FR 3105528 A1 20210625 FR 1915439 A 20191223 Procédé de détection de défauts d’un élément en matériau composite comprenant une étape de capture d’images comprenant la capture d’une pluralité d’images représentant chacune la réponse thermique de l’élément ; une étape d’excitation thermique de l’élément, l’étape d’excitation thermique comprenant l’excitation thermique successive d’une pluralité de portions d’élément adjacentes. Le procédé comprend également une étape de sélection de portions d’images comprenant la sélection d’un premier ensemble de portions d’images représentant chacune la réponse thermique de l’élément à un niveau d’excitation thermique donné ; une étape d’assemblage des portions d’images sélectionnées en au moins une image de rendu, telle que l’au moins une image de rendu comprend la réponse thermique de l’élément à un niveau d’excitation thermique donné ; et une étape de détection de défauts de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu. Procédé de détection de défauts d’un élément en matériau composite Domaine de l’invention La présente invention se rapporte à un procédé de détection de défauts d’un élément en matériau composite par étude de la réaction dudit matériau à une excitation thermique. Art antérieur De manière connue, le document WO2013050691 concerne un procédé permettant de contrôler de manière non destructive une pièce en CMO pouvant être utilisée notamment à l'intérieur d'un ensemble propulsif d'aéronef. Un tel procédé consiste à effectuer un contrôle de cette pièce par spectroscopie infrarouge à transformée de Fourrier (FTIR), si cette étape est révélatrice d'un défaut, le procédé comprend des contrôles supplémentaires dudit matériau selon deux techniques à ultrasons complémentaires. Lesdits contrôles supplémentaires comprennent un décapage préalable de la peinture de la pièce. Cette étape est nécessaire à la réalisation des contrôles. Toutefois, ces solutions ne donnent pas une entière satisfaction. En effet, bien que cette méthode soit non destructive, elle implique tout de même un décapage et donc une altération de la pièce. La présente invention a pour but de résoudre tout ou partie des inconvénients mentionnés ci-dessus. A cet effet, la présente invention concerne un procédé de détection de défauts d’un élément comprenant les étapes suivantes : une étape de capture d’images comprenant la capture d’une pluralité d’images représentant chacune la réponse thermique de l’élément ; une étape d’excitation thermique de l’élément, l’étape d’excitation thermique comprenant l’excitation thermique successive d’une pluralité de portions de l’élément adjacentes ; une étape de sélection de portions d’images comprenant la sélection d’un premier ensemble de portions d’images représentant chacune la réponse thermique de l’élément à un niveau d’excitation thermique donné ; une étape d’assemblage des portions d’images sélectionnées en au moins une image de rendu, telle que l’au moins une image de rendu comprend la réponse thermique de l’élément à un niveau d’excitation thermique donné ; et une étape de détection de défauts de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu. Selon un mode de réalisation, une étape d’assemblage des portions d’images sélectionnées en au moins une image de rendu permet d’obtenir une image de rendu de l’élément ayant un même niveau d’excitation, en d’autres termes, un niveau d’excitation homogène. Une telle disposition permet de faciliter le traitement et ainsi de détecter avec précision les défauts de l’élément. Selon un mode de réalisation, le procédé de détection de défauts est adapté à la détection de défauts d’un élément en matériau composite telle qu’une pale, plus spécifiquement une pale d’éolienne, une nacelle d’éolienne, un bâtiment en béton ou une structure en béton par exemple. Selon un mode de réalisation, le procédé est adapté pour détecter les défauts d’une pale d’éolienne lorsque celle-ci est à l’arrêt. Selon un mode de réalisation, l’étape de capture commence avant l’étape d’excitation thermique et se termine après ladite étape d’excitation thermique. Une telle disposition permet de capturer l’image de l’évolution de l’élément avant, pendant et après l’étape d’excitation thermique. Selon un mode de réalisation, l’étape de capture d’images est réalisée à l’aide d’une unité de capture d’images telle qu’une caméra infrarouge. Selon un mode de réalisation, les images capturées au cours de l’étape de capture d’images sont des images infrarouges. Des images infrarouges sont dans un spectre de longueur d’ondes allant 800 à 20 000 nm. Selon un mode de réalisation, les images capturées au cours de l’étape de capture d’images sont dans un spectre de longueur d’ondes allant 8-14µm. Selon un mode de réalisation, l’étape d’excitation thermique est réalisée à l’aide