FR 3125156 A1 20230113 FR 2107556 A 20210712 L’invention concerne un procédé et un système de contrôle non destructif d’une pièce à partir d’une image (9) de ladite pièce (11), ladite image étant formée par un ensemble d’éléments d’images, caractérisé en ce qu’il comporte: - un module de classification (5) comprenant un ensemble de réseaux de neurones (51), configuré pour classifier un ensemble de scores de défaut pour chaque élément d’image, et - un module de calcul (7) configuré pour : - déterminer pour chaque élément d’image, un indicateur de défaut maximal à partir dudit ensemble de scores de défaut correspondant, - calculer pour chaque élément d’image une valeur de probabilité de défaut en fonction de l’indicateur de défaut maximal, - attribuer un label de défaut à tout élément d’image ayant une valeur de probabilité de défaut qui dépasse un seuil élémentaire prédéterminé, et - rejeter ladite pièce (11) au cas où le nombre d’éléments d’image présentant des labels de défaut dépasse un seuil global prédéterminé. Figure pour l’abrégé : Figure 1. CONTROLE NON DESTRUCTIF D’UNE PIECE La présente invention concerne de manière générale un procédé et un système de contrôle automatique et non destructif d’une pièce de production et en particulier, d’une pièce aéronautique à partir d’une image de la pièce. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE La sécurité et la fiabilité sont des préoccupations majeures dans plusieurs domaines industriels. A titre d’exemple, dans le domaine aéronautique les procédures de conception et production des différentes pièces d’un aéronef ou d’un moteur d’aéronef font appel à différents types d’analyse et de contrôle pour garantir la fiabilité de l’aéronef ou du moteur. Une pièce est contrôlée individuellement de manière non destructive pour s’assurer de sa fiabilité. Ce contrôle comporte une technique d’imagerie optique consistant à construire une image surfacique ou volumique de la pièce pour ensuite, analyser l’image dans le but de détecter le moindre défaut de la pièce. Parmi les techniques de détection de défauts (voir par exemple, [1] et [2]), il existe des méthodes d’analyse mettant en œuvre des réseaux de neurone pour calculer une prédiction d’anomalie de la pièce inspectée. Cette prédiction utilise un seul réseau et attribue généralement un score à chaque pixel ou à chaque région de l’image, appelée « patch ». Ce score est souvent issu d’une segmentation sémantique et est normalisé (i.e. ramené à une valeur entre 0 et 1). La normalisation est fonction du nombre de classes. Pour une classification binaire de chaque pixel (i.e. « sain » ou « défaut »), la fonction sigmoïde est généralement utilisée. Pour un plus grand nombre de classes, son extension, qui est la fonction softmax, est généralement appliquée. Toutefois, les méthodes de l’état de la technique souffrent d’une mauvaise calibration de leurs scores. En effet, pour chaque pixel, le score de détection est ramené à une valeur entre 0 et 1 via une technique de normalisation donnant une interprétation faussement probabiliste des scores. Cette mauvaise calibration est souvent illustrée en disant que les réseaux de neurones « se trompent avec un fort niveau de confiance ». Pour calibrer ce qui est appelé la « confiance » des réseaux de neurones, une approche connue est d’introduire un paramètre dit « de température » dans la normalisation. Cette calibration des scores correspond à une faiblesse des réseaux de neurones et caractérise un manque de robustesse. Afin de gagner en robustesse, l’utilisation de plusieurs réseaux via une méthode d’ensembles est une approche connue de la communauté de l’apprentissage profond. La classification à partir des réseaux obtenus se fait généralement en calculant la moyenne des indicateurs de prédiction, ou par vote ou en calculant la médiane. Toutefois ces techniques ne tiennent toujours pas compte du fait que les scores de départ sont mal calibrés et ne présentent pas un bon niveau de confiance du fait qu’ils ne correspondent pas à de réelles probabilités. L’objet de la présente invention est par conséquent, de remédier aux inconvénients précités en proposant un procédé et un système automatique de contrôle précis et non destructif d’une pièce réalisant une bonne calibration