FR 3108176 A1 20210917 FR 2002362 A 20200310 L’invention concerne un dispositif de détection (10) de défauts de surface (62-65) sur une face terminale (16) d’une fibre optique (14), ledit dispositif comportant: - un microscope numérique (15) configuré pour capter une image (img1) d’une face terminale (16); et - des moyens d’analyse (25) de ladite image (img1), configurés pour détecter des défauts de surface présents sur la face terminale (16), les moyens d’analyse intégrant un réseau de neurones(26) de type «U-Net» dont la phase d’apprentissage a été réalisée par l’intermédiaire d’un augmenteur; ledit augmenteur étant configuré pour créer des images d’apprentissage, destinée à entrainer ledit réseau de neurones(26), à partir d’images de référence; lesdites images d’apprentissage étant obtenues à partir desdites images de référence en appliquant uniquement des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte sur lesdites images de référence. Figure pour abrégé: Fig 1 Dispositif de détection de défauts de surface sur au moins une face terminale d’au moins une fibre optique. L’invention concerne un dispositif permettant de détecter des défauts de surface présents sur au moins une face terminale d’une ou plusieurs fibres optiques. Typiquement, l’invention vise à détecter les rayures, les trous ou les débris présents sur une ou plusieurs faces terminales intégrées dans un connecteur afin qu’un opérateur puisse caractériser la conformité du connecteur, par exemple avec la norme IEC 61300-3-35:2015. En effet, cette norme exige qu’un opérateur détermine la localisation et la taille exacte des défauts de surface des faces terminales intégrées dans le connecteur avant que cet opérateur puisse indiquer si un connecteur est conforme ou non. L’invention peut également être mise en œuvre pour caractériser la conformité d’une face terminale d’une fibre optique qui n’est pas intégrée dans un connecteur. L’invention concerne, plus spécifiquement, la détection des défauts de surface sur une ou plusieurs faces terminales au moyen d’un microscope numérique dont les images sont traitées par un réseau de neurones. Ainsi, l’homme du métier de l’invention connait les réseaux de neurones et leurs méthodes d’implémentation et d’apprentissage. Art antérieur Le développement des technologies de communication à base de fibres optiques a engendré des contraintes de plus en plus sévères sur les connexions entre fibres optiques. Pour réaliser une connexion de qualité entre deux fibres optiques, les faces terminales des deux fibres optiques doivent être maintenues propres et intactes avant d’être pressées l'une sur l'autre. Selon l'invention, une face terminale d'une fibre optique correspond à la surface qui est créée lorsqu'une fibre optique est coupée puis polie pour sa terminaison. Or, lorsqu'une fibre optique est polie, des défauts de surface de types rayures, trous ou débris peuvent venir se former ou se déposer sur la face terminale et créer des perturbations dans la transmission du signal optique lors de la connexion de la fibre optique. Ces perturbations peuvent engendrer une perte de signal lors d’une connexion entre deux fibres optiques ou une réflexion d’un signal optique parasite. À mesure que les largeurs de bandes spectrales des flux lumineux injectés dans les fibres optiques augmentent, en particulier avec l'essor de la technologie de multiplexage des fibres optiques, le besoin de propreté des faces terminales augmente. Ainsi, la fabrication d'un connecteur à fibre optique impose généralement une inspection de chaque fibre optique par un microscope et un nettoyage ou re-polissage de la face terminale si des défauts de surface sont détectés sur cette face terminale. Ce processus de contrôle qualité des connecteurs de fibres optiques est plus largement divulgué dans les documents US 6,751,017, US 7,312,859, US 7,336,884 et US 5,179,419. L'utilisation d'un microscope binoculaire pour détecter les défauts de surface des faces terminales des fibres optiques est souvent insuffisant car les défauts de surface sont difficilement visibles. Pour permettre à un opérateur de caractériser la conformité d’un connecteur intégrant une ou plusieurs fibres optiques, par exemple avec la norme IEC 61300-3-35:2015, il est classiquement utilisé un microscope numérique associé à des solutions de traitement d'images permettant de révéler des défauts de surface, tel que décrit dans le document US 2019/0339456. Les solutions de traitement d'images sont, par exemple, décrites dans la publication de Mei, Shuang & Wang, Yudan & Wen, Guojun & Hu, Yang. (2018) “ Automated Inspection of Defects in Optical Fiber Connector End Face Using Novel Morphology Approaches ”, Sensors. 