d’une unité d’émission de faisceaux laser. Une telle disposition permet d’exciter thermiquement l’élément à distance. Selon un mode de réalisation, l’étape d’excitation thermique de l’élément est réalisée par photo thermie. Au sens de la présente invention, la photo thermie est un procédé tel que lorsqu’un faisceau laser éclaire l’élément, une partie de l’énergie est partiellement absorbée. Cette énergie est absorbée sous forme de chaleur. Selon un mode de réalisation, l’unité d’émission de faisceaux laser comprend une lentille génératrice de ligne telle qu’une lentille Powell ou une lentille cylindrique par exemple. Une telle disposition permet d’obtenir une raie et ainsi exciter thermiquement l’élément avec précision. Selon un mode de réalisation, l’étape d’excitation thermique est réalisée par balayage de l’élément par la ligne. Une telle disposition permet d’obtenir une excitation thermique plus précise. Selon un mode de réalisation, le balayage est réalisé à l’aide d’une unité d’entrainement configurée pour entrainer l’unité émettrice de faisceaux laser sur un rail. Une telle disposition permet ainsi de conserver la distance entre l’unité émettrice de faisceaux laser et l’élément et donc d’exciter thermiquement l’élément avec précision. Selon un mode de réalisation, l’unité émettrice de faisceaux laser est disposée sur un aéronef sans pilote de manière à réaliser le balayage. Une telle disposition permet de détecter des défauts d’un élément difficile d’accès et permet de conserver la distance entre l’unité émettrice de faisceaux laser et l’élément et donc d’exciter thermiquement l’élément avec précision. Selon un mode de réalisation, l’unité émettrice de faisceaux laser est disposée sur un véhicule terrestre sans pilote de manière à réaliser le balayage. Une telle disposition permet de détecter des défauts d’un élément difficile d’accès et permet de conserver la distance entre l’unité émettrice de faisceaux laser et l’élément et donc d’exciter thermiquement l’élément avec précision. Selon un mode de réalisation, l’étape d’assemblage des portions d’images sélectionnées comprend l’assemblage des portions d’images sélectionnées en une pluralité d’images de rendu, telle que chacune des images de rendu comprend la réponse thermique de l’élément à un niveau d’excitation thermique donné. Une telle disposition permet d’obtenir une pluralité d’images de rendu de l’élément ayant un même niveau d’excitation, en d’autres termes, un niveau d’excitation homogène. Une telle disposition permet de comparer les différentes images de rendu et ainsi de détecter avec précision les défauts de l’élément. Selon un mode de réalisation, l’étape de détection de défauts de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu comprend une étape de filtrage de l’au moins une image de rendu par un filtre de Gauss. Une telle disposition permet de modifier l’au moins une image de rendu par une convolution avec une fonction gaussienne. Une telle disposition permet de détecter avec précision les défauts de l’élément. Selon un mode de réalisation, l’étape de détection de défauts de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’utilisation d’un réseau neuronal. Selon un mode de réalisation, une telle disposition permet de détecter des défauts de l’élément sur la base de caractéristiques bas niveau. Les caractéristiques bas niveau peuvent être les contours ou les attributs des pixels des images de rendu par exemple. Selon un mode de réalisation, le réseau neuronal est un auto-encodeur. Selon un mode de réalisation, un auto-encodeur permet d’apprendre une représentation (encodage) d’un ensemble de données, et permet de réduire la dimension de cet ensemble afin de détecter les défauts avec précision. Selon un mode de réalisation, l’auto-encodeur permet l’apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. Selon un mode de réalisation, l’étape de détection de défauts de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’application de l’analyse en composantes principales. Selon un mode de réalisation, l’analyse en composantes principales consiste à transformer des variables liées entre elles en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales », ou axes principaux. Une telle disposition permet de réduire le nombre de variables et de rendre l'information moins redondante et ainsi de détecter les défauts avec précision. Selon un mode de réalisation, l’étape de détection de défauts de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’application d’une méthode de classification non supervisée. Selon un mode de réalisation, une méthode de classification non supervisée permet de trouver des structures sous-jacentes à partir de données non étiquetées, en d’autres termes, cela permet de détecter les défauts de l’élément de manière automatique. Selon