FR 3129510 A1 20230526 FR 2112319 A 20211122 Le présent document un procédé de contrôle non destructif d’une pièce tissée comprenant des fibres noyées dans une matrice (306), le procédé comprenant les étapes : a) fournir au moins une image initiale (300) d’une partie de surface extérieure de ladite pièce tissée, b) appliquer au moins deux traitements d’image différents à ladite image initiale (300), c) classifier les données desdites au moins deux images (308) obtenues à l’étape b) par un algorithme de classification en une classe (312,314) de fibres et une classe (316) de matrice, d) déterminer un état d’endommagement de ladite pièce en fonction des classes (312,314,316) déterminées à l’étape c). Figure à publier avec l’abrégé : [Fig. 4] Procédé de contrôle de pièces tissées de turbomachine Domaine technique de l’invention Le présent document concerne un procédé de détermination de l’état d’endommagement de pièces tissées de turbomachine, en particulier d’aéronef. Etat de la technique antérieure La représente une turbomachine 1 à double flux et à double corps. L’axe de la turbomachine est référencé X et correspond à l’axe de rotation des parties tournantes. Dans ce qui suit, les termes axial et radial sont définis par rapport à l’axe X. La turbomachine 1 comporte, de l’amont vers l’aval dans le sens d’écoulement des gaz, une soufflante 2, un compresseur basse pression 3, un compresseur haute pression 4, une chambre de combustion 5, une turbine haute pression 6 et une turbine basse pression 7. L’air issu de la soufflante 2 est divisé en un flux primaire 8 s’écoulant dans une veine annulaire primaire 9, et un flux secondaire 10 s’écoulant dans une veine annulaire secondaire 11 entourant la veine annulaire primaire 10. La veine annulaire secondaire 11 est délimitée par un carter 21 de la soufflante 2 et un carter 31 entourant le compresseur basse pression 3. Une pluralité d’aubes directrices 22 fixes sont agencées dans la veine annulaire secondaire 11 en aval de la soufflante 2. Le compresseur basse pression 3, le compresseur haute pression 4, la chambre de combustion 5, la turbine haute pression 6 et la turbine basse pression 7 sont ménagées dans la veine primaire 9. Le rotor de la turbine haute pression 6 et le rotor du compresseur haute pression 4 sont couplés en rotation par l’intermédiaire d’un premier arbre 12 de manière à former un corps haute pression. Le rotor de la turbine basse pression 7 et le rotor du compresseur basse pression 3 sont couplés en rotation par l’intermédiaire d’un second arbre 13 de manière à former un corps basse pression, la soufflante 2 pouvant être reliée directement au rotor du compresseur basse pression 3 ou bien par l’intermédiaire d’un train d’engrenage épicycloïdal par exemple. Certaines pièces de la turbomachine 1, telle que le carter 21 de la soufflante 2 ou les aubes de la soufflante 2, sont réalisées par un tissage de fibres de carbone et/ou de verre qui est ensuite noyé dans une résine formant une matrice. En fonctionnement de la turbomachine, ces pièces sont soumises à de fortes contraintes mécaniques, pouvant générer des fissures ou autres endommagements de ces pièces. Pour anticiper des endommagements trop sévères, des modèles de simulation sont utilisés pour prévoir la durée de vie de ces pièces. Ces simulations doivent être les plus représentatives possibles de la réalité et sont basées sur des essais sur une pièce partielle ou une pièce complète. Toutes les configurations possibles ne pouvant être testées, les écarts par rapport à la réalité restent présents. Pour lever le doute, il est parfois nécessaire de démonter les pièces et les soumettre à des essais, entravant l’utilisation de la turbomachine. Pour déterminer l’endommagement de ces pièces sans les démonter, des caméras sont agencées pour capturer des images de la surface extérieure des pièces et l’endommagement des pièces est déterminé à partir des images capturées. Cependant, les conditions dégradées de capture d’images, tel que la luminosité et la disposition des caméras due à l’encombrement autour de ces pièces, complexifie la détection de dommages sur les pièces à partir d’images. Cette dégradation peut être également liée à la surface de la pièce tissée à observer elle-même. En effet, une résine transparente sera difficile à distinguer de fibres de carbone noires. De la même manière, des fibres de verre blanches seront complexes à caractériser avec une résine blanche. La détection de dommages manque ainsi de fiabilité et de robustesse. Il existe un besoin de déterminer l’endommagement de pièces de turbomachine de façon plus fiable et plus robuste. Le présent document concerne un procédé de contrôle non destructif d’une pièce tissée, par exemple une pièce tissée de turbomachine d’aéronef, ladite pièce tissée comprenant des fibres noyées dans une matrice, le procédé comprenant les étapes : a) fournir au moins une image initiale d’une partie de surface extérieure de ladite pièce tissée, b) appliquer au moins deux traitements d’image différents à ladite image initiale, c) classifier les données desdites au moins deux images obtenues à l’étape b) par un algorithme de classification en une classe de fibres et une classe de matrice, d) déterminer un état d’endommagement de ladite pièce en fonction des classes déterminées à l’étape c), dans lequel lesdits deux traitements d’images sont choisis parmi des traitements d’images prédéterminés comprenant : une conversion en niveau de gris, une détermination de l’histogramme de gradient orienté, une détermination de l’histogramme de couleurs, et une détermination de l’histogramme des niveaux de gris. Selon le précédé, la classification des éléments de l’image initiale en fibres et