18. 1408. 10.3390/s18051408. Ces solutions utilisent des étapes successives de traitement d’image permettant d’extraire les défauts de surface: filtrage par noyau de convolution, séparation du fond par seuillage, détection de contour, seuillage sur histogramme, morpho-maths... Pour améliorer la caractérisation réalisée par l’opérateur, il est recherché d’augmenter la pertinence des défauts de surface détectés par les moyens de traitement d’images. Dans d'autres domaines, il est connu de détecter des éléments saillants sur une image au moyen d'un réseau de neurones. Cependant, les réseaux de neurones nécessitent classiquement une phase d'apprentissage dans laquelle les poids des différents neurones du réseau de neurones sont modifiés. Ainsi, un réseau de neurones ayant subi une phase d’apprentissage avec un grand nombre d’images de référence liées à une application spécifique est capable de détecter les éléments saillants d’une nouvelle image correspondant à la même application. La détection des défauts de surface sur des faces terminales de fibres optiques est un marché très spécifique et il n'existe pas de bases de données assez complètes pouvant fournir des images de référence suffisantes pour réaliser une phase d’apprentissage efficace avec un réseau de neurones classique. Ainsi, les solutions de traitement d'images mises en œuvre actuellement présentent des performances supérieures aux réseaux de neurones classiques, compte tenu de la difficulté de la détection des éléments saillants peu visibles à l'œil nu et du faible nombre d'images de référence existantes. Dans le cadre de l'invention, il a été testé un grand nombre de réseaux de neurones différents qui n'ont pas réussi à présenter des performances supérieures aux solutions de traitement d'images classiques: notamment les réseaux neurones de type PSPnet ou LinkNet, qui semblaient pourtant très prometteurs. Le réseau de neurones de type DeepLab a permis d’obtenir des performances acceptables mais son temps de traitement est incompatible avec les exigences de rapidité des opérateurs agissant dans le cadre du contrôle qualité de fibres optiques. Le problème technique de l'invention est donc d'obtenir un dispositif de détection des défauts de surface sur au moins une face terminale d’au moins une fibre optique à l’aide d’un réseau de neurones, permettant de détecter efficacement et rapidement des défauts de surface très peu visibles et pouvant être entrainé avec peu d'images de référence. L'invention propose de résoudre ce problème technique au moyen d'une structure de réseau de neurones particulière, appelée U-Net, normalement utilisée dans le domaine médical. Contre toute attente, ce réseau de neurones de type U-Net présente des performances bien supérieures à celles des solutions de traitement d'images classiques lorsque ce réseau de neurones est entrainé par un augmenteur d’images spécifiquement configuré pour réaliser des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte des images de référence. Le réseau de neurones U-Net est notamment décrit dans la publication scientifique de Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (2015): « U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation », ArXiv , abs/1505.04597 . Cependant, ce réseau de neurones U-Net a été mis au point pour des applications médicales et les déformations préconisées des images de référence sont liées aux déformations possibles des tissus biologiques. Or, il n'est pas possible de déformer des images de faces terminales de fibres optiques pour obtenir des résultats cohérents en suivant ce modèle de déformation des tissus biologiques. En effet, un tissu biologique peut être étiré dans un sens ou dans l'autre alors qu'une fibre optique a toujours un diamètre constant. Ainsi, si un homme du métier utilise ce réseau de neurones U-Net avec l'augmenteur décrit dans cette publication scientifique, il ne pourrait pas obtenir des résultats cohérents pour des faces terminales de fibres optiques car les déformations utilisées sur des tissus biologiques ne peuvent pas se transposer à des faces terminales de fibres