un mode de réalisation, la méthode de classification non supervisée est une méthode de partitionnement des données de l’au moins une image de rendu. Selon un mode de réalisation, la sous-étape de partitionnement (ou clustering) des données de l’au moins une image de rendu consiste à diviser un ensemble de données de l’au moins une image de rendu en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets. Une telle disposition permet de faire émerger des sous-ensembles et sous-concepts éventuellement impossibles à distinguer naturellement et donc de faire émerger les défauts de l’élément impossibles à distinguer naturellement. Selon un mode de réalisation, l’étape de détection de défauts de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’application d’une méthode d’égalisation d’histogramme. Selon un mode de réalisation, une telle disposition permet d’obtenir un meilleur contraste sur l’au moins une image de rendu. Selon un mode de réalisation, l’étape de capture d’images est réalisée sur une période de temps allant d’avant l’étape d’excitation thermique jusqu’à après l’étape d’excitation thermique de manière à capturer l’évolution de la signature thermique de l’élément depuis un niveau de repos, puis à un niveau culminant jusqu’à son retour au niveau de repos. Une telle disposition permet d’obtenir un enregistrement long et ainsi une évolution de la réponse thermique comprenant plus d’informations Les différents aspects définis ci-dessus non incompatibles peuvent être combinés. Brève description des figures L’invention sera encore mieux comprise à l’aide de la description détaillée qui est exposée ci-dessous en regard des dessins annexés dans lesquels : [Fig. 1] représente les étapes d’un procédé de détection de défaut d’un élément conformément à la présente invention ; [Fig. 2] représente les sous-étapes de détection de défaut d’un élément conformément à la présente invention ; [Fig. 3] représente la réalisation de certaines étapes d’un procédé de détection de défaut d’un élément conformément à la présente invention. Description en référence aux figures Tel qu’illustré à la figure 1, le procédé de détection de défauts d’un élément 2 comprend tout d’abord une étape de capture d’images 22 comprenant la capture d’une pluralité d’images représentant chacune la réponse thermique de l’élément 2. L’étape de capture d’images est réalisée à l’aide d’une unité de capture d’images telle qu’une caméra infrarouge 4 par exemple, tel qu’il est possible de le voir à la figure 3. Bien qu’il soit possible de réaliser l’étape de capture d’images 22 dans un spectre de longueur d’ondes allant 800 à 20 000 nm, il est préférable de la réaliser dans un spectre de longueur d’ondes allant 8-14µm, et cela afin d’obtenir une image plus révélatrice de la réponse thermique de l’élément 2. Le procédé de détection comprend également une étape d’excitation thermique 24 de l’élément 2, l’étape d’excitation thermique comprenant l’excitation thermique successive d’une pluralité de portions de l’élément 2 adjacentes. L’étape d’excitation thermique 24 est réalisée à l’aide d’une unité d’émission de faisceaux laser 6. Une telle disposition permet d’exciter thermiquement l’élément à distance. En d’autres termes, l’étape d’excitation thermique de l’élément est réalisée par photo thermie, soit un faisceau laser 8 éclaire l’élément 2, une partie de l’énergie est partiellement absorbée par ledit élément 2. Cette énergie est absorbée sous forme de chaleur. L’unité d’émission de faisceaux laser 6 comprend une lentille génératrice de ligne telle qu’une lentille Powell ou une lentille cylindrique par exemple. Une telle disposition permet d’obtenir une raie et ainsi exciter thermiquement l’élément 2 avec précision. L’étape d’excitation thermique 24 est réalisée par balayage de l’élément 2 par la ligne. Une telle disposition permet d’obtenir une excitation thermique plus précise. Un avantage de l’invention est que le balayage peut tout à fait être réalisé sur tout type de support tel que : à l’aide d’une unité d’entrainement configurée pour entrainer l’unité émettrice de faisceaux laser 6 sur un rail, une telle disposition permet ainsi de conserver la distance entre l’unité émettrice de faisceaux laser 6 et l’élément 2 et donc d’exciter thermiquement l’élément 2 avec précision ; sur un aéronef sans pilote, une telle disposition permet de détecter des défauts d’un élément difficile d’accès et permet de conserver la distance entre l’unité émettrice de faisceaux laser 6 et l’élément 2 et donc d’exciter thermiquement l’élément 2 avec précision ; sur un véhicule terrestre sans pilote, une telle disposition permet de détecter des défauts d’un élément difficile d’accès et permet de conserver la distance entre l’unité émettrice de faisceaux laser 6 et l’élément 2 et donc d’exciter