en matrice se base sur des images soumises à au moins deux traitements d’images différents. Ceci permet d’obtenir des informations plus robustes à partir de l’image initiale. En effet, les traitements d’images prédéterminés ont pour effet d’améliorer le contraste de l’image initiale, ce qui permet de déterminer l’endommagement de la pièce à partir d’images même si les conditions de capture de ces images sont dégradées i.e. faible luminosité, recul inadapté de la caméra, etc. En outre, les traitements d’images peuvent permettre de détecter les fibres même si le contraste entre les fibres et la matrice est faible par exemple si les fibres sont d’une couleur similaire à la couleur de la matrice. De plus, ces traitements d’images peuvent permettre de détecter la résine dans le cas où elle est transparente. Selon un mode de réalisation, quatre traitements d’images différents peuvent être appliqués à l’image initiale. Les quatre traitements d’images peuvent consister en une conversion en niveau de gris, une détermination de l’histogramme de gradient orienté, une détermination de l’histogramme de couleurs, et une détermination de l’histogramme des niveaux de gris. La conversion en niveau de gris permet de passer d’un espace à trois couleurs à un espace à une seule couleur et obtenir ainsi un meilleur visuel. La détermination de l’histogramme de gradient orienté peut être basée sur l’analyse de la luminance au voisinage de chaque pixel de l’image initiale et mettre en évidence les contours des différents objets de l’image initiale. La détermination de l’histogramme de couleurs permet d’obtenir une vue colorimétrique de la variabilité des couleurs en chaque pixel de l’image. La détermination de l’histogramme des niveaux de gris permet une analyse similaire à l’histogramme de couleurs mais donnant une image en nuances de gris. Le procédé peut comprendre en outre une étape préalable consistant à capturer, par caméra, une image d’une zone à analyser de la pièce tissée. Le procédé peut comprendre aussi une étape consistant à fragmenter ladite image en une pluralité d’images initiales correspondant chacune à une portion de ladite zone à analyser. L’étape c) peut être réalisée en parallèle pour différentes images initiales. La caméra peut se déplacer pour capturer des images de différentes zones de la pièce tissée en balayant la surface extérieure de ladite pièce tissée. Selon un mode de réalisation, l’image capturée par caméra peut être une prise de vue perpendiculaire à la surface extérieure de la pièce tissée. Ceci permet d’améliorer la netteté des images obtenues et permet de faciliter l’étape de classification. La caméra peut être une caméra CCD ou tout autre type de caméra adapté. La caméra peut avoir une résolution supérieure à 5 mpi. La pièce tissée peut être réalisée par injection de fibres de carbone et/ou de verre dans une résine. La résine peut être une résine époxy. Lesdites fibres peuvent être unidirectionnelles ou multidirectionnelles. La pièce peut être réalisée par un tissage classique, tel qu’un tissage sergé ou taffetas. La pièce peut encore être réalisée par un tissage en 3D ou un tissage 3D interlock. Les traitements d’images prédéterminés peuvent comprendre en outre une décorrélation des couleurs, une détermination des Laplaciens locaux et une décomposition en ondelettes. Selon un mode de réalisation, la classification des données à l’étape c) peut être réalisée par un algorithme de partitionnement. Par exemple, l’algorithme de partitionnement peut être l’algorithme de partitionnement en k-moyennes. Selon un mode de réalisation, la classification de données à l’étape c) peut être réalisée par un algorithme d’apprentissage supervisé ou non. La pièce tissée peut être un carter entourant une soufflante de la turbomachine. Alternativement, la pièce tissée peut être le carter d’une turbine de la turbomachine. Le procédé peut comprendre une étape de génération d’une image finale comprenant les trois classes déterminées à l’étape c). L’étape d) peut être réalisée de façon automatisée par une méthode dédiée, par exemple en comparant l’image finale à une image de référence prédéterminée. L’étape d) peut être réalisée de façon manuelle, par exemple par affichage de l’image finale à un opérateur. Les fibres de la pièce tissée peuvent être agencés en fils de trame entrecroisés de fils de chaine. Selon un mode de réalisation, la pièce tissée peut comprendre des fibres de verre et des fibres de carbone. Les données desdites au moins deux images peuvent être classifiées en au moins deux classes distinctes. Le procédé peut comprendre la classification des données desdites au moins deux images en une classe de de trame, une classe de chaine et une classe de matrice. Par exemple, la classe de fibres peut comprendre une classe de trame et une classe de chaine. Le procédé peut comprendre la classification des données desdites au moins deux images en une classe de fibres de carbone, une classe de fibres de verre et une classe de matrice. Par exemple, la classe de fibres peut comprendre une classe de fibres de carbone et une classe de fibres de verre. Le procédé peut comprendre la classification des données desdites au moins deux images en outre en une classe de corps étranger. La classe de corps étranger peut comprendre des données relatives à un corps étranger à la pièce tissée. Le corps étranger peut être tout résidu externe à la matrice ou qui n’est pas noyé dans la matrice. En outre, les données desdites au moins deux images peuvent être classifiées en une classe de matrice, une classe de chaine, une classe de trame et une classe de corps étranger. Les données desdites au moins deux images peuvent être classifiées en une classe de