FR 3109236 A1 20211015 FR 2003626 A 20200410 Procédé de classification d’éléments La présente invention concerne un procédé de classification d’éléments comprenant : la collection d’un ensemble de modèle en trois dimensions d’éléments, le modèle de chaque élément étant labellisé avec une classification de l’élément, pour chaque modèle en trois dimensions collecté, la génération d’une série d’images de l’élément, chaque image de l’élément étant labellisée avec la classification de l’élément, les images générées pour l’ensemble des éléments formant une base d’images d’entraînement, l’entraînement d’un modèle de classification d’éléments selon une technique d’apprentissage appliquée à la base d’images d’entraînement pour obtenir un modèle de classification entraîné, l’exploitation du modèle de classification entraîné comportant : la réception d’une image d’un élément à classifier, et la détermination d’une classification de l’élément par le modèle de classification entraîné. la mise en œuvre d’une action relative à l’élément en fonction de la classification obtenue pour l’élément. Figure pour l'abrégé : 3 Procédé de classification d’éléments La présente invention concerne un procédé de classification d’éléments. La présente invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur associé. Dans le domaine industriel, de nombreux éléments, tels que des pièces industrielles ou des éléments de bureau, sont manipulés par les différents acteurs. Or, lorsque l’un de ces éléments doit être renouvelé, ces acteurs ne se tournent pas forcément vers un fournisseur agrée par leur société du fait d’une méconnaissance de l’existence de tels fournisseurs. Aussi, un outil permettant d’associer un fournisseur à de tels éléments présenterait un intérêt. A cet effet, dans le domaine de la recherche, des outils de classification basés sur des réseaux de neurones existent. De tels réseaux de neurones sont notamment entraînés à partir d’une base d’images d’éléments, dite base d’images d’entraînement. Néanmoins, de tels outils de classification ne sont pas adaptés au contexte industriel. En particulier, pour obtenir un outil de classification fiable, les outils actuels ont été entraînés sur une multitude d’images d’éléments prises sous différentes conditions (angles, distances, luminosité, textures). Or, dans un contexte industriel, la réalisation d’une telle base d’images d’entraînement avec une qualité suffisante s’avère très complexe et chronophage à mettre en œuvre, et n’est ainsi pas pertinente en termes de réalisabilité. Il existe donc un besoin pour un procédé permettant de classifier de manière fiable des éléments dans un contexte industriel. A cet effet, la présente description a pour objet un procédé de classification d’éléments comprenant : une phase de collection d’un ensemble de modèle en trois dimensions d’éléments, le modèle de chaque élément étant labellisé avec une classification de l’élément, la phase de collection étant mise en œuvre par ordinateur, pour chaque modèle en trois dimensions collecté, une phase de génération d’une série d’images de l’élément, chaque image de l’élément étant labellisée avec la classification de l’élément, les images générées pour l’ensemble des éléments formant une base d’images d’entraînement, la phase de génération étant mise en œuvre par ordinateur, une phase d’entraînement d’un modèle de classification d’éléments selon une technique d’apprentissage appliquée à la base d’images d’entraînement pour obtenir un modèle de classification entraîné, la phase d’entraînement étant mise en œuvre par ordinateur, une phase d’exploitation du modèle de classification entraîné, la phase d’exploitation étant mise en œuvre par ordinateur et comportant : une étape de réception d’une image d’un élément à classifier, et une étape de détermination d’une classification de l’élément par le modèle de classification entraîné. une phase de mise en œuvre d’une action relative à l’élément en fonction de la classification obtenue pour l’élément. Suivant des modes de réalisation particuliers, le procédé de contrôle comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le procédé comprend des images de l’élément prises sous différents angles et/ou à différentes distances de l’élément ; - le procédé comprend, en amont de la phase de génération, une phase de traitement du modèle en trois dimensions de chaque élément, la phase de traitement comprenant avantageusement le filtrage des caractéristiques de texture et/ou de couleur présentes sur le modèle ; - la phase de mise en œuvre comprend l’achat d’un élément ayant la même classification que l’élément classifié lors de la phase d’exploitation, la phase de mise en œuvre étant réalisée par ordinateur, de préférence automatiquement ; - la phase de mise en œuvre comprend la génération d’une alerte en fonction de la classification obtenue pour l’élément, la phase de mise en œuvre étant réalisée par ordinateur, de préférence automatiquement ; - la phase de mise en œuvre comprend le lancement d’une application de contrôle de l’élément en fonction de la classification obtenue pour l’élément, la phase de mise en œuvre étant réalisée par ordinateur, de préférence automatiquement ; - lors de la phase d’exploitation, chaque classification est associée à une probabilité représentative d’un niveau de confiance en la classification ; - l’image de chaque élément à classifier lors de la phase d’exploitation est obtenue via un capteur, par exemple une caméra ; - les éléments sont choisis dans la liste constituée de : des équipements industriels, des pièces d’équipements industriels, des éléments de protection individuelle, des parties d’éléments de protection individuelle et des fournitures de bureau. La présente description se rapporte également à un produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. La présente description concerne aussi un support lisible d’informations sur lequel est mémorisé un produit programme d’ordinateur tel que précédemment décrit. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnés à titre d’exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont : , Figure 1, une vue schématique d’un exemple d’ordinateur permettant la mise en œuvre d’un procédé de classification d’éléments, , Figure 2, un organigramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de classification d’éléments, , Figure 3, une représentation schématique d’un exemple de mise en œuvre de la phase de génération d’une série d’images d’un élément à partir de son modèle en trois dimensions, et , Figure 4, une représentation schématique d’un exemple de séries d’images générées pour chaque élément lors de la phase de génération. Un calculateur 10 et un produit programme d’ordinateur 12 sont illustrés par la figure 1. Le calculateur 10, est de préférence, un ordinateur. Plus généralement, le calculateur 10 est un calculateur électronique propre à manipuler et/ou transformer des données représentées comme des quantités électroniques ou physiques dans des registres de calculateur 10 et/ou des mémoires en d’autres données similaires correspondant à des données physiques dans des mémoires, des registres ou d’autres types de dispositifs d’affichage, de transmission ou de mémorisation. Le calculateur 10 est en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12. Comme illustré par la figure 1, le calculateur 10 comporte un processeur 14 comprenant une unité de traitement de données 16, des mémoires 18 et un lecteur 20 de support d’informations. Dans l’exemple illustré par la figure 1, le calculateur 10 comprend un clavier 22 et une unité d’affichage 24. Le produit programme d’ordinateur 12 comporte un support d’informations 26. Le support d’information 26 est un support lisible par le calculateur 10, usuellement par l’unité de traitement de données 16. Le support lisible d’informations 26 est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support d’informations 26 est une disquette ou disque souple (de la dénomination anglaise « Floppy disc »), un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support d’informations 26 est mémorisé le programme d’ordinateur 12 comprenant des instructions de programme. Le programme d’ordinateur 12 est chargeable sur l’unité de traitement de données 16 et est adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé de classification d’éléments E1, …, En lorsque le programme d’ordinateur 12 est mis en œuvre sur l’unité de traitement 16 du calculateur 10 Les éléments E1, …, En à classifier sont, par exemple, choisis dans la liste constituée de : des équipements industriels, des pièces d’équipements industriels, des éléments de protection individuelle (casques, gilets, chaussures, combinaisons), des parties d’éléments de protection individuelle et des fournitures de bureau. Il est entendu par le terme « pièces », les différents composants de l’équipement. Le fonctionnement du calculateur 10 va maintenant être décrit en référence à la figure 2, qui illustre schématiquement un exemple de mise en œuvre d’un procédé de classification d’éléments et aux figures 3 et 4 qui illustrent plus en détails certaines phases de ce procédé. Le procédé de classification comprend une phase 100 de collection d’un ensemble de modèle M1, ..., Mn en trois dimensions d’éléments E1, …, En. De tels modèle M1, ..., Mn sont notamment des modélisations informatiques des éléments E1, …, En. De tels modèle M1, ..., Mn ont, par exemple, été obtenus par une technique ou via un logiciel de conception assistée par ordinateur. Le modèle M1, ..., Mn en trois dimensions de chaque élément E1, …, En est labellisé avec une classification de l’élément E1, …, En. La classification de l’élément E1, …, En est une catégorie à laquelle est affecté l’élément E1, …, En. La catégorie est, par exemple, la nature de l’élément E1, …, En, un fournisseur agrée pour le renouvellement de l’élément E1, …, En ou encore le numéro de série de l’élément E1, …, En. La classification de l’élément E1, …, En a, par exemple, été déterminée par un opérateur. La phase de collection 100 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Optionnellement, le procédé de classification comprend une phase 110 de traitement du modèle M1, ..., Mn en trois dimensions de chaque élément E1, …, En. La phase de traitement permet de simplifier le modèle M1, ..., Mn en filtrant des caractéristiques spécifiques à un élément E1, …, En particulier, mais non représentatives de la classe de l’élément E1, …, En. Par exemple, la phase de traitement comprend le filtrage des caractéristiques de texture et/ou de couleur présentes sur le modèle