche de matériau textile se situe, le module d’alerte étant agencé pour émettre un signal d’alerte lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de la zone dans laquelle le défaut est localisé ; - le dispositif électronique d’inspection comprend en outre un module d’identification d’un élément de garnissage inspecté, ledit module d’identification étant configuré pour associer une information d’identification de l’élément de garnissage à l’image acquise de cet élément de garnissage, le module d’alerte étant agencé pour émettre un signal d’alerte lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de l’information d’identification de l’élément de garnissage ; - au moins une information sur la nature d’un défaut est associée à au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise, un module d’affichage étant configuré pour afficher le signal d’alerte émis par le module d’alerte lorsque ladite note est supérieure à une note prédéterminée et pour afficher l’information sur la nature du défaut associée à ladite note ; et - le module d’affichage est en outre configuré pour afficher une information sur la zone dans laquelle le défaut est localisé par le module de localisation. Selon un autre aspect, l’invention concerne également un procédé d’inspection d’éléments de garnissage dont au moins une partie de la surface externe est formée par une couche de matériau textile au moyen d’un dispositif électronique d’inspection, comprenant au moins les étapes suivantes : - acquérir au moins une image d’au moins une partie de la couche de matériau textile d’un élément de garnissage inspecté au moyen d’un module d’acquisition, - détecter au moyen d’un module de détection de défaut au moins un défaut sur la partie de la couche de matériau textile dans l’image acquise par le module d’acquisition, - attribuer au moyen d’un module d’attribution au moins une note au défaut détecté représentative de la sévérité du défaut en fonction de notes attribuées aux défauts présents dans une pluralité d’images stockées dans une base de données, dont au moins une image, dans laquelle la couche de matériau textile présente au moins un premier défaut, et au moins une image, laquelle la couche de matériau présente au moins un deuxième défaut plus sévère que le premier défaut, et - émettre un signal d’alerte au moyen d’un module d’alerte au moins si la note attribuée au défaut détecté est supérieure à une note prédéterminée. Selon d’autres caractéristiques optionnelles du procédé d’inspection, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - définir une pluralité de zones sur l’image acquise au moyen d’un module de localisation, - déterminer, parmi les zones définies, la ou les zones dans laquelle au moins un défaut de la couche de matériau textile se situe au moyen d’un module de croisement, - émettre un signal d’alerte au moyen du module d’alerte lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de la zone dans laquelle le défaut est localisé ; - associer une information d’identification de l’élément de garnissage à l’image acquise de cet élément de garnissage, - émettre un signal d’alerte au moyen du module d’alerte lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de l’information d’identification de l’élément de garnissage. Selon d’autres caractéristiques du procédé d’inspection : - le procédé comprend en outre au moins les étapes suivantes : - définir une pluralité de zones sur l’image acquise au moyen d’un module de localisation, - déterminer, parmi les zones définies, la ou les zones dans laquelle au moins un défaut de la couche de matériau textile se situe au moyen d’un module de croisement, - émettre un signal d’alerte au moyen du module d’alerte lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de la zone dans laquelle le défaut est localisé. - le procédé comprend en outre au moins les étapes suivantes : - associer une information d’identification de l’élément de garnissage à l’image acquise de cet élément de garnissage, - émettre un signal d’alerte au moyen du module d’alerte lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de l’information d’identification de l’élément de garnissage. Selon un autre aspect, l’invention concerne également un procédé de réalisation d’éléments de garnissage dont au moins une partie de la surface externe est formée par une couche de matériau textile, comprenant les étapes suivantes : - revêtir une pluralité de corps par une couche de matériau textile pour réaliser une pluralité d’éléments de garnissage, - inspecter chaque élément de garnissage au moyen d’un procédé d’inspection tel que décrit ci-dessus, - écarter les éléments de garnissage inspectés pour lesquels un signal d’alerte est émis à l’issue du procédé d’inspection. Selon une caractéristique optionnelle, le procédé de réalisation comprend une étape de finition des éléments de garnissage écartés à l’issue du procédé d’inspection afin de réduire ou de supprimer le défaut dans la couche de matériau textile. Selon un autre aspect, l’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé d’inspection tel que décrit ci-dessus. D’autres aspects et avantages d’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit, donnée à titre d’exemple et faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : - la Fig. 1 est une représentation schématique d’un dispositif électronique d’inspection selon l’invention vu de côté, - la Fig. 2 est une représentation schématique du dispositif électronique d’inspection de la Fig. 1 vu de face, - la Fig. 3 est une représentation schématiques d’exemples d’images stockées dans une base de données utilisée par le dispositif électronique d’inspection, et - la Fig. 4 est un