optiques. L'étape d'apprentissage de ce réseau de neurones U-Net apporterait donc un grand nombre d'imprécisions sur les détections de celui-ci. L’invention est donc basée sur une observation selon laquelle l’utilisation d’un augmenteur d’images, spécifiquement calibré pour réaliser des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte des images de référence avec un réseau de neurones U-Net, permet d’améliorer la pertinence des défauts de surface détectés sur au moins une face terminale d’au moins une fibre optique. A cet effet, l’invention concerne un dispositif de détection de défauts de surface sur au moins une face terminale d’au moins une fibre optique, ledit dispositif comportant : - un microscope numérique configuré pour capter une image de ladite au moins une face terminale; et - des moyens d’analyse de ladite image configurés pour détecter des défauts de surface présents sur ladite au moins une face terminale. L’invention se caractérise en ce que lesdits moyens d’analyse intègrent un réseau de neurones de type «U-Net» dont la phase d’apprentissage a été réalisée par l’intermédiaire d’un augmenteur; ledit augmenteur étant configuré pour créer des images d’apprentissage, destinées à entrainer ledit réseau de neurones, à partir d’images de référence; lesdites images d’apprentissage étant obtenues à partir desdites images de référence en appliquant uniquement des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte sur lesdites images de référence. L’invention permet ainsi d’obtenir une détection des défauts de surface très peu visibles, présents sur au moins une face terminale d’au moins une fibre optique, plus efficace qu’en utilisant les moyens d’analyse de l’état de la technique. L’invention peut être utilisée pour la détection d’une face terminale d’une seule fibre optique ou de plusieurs fibres optiques intégrées dans un connecteur. Ainsi, selon un mode de réalisation, plusieurs fibres optiques étant regroupées dans un connecteur, ledit microscope numérique est configuré pour capter une image des faces terminales des fibres optiques au niveau dudit connecteur; et lesdits moyens d’analyse sont configurés pour isoler les faces terminales des fibres optiques. Tel que décrit dans la publication scientifique de Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (2015): « U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation », ArXiv , abs/1505.04597 , le réseau de neurones de type «U-Net» comporte préférentiellement un chemin de contraction et un chemin d’expansion avec chacun cinq couches de traitements. Plusieurs configurations du réseau de neurones de type «U-Net» sont possibles en fonction de la précision recherchée des résultats. De préférence, ledit chemin de contraction et ledit chemin d’expansion mettent en œuvre, pour chaque couche de traitements, deux traitements effectuant une convolution de trois pixels par trois pixels suivie d'une rectification linéaire. De préférence, ledit chemin de contraction met en œuvre, entre chaque couche de traitement, un traitement réalisant une concaténation des maximas locaux. De préférence ledit chemin d’expansion met en œuvre, entre chaque couche de traitements, un traitement réalisant une convolution supérieure de deux pixels par deux pixels. Selon l’invention, l’apprentissage du réseau de neurones est réalisé par un augmenteur à partir d’images de référence. De préférence, le nombre desdites images de référence étant comprises entre 200 et 400, l’augmenteur est configuré pour obtenir un nombre d’images d’apprentissage supérieur à 1000. Pour ce faire, l’augmenteur peut appliquer des traitements prédéfinis pour chaque image de référence. De préférence, ledit augmenteur choisit aléatoirement d’appliquer ou non des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte sur lesdites images de référence. De préférence, ledit augmenteur choisit également aléatoirement les paramètres des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte appliqués sur lesdites images de référence. Description des figures La manière de réaliser l’invention, ainsi que les avantages qui en découlent, ressortiront bien de la description des modes de réalisation qui suivent, à l’appui des figures annexées dans lesquelles: La figure 1 illustre une représentation schématique d’un dispositif de détection de défauts de surface de quatre faces terminales de quatre fibres optiques selon un mode de réalisation