de la confiance de détection avec une méthode d’ensembles. La présente invention est définie par un procédé de contrôle non destructif d’une pièce aéronautique, comportant les étapes suivantes : - acquisition d’au moins une image de ladite pièce, ladite image étant formée par un ensemble d’éléments d’images dont chaque élément comprend au moins un pixel, - classification par un ensemble de réseaux de neurones d’un ensemble de scores de défaut pour chaque élément d’image, chaque réseau de neurones assignant à chaque élément d’image un score de défaut, - détermination pour chaque élément d’image, d’un indicateur de défaut maximal à partir dudit ensemble de scores de défaut correspondant, - calcul, pour chaque élément d’image, d’une valeur de probabilité de défaut en fonction de l’indicateur de défaut maximal associé audit élément d’image, - attribution d’un label de défaut à tout élément d’image ayant une valeur de probabilité de défaut qui dépasse un seuil élémentaire prédéterminé, et - rejet de ladite pièce au cas où le nombre d’éléments d’image présentant des labels de défaut dépasse un seuil global prédéterminé. Ce procédé permet de contrôler automatiquement une pièce à partir d’une image avec une très grande précision et une grande confiance grâce en particulier, à une mutualisation d’un ensemble de réseaux de neurones. Avantageusement, ledit ensemble de scores de défaut assigné à chaque élément d’image suit une densité de probabilité gaussienne. Avantageusement, l’indicateur de défaut maximal de chaque élément d’image est déterminé en calculant le maximum d’un ensemble de log-vraisemblances négatives des scores de défaut assignés audit élément d’image. Avantageusement, l’indicateur de défaut maximal suit une loi de Gumbel dont le paramètre de position dépend du nombre de réseaux de neurones. Avantageusement, la valeur de probabilité de défaut d’un élément d’image correspond à la fonction de répartition de la loi de Gumbel sur l’indicateur de défaut maximal associé audit élément d’image. Avantageusement, les différents réseaux dudit ensemble de réseaux de neurones sont indépendamment entraînés de manière à ce que la log-vraisemblance négative soit minimale sur les éléments d’image sains et maximale sur les éléments d’image de défaut. Avantageusement, chaque réseau de neurone est entraîné selon une technique de minimisation de l’entropie croisée. Avantageusement, la pièce est une pièce aéronautique. L’invention vise également un système de contrôle non destructif d’une pièce aéronautique à partir d’une image (9) de ladite pièce (11), ladite image étant formée par un ensemble d’éléments d’images, comportant: - un module de classification comprenant un ensemble de réseaux de neurones, chaque réseau de neurones étant configuré pour assigner à chaque élément d’image un score de défaut, classifiant ainsi un ensemble de scores de défaut pour chaque élément d’image, et - un module de calcul configuré pour : - déterminer pour chaque élément d’image, un indicateur de défaut maximal à partir dudit ensemble de scores de défaut correspondant, - calculer pour chaque élément d’image une valeur de probabilité de défaut en fonction de l’indicateur de défaut maximal associé audit élément d’image, - attribuer un label de défaut à tout élément d’image ayant une valeur de probabilité de défaut qui dépasse un seuil élémentaire prédéterminé, et - rejeter ladite pièce au cas où le nombre d’éléments d’image présentant des labels de défaut dépasse un seuil global prédéterminé. Avantageusement, le système comporte un dispositif d’imagerie configuré pour acquérir l’image de ladite pièce, ladite image étant une image volumique ou surfacique formée par ledit ensemble d’éléments d’images dont chaque élément comprend au moins un pixel. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de modes de réalisation préférentiels de l’invention faits en référence aux figures jointes parmi lesquelles : illustre de manière schématique un système de contrôle non destructif d’une pièce de production, selon un mode de réalisation de l’invention ; et illustre de manière schématique un procédé de contrôle non destructif d’une pièce de production, selon un mode de réalisation de l’invention. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Le principe de l’invention consiste à rechercher toute indication de défauts de qualité à la surface ou à l’intérieur d’une pièce en s’appuyant sur l’utilisation d’un ensemble de réseaux de neurones pour classifier automatiquement une pièce comme défectueuse ou non sur la base d’un score probabiliste. La illustre de manière schématique un système de contrôle non destructif d’une pièce de production, selon un mode de réalisation de l’invention. Ce système de contrôle 1 comporte un dispositif d’imagerie 3, un module de classification 5 et un module de calcul 7. Le dispositif d’imagerie 3 est configuré pour acquérir au moins une image 9 de la pièce 11. Plus particulièrement, le dispositif d’imagerie 3 comporte une source d’émission 31 de rayons lumineux (par exemple, des rayons X ou des rayons de lumière visible), un détecteur 33, et un module de traitement d’image 35 couplés au détecteur 33. Selon un exemple, la source d’émission 31 est destinée à émettre des rayons X sur une pièce 11 fixée sur un plateau ou support tournant 37, dans l’axe de la source d’émission soumettant ainsi la pièce 11 à une radiographie. Les rayons X traversant la pièce 11 et interagissant avec elle sont capturés par le détecteur 33 mesurant l’atténuation de ce flux de rayon X. Différents tirs de rayons X sont réalisés selon différentes positions du support tournant 37 permettant au détecteur 33 de former une série d’images radiographiques correspondant à une série de projections de la pièce 11. La série des projections permet au module de traitement d’image 35 de reconstituer une image 9 volumique (ou tomographique) de la pièce 11 en utilisant un algorithme de reconstruction d’une image volumique. Selon un autre exemple, la source d’émission 31 est destinée à émettre des rayons de lumière visible de sorte que le module de traitement d’image 35 reconstitue une image 9 surfacique de la pièce 11. L’image 9 surfacique ou volumique ainsi reconstituée est formée par un ensemble d’éléments j d’image dont chaque élément j comprend au moins un pixel (surfacique ou volumique). Un élément j d’image peut ainsi désigner une imagette (patch) formée d’un ensemble de pixels ou d’un seul pixel sachant qu’un pixel peut ici être bidimensionnel ou tridimensionnel. Le module de classification 5 comprend un ensemble de réseaux de neurones 51. Chaque réseau de neurones 51 est configuré pour assigner à chaque élément d’image un score de défaut probabiliste . Ainsi, l’ensemble de réseaux de neurones 51 attribue un ensemble de scores de défaut à chaque élément d’image . Le module de calcul 7 est configuré pour déterminer pour chaque élément d’image j, un indicateur de défaut maximal à partir de l’ensemble de scores de défaut correspondant. En outre, le module de calcul 7 est configuré pour calculer pour chaque élément d’image une valeur de probabilité de défaut en fonction de l’indicateur de défaut maximal associé à l’élément d’image j. Avantageusement, la valeur de probabilité de défaut d’un élément d’image j est calculée en appliquant à l’indicateur de défaut maximal une fonction de répartition d’une loi de Gumbel associé à l’élément d’image j. Le module de calcul 7 est aussi configuré pour attribuer un label de défaut à tout élément d’image j ayant une valeur de probabilité de défaut qui dépasse un seuil élémentaire prédéterminé. A titre d’exemple, ce seuil élémentaire peut être de l’ordre de 95% en conformité avec la théorie des tests d’hypothèse de Fisher. En outre, le module de calcul 7 est configuré pour rejeter ladite pièce au cas où le nombre d’éléments d’image présentant des labels de défaut dépasse un seuil global prédéterminé. Ainsi, selon le nombre d’éléments d’image j qui sont identifiés comme des défauts, la pièce est agréée ou rejetée. On notera que le module de traitement d’image 35, le module de classification 5, et le module de calcul 7 peuvent appartenir à un même dispositif de calcul et de traitement tel qu’un ordinateur 13. La illustre de manière schématique un procédé de contrôle non destructif d’une pièce de production, selon un mode de réalisation de l’invention. L’étape E1 concerne l’acquisition d’au moins une image 9 surfacique ou volumique de la pièce 11. L’image 9 est composée d’un ensemble d’éléments d’image j. A l’étape E2, l’ensemble