organigramme d’un procédé d’inspection selon l’invention selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé étant mis en œuvre par le dispositif électronique d’inspection de la Fig. 1. En référence aux Figs. 1 et 2, on décrit un dispositif électronique d’inspection d’éléments de garnissage 1 comprenant chacun un corps et une couche de matériau textile revêtant au moins en partie le corps et formant au moins une partie de la surface externe et visible de l’élément de garnissage 1. Un tel élément de garnissage 1 est par exemple un siège ou une banquette de véhicule automobile, comprenant au moins une assise 2 et un dossier 4. L’invention peut également s’appliquer à d’autres types d’éléments de garnissage, tels que des panneaux de porte, des accoudoirs, ou autre. Par couche de matériau textile, on entend tout type de matériau comprenant des fibres textiles, tel qu’un tissu ou un non-tissé. Par extension, l’invention s’applique également aux couches de revêtement présentant un comportement similaires aux couches de matériau textile, telles que des couches de type « peaux », par exemple des couches de cuir ou similicuir ou autre. Le dispositif d’inspection selon l’invention est par exemple prévu dans ou en bout d’une chaîne de production d’éléments de garnissage dans laquelle plusieurs étapes sont prévues pour réaliser les éléments de garnissage les uns à la suite des autres. Le procédé de réalisation de chaque élément de garnissage comprend notamment une étape de revêtement d’au moins une partie d’un corps par une couche de matériau textile. D’autres étapes, telles que la fixation d’éléments rapportés sur l’élément de garnissage, peuvent également être prévues. Ces étapes sont par exemple réalisées successivement en déplaçant l’élément de garnissage entre plusieurs postes de travail par exemple au moyen d’un convoyeur 6. En aval de la station de revêtement, par exemple en bout de chaîne, le convoyeur 6 est par exemple agencé pour amener l’élément de garnissage à un poste d’inspection représenté sur les Figs. 1 et 2, dans lequel le dispositif d’inspection est prévu pour mettre en œuvre un procédé d’inspection des éléments de garnissage les uns à la suite des autres. Le dispositif électronique d’inspection comprend un module d’acquisition d’images 8 configuré pour acquérir au moins une image de chaque élément de garnissage 1 acheminé dans le poste d’inspection. Le module d’acquisition 8 comprend au moins un appareil d’acquisition d’image, tel qu’une caméra numérique, un appareil photo numérique ou autre. L’appareil d’acquisition d’image est agencé pour acquérir une image numérique d’au moins une partie de l’élément de garnissage 1 dans laquelle au moins une partie de la couche de matériau textile que l’on souhaite inspecter est visible. Ainsi, par exemple dans le cas d’un siège, l’appareil d’acquisition d’image est par exemple agencé, positionné et orienté dans la station d’inspection pour acquérir une image d’au moins la face avant de l’assise 2 et du dossier 6 du siège, c’est-à-dire des parties du siège destinées à recevoir un passager, comme représenté par l’appareil d’acquisition d’image 10 représenté sur la Fig. 1. Selon un mode de réalisation, le module d’acquisition 8 comprend plusieurs appareils d’acquisition d’image positionnés autour de l’élément de garnissage 1 et agencés pour acquérir des images de différentes parties de l’élément de garnissage 1 ou pour acquérir des images de l’élément de garnissage 1 sous différentes orientations. Ainsi, dans le cas d’un siège, en plus de l’appareil d’acquisition 10 agencé pour acquérir une image de la face avant du siège, le module d’acquisition peut comprendre deux appareils d’acquisition 12 pour acquérir une image de chaque côté ou flanc du siège, comme représenté sur la Fig. 2, et un appareil d’acquisition (non représenté) pour acquérir une image de la face arrière du siège. D’autres appareils d’acquisition peuvent être prévus pour acquérir des images de détails, par exemple considérés comme critiques, de l’élément de garnissage. Ainsi, au cours d’une étape d’acquisition 100, représentée sur la Fig. 4, une ou plusieurs images d’un élément de garnissage 1 sont acquises. Le déclenchement de l’acquisition est par exemple automatique, lorsqu’un capteur de présence ou de distance (non représenté) détecte un siège dans le poste d’inspection. En variante l’acquisition est manuellement déclenchée par un opérateur. La ou les images acquises sont transférées à un module de détection de défaut agencé pour détecter au moins un défaut sur la partie de la couche de matériau textile dans l’image acquise par le module d’acquisition. Selon un premier mode de réalisation de l’invention, le module de détection de défaut comprend un module d’analyse 13 configuré pour détecter la présence de défauts visibles éventuels dans la couche de matériau textile de l’élément de garnissage 1. Ainsi, au cours d’une étape 101, la ou les images acquises sont analysées par le module d’analyse 13 qui détecte la présence de défauts visibles éventuels dans la couche de matériau textile de l’élément de garnissage 1. Une telle détection repose par exemple sur une analyse de variation de contraste, de la colorimétrie ou autre de la ou des images acquises. Selon le premier mode de réalisation, la ou les images acquises par le module d’acquisition 8 sont transmises au moins à un module de comparaison 14 agencé pour comparer chaque image acquise avec des images stockées 16 dans une base de données 18 au cours d’une étape de comparaison 102. Au moins une partie de chaque image acquise est comparée à des images stockées représentant une couche de matériau textile comprenant des défauts