M1, ..., Mn de l’élément E1, …, En. Ainsi, cela permet de générer par la suite une base de données d’entraînement indépendante des textures et/ou des couleurs des éléments E1, …, En considérés qui sont des caractéristiques ayant une forte variabilité (objet sous corrosion, objet repeint). La phase de traitement 110 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Le procédé de classification comprend, pour chaque modèle M1, ..., Mn en trois dimensions collecté, une phase 120 de génération d’une série d’images IM1, …, IMn de l’élément E1, …, En. Chaque image IM1, …, IMn de l’élément E1, …, En est labellisée avec la classification de l’élément E1, …, En (la même que celle du modèle M1, ..., Mn en trois dimensions associé). Avantageusement, la série d’images IM1, …, IMn de chaque élément E1, …, En comprend des images IM1, …, IMn de l’élément E1, …, En prises sous différents angles et/ou à différentes distances de l’élément E1, …, En. Les images IM1, …, IMn successives sont, par exemple, acquises avec un pas d’angle de rotation et/ou un pas de distance à l’élément E1, …, En. La phase de génération 120 s’apparente à un « shooting » de l’élément E1, …, En. Notamment, il est illustré par la figure 3 un modèle M1 d’un élément (pince) qui est pivoté pour obtenir des images IM1, IM2, …, IMn de l’élément sous différents angles et à différentes distances. Les images IM1, …, IMn générées pour l’ensemble des éléments E1, …, En forment une base d’images d’entraînement. L’exemple de la figure 4 illustre notamment les séries d’images IM1, …, IMn obtenues pour quatre éléments E1, E2, E3, E4. Le nombre d’images IM1, …, IMn prises pour chaque élément dépend, par exemple, de la taille, de la surface et de la complexité de l’élément. La base d’entraînement obtenue est, par exemple, mémorisée dans une mémoire 18 du calculateur 10. La phase de génération 120 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Le procédé de classification comprend une phase 130 d’entraînement d’un modèle de classification d’éléments E1, …, En selon une technique d’apprentissage appliquée à la base d’images d’entraînement pour obtenir un modèle de classification entraîné. Le modèle de classification est, par exemple, un réseau de neurones. La technique d’apprentissage permet de configurer le réseau de neurones au fur et à mesure de son apprentissage réalisé sur la base d’images d’entraînement. Dans un exemple, une partie de la base d’images d’entraînement est utilisé pour configurer le réseau de neurones et l’autre partie pour valider la configuration. La phase d’entraînement 130 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Le procédé de configuration comprend une phase d’exploitation 140 du modèle de classification entraîné. La phase d’exploitation 140 comprend notamment la réception d’une image IM1, …, IMn d’un élément E1, …, En à classifier, et une étape de détermination d’une classification de l’élément E1, …, En par le modèle de classification entraîné. Avantageusement, l’image IM1, …, IMn de l’élément E1, …, En à classifier est obtenue via une mesure par un capteur, tel qu’une caméra. Avantageusement, chaque classification est associée à une probabilité représentative d’un niveau de confiance en la classification. Cela permet à l’opérateur de vérifier une classification associée à une probabilité non satisfaisante, typiquement inférieure à un seuil prédéterminé (par exemple inférieure à 85 %). La phase d’exploitation 140 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur. Le procédé de classification comprend une étape 150 de mise en œuvre d’une action relative à l’élément E1, …, En en fonction de la classification obtenue pour l’élément E1, …, En. La phase de mise en œuvre est, par exemple, réalisée par ordinateur, de préférence automatiquement. L’action mise en œuvre dépend notamment du type d’éléments E1, …, En et de l’application visée. Par exemple, la phase de mise en œuvre comprend l’achat d’un élément E1, …, En ayant la même classification que l’élément E1, …, En classifié lors de la phase d’exploitation. L’achat est, par exemple, effectué de manière automatique en fonction de la classification obtenue. En variante, l’achat est validé par un opérateur avant d’être effectué. Une telle action s’inscrit, par exemple, dans un processus de recommandation d’achat (« guided buying ») au sein d’une entreprise, par exemple pour renouveler des pièces d’un équipement ou des fournitures de bureau. Dans un exemple de mise en situation, une machine tombe en panne et doit être remplacée. Un opérateur sur le terrain n’est pas au courant, qu’un contrat avec des fournisseurs locaux existent. Par conséquent, sans le modèle de classification, l’opérateur renouvellera la machine chez un fournisseur non contractuel. Par contre, avec le modèle de classification, l’opérateur fournit en entrée du modèle une photo de la machine défectueuse, et le modèle fournit en sortie une information (numéro par exemple) permettant de faire le lien avec le fournisseur contractuel. Dans un autre exemple, la phase de mise en œuvre comprend la génération d’une alerte en fonction de la classification obtenue pour l’élément E1, …, En. Une telle action s’inscrit, par exemple, dans le cadre de la surveillance d’un site industriel ou de personnes. L’alerte permet, par