de réseaux de neurones 51 du module de classification 5 forme un ensemble correspondant de scores de défaut pour chaque élément d’image . Chaque réseau transforme la ou les images pour assigner un score de défaut à l’élément d’image correspondant. A titre d’exemple, le nombre de réseaux de neurones 51 est compris entre deux et dix réseaux. Avantageusement, cet ensemble de scores de défaut assigné à chaque élément d’image suit une loi gaussienne de densité de probabilité . A l’étape E3, le module de calcul 5 est configuré pour déterminer pour chaque élément d’image j, un indicateur de défaut maximal à partir de l’ensemble de scores de défaut correspondant. Plus particulièrement, en conformité avec la théorie des valeurs extrêmes, l’indicateur de défaut maximal de chaque élément d’image est déterminé en calculant le maximum d’un ensemble de log-vraisemblances négatives des scores de défaut assignés à l’élément d’image correspondant, selon la formule suivante : D’après la théorie des valeurs extrêmes [3], l’indicateur de défaut maximal suit une loi de Gumbel où est le paramètre de position et est le paramètre d’échelle. D’après la théorie des valeurs extrêmes [3], le paramètre d’échelle est égal à 1. Par ailleurs, le paramètre de position dépend directement du nombre de réseaux de neurones 51 ainsi que de la densité de probabilité gaussienne. Plus précisément, le paramètre de position est égal au log négatif d’un quantile d’ordre des valeurs de la densité , selon la formule suivante : Le quantile est obtenu en inversant la fonction de répartition des valeurs de la densité . A titre d’exemple, pour le cas où l’élément d’image est un pixel, le quantile est relié à l’ordre selon l’expression suivante : où est la constante de normalisation de la densité et où est l’écart-type de la gaussienne (par exemple, ), et où est la fonction d’erreur complémentaire, définie de manière connue pour tout par l’expression suivante : La fonction d’erreur complémentaire est inversible et son inverse peut être calculé numériquement ou analytiquement via des fonctions standards de calcul scientifique. Ceci permet de calculer le quantile , et par conséquent, le paramètre de position de la loi de Gumbel du défaut maximal . On notera que pour le cas où l’élément d’image j comporte une pluralité de pixels, le calcul du quantile peut être traité de manière similaire en fonction de la dimension de l’élément d’image selon une technique analytique ou numérique connue pour le cas multivarié [3], de la fonction de répartition des valeurs de la densité . A l’étape E4, le module de calcul 7 est configuré pour calculer pour chaque élément d’image j une valeur de probabilité de défaut en fonction de l’indicateur de défaut maximal correspondant. Avantageusement, la valeur de probabilité de défaut d’un élément d’image j correspond à la fonction de répartition de la loi de Gumbel sur l’indicateur de défaut maximal associé à l’élément d’image. En effet, la fonction de répartition de la loi de Gumbel appliquée en est définie par l’expression suivante : Par définition, la fonction de répartition donne la probabilité pour une variable aléatoire suivant la loi de Gumbel (i.e. ) d’être inférieure à : Avantageusement, cette probabilité peut être utilisée comme une probabilité de défaut d’un élément d’image . Pour cela, les différents réseaux 51 de l’ensemble de réseaux de neurones sont indépendamment entraînés de manière à minimiser la log-vraisemblance négative sur les éléments d’image sains et à la maximiser sur les éléments d’image de défaut. On notera par ailleurs, que les réseaux de neurones 51 n’ont pas nécessairement la même architecture. En utilisant un ou plusieurs algorithme(s) d’optimisation connu(s) (voir par exemple [5]), chaque réseau peut par exemple, être entraîné par minimisation de l’entropie croisée. Différents algorithmes d’optimisation (voir par exemple [5]) sont connus pour l’entraînement des réseaux de neurones. A titre d’exemple, chaque réseau de neurone peut être entraîné selon une technique de minimisation de l’entropie croisée, selon la formule suivante : où la somme est effectuée sur les éléments de l’image , où est l’image de par le réseau et où est l’image qui indique pour chaque élément de l’image si c’est un élément d’image sain ou un élément d’image de défaut : Afin que chaque réseau de neurone soit entraîné, on utilise plusieurs exemples d’entraînement (où l’on note le nombre d’exemples d’entraînement). Dans ce cas, chaque réseau de neurones peut être entraîné en minimisant l’entropie croisée moyenne, selon la formule suivante : Indépendants les uns des autres, les réseaux de neurones 51 constituent des fonctions prenant en entrée les éléments d’une image 9 et donnant en sortie un ensemble de valeurs qui représentent des variables aléatoires indépendantes , . Ces variables aléatoires sont modélisées comme identiquement distribuées selon une loi gaussienne de densité . Les log-vraisemblances négatives sont des variables aléatoires dont les réalisations constituent les scores de défaut non normalisés de l’étape E2. Par ailleurs, le maximum des log-vraisemblances négatives suit la loi de Gumbel et est défini selon la formule suivante : Ainsi, lors du contrôle d’une image 9 de la pièce 11 par le système de contrôle 1, les transformées , , calculées à l’étape E2 par le module de classification 5, sont des réalisations des variables aléatoires , , et l’extremum calculé à l’étape E3 par le module de calcul 7 est une réalisation de la variable aléatoire . Grâce à l’entraînement des réseaux 51 minimisant l’entropie croisée , les éléments d’image sains sont caractérisés par des valeurs faibles de , pour tout . En effet, la fonction de répartition est une fonction croissante, à l’instar de toute fonction de répartition de variable aléatoire. Ainsi, lorsqu’on a un élément d’image sain, alors, dans l’expression de , on a et donc on minimise , c’est-à-dire que l’on minimise . Par conséquent, comme est croissante, on minimise , pout tout . De manière analogue, lorsqu’on a , on minimise , c’est-à-dire que l’on maximise , et donc on maximise . Ainsi, pour chaque élément d’image , on définit le test d’hypothèse suivant : où est l’hypothèse nulle et est l’hypothèse alternative. On opère le test selon la démarche de Fisher [4]. Si l’on suppose que l’élément d’image est un élément sain, on calcule la probabilité d’avoir l’élément d’image effectivement sain. Cette probabilité est la p-valeur du test et correspond à la probabilité d’avoir un maximum plus grand que la valeur observée : Si la p-valeur est faible (i.e. proche de zéro), il est fort peu probable, en supposant l’élément d’image sain, de tomber sur un maximum plus grand que . L’hypothèse nulle est donc rejetée lorsque la p-valeur est trop faible. Par exemple, Fisher préconise de rejeter l’hypothèse nulle lorsque celle-ci est inférieure à 5% [4]. La p-valeur évolue dans la direction opposée à . Ainsi, à l’étape E3, le module de calcul 7 utilise comme score probabiliste pour l’élément d’image d’être un élément de défaut, l’égalité suivante : Ainsi, la p-valeur correspond à la valeur de probabilité de défaut pour chaque élément d’image j, calculée à l’étape E4 par le module de calcul 7. A l’étape E5, le module de calcul 7 est configuré pour attribuer un label de défaut booléen à tout élément d’image j ayant une valeur de probabilité de défaut qui dépasse un seuil élémentaire prédéterminé. A titre d’exemple, l’élément d’image est considéré comme un élément de défaut lorsque la valeur de probabilité de défaut est forte, par exemple, en suivant les préconisations de Fisher [4], lorsque est supérieur à un seuil élémentaire de l’ordre de 95%. Ainsi, le label de défaut booléen peut être défini de la manière suivante : A l’étape E6, le module de calcul 7 est configuré pour rejeter la pièce 11 au cas où le nombre d’éléments d’image j présentant des labels de défaut dépasse un seuil global prédéterminé. A titre d’exemple le seuil global prédéterminé est de l’ordre de 40 pixels. Ainsi, selon le nombre d’éléments d’image j qui sont identifiés comme des défauts, la pièce 11 est agréée (étape E7) ou rejetée (étape E8), selon l’issu du test suivant : Le procédé de la présente invention peut être avantageusement utilisé pour des contrôles automatiques en production dans le domaine aéronautique et en particulier pour rejeter les pièces invalides. Ainsi, l’utilisation de plusieurs réseaux de neurones selon le mode de réalisation de l’invention permet de réaliser un contrôle de pièces aéronautiques avec une très grande précision et une très grande confiance dans le processus de validation des pièces. Bibliographie [1] FR3050826, 2017 [2] FR3058816, 2018 [3] D. A. Clifton, S. Hugueny, L. Tarassenko, « Novelty detection with multivariate extreme value statistics », Journal of signal processing systems , 65 (3), 371-389, 2011. [4] R. A. Fisher, « Statistical Methods for Research Workers », Edinburgh : Oliver and Boyd , 1925. [5] D. P. Kingma and J. L. Ba, “Adam: a method for Stochastic Optimization,” The 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR) , 2015. Procédé de contrôle non destructif d’une pièce, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes: - acquisition d’au moins une image de ladite pièce, ladite image étant formée par un ensemble d’éléments d’images, - classification par un ensemble de réseaux de neurones d’un ensemble de scores de défaut pour chaque élément d’image, chaque réseau de neurones assignant à chaque élément d’image un score de défaut, - détermination pour chaque élément d’image, d’un indicateur de défaut maximal à partir dudit ensemble de scores de défaut correspondant, - calcul, pour chaque élément d’image, d’une valeur de probabilité de défaut en fonction de l’indicateur de défaut maximal associé audit élément d’image, - attribution d’un label de défaut à tout élément d’image ayant une valeur de probabilité de défaut qui dépasse un seuil élémentaire prédéterminé, et - rejet de ladite pièce au cas où le nombre d’éléments d’image présentant des labels de défaut dépasse un seuil global prédéterminé. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit ensemble de scores de défaut assigné à chaque élément d’image suit une densité de probabilité gaussienne. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l’indicateur de défaut maximal de chaque élément d’image est déterminé en calculant le maximum d’un ensemble de log-vraisemblances négatives des scores de défaut assignés audit élément d’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’indicateur de défaut maximal suit une loi de Gumbel dont le paramètre de position dépend du nombre de réseaux de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la valeur de probabilité de défaut d’un élément d’image correspond à la fonction de répartition de la loi de Gumbel sur l’indicateur de défaut maximal associé audit élément d’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 5, caractérisé en ce que les différents réseaux dudit ensemble de réseaux de neurones sont indépendamment entraînés de manière à ce que la log-vraisemblance négative soit minimale sur les éléments d’image sains et maximale sur les éléments d’image de défaut. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que chaque réseau de neurone est entraîné selon une technique de minimisation de l’entropie croisée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la pièce est une pièce aéronautique. Système de contrôle non destructif d’une pièce à partir d’une image (9) de ladite pièce (11), ladite image étant formée par un ensemble d’éléments d’images, caractérisé en ce qu’il comporte : - un module de classification (5) comprenant un ensemble de réseaux de neurones (51), chaque réseau de neurones étant configuré pour assigner à chaque élément d’image un score de défaut, classifiant ainsi un ensemble de scores de défaut pour chaque élément d’image, et - un module de calcul (7) configuré pour : déterminer pour chaque élément d’image, un indicateur de défaut maximal à partir dudit ensemble de scores de défaut correspondant, calculer pour chaque élément d’image une valeur de probabilité de défaut en fonction de l’indicateur de défaut maximal associé audit élément d’image, attribuer un label de défaut à tout élément d’image ayant une valeur de probabilité de défaut qui dépasse un seuil élémentaire prédéterminé, et rejeter ladite pièce (11) au cas où le nombre d’éléments d’image présentant des labels de défaut dépasse un seuil global prédéterminé. Système selon la revendication 9, caractérisé en ce qu’il comporte un dispositif d’imagerie (3) configuré pour acquérir l’image (9) de ladite pièce (11), ladite image étant une image volumique ou surfacique formée par ledit ensemble d’éléments d’images dont chaque élément comprend au moins un pixel.