plus ou moins sévères. Parmi les images stockées 16 auxquelles une image acquise est comparée, il y a au moins une image 16b, dans laquelle la couche de matériau textile présente un premier défaut, et au moins une image 16c, laquelle la couche de matériau présente un deuxième défaut plus sévère que le premier défaut. Selon un mode de réalisation, au moins une image 16a, dans laquelle la couche de matériau textile ne présente sensiblement pas de défaut, est également stockée dans la base de données 18. Par « sensiblement pas de défaut », on entend que l’aspect de la couche de matériau textile est considéré comme satisfaisant pour une utilisation dans un véhicule. Cela correspond ainsi à l’état de surface que devrait avoir un élément de garnissage à l’issue de son procédé de réalisation si toutes les étapes de ce procédé se déroulent sans incident. Une telle absence de défaut correspond par exemple à une surface de la couche de matériau textile sensiblement lisse en dehors d’éventuelles coutures. La sévérité d’un défaut définit l’importance d’un défaut sur la couche de matériau textile, que cela soit en raison de sa visibilité, de son aspect et/ou de ses dimensions. Ainsi, un défaut sévère est un défaut visible détectable à l’œil nu par un observateur de l’élément de garnissage. Un tel défaut est par exemple un pli ou une déchirure dans la couche de matériau textile. Par « deuxième défaut plus sévère que le premier défaut », on entend que le deuxième défaut est plus important que le premier défaut, par exemple parce qu’il se remarque plus que le premier défaut par un observateur de l’élément de garnissage, par exemple du fait d’une de ses dimensions ou de son amplitude. Un tel défaut plus sévère est par exemple une succession de plis occupant une zone importante de la surface externe ou une déchirure dans la couche de matériau textile ou autre. Une note est attribuée au(x) défaut(s) présent(s) dans chaque image stockée, la note étant représentative de la sévérité du défaut dans la couche de matériau textile. En d’autres termes, plus le défaut dans une image stockée est sévère, plus la note attribuée à ce défaut est haute. Par exemple, une image stockée 16a dans laquelle la couche de matériau textile ne présente sensiblement pas de défaut se voit attribuer une note de 0, un premier défaut se voit attribuer une note de 1 et un deuxième défaut plus sévère que le premier défaut se voit attribuer la note de 2. Ainsi, une note est tout d’abord attribuée à au moins deux défauts dans deux images stockées différentes par un opérateur en fonction de la sévérité du défaut présent dans l’image. Comme cela sera décrit ultérieurement, l’attribution d’une note à des défauts dans des images stockées pourra ensuite se faire de façon automatique au cours d’une boucle d’apprentissage. Sur la Fig. 3, on a représenté différentes images stockées16a, 16b, 16c, présentant différents défauts plus ou moins sévères et des notes correspondantes attribuées à ces défauts. Afin d’améliorer le procédé, une échelle de notation présentant un plus grand nombre de défauts dans des images stockées auxquels correspondent un plus grand nombre de notes peut être choisie. Ainsi, à titre d’exemple, une échelle de notation allant de 0 à 10 correspondant à au moins onze défauts peut être choisie, la note de 0 correspondant à l’absence de défaut et la note de 10 correspondant à un défaut très sévère. Les notes allant de 1 à 9 correspondent alors à des défauts de plus en plus sévères à mesure que la note augmente, comme représenté sur la Fig. 3. Afin d’améliorer encore le procédé, la base de données 18 peut comprendre plusieurs défauts dans des images stockées auxquels une même note est attribuée, comme représenté sur la Fig. 3. Au cours de l’étape de comparaison 102, le module de comparaison 14 est configuré pour exécuter un algorithme de comparaison d’au moins une partie de l’ image acquise aux images stockées 16a, 16b, 16c correspondantes et pour déterminer l’image stockée la plus proche de l’image acquise. Par « la plus proche », on entend l’image stockée, parmi les images stockées 16a, 16b et 16c, présentant le plus de similitudes ou ressemblances avec la partie de l’image acquise. Une telle comparaison repose par exemple sur la comparaison des variations de contraste, de la colorimétrie ou autre entre l’image acquise et les images stockées La partie de l’image acquise est comparée à chacune de ces images stockées pour déterminer l’image stockée la plus proche. Ainsi, on comprend que plus la base de données comprend d’images stockées présentant divers états de surface de la couche de matériau textile, plus la ressemblance entre l’image acquise et l’une des images stockées sera forte, ce qui améliore la finesse de la comparaison entre l’image acquise et les images stockées. Une fois que l’image stockée 16a, 16b, 16c la plus proche d’une partie de l’image acquise a été déterminée, un module d’attribution 20 est configuré, au cours d’une étape d’attribution 104, pour attribuer au défaut dans l’image acquise la note du défaut dans l’image stockée considérée comme étant la plus proche de cette partie d’image acquise par le module de comparaison 14. En d’autres termes, si le défaut dans l’image stockée la plus proche a une note de 3, le module d’attribution 20 attribue au défaut dans l’image acquise la note de 3 et si le défaut dans l’image stockée la plus proche a une note de 5, le module d’attribution 20 attribue au défaut dans l’image acquise la note de 5. En outre, des informations sur la nature du ou des défauts peuvent être associées à la note du défaut dans l’image acquise par le module d’attribution 20 en copiant les informations associées à la note du défaut dans l’image stockée de laquelle l’image acquise a été considérée la plus proche. Lorsque le module d’analyse 13 détermine que plusieurs défauts sont visibles dans différentes parties de l’image acquise, le module de comparaison 14 est configuré pour comparer chacun des défauts dans l’image acquise présentant avec les défauts dans les images stockées 16a, 16b, 16c, et pour déterminer, pour chacun desdits défauts, l’image stockée 16a, 16b, 16c la plus proche. Le module d’attribution 20 attribue alors aux défauts dans l’image acquise plusieurs notes correspondant aux notes des défauts dans les images stockées desquels chacun des défauts a été rapproché par le module de comparaison 14. Ainsi plusieurs notes peuvent être associées à une image acquise en fonction de la sévérité des différents défauts présents dans la couche de matériau textile dont l’image a été acquise. La ou chaque note attribuée au(x) défaut(s) dans l’image acquise est ensuite comparée à au moins une note prédéterminée dont la valeur peut dépendre de plusieurs critères. Ainsi, la note prédéterminée peut par exemple dépendre de la criticité du défaut, de l’emplacement du défaut, du type d’élément de garnissage, du type de véhicule dans lequel l’élément de garnissage 1 doit être utilisé et/ou de la localisation prévue de l’élément de garnissage 1 dans le véhicule en fonction d’un cahier des charges établi par un fabricant automobile, comme cela sera décrit ultérieurement. Si toutes les notes attribuées aux défauts dans l’image acquise sont inférieures à toutes les notes prédéterminées auxquelles elles ont été comparées, l’élément de garnissage 1 inspecté est considéré comme propre à être installé dans un véhicule en l’état. Cette information est par exemple affichée sur un dispositif d’affichage 22 à destination d’un opérateur pour l’informer que l’élément de garnissage est acceptable, au cours d’une étape d’acceptation 106. L’élément de garnissage 1 peut alors être transporté vers le poste de travail suivant, par exemple un poste de conditionnement ou un poste d’assemblage de l’élément de garnissage sur un véhicule ou d’assemblage d’un élément sur l’élément de garnissage. Si au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure ou égale à au moins une note prédéterminée à laquelle elle a été comparée, l’élément de garnissage 1 inspecté est alors considéré comme non utilisable en l’état et un module d’alerte 24 est configuré pour émettre un signal d’alerte au cours d’une étape d’alerte 108, par exemple à destination d’un opérateur. Le signal d’alerte est par exemple transmis au dispositif d’affichage 22 afin que l’opérateur soit informé que l’élément de garnissage 1 présente un défaut qui le rend inutilisable en l’état. Le cas échéant, les informations relatives à la nature du ou des défauts sont également affichées par le dispositif d’affichage 22. L’opérateur peut alors décider si le défaut est réparable au cours d’une étape de finition, par exemple par repassage dans le cas d’un pli, ou si il convient de mettre l’élément de garnissage au rebut. L’opérateur oriente alors l’élément de garnissage en conséquence par exemple au moyen d’un dispositif de commande 26 permettant de commander le convoyeur 2. Le dispositif de commande 26 peut également être utilisé pour commander le dispositif d’inspection, par exemple pour demander l’affichage de l’image acquise sur le dispositif d’affichage 22 afin d’assister l’opérateur dans son choix. Le dispositif d’affichage se présente par exemple sous la forme d’un écran tactile actionnable par contact des doigts de l’opérateur avec l’écran. Selon un mode de réalisation, au moins les parties de l’image acquise dans lesquelles la présence d’un défaut a été détectée et la note qui lui a été attribuée sont enregistrées dans la base de données 18 par un module d’enregistrement 29 afin de faire de ces parties de l’image acquise des images stockées avec lesquelles une image acquise d’un élément de garnissage ultérieur pourra être comparée. Ainsi, la base de données est enrichie au cours du procédé d’inspection, ce qui rend les comparaisons plus fines au fur et à mesure que le procédé est mis en œuvre. L’algorithme de comparaison comprend ainsi une boucle d’auto-apprentissage et l’attribution de notes aux défauts dans les images stockées se fait de façon automatique sans nécessiter d’intervention supplémentaire d’un opérateur, comme indiqué précédemment. Lorsque plusieurs images de différentes parties d’un même élément de garnissage sont acquises par le module d’acquisition 14, le ou chaque défaut dans chaque image acquise est comparée avec des défauts dans les images stockées de la partie correspondante. Si, à l’issue des étapes de comparaison 102 et d’attribution 104, toutes les notes des défauts dans les images acquises sont inférieures aux notes prédéterminées auxquelles elles ont été comparées, alors l’étape d’acceptation 106 se produit. Si, à l’inverse, au moins une note d’un défaut dans les images acquises est supérieure ou égale à une note prédéterminée à laquelle elle a été comparée, alors l’étape d’alerte 108 se produit. Une des notes prédéterminées est par exemple une note de criticité d’un défaut au-delà de laquelle l’élément de garnissage 1 inspecté est considéré comme inutilisable quel que soit l’emplacement du défaut, le type d’élément de garnissage, du type de véhicule dans lequel l’élément de garnissage 1 doit être utilisé et/ou de la localisation prévue de l’élément de garnissage 1 dans le véhicule. En d’autres termes, cette note prédéterminée correspond à un défaut dont la nature ou l’importance rend l’élément de garnissage inutilisable en l’état. Une