de l’invention; La figure 2 illustre une représentation schématique de la structure du réseau de neurones compris dans le dispositif de détection de la figure 1; La figure 3 illustre une représentation schématique de l’étape d’apprentissage du réseau de neurones de la figure 2; La figure 4a illustre une transformation de type retournement obtenue par l’augmenteur de l’étape d’apprentissage de la figure 3; La figure 4b illustre une transformation de type rotation obtenue par l’augmenteur de l’étape d’apprentissage de la figure 3; La figure 4c illustre une transformation de type rotation et variation de contraste obtenue par l’augmenteur de l’étape d’apprentissage de la figure 3; La figure 5a illustre une image d’une première face terminale dont les défauts de surface sont détectés par un dispositif de l’état de la technique; La figure 5b illustre une image de la première face terminale de la figure 5a dont les défauts de surface sont détectés par le dispositif de la figure 1; La figure 5c illustre une image d’une deuxième face terminale dont les défauts de surface sont détectés par un dispositif de l’état de la technique; La figure 5d illustre une image de la deuxième face terminale de la figure 5c dont les défauts de surface sont détectés par le dispositif de la figure 1; La figure 5e illustre une image d’une troisième face terminale dont les défauts de surface sont détectés par un dispositif de l’état de la technique; et La figure 5f illustre une image de la troisième face terminale de la figure 5e dont les défauts de surface sont détectés par le dispositif de la figure 1. Description Détaillée de l’invention Tel qu'illustré sur la figure 1, le dispositif de détection de défauts 10 comporte un boîtier d'analyse 11 muni d'une ouverture 12 destinée à recevoir un connecteur 13 de fibre(s) optique(s) 14 . Ce connecteur 13 intègre classiquement plusieurs fibres optiques 14 , par exemple une rangée de quatre fibres optiques, tel qu’illustré sur la figure 1. Bien entendu, d’autres types de connecteur peuvent être utilisés sans changer l’invention. Par exemple, le connecteur pourrait comporter une à quatre rangées de douze ou seize fibres optiques en fonction des applications recherchées. De même, le connecteur pourrait intégrer une seule fibre optique. À l'intérieur du boîtier d’analyse 11 , le dispositif 10 comporte un microscope numérique 15 configuré pour capter une image des faces terminales 16 des fibres optiques 14 intégrées dans le connecteur 13 . Par exemple, ce microscope numérique 15 peut présenter une source de lumière 17 appliquée sur un miroir semi-réfléchissant 18 de sorte que le flux lumineux émis par la source de lumière 17 soit dirigé sur le connecteur 13 en passant par des moyens de focalisation 19 . Le flux lumineux est ensuite réfléchi par le connecteur 13 et il traverse le miroir semi-réfléchissant 18 pour être capté par un capteur d’image 20 , par exemple un capteur CMOS (pour « Complementary Metal Oxide Semiconductor » dans la littérature anglo-saxonne, c’est-à-dire un circuit semi-conducteur utilisant la complémentarité de métaux et d’oxydes) ou CCD (pour « Charge Coupled Device » dans la littérature anglo-saxonne, c’est-à-dire un circuit utilisant un transfert et un stockage de charges). Le boitier d’analyse 11 peut également comporter un organe de supervision 21 , par exemple un microcontrôleur, configuré pour mettre en forme l’image acquise par le capteur d’images 20 de sorte à délivrer une image nette img1 du connecteur 13 . Pour ce faire, l’organe de supervision 21 peut commander un organe de focalisation 22 apte à déplacer le miroir semi-réfléchissant 18 et/ou les moyens de focalisation 19 . À la sortie du boîtier 11 , l'image img1 acquise par le microscope numérique 15 est transmise à des moyens d'analyse 25 , par exemple un ordinateur ou un serveur. Ces moyens d'analyse 25 sont configurés pour analyser l'image issue du microscope numérique 15 et révéler les défauts de surface des faces terminales 16 de chaque fibre optique 14 à un opérateur. Ainsi, ces moyens d'analyse 25 sont classiquement couplés à une interface de visualisation 27 , destinée à l'opérateur, afin qu'il puisse voir plus rapidement les défauts de surface détectés par ces moyens d'analyse 25 . Classiquement, l’interface de visualisation 27 propose une image img2 correspondant à un agrandissement d’une des faces terminales 16 des fibres optiques 14 du connecteur 13 . Dans l’exemple de la figure 1, l’image img2 correspond à un agrandissement de la première face terminale 16 disposée à l’extrémité gauche du connecteur 13 illustré sur l’image img1 . Outre cet agrandissement, l’image img2 comporte également une surbrillance, préférentiellement en couleur, des défauts de surface détectés. L’épaisseur ou la couleur de la surbrillance dépendent préférentiellement de l’ampleur de chaque défaut de surface. Sous l’image img2 , l’interface de visualisation 27 présente des boutons 29a , 29b permettant à un opérateur de sélectionner une autre face terminale 16 d’une fibre optique 14 à inspecter. En outre, sur un côté gauche de l’image img2 , l’interface de visualisation 27 peut également émettre un avis concernant la conformité de la face terminale 16 de la fibre optique 14 à la norme IEC 61300-3-35:2015, cet avis n’étant que consultatif pour l’opérateur. Outre ces éléments de l’interface de visualisation 27 , cette dernière peut également afficher d’autres informations à destination de l’opérateur, par exemple des informations sur chaque défaut de surface constaté ou des recommandations de traitement de la surface terminale 16 en fonction des défauts de surface constatés. Ainsi, l’interface de visualisation 27 peut varier sans changer l’invention. L’invention réside, plus particulièrement, dans les moyens d’analyse 25 qui isolent les faces terminales 16 des fibres optiques 14 du connecteur 13 et qui détectent les défauts de surface sur chaque face terminale 16 . La détection des défauts de surface est réalisée par un réseau de neurones 26 , de type U-Net. Tel qu’illustré sur la figure 2, ce réseau de neurones 26 comporte un chemin de contraction 35 est un chemin d'expansion 36 . Le chemin de contraction 35 est destiné à recevoir l'image img1 de sorte à détecter les éléments saillants de cette image alors que le chemin d'expansion 36 est destiné à localiser et caractériser les éléments saillants, détectés par le chemin de contraction 35 , afin d'identifier le type et l'ampleur des défauts de surface d'une face terminale 16 d'une fibre optique 14 . La figure 2 illustre uniquement un exemple de réalisation du réseau de neurones 26 . Dans cet exemple, la première image img1 peut présenter une résolution de 512 par 512 pixels. Dans le chemin de contraction 35 , des traitements 42 effectuent une convolution de trois pixels par trois pixels suivie d'une rectification linéaire et des traitements 43 réalisent une concaténation des maximas locaux. Une première couche de traitements 40a utilise deux traitements 42 successifs de sorte à transformer l’image d’entrée img1 en 64 images de 570 par 570 pixels puis en 64 images de 568 par 568 pixels. L’image ainsi obtenue subit ensuite le traitement 43 pour obtenir une image de 284 2 pixels. Cette image est placée en entrée d’une seconde couche de traitements 40b dans laquelle deux traitements 42 successifs sont utilisés pour obtenir deux groupes de 128 images d’une résolution de 282 2 et 280 2 pixels. L’image obtenue subit le traitement 43 avant d’être placée en entrée d’une troisième couche de traitements 40c , dans laquelle deux traitements 42 successifs sont utilisés pour obtenir deux groupes de 256 images d’une résolution de 138 2 et 136 2 pixels. De la même manière, l’image obtenue subit le traitement 43 avant d’être placée en entrée d’une quatrième couche de traitements 40 d dans laquelle deux traitements 42 successifs sont utilisés pour obtenir deux groupes de 512 images d’une résolution de 66 2 et 64 2 pixels. L’image obtenue subit le traitement 43 avant d’être placée en entrée d’une cinquième couche de traitements 40 e dans laquelle deux traitements 42 successifs sont utilisés pour obtenir deux groupes de 1024 images d’une résolution de 30 2 et 28 2 pixels. Les deux traitements 42 intégrés dans cette cinquième couche de traitements 40 e permettent de passer du chemin de contraction 35 au chemin d'expansion 36 . Ainsi, la dernière image de la première couche de traitements 41a de ce chemin d’expansion 36 est utilisée pour former la première image de la seconde couche de traitements 41b au moyen de deux traitements 44 et 45 . Un traitement 44 récupère la dernière image de la quatrième couche de traitements 40d du chemin de contraction 35 et concatène cette image avec la dernière image de la première couche de traitements 41a modifiée par le traitement 45 . Ce traitement 45 effectue une convolution supérieure de deux pixels par deux pixels. Ces traitements 44 et 45 permettent d’obtenir un premier groupe de 1024 images d’une résolution de 56 2 pixels pour la première image de la seconde couche de traitements 41b . Ce groupe d’image subit ensuite deux traitements 42 successifs pour obtenir deux groupes de 512 images d’une résolution de 54 2 et 52 2 pixels. L’image obtenue subit les traitements 44 et 45 avant d’être placée en entrée d’une troisième couche de traitements 41c dans laquelle deux traitements 42 successifs sont utilisés pour obtenir deux groupes de 256 images d’une résolution de 102 2 et 100 2 pixels. De la même manière, l’image obtenue subit les traitements 44 et 45 avant d’être placée en entrée d’une quatrième couche de traitements 41d dans laquelle deux traitements 42 successifs sont utilisés pour obtenir deux groupes de 128 images d’une résolution de 198 2 et 196 2 pixels. Une dernière fois, l’image obtenue subit les traitements 44 et 45 avant d’être placée en entrée d’une cinquième couche de traitements 41e dans laquelle deux traitements 42 successifs sont utilisés pour obtenir deux groupes de 64 images d’une résolution de 390 par 390 pixels et 388 par 388 pixels. À l'issue de ces deux traitements 42 , l’image obtenue subit une dernier traitement 46 permettant d’obtenir l’image img2 intégrant une mise en exergue des défauts de surface. Pour ce faire, le dernier traitement 46 correspond à un produit de convolution d’un pixel par un pixel permettant d’obtenir deux images de 388 par 388 pixels. Ce réseau de neurones 26 présente des poids associés à chacun des traitements 42 à 46 , qu'il convient de modifier dans une étape d'apprentissage, illustrée sur la figure 3. Dans cette étape d'apprentissage, un ensemble de données d'apprentissage 50 sont fournies au réseau de neurones 26 . Pour l’ensemble des données d'apprentissage 50 , le réseau de neurones 26 recherche un maximum de cohérence entre une image de référence iref et des informations attendues, stockées dans un fichier F1 - F4 et distinctes pour chaque image de référence iref . Ces informations attendues peuvent se présenter sous la forme d’une image img2 et/ou d’une liste de défauts de surface constatés avec leurs types, leurs positions et leurs ampleurs. Pour chaque couple 51 d’image de référence iref et d’informations attendues F1 , un augmenteur 52 effectue un ou plusieurs traitements de sorte à obtenir un couple 51’ intégrant une image d’apprentissage iref ’ , modifiée ou non, et des informations attendues F1’ modifiées en conséquences des traitements subis par l’image de référence iref . Ce couple 51’ est utilisé pour l’apprentissage du réseau de neurones 26 en plaçant l’image d’apprentissage iref ’ dans un module de gestion des images d’entrée 54 et en plaçant les informations attendues F1’ dans un comparateur 53 , configuré pour comparer les informations obtenues en sortie du réseau de neurones 26 avec les informations attendues F1’ . Si la différence entre les informations obtenues en sortie du réseau de neurones 26 et les informations attendues F1’ est supérieure à une valeur seuil, un ou plusieurs poids des traitements 42 à 46 sont modifiés et l’image d’apprentissage iref ’ est replacée en entrée jusqu’à ce que la différence devienne inférieure à la valeur seuil. Ce réseau de neurones 26 ainsi que sa phase d’apprentissage sont plus particulièrement décris dans la publication scientifique de Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (2015): « U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation », ArXiv , abs/1505.04597 . L’invention réside plus particulièrement dans le fonctionnement de l’augmenteur 52 associé au réseau de neurones 26 , de type U-Net, pour une application de détection de défauts de surface sur au moins une face terminale 16 d’au moins une fibre optique 14 . Contrairement aux augmenteurs classiquement utilisés avec un réseau de neurones de type U-Net, l’invention propose d’utiliser un augmenteur 52 utilisant uniquement des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte sur les images de référence iref . Tel qu’illustré sur la figure 4a, un retournement d’une image de référence iref pour obtenir une image d’apprentissage iref ’ est réalisé par rapport à un axe de symétrie A1 passant par le centre de la face terminale 16 et découpant cette face terminale 16 en deux portions égales. L’orientation angulaire de cet axe de symétrique peut varie entre 0 et 180° par rapport à l’axe de symétrique A1 illustré sur la figure 4a. Le centre de la face terminale 16 de l’image de référence iref est également utilisé pour réaliser des rotations, tel qu’illustré sur les figures 4b et 4c. Sur la figure 4b, seule une rotation est utilisée par l’augmenteur 52 alors que, sur la figure 4c, l’augmenteur 52 utilise à la fois une rotation et une variation de contraste. En outre, les angles de rotation sont différents entre les figures 4b et 4c. Ainsi, lorsque l’augmenteur 52 choisit d’effectuer une rotation, il peut faire varier cette rotation entre 0 et 360°. De la même manière, lorsque l’augmenteur 52 choisit d’effectuer des variations de luminosité, de contraste ou de teinte, il peut choisir les caractéristiques de ces variations. Quel que soient les traitements réalisés par l’augmenteur 52 , celui-ci doit également modifier les informations attendues F1 en conséquence. Par exemple, si une poussière est signalée dans la partie inférieure droite d’une face terminale 16 , tel qu’illustré sur l’image de référence iref de la figure 4a, les informations attendues modifiées F1’ doivent signaler la poussière sur la partie inférieure gauche de la face terminale. Les traitements réalisés par l’augmenteur 52 peuvent être prédéfinis pour chaque couple 51 . Par exemple, chaque image de référence iref de chaque couple 51 peut former quatre couples d’apprentissage 51’ intégrant: - une image d’apprentissage iref ’ obtenue sans traitement par l’augmenteur 52 ; - une image d’apprentissage iref ’ obtenue au moyen d’un retournement suivant l’axe A1 et une variation de luminosité de 30%; - une image d’apprentissage iref ’ obtenue au moyen d’une rotation de 30° et une variation de contraste de30%; et - une image d’apprentissage iref ’ obtenue au moyen d’une rotation de 60° et une variation de teinte de30%. De préférence, le nombre et les traitements réalisés par l’augmenteur 52 sont définis de manière aléatoire pour chaque couple 51 . Par exemple, le nombre de traitements peut être défini par une fonction gaussienne dont le centre est proche de quatre traitements par couple 51 . Ensuite, les traitements sont également sélectionnés de manière aléatoire et en visant à ne pas reproduire trop souvent les mêmes traitements. L’augmenteur est ainsi configuré pour transformer un nombre de couples 51 compris entre 200 et 400 en plus de 1000 couples 51’ . Ce faisant, ces couples 51’ permettent d’obtenir un fonctionnement efficace du réseau de neurones 26 . Tel qu'illustré sur les figures 5a et 5b, les résultats obtenus à partir d'un dispositif de détection de défauts de surface de l'état de la technique, figure 5a, et les résultats obtenus à partir du dispositif 10 de l'invention, figure 5b, sont différents. Dans l'exemple des figures 5a à 5f, l'interface de visualisation 27 présente des cercles entourant des défauts de surface de type poussière ou trou et des surlignages entourant les défauts de surface de type rayure. En outre, les défauts de surface minimes sont entourés ou surlignés en vert alors que les défauts de surface importants sont entourés ou surlignés en rouge. Le coin en haut à gauche de l'image est allumé en rouge lorsque le dispositif détecte que les défauts de surface sont importants et il est allumé en vert lorsque le dispositif détecte que les défauts de surface sont minimes. Dans l'exemple de la figure 5a, un défaut de surface 60 de type trou ou poussière est détecté comme important ainsi qu'une rayure 61 . Cependant, le défaut de surface 60 n'est pas correctement caractérisé car il s'agit de la présence de plusieurs rayures au même endroit. Sur la figure 5b, le dispositif de détection 10 de l'invention constate un défaut important 62 , correspondant à une rayure à l'endroit du défaut de surface 60 de la figure 5a, et il constate que la rayure 61 détectée sur la figure 5a n'est pas une rayure importante. Ensuite, une rayure 63 est également caractérisée comme une rayure importante ainsi qu'un trou ou une poussière 64 . Il s’ensuit qu’en utilisant les informations délivrées sur la figure 5a, un opérateur peut choisir des traitements de re-polissage de la face terminale moins efficaces que ceux qu’il pourrait mettre en œuvre en utilisant les informations de la figure 5b. La différence entre le dispositif de détection 10 de l'invention