thermiquement l’élément 2 avec précision. Selon un mode de réalisation, l’étape de capture d’images 22 commence avant l’étape d’excitation thermique 24 et se termine après ladite étape d’excitation thermique 24. Une telle disposition permet de capturer l’image de l’évolution de l’élément avant, pendant et après l’étape d’excitation thermique 24. En d’autres termes, l’étape de capture d’images 22 est réalisée sur une période de temps allant d’avant l’étape d’excitation thermique 24 jusqu’à après l’étape d’excitation thermique 24 de manière à capturer l’évolution de la signature thermique de l’élément depuis un niveau de repos, puis à un niveau culminant jusqu’à son retour au niveau de repos. Une telle disposition permet d’obtenir un enregistrement long et ainsi une évolution de la réponse thermique comprenant plus d’informations. Une réponse thermique comprenant plus d’informations permet d’obtenir une détection de défaut plus précise, avec moins d’erreur et plus en profondeur dans l’élément. Le procédé de détection de défaut comprend également une étape de sélection 26 de portions d’images comprenant la sélection d’un premier ensemble de portions d’images représentant chacune la réponse thermique de l’élément 2 à un niveau d’excitation thermique donné et une étape d’assemblage 28 des portions d’images sélectionnées en au moins une image de rendu, telle que l’au moins une image de rendu comprend la réponse thermique de l’élément 2 à un niveau d’excitation thermique donné. L’étape d’assemblage 28 des portions d’images sélectionnées en au moins une image de rendu permet d’obtenir une image de rendu de l’élément ayant un même niveau d’excitation, en d’autres termes, un niveau d’excitation homogène. Une telle disposition permet de faciliter le traitement et ainsi de détecter avec précision les défauts de l’élément lors d’une étape de détection de défaut 30 à partir de l’au moins une image de rendu. L’étape d’assemblage 28 des portions d’images sélectionnées comprend l’assemblage des portions d’images sélectionnées en une pluralité d’images de rendu, telle que chacune des images de rendu comprend la réponse thermique de l’élément 2 à un niveau d’excitation thermique donné. Une telle disposition permet d’obtenir une pluralité d’images de rendu de l’élément ayant un même niveau d’excitation, en d’autres termes, un niveau d’excitation homogène. Une telle disposition permet de comparer les différentes images de rendu et ainsi de détecter avec précision les défauts de l’élément lors de l’étape de détection de défauts 30. Tel qu’illustré à la figure 3, l’étape de détection de défauts 30 peut être découpée en plusieurs sous-étapes. Certaines de ces étapes ne sont pas obligatoires. Certaines de ces sous-étapes peuvent être réalisées à n’importe quel moment au cours de l’étape de détection de défauts 30. En effet, l’étape de détection de défauts 30 de l’élément 2 à partir de l’au moins une image de rendu comprend une étape de filtrage 302 de l’au moins une image de rendu par un filtre de Gauss. Une telle disposition permet de modifier l’au moins une image de rendu par une convolution avec une fonction gaussienne. Une telle disposition permet de détecter avec précision les défauts de l’élément 2. L’étape de détection de défauts 30 de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’utilisation d’un réseau neuronal 304. Selon un mode de réalisation, une telle disposition permet de détecter des défauts de l’élément 2 sur la base de caractéristiques bas niveau. Les caractéristiques bas niveau peuvent être les contours ou les attributs des pixels des images de rendu par exemple. Le réseau neuronal utilisé est un auto-encodeur, en effet, un auto-encodeur permet d’apprendre une représentation (encodage) d’un ensemble de données, et permet de réduire la dimension de cet ensemble afin de détecter les défauts avec précision. L’auto-encodeur permet donc également l’apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L’étape de détection de défauts 30 de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’application de l’analyse en composantes principales 306. L’analyse en composantes principales consiste à transformer des variables liées entre elles en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales », ou axes principaux. Une telle disposition permet de réduire le nombre de variables et de rendre l'information moins redondante et ainsi de détecter les défauts avec précision. L’étape de détection de défauts 30 de l’élément 2 à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’application d’une méthode de classification non supervisée 308. Une méthode de classification non supervisée permet de trouver des structures sous-jacentes à partir de données non étiquetées, en d’autres termes, cela permet de détecter les défauts de l’élément 2 de manière automatique. La méthode de classification non supervisée 308 utilisée est une méthode de partitionnement des données de l’au moins une image de rendu. La sous-étape de partitionnement (ou clustering) des données de l’au moins une image de rendu consiste à diviser un ensemble de données de l’au moins une image de rendu en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets. Une telle disposition permet de faire émerger des sous-ensembles et sous-concepts éventuellement impossibles à distinguer naturellement et donc de faire émerger les défauts de l’élément 2 impossibles à distinguer naturellement. L’étape de détection de défauts 30 de l’élément 2 à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’application d’une méthode d’égalisation d’histogramme 310. Une telle disposition permet d’obtenir un meilleur contraste sur l’au moins une image de rendu. Le procédé de détection de défaut est particulièrement adapté à la détection de défauts d’un élément en matériau composite telle qu’une pale d’éolienne, plus spécifiquement une pale d’éolienne à l’arrêt, une nacelle d’éolienne, un bâtiment en béton ou une structure en béton par exemple. Bien entendu, l’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation représentés et décrits ci-avant, mais en couvre au contraire toutes les variantes. Procédé de détection de défauts d’un élément (2) comprenant les étapes suivantes : une étape de capture d’images (22) comprenant la capture d’une pluralité d’images représentant chacune la réponse thermique de l’élément (2) ; une étape d’excitation thermique (24) de l’élément (2), l’étape d’excitation thermique comprenant l’excitation thermique successive d’une pluralité de portions de l’élément (2) adjacentes ; une étape de sélection (26) de portions d’images comprenant la sélection d’un premier ensemble de portions d’images représentant chacune la réponse thermique de l’élément (2) à un niveau d’excitation thermique donné ; une étape d’assemblage (28) des portions d’images sélectionnées en au moins une image de rendu, telle que l’au moins une image de rendu comprend la réponse thermique de l’élément (2) à un niveau d’excitation thermique donné ; et une étape de détection de défauts (30) de l’élément (2) à partir de l’au moins une image de rendu. Procédé de détection de défaut d’un élément (2) selon la revendication 1 dans lequel, l’étape d’assemblage (28) des portions d’images sélectionnées comprend l’assemblage des portions d’images sélectionnées en une pluralité d’images de rendu, telle que chacune des images de rendu comprend la réponse thermique de l’élément (2) à un niveau d’excitation thermique donné. Procédé de détection de défaut d’un élément (2) selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2 dans lequel, l’étape de détection de défauts (30) de l’élément (2) à partir de l’au moins une image de rendu comprend une étape de filtrage (302) de l’au moins une image de rendu par un filtre de Gauss. Procédé de détection de défaut d’un élément (2) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel, l’étape de détection de défauts (30) de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’utilisation d’un réseau neuronal (304). Procédé de détection de défaut d’un élément (2) selon la revendication 4 dans lequel, le réseau neuronal est un auto-encodeur. Procédé de détection de défaut d’un élément (2) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 dans lequel, l’étape de détection de défauts (30) de l’élément à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’application de l’analyse en composantes principales (306). Procédé de détection de défaut d’un élément (2) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel, l’étape de détection de défauts (30) de l’élément (2) à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’application d’une méthode de classification non supervisée (308). Procédé de détection de défaut d’un élément (2) selon la revendication 7 dans lequel, la méthode de classification non supervisée (308) est une méthode de partitionnement des données de l’au moins une image de rendu. Procédé de détection de défaut d’un élément (2) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel, l’étape de détection de défauts (30) de l’élément (2) à partir de l’au moins une image de rendu comprend l’application d’une méthode d’égalisation d’histogramme (310). Procédé de détection de défaut d’un élément (2) selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 dans lequel, l’étape de capture d’images (22) est réalisée sur une période de temps allant d’avant l’étape d’excitation thermique (24) jusqu’à après l’étape d’excitation thermique (24) de manière à capturer l’évolution de la signature thermique de l’élément depuis un niveau de repos, puis à un niveau culminant jusqu’à son retour au niveau de repos.