telle note est élevée et correspond par exemple à la note maximale sur l’échelle de notation utilisée. Ainsi, dès lors que l’une des notes des défauts dans l’une des images acquises d’un élément de garnissage est égale à une telle note de criticité, l’étape d’alerte 106 se produit. Selon un mode de réalisation, une ou plusieurs notes prédéterminées sont dépendantes de la zone dans laquelle un défaut est localisé. En d’autres termes, la note au-delà de laquelle le signal d’alerte est émis varie selon la zone dans laquelle un défaut est localisé. Ainsi, à titre d’exemple, la note prédéterminée sera relativement élevée pour une zone de l’élément de garnissage peu visible et dans laquelle la présence d’un défaut est moins gênante alors que la note prédéterminée sera relativement peu élevée pour une zone de l’élément de garnissage particulièrement visible et dans laquelle la présence d’un défaut dégrade sensiblement l’aspect de l’élément de garnissage. De même, une note prédéterminée peut être relativement élevée pour une zone de l’élément de garnissage non destinée à servir de surface d’appui pour un utilisateur et peu élevée pour une zone de l’élément de garnissage destinée à servir de surface d’appui et dans laquelle la présence d’un défaut dégrade sensiblement le confort offert par l’élément de garnissage. Selon ce mode de réalisation, de façon concomitante ou avant ou après l’étape de comparaison, la ou les images acquises par le module d’acquisition 14 sont transmises au module de localisation 28 configuré pour définir une pluralité de zones sur l’image acquise, les zones correspondant à différentes parties de la surface externe de la couche de matériau textile au cours d’une étape de localisation 110. Ainsi, le module de localisation 28 permet d’identifier différentes zones de la couche de matériau textile, dans lesquelles des défauts sont susceptibles d’apparaître. A titre d’exemple, quatre zones déterminées par le module de localisation 28 ont été représentées sur le dossier 4 de l’élément de garnissage 1 sur la Fig. 2, dont une zone supérieure gauche 30a, une zone supérieure droite 30b, une zone inférieure gauche 30c et une zone inférieure droite 30d. Il est entendu que le nombre de zones peut varier selon le type d’éléments de garnissage 1 inspectés Le module de localisation 28 est par exemple configuré pour appliquer un masque représentant les différentes zones de l’élément de garnissage 1 sur l’image acquise et y associer l’information sur l’emplacement sur l’élément de garnissage. Les résultats de la détection de défauts par le module d’analyse 13 et les différentes zones déterminées par le module de localisation 28 et les informations associées sont ensuite croisées afin de déterminer la ou les zones dans lesquelles s’étendent les défauts détectés. Un module de croisement 32 croise ensuite les notes attribuées aux parties de l’image acquise et les zones dans lesquelles s’étendent les défauts détectés au cours d’une étape de croisement 112. Ainsi une note et une information sur la localisation du défaut sont associées à chaque défaut dans l’image acquise. Pour chaque défaut, la note attribuée est ensuite comparée à une matrice d’acceptabilité qui associe une note prédéterminée à chaque zone de l’élément de garnissage et le module de comparaison compare la note attribuée à la note prédéterminée de la zone associée au défaut. A titre d’exemple, les notes prédéterminées peuvent être différentes pour les zones 30a, 30b, 30c et 30d de la Fig. 2. Pour un défaut localisé dans la zone 30a, la note attribuée à la partie de l’image acquise dans laquelle ce défaut se situe est comparée à la note prédéterminée pour la zone 30a. Si la note attribuée est supérieure ou égale à cette note prédéterminée alors l’étape d’alerte 106 est déclenchée. Ces opérations sont répétées pour toutes les zones de l’élément de garnissage et une étape d’alerte est déclenchée dès lors qu’une des notes attribuées est supérieure ou égale à une note prédéterminée pour la zone correspondante. La matrice d’acceptabilité est par exemple établie selon un cahier des charges, par exemple fourni par un constructeur automobile, et peut être fonction du type d’élément de garnissage inspecté, de l’emplacement prévu pour l’élément de garnissage dans le véhicule et/ou du type de véhicule dans lequel l’élément de garnissage doit être installé, comme cela va à présent être décrit. Lorsque le signal d’alerte 106 est émis à l’issue de l’étape de croisement 112, le signal d’alerte est par exemple transmis au dispositif d’affichage 22 qui affiche également l’information sur la ou les zones dans lesquelles s’étendent le ou les défauts. L’opérateur peut alors décider si l’élément de garnissage 1 doit être orienté vers un poste de travail afin d’être retravaillé pour éliminer le ou les défauts ou si il doit être mis au rebut. Lorsque toutes les notes attribuées sont inférieures au notes prédéterminées correspondantes, alors l’étape suivante est l’étape d’acceptation 106. Les zones et informations attribuées par le module de localisation 28 croisées avec les notes des défauts dans l’image acquise peuvent également être enregistrées dans la base de données 18 par le module d’enregistrement 29 afin d’améliorer le fonctionnement du module d’attribution 14 et du module de localisation 28 en facilitant, au fur et à mesure des inspections, l’identification des défauts et de leur emplacement sur l’élément de garnissage 1. Selon un mode de réalisation, l’étape de localisation 110 se fait avant l’étape de comparaison 102, auquel cas les étapes de comparaison 102 et d’attribution 104 se font sur une image acquise dont les différentes zones ont été identifiée par le module de localisation 28 et l’étape de croisement 112 peut se faire simultanément avec l’étape d’attribution 104. Selon un autre mode de réalisation, l’étape de localisation 110 se fait après l’étape de comparaison 102, auquel cas l’étape de localisation 110 se fait sur une image acquise à laquelle des notes ont déjà été attribuées et l’étape de croisement 112 peut se faire simultanément avec l’étape de localisation 110. Selon un autre mode de réalisation, l’étape de localisation 110 et l’étape de comparaison 102 se font parallèlement sur l’image acquise, auquel cas l’étape de croisement 112 a lieu après l’étape d’attribution 104 et après l’étape de localisation 110, comme représenté sur la Fig. 4. Comme indiqué précédemment, le dispositif d’inspection peut être utilisé pour différents éléments de garnissage et pour un même élément de garnissage prévu pour être installés à différents emplacements dans un véhicule et/ou pour différents types de véhicules. Dans ce cas, le dispositif d’inspection comprend un module d’identification 33 d’un élément de garnissage inspecté configuré pour associer une information d’identification de l’élément de garnissage 1 aux images acquises de cet élément de garnissage 1 par le module d’acquisition 8. L’information d’identification est par exemple relative à la nature de l’élément de garnissage inspecté et/ou à l’emplacement dans lequel l’élément de garnissage doit être installé dans un véhicule et/ou au type de véhicule dans lequel l’élément de garnissage doit être utilisé. Les notes prédéterminées auxquelles les notes attribuées aux défauts dans une image acquise sont comparées dépendent alors de l’information d’identification de l’élément de garnissage. A titre d’exemple, le module d’identification comprend un lecteur optique qui réalise la lecture d’un code-barres présent sur l’élément de garnissage inspecté. Ainsi, la matrice d’acceptabilité utilisée pour comparer les notes attribuées aux défauts dans une image acquise peut changer en fonction de l’information d’identification de l’élément de garnissage. En effet, à titre d’exemple un même défaut situé à un même endroit d’un siège de véhicule peut être acceptable ou non selon que le siège est situé à l’avant ou à l’arrière du véhicule. De même, un même défaut situé à un même endroit d’un siège de véhicule peut être acceptable ou non selon la gamme du véhicule, des défauts étant plus tolérés dans un véhicule bas de gamme que dans des véhicules haut de gamme. Selon ce dernier exemple, les notes prédéterminées seront plus basses pour une matrice d’acceptabilité associée à une information d’identification correspondant à un élément de garnissage devant être installé dans un véhicule haut de gamme alors qu’elles seront plus hautes pour une matrice d’acceptabilité associée à une information d’identification correspondant à un élément de garnissage devant être installé dans un véhicule bas de gamme. Dans ce cas, le procédé selon l’invention comprend par exemple une étape de chargement d’une matrice d’acceptabilité correspondant à l’information d’identification de l’élément de garnissage inspecté, les notes attribuées aux défauts dans les images acquises de l’élément de garnissage inspecté étant alors comparées aux notes prédéterminées de la matrice d’acceptabilité chargée. Ainsi, pour un élément de garnissage 1 d’un certain type et/ou destiné à être installé à un certain emplacement dans un véhicule et/ou destiné à un véhicule d’un certain type, la détermination de la présence ou non d’un ou de plusieurs défauts acceptables ou inacceptables se fait par rapport à une matrice d’acceptabilité spécifique à l’élément de garnissage et/ou à son emplacement dans le véhicule et/ou au véhicule. Une fois qu’un élément de garnissage a été inspecté, un élément de garnissage suivant est inspecté. Si l’information d’identification associé à l’élément de garnissage suivant est la même, la matrice d’acceptabilité n’est pas modifiée. Si l’information d’identification associée à l’élément de garnissage suivant est différente, la matrice d’acceptabilité correspondant à l’information d’identification de cet élément de garnissage est chargée et utilisée pour comparer les notes attribuées aux notes prédéterminées. Dans l’exemple des Figs. 1 et 2, le dispositif électronique d’inspection comprend une unité de traitement d’informations 34 formée par exemple d’une mémoire et d’un processeur associé à la mémoire. Dans l’exemple des Figs. 1 et 2, le module d’analyse 13, le module de comparaison 14, le module d’attribution 20 et le module d’alerte 24, ainsi qu’en complément facultatif le module de localisation 28, le module de croisement 32, le module d’enregistrement 29 et le module d’identification 33, sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutables par le processeur. La mémoire du dispositif d’inspection est alors apte à stocker un logiciel de comparaison, un logiciel d’attribution et un logiciel d’alerte, ainsi qu’en complément facultatif un logiciel de localisation, un logiciel de croisement, un logiciel d’enregistrement et un logiciel d’identification. Le processeur est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel de comparaison, le logiciel d’attribution et le logiciel d’alerte, ainsi qu’en complément facultatif le logiciel de localisation, le logiciel de croisement, le logiciel d’enregistrement et le logiciel d’identification. L’ensemble de ces logiciels peut être intégré au sein d’un même logiciel. En variante non représentée, le module d’analyse, le module de comparaison 14, le module d’attribution 20 et le module d’alerte 24, ainsi qu’en complément facultatif le module de localisation 28, le module de croisement 32, le module d’enregistrement 29 et le module d’identification 33, sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore sous forme d’un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Lorsque le dispositif électronique d’inspection est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. La base de données 18 peut être intégrée au dispositif électronique d’inspection, par exemple dans la mémoire de l’unité de traitement d’information 34 ou être accessible à distance par l’unité de traitement d’information 34. Dans ce dernier cas, la base de données 18 peut par exemple être partagée par plusieurs chaînes de production d’éléments de garnissage 1, y compris des chaînes prévues sur des sites de production différents. Le dispositif et le procédé décrits ci-dessus en référence à un premier mode de réalisation permettent de déterminer de façon automatisée si les éléments de garnissage fabriqués répondent ou non à un cahier des charges fourni par un client du fabriquant d’éléments de garnissage. Selon ce premier mode de réalisation, l’attribution d’une note se fait par comparaison en temps réel avec des images stockées dans une base de données. Selon un deuxième mode de réalisation, les images stockées dans la base de données 18 sont utilisées pour l’apprentissage d’un algorithme de type réseau profond utilisé pour former les modules de détection de défaut et d’attribution (20) d’au moins une note. Un tel réseau profond est par exemple connu sous le nom de « convolutional neural network » (réseau neuronal convolutif en français). L’algorithme est alors entraîné sur un échantillon représentatif d’images stockées dans la base de données, auxquels des notes représentatives de la sévérité d’un défaut ont été attribuées par un opérateur. A titre d’exemple cinq cents images représentant divers défauts plus ou moins sévères peuvent former l’échantillon servant à l’apprentissage de l’algorithme. Lors de cette étape d’entrainement, l’algorithme définit par lui-même ses propres règles de filtration et d’analyse de l’image à la fois pour détecter un défaut et quantifier sa sévérité. Selon ce mode de réalisation, les étapes de détection de défauts et d’attribution d’une note à chaque défaut sont alors réalisées par l’algorithme de type réseau profond sur la base des règles de filtration et d’analyse déterminées au cours de l’étape d’entraînement. En d’autres termes, à la différence du premier mode de réalisation, ces étapes sont réalisées sans faire intervenir en temps réel la base de données. Il est toutefois entendu que les résultats de ces étapes de détection de défauts et d’attribution d’une note peuvent être utilisés pour enrichir la base de données en vue d’améliorer l’apprentissage de l’algorithme de détection, par exemple à l’issue d’un certain nombre d’inspections d’éléments de garnissage. Les étapes ultérieures, décrites précédemment en référence au premier mode de réalisation, restent sensiblement identiques dans le deuxième mode de réalisation. Cela est notamment le cas en ce qui concerne la comparaison d’une note attribuée par l’algorithme à une note prédéterminée pouvant dépendre de la sévérité du défaut, de son emplacement dans l’élément de garnissage, du type d’élément de garnissage, de son emplacement dans le véhicule et/ou du type de véhicule dans lequel l’élément de garnissage doit être installé. Cela est également le cas pour l’étape d’émission d’un signal d’alerte dès lors qu’une note attribuée est supérieure à une note prédéfinie. Par rapport au premier mode de réalisation, ce deuxième mode de réalisation peut être plus rapide dans l’exécution de l’algorithme au cours de l’inspection d’un élément de garnissage puisqu’il n’est pas nécessaire d’accéder aux images stockées dans une base de données 18 et de comparer les défauts détectés à ces images. Dispositif électronique d’inspection d’éléments de garnissage (1) dont au moins une partie de la surface externe est formée par une couche de matériau textile, comprenant : un module d’acquisition (8) d’au moins une image d’au moins une partie de la couche de matériau textile d’un élément de garnissage inspecté, un module de détection de défaut, agencé pour détecter au moins un défaut sur la partie de la couche de matériau textile dans l’image acquise par le module d’acquisition, un module d’attribution (20) d’au moins une note au défaut détecté représentative de la sévérité du défaut, ladite note étant déterminée par le module d’attribution en fonction de notes attribuées aux défauts présents dans une pluralité d’images stockées (16a, 16b, 16c) dans une base de données (18), dont au moins une image (16b), dans laquelle la couche de matériau textile présente au moins un premier défaut, et au moins une image (16c), dans laquelle la couche de matériau présente au moins un deuxième défaut plus sévère que le premier défaut un module d’alerte (24) agencé pour émettre un signal d’alerte si la note attribuée au défaut détecté est supérieure à au moins une note prédéterminée. Dispositif électronique d’inspection selon la revendication 1, comprenant un module de comparaison (14) d’au moins une partie de l’image acquise par le module d’acquisition (8) à la pluralité d’images stockées (16a, 16b, 16c) dans la base de données (18), , ledit module de comparaison (14) étant configuré pour comparer ladite image acquise auxdites images stockées (16a, 16b, 16c) et pour déterminer l’image stockée (16a, 16b, 16c) la plus proche de ladite partie de l’image acquise, le module d’attribution (20) étant configuré pour attribuer au défaut dans l’image acquise la note du défaut dans l’image stockée (16a, 16b, 16c) de laquelle l’image acquise