matrice, une classe de fibres de carbone et une classe de fibres de verre et une classe de corps étranger. Le procédé peut comprendre la classification des données desdites au moins deux images en une classe de trame de fibres de carbone et/ou une classe de trame de fibres de verre, en une classe de chaine de fibres de carbone et/ou une classe de chaine de fibres de verre, et en une classe de matrice. Selon un mode de réalisation, les données desdites au moins deux images peuvent être classifiées en une classe de matrice, une classe de chaine de fibres de carbone, une classe de trame de fibres de carbone, une classe de chaine de fibres de verre, et une classe de trame de fibres de verre. Selon un mode de réalisation, les données desdites au moins deux images peuvent être classifiées en une classe de matrice, une classe de chaine de fibres de carbone, une classe de fibres de trame de carbone, une classe de chaine de fibres de verre, une classe de trame de fibres de verre et une classe de corps étranger. Le présent document concerne encore un dispositif de contrôle non destructif d’une pièce tissée comprenant un circuit de traitement pour la mise en œuvre du procédé précité. Le dispositif peut être installé à demeure dans la turbomachine. Le dispositif peut comprendre une ou plusieurs caméras installées dans la turbomachine. Alternativement, le dispositif peut être amovible de la turbomachine et installé uniquement au besoin. Le présent document concerne encore un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé tel que précité, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d’un circuit de traitement. Brève description des figures la déjà décrite représente une turbomachine à double flux, la représente une pièce tissée de la turbomachine de la , la représente un procédé de détermination d’un état d’endommagement de la pièce tissée de la , la représente une image initiale de la surface extérieure d’une partie de la pièce tissée de la sur laquelle est appliquée le procédé de la . Procédé (200) de contrôle non destructif d’une pièce tissée (100), par exemple une pièce tissée de turbomachine (1) d’aéronef, ladite pièce tissée comprenant des fibres noyées dans une matrice (306), le procédé comprenant les étapes : a) fournir (202) au moins une image initiale (300) d’une partie de surface extérieure de ladite pièce tissée, b) appliquer (204) au moins deux traitements d’image différents à ladite image initiale (300), c) classifier (206) les données desdites au moins deux images (308) obtenues à l’étape b) par un algorithme de classification en une classe (312,314) de fibres et une classe (316) de matrice, d) déterminer (208) un état d’endommagement de ladite pièce en fonction des classes (312,314,316) déterminées à l’étape c), dans lequel lesdits deux traitements d’images sont choisis parmi des traitements d’images prédéterminés comprenant : une conversion en niveau de gris, une détermination de l’histogramme de gradient orienté, une détermination de l’histogramme de couleurs, et une détermination de l’histogramme des niveaux de gris. Procédé (200) selon la revendication précédente, dans lequel quatre traitements d’images différents sont appliqués à l’image initiale (300). Procédé (300) selon la revendication 1 ou 2, comprenant une étape préalable consistant à capturer, par caméra (114), une image d’une zone à analyser de la pièce tissée (100) et à fragmenter ladite image en une pluralité d’images initiales (300) correspondant chacune à une portion de ladite zone à analyser. Procédé (200) selon la revendication précédente, dans lequel l’image capturée par caméra (114) est une prise de vue perpendiculaire à la surface extérieure de la pièce tissée (100). Procédé (200) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la pièce tissée (100) est réalisée par injection de fibres de carbone et/ou de verre dans une résine. Procédé (200) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les traitements d’images prédéterminés comprennent en outre une décorrélation des couleurs, une détermination des Laplaciens locaux et une décomposition en ondelettes. Procédé (200) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la classification de données à l’étape c) est réalisée par un algorithme de partitionnement. Procédé (200) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la pièce tissée (100) est un carter entourant une soufflante (2) de la turbomachine (1). Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant la classification des données desdites au moins deux images (308) en une classe de (312) de trame, une classe (314) de chaine et une classe de matrice. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, comprenant la classification des données desdites au moins deux images (308) en une classe de fibres de carbone, une classe de fibres de verre et une classe de matrice. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, comprenant la classification des données desdites au moins deux images (308) en une classe de trame de fibres de carbone et/ou une classe de trame de fibres de verre, en une classe de chaine de fibres de carbone et/ou une classe de chaine de fibres de verre, et en une classe de matrice. Procédé selon l’une des revendications 1 à 11, comprenant la classification des données desdites au moins deux images (308) en outre en une classe de corps étranger. Dispositif de contrôle non destructif d’une pièce tissée (100) comprenant un circuit de traitement pour la mise en œuvre du procédé (200) selon l’une des revendications précédentes. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé (200) selon l’une des revendications 1 à 12, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d’un circuit de traitement.