et celui de l'état de la technique est plus importante sur l'exemple des figures 5c et 5d puisque, dans le cas de la figure 5c, aucun défaut de surface important n'est détecté et le dispositif conclut que la surface terminale est conforme alors que, dans le cas de la figure 5d pour la même surface terminale, le dispositif de détection 10 de l'invention indique qu'une rayure 65 est importante et conclut que la surface terminale n'est pas conforme et doit être re-polie à l'endroit de la rayure 65 . Dans le cas des figures 5e et 5f, les deux surfaces terminales sont considérées comme conformes mais le dispositif de détection 10 de l'invention permet de détecter plus de défauts minimes de type trou ou poussière que celui de l'état de la technique. Ainsi, l'invention permet d'améliorer la détection des défauts de surface d'une surface terminale d'une fibre optique et, ainsi, d'améliorer la qualité des connexions optiques ultérieurement réalisées. Dispositif de détection (10) de défauts de surface (62-65) sur au moins une face terminale (16) d’au moins une fibre optique (14), ledit dispositif comportant : - un microscope numérique (15) configuré pour capter une image (img1) de ladite au moins une face terminale (16); et - des moyens d’analyse (25) de ladite image (img1) configurés pour détecter des défauts de surface (62-65) présents sur ladite au moins une face terminale (16); caractérisé en ce que lesdits moyens d’analyse (25) intègrent un réseau de neurones(26) de type «U-Net» dont la phase d’apprentissage a été réalisée par l’intermédiaire d’un augmenteur (52); ledit augmenteur (52) étant configuré pour créer des images d’apprentissage (iref’), destinées à entrainer ledit réseau de neurones(26), à partir d’images de référence (iref); lesdites images d’apprentissage(iref’) étant obtenues à partir desdites images de référence (iref) en appliquant uniquement des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte sur lesdites images de référence (iref). Dispositif de détection de défauts de surface selon la revendication 1, dans lequel une ou plusieurs fibres optiques (14) étant regroupées dans un connecteur (13), ledit microscope numérique (15) est configuré pour capter une image des faces terminales(16) des fibres optiques (14) au niveau dudit connecteur (13); et lesdits moyens d’analyse (25) sont configurés pour isoler les faces terminales (16) des fibres optiques (14). Dispositif de détection de défauts de surface selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit réseau de neurones(26) de type «U-Net» comporte un chemin de contraction (35) et un chemin d’expansion (36) avec chacun cinq couches de traitements (40a-40e, 41a-41e). Dispositif de détection de défauts de surface selon la revendication 3, dans lequel ledit chemin de contraction (35) et ledit chemin d’expansion (36) mettent en œuvre, pour chaque couche de traitements (40a-40e, 41a-41e), deux traitements (42) effectuant une convolution de trois pixels par trois pixels suivie d'une rectification linéaire. Dispositif de détection de défauts de surface selon la revendication 3 ou 4, dans lequel ledit chemin de contraction (35) met en œuvre, entre chaque couche de traitements (40a-40e), un traitement (43) réalisant une concaténation des maximas locaux. Dispositif de détection de défauts de surface selon l’une des revendications 3 à 5, dans lequel ledit chemin d’expansion (36) met en œuvre, entre chaque couche de traitements (41a-41e), un traitement (45) réalisant une convolution supérieure de deux pixels par deux pixels. Dispositif de détection de défauts de surface selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel , le nombre desdites images de référence (iref) étant comprises entre 200 et 400, l’augmenteur (52) est configuré pour obtenir un nombre d’images d’apprentissage (iref’) supérieur à 1000. Dispositif de détection de défauts de surface selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel ledit augmenteur (52) choisit aléatoirement d’appliquer ou non des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte sur lesdites images de référence (iref). Dispositif de détection de défauts de surface selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel ledit augmenteur (52) choisit aléatoirement les paramètres des retournements, des rotations et/ou des variations de luminosité, de contraste ou de teinte appliqués sur lesdites images de référence (iref).