a été rapprochée par le module de comparaison (14) Dispositif électronique d’inspection selon la revendication 2, dans lequel, lorsque plusieurs défauts sont visibles dans différentes parties de l’image acquise, le module de comparaison (14) est configuré pour comparer chacune des parties de l’image acquise présentant un défaut avec les images stockées (16a, 16b, 16c), et pour déterminer, pour chacune desdites parties, l’image stockée (16a, 16b, 16c) la plus proche, le module d’attribution (20) attribuant aux défauts dans l’image acquise plusieurs notes correspondant aux notes des défauts dans les images stockées desquelles chacune desdites parties a été rapprochée par le module de comparaison (14), le module d’alerte émettant un signal d’alerte si au moins une des notes attribuées aux défauts dans l’image acquise est supérieure à au moins une note prédéterminée. Dispositif électronique d’inspection selon la revendication 1, dans lequel les modules de détection de défaut et d’attribution d’une note sont des modules utilisant un algorithme de réseau profond, entrainé préalablement sur les images stockées (16a, 16b, 16c) dans la base de données (18), lesdits modules détectant automatiquement la présence d’un défaut dans l’image acquise et sa sévérité et attribuant une note au défaut détecté représentative de la sévérité du défaut. Dispositif électronique d’inspection selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant en outre un module de localisation (28) configuré pour définir une pluralité de zones (30a, 30b, 30c, 30d) sur l’image acquise. Dispositif électronique d’inspection selon la revendication 5, dans lequel un module de croisement (32) est en outre configuré pour déterminer pour une image acquise, parmi les zones définies (30a, 30b, 30c, 30d), la ou les zones dans laquelle au moins un défaut de la couche de matériau textile se situe, le module d’alerte (24) étant agencé pour émettre un signal d’alerte lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de la zone dans laquelle le défaut est localisé. Dispositif électronique d’inspection selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, comprenant en outre un module d’identification (33) d’un élément de garnissage inspecté, ledit module d’identification (33) étant configuré pour associer une information d’identification de l’élément de garnissage (1) à l’image acquise de cet élément de garnissage (1), le module d’alerte (24) étant agencé pour émettre un signal d’alerte lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de l’information d’identification de l’élément de garnissage. Dispositif électronique d’inspection selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel au moins une information sur la nature d’un défaut est associée à au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise, un module d’affichage (22) étant configuré pour afficher le signal d’alerte émis par le module d’alerte (24) lorsque ladite note est supérieure à une note prédéterminée et pour afficher l’information sur la nature du défaut associée à ladite note. Dispositif électronique d’inspection selon la revendication 8 lorsqu’elle dépend de la revendication 5, dans lequel le module d’affichage (22) est en outre configuré pour afficher une information sur la zone (30a, 30b, 30c, 30d) dans laquelle le défaut est localisé par le module de localisation (28). Procédé d’inspection d’éléments de garnissage dont au moins une partie de la surface externe est formée par une couche de matériau textile au moyen d’un dispositif électronique d’inspection, comprenant au moins les étapes suivantes : acquérir au moins une image d’au moins une partie de la couche de matériau textile d’un élément de garnissage (1) inspecté au moyen d’un module d’acquisition (8), détecter au moyen d’un module de détection de défaut au moins un défaut sur la partie de la couche de matériau textile dans l’image acquise par le module d’acquisition, attribuer au moyen d’un module d’attribution (20) au moins une note au défaut détecté représentative de la sévérité du défaut en fonction de notes attribuées aux défauts présents dans une pluralité d’images stockées (16a, 16b, 16c) dans une base de données (18), dont au moins une image (16b), dans laquelle la couche de matériau textile présente au moins un premier défaut, et au moins une image (16c), laquelle la couche de matériau présente au moins un deuxième défaut plus sévère que le premier défaut, et émettre un signal d’alerte au moyen d’un module d’alerte (24) au moins si la note attribuée au défaut détecté est supérieure à une note prédéterminée. Procédé d’inspection selon la revendication 10, comprenant en outre au moins les étapes suivantes : définir une pluralité de zones (30a, 30b, 30c, 30d) sur l’image acquise au moyen d’un module de localisation, déterminer, parmi les zones définies (30a, 30b, 30c, 30d), la ou les zones dans laquelle au moins un défaut de la couche de matériau textile se situe au moyen d’un module de croisement, émettre un signal d’alerte au moyen du module d’alerte (24) lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de la zone dans laquelle le défaut est localisé. Procédé d’inspection selon la revendication 10 ou 11, comprenant en outre au moins les étapes suivantes : associer une information d’identification de l’élément de garnissage (1) à l’image acquise de cet élément de garnissage (1), émettre un signal d’alerte au moyen du module d’alerte (24) lorsqu’au moins une note attribuée à un défaut dans l’image acquise est supérieure à une note prédéterminée dépendante de l’information d’identification de l’élément de garnissage. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 10 à 12.