exemple, d’alerter un opérateur lorsqu’un élément E1, …, En non autorisé est identifié sur le site ou lorsqu’un individu n’est pas équipé d’un élément E1, …, En de protection obligatoire (casque). Dans encore un autre exemple, la phase de mise en œuvre comprend le lancement d’une application de contrôle de l’élément E1, …, En en fonction de la classification obtenue pour l’élément E1, …, En. Cela permet, ainsi, de lancer un pilotage automatique de l’élément E1, …, En. Une telle action est, par exemple, effectuée par un robot autonome. Ainsi, le présent procédé permet de classifier de manière fiable des éléments dans un contexte industriel. En effet, le modèle de classification utilisé a été entraîné sur une pluralité d’images d’éléments obtenues à partir de modèle en trois dimensions d’éléments labellisés. Les images obtenues sont des images synthétiques obtenues lors d’un « shooting » du modèle tridimensionnel. L’obtention de la base d’images d’entraînement ne fait, ainsi, appel à aucune acquisition d’images réelles. Le mode d’obtention de la base d’images est, ainsi, simple à mettre en œuvre et peu chronophage comparé à une prise réelle d’images. Il est donc adapté à un contexte industriel. L’homme du métier comprendra que les modes de réalisation et variantes précédemment décrits peuvent être combinés pour former de nouveaux modes de réalisation pourvu qu’ils soient compatibles techniquement. Procédé de classification d’éléments (E1, …, En) comprenant : une phase de collection d’un ensemble de modèle (M1, ..., Mn) en trois dimensions d’éléments (E1, …, En), le modèle (M1, ..., Mn) de chaque élément (E1, …, En) étant labellisé avec une classification de l’élément (E1, …, En), la phase de collection étant mise en œuvre par ordinateur, pour chaque modèle (M1, ..., Mn) en trois dimensions collecté, une phase de génération d’une série d’images (IM1, …, IMn) de l’élément (E1, …, En), chaque image (IM1, …, IMn) de l’élément (E1, …, En) étant labellisée avec la classification de l’élément (E1, …, En), les images (IM1, …, IMn) générées pour l’ensemble des éléments (E1, …, En) formant une base d’images d’entraînement, la phase de génération étant mise en œuvre par ordinateur, une phase d’entraînement d’un modèle de classification d’éléments (E1, …, En) selon une technique d’apprentissage appliquée à la base d’images d’entraînement pour obtenir un modèle de classification entraîné, la phase d’entraînement étant mise en œuvre par ordinateur, une phase d’exploitation du modèle de classification entraîné, la phase d’exploitation étant mise en œuvre par ordinateur et comportant : une étape de réception d’une image (IM1, …, IMn) d’un élément (E1, …, En) à classifier, et une étape de détermination d’une classification de l’élément (E1, …, En) par le modèle de classification entraîné. une phase de mise en œuvre d’une action relative à l’élément (E1, …, En) en fonction de la classification obtenue pour l’élément (E1, …, En). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la série d’images (IM1, …, IMn) de chaque élément (E1, …, En) comprend des images de l’élément (E1, …, En) prises sous différents angles et/ou à différentes distances de l’élément (E1, …, En). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le procédé comprend, en amont de la phase de génération, une phase de traitement du modèle (M1, ..., Mn) en trois dimensions de chaque élément (E1, …, En), la phase de traitement comprenant avantageusement le filtrage des caractéristiques de texture et/ou de couleur présentes sur le modèle (M1, ..., Mn) de l’élément (E1, …, En). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la phase de mise en œuvre comprend l’achat d’un élément (E1, …, En) ayant la même classification que l’élément (E1, …, En) classifié lors de la phase d’exploitation, la phase de mise en œuvre étant réalisée par ordinateur, de préférence automatiquement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la phase de mise en œuvre comprend la génération d’une alerte en fonction de la classification obtenue pour l’élément (E1, …, En), la phase de mise en œuvre étant réalisée par ordinateur, de préférence automatiquement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la phase de mise en œuvre comprend le lancement d’une application de contrôle de l’élément (E1, …, En) en fonction de la classification obtenue pour l’élément (E1, …, En), la phase de mise en œuvre étant réalisée par ordinateur, de préférence automatiquement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel lors de la phase d’exploitation, chaque classification est associée à une probabilité représentative d’un niveau de confiance en la classification. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l’image (IM1, …, IMn) de chaque élément (E1, …, En) à classifier lors de la phase d’exploitation est obtenue via un capteur, par exemple une caméra. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel les éléments (E1, …, En) sont choisis dans la liste constituée de : des équipements industriels, des pièces d’équipements industriels, des éléments de protection individuelle, des parties d’éléments de protection individuelle et des fournitures de bureau. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur, pour l’exécution d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur.