FR 3133473 A1 20230915 FR 2202119 A 20220310 Procédé d’analyse tomographique par reconnaissance automatique de phases Procédé d’analyse tomographique d’une pièce comprenant au moins deux phases (30, 32), le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition d’au moins une image tridimensionnelle de la pièce (20) au moyen d’un dispositif de tomographie, l’image comprenant une pluralité de voxels, chaque voxel présentant un niveau de gris, - analyse d’une distribution des niveaux de gris des voxels de l’image et obtention d’au moins un paramètre représentatif de variations locales de ladite distribution de niveaux de gris pour chaque voxel, - détermination d’une pluralité de classes à partir des niveaux de gris et des valeurs du ou de chaque paramètre pour chaque voxel, - classement de chaque voxel dans une des classes à partir du niveau de gris du voxel et du ou de chaque paramètre du voxel, et - détection des différentes phases (30, 32) dans l’image à partir des classes des voxels. Figure à publier avec l’abrégé : 4 Procédé d’analyse tomographique par reconnaissance automatique de phases Domaine technique de l’invention L’invention concerne un procédé d’analyse tomographique d’une pièce mécanique. La pièce fait par exemple partie d’un aéronef, et plus précisément d’une turbomachine, comme une partie d’un carter de soufflante, une aube de soufflante, ou une partie d’une structure d’aubages fixes. Etat de la technique antérieure Il est connu d’inspecter les pièces mécaniques structurelles par des méthodes de tomographie, par exemple radiographique ou acoustique, afin de détecter la présence d’éventuels défauts en surface et à l’intérieur de la pièce. Ces méthodes sont fiables, non-invasives et permettent d’inspecter l’intérieur des pièces, ce qui permet de statuer rapidement sur l’état de la pièce et décider de sa potentielle remise en fonctionnement ou son remplacement. Une mesure tomographique consiste en un balayage d’un objet observé, ici une pièce mécanique, au moyen d’un faisceaux d’ondes, et en une mesure du faisceau transmis dans toutes les directions afin de reconstituer une image tridimensionnelle de l’objet. La illustre un dispositif de tomographie 1 pendant l’inspection d’une pièce mécanique 20. Le dispositif de tomographie 1 comprend au moins un dispositif d’émission 3, configuré pour émettre un faisceau incident 5 d’impulsions d’ondes en direction de la pièce 20, par exemple des ondes radiofréquence, des rayons X ou encore des ondes acoustiques, et un moins un récepteur 7 aptes à capter un faisceau transmis 9 d’ondes, agencés de part et d’autre de la pièce 20. La pièce 20 est généralement montée sur un support 11 rotatif autour d’un axe A, afin d’être observée sous toutes les directions pendant la mesure tomographique. La pièce 20 observée par tomographie peut être constituée d’un matériau composite, tel que représenté en détail sur la , qui comprend plusieurs phases distinctes comprenant des matériaux différents. Un tel matériau composite comprend par exemple des fibres de trames 21 et des fibres de chaines 22 tissées les unes avec les autres sur un plan de tissage P, ou plusieurs plans de tissage P superposés selon une direction d’épaisseur Z. Un tel tissage est désigné comme bidimensionnel. Les fibres du matériau composite peuvent, alternativement, suivre un tissage tridimensionnel, avec des fibres s’étendant selon trois directions distinctes. Les fibres 21 et 22 peuvent être des fibres de carbone, de verre, en polymère synthétique (par exemple de type kevlar), ou un mélange de plusieurs types de fibres. Elles sont noyées dans une matrice 23 comprenant par exemple un ou plusieurs polymères et/ou résines, qui se solidifient pour former la pièce 20 définitive. Les amplitudes des ondes transmises sous les différents angles d’observations sont traduites en niveaux de gris dans un dispositif de traitement 13, et une analyse numérique permet de reconstituer le volume de la pièce 20. Le dispositif de traitement 13 comprend un ordinateur. Les niveaux de gris obtenus dépendent entre autres de la densité des matériaux traversés, et varient donc entre les différentes phases du matériau composite. L’analyse par tomographie permet alors d’obtenir un visuel sur l’extérieur et l’intérieur de la pièce. Ce type de contrôle présente l’avantage majeur de permettre la visualisation dans l’épaisseur du matériau et de la pièce étudiée, tout en étant non-destructif et fiable. Un opérateur humain peut alors évaluer la qualité de la pièce, en recherchant dans l’image tridimensionnelle la présence ou l’absence d’une anomalie ou d’un dégât. Dans ce qui suit, les termes « non-conformité », « anomalie », « dégât », « endommagement » ou équivalents sont utilisés indifféremment pour désigner une partie de la pièce où les propriétés maniques de la pièce sont localement dégradées par rapport à celles d’une pièce en bon état. Il peut également s’agir de la présence d’un corps étranger dans le matériau, comme un vide (porosité) ou un matériau arrivé par erreur dans la pièce lors de sa mise en forme. Une telle anomalie peut justifier un retrait et un remplacement de la pièce lorsque sa tenue mécanique est compromise, ou, selon les cas, peut ne pas s’opposer au bon fonctionnement de la pièce. Dans le cas d’un matériau composite, il peut également s’agir d’une zone où les fibres 21, 22 sont distendues ou présentent des alignements irréguliers. Il est important de noter que la détection et caractérisation de la taille et de la forme de l’anomalie est toujours laissée actuellement à l’opérateur humain. Cette étape génère un délai important car l’image tridimensionnelle est complexe et étendue, ce qui rend son inspection fastidieuse. Présentation de l’invention L’invention vise à remédier à ces inconvénients, en proposant une méthode d’analyse permettant une inspection plus rapide et simple du volume d’une pièce mécanique en matériau composite. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé d’analyse tomographique d’une pièce comprenant au moins deux phases, le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition d’au moins une image tridimensionnelle de la pièce au moyen d’un dispositif de tomographie, l’image comprenant une pluralité de voxels, - analyse d’une distribution de niveaux de gris des voxels de l’image et obtention, pour chaque voxel, d’une valeur d’au moins un paramètre représentatif de variations locales de ladite distribution de niveaux de gris, - détermination d’une pluralité de classes à partir des niveaux de gris et des valeurs du ou de chaque paramètre pour chaque voxel, - classement de chaque voxel dans une des classes à partir du niveau de gris du voxel et du ou de chaque paramètre du voxel, et - détection des différentes phases dans l’image à partir des classes des voxels. Un tel procédé permet de détecter les différentes phases du matériau composite dans une image tridimensionnelle de manière automatisée et sans nécessiter d’intervention extérieure, afin de faciliter l’observation et le contrôle ultérieur de ces images et la détection d’éventuels défauts. Chaque classe peut correspondre à un matériau, par exemple une matrice polymère ou des fibres de verre ou de carbone, ou peut correspondre à une orientation, par exemple des fibres de chaîne ou des fibres de trame. Le procédé peut comprendre une étape d’affichage visuel des phases et/ou des interfaces dans l’image pour une observation par un opérateur. Le procédé peut comprendre la détection d’interfaces séparant les phases dans l’image à partir des valeurs du ou de chaque paramètre pour chaque voxel. Un paramètre utilisé pour la détection des interfaces peut être le gradient des niveaux de gris. Une telle étape permet d’identifier les matériaux correspondant aux différentes phases et simplifie l’observation de l’image. Au moins l’un des paramètres peut être choisi parmi un gradient des niveaux de gris selon trois directions distinctes de l’espace X, Y et Z de l’image et une divergence des niveaux de gris. De tels choix de paramètre permettent de mettre en évidence des variations spatiales brusques de niveaux de gris, pouvant correspondre à des interfaces entre les phases ou à des anomalies dans le matériau. L’étape de détermination des classes peut mettre en œuvre au moins un outil de traitement numérique choisi parmi une segmentation par arbre de classification, une classification en k-moyennes et une analyse à réseaux de neurones. Le procédé peut comprendre une étape de traitement d’image comprenant une suppression ou un reclassement de pixels aberrants de l’image au moyen d’un filtre. Le filtre est par exemple un filtre gaussien, notamment un filtre gaussien médian. L’étape de traitement d’image peut également comprendre un lissage des interfaces au moyen du filtre. La pluralité de classes peut par exemple comprendre deux classes ou trois classes. Si trois matériaux (fibres de carbone, fibres de verre et matrice) ou plus sont présents, la pluralité de classes peut comprendre plus de trois classes, pour tenir compte des différents matériaux et/ou des différentes orientations présentes. Le nombre de classe est défini par la complexité de la structure de la pièce composite à analyser et du niveau d’observation désiré. Le choix de suivre un des constituants (fibres seules, matrice seule, etc.) est également envisageable. Une telle caractéristique permet une classification efficace des voxels, un nombre plus élevé de classes ne correspondant pas forcément à des informations utiles relativement au matériau composite. Une classification en deux classes discrimine la matrice et les fibres, et une classification en trois classes permet par exemple de séparer les fibres de chaîne des fibres de trame. Le procédé peut comprendre une étape de comparaison de l’au moins une image tridimensionnelle de la pièce avec une image de référence et d’obtention à partir de cette comparaison d’au moins un paramètre de comparaison utilisé dans l’étape d’analyse de niveaux de gris, dans l’étape de détermination de classes, et/ou dans l’étape de classement. Le paramètre de comparaison peut être relatif au nombre de classes détectées dans la pièce, aux plages de valeurs de niveaux de gris correspondant à chaque classe, à des valeurs limites de niveaux de gris pour le filtrage des voxels aberrants, ou autre. La pièce peut comprendre un matériau composite tissé. Un tel matériau composite peut comprendre des fibres de verre, de carbone et/ou de kevlar tissées suivant un motif bidimensionnel ou tridimensionnel, noyées dans une matrice comprenant au moins un polymère et/ou au moins une résine. La pièce peut être une pièce de carter de turbomachine, ou une aube de rotor de compresseur, de stator ou de soufflante d’une turbomachine. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions permettant, lorsqu’il est exécuté sur un ordinateur, la mise en œuvre du procédé comme plus haut. Brève description des figures la est une vue schématique de côté d’un dispositif de tomographie au cours de la mise en œuvre d’un procédé selon l’invention, la est une vue schématique de détail d’une pièce en matériau composite tissé, la est une coupe d’une image tomographique tridimensionnelle d’une pièce en matériau composite tissé, et les figures 4 et 5 sont des vues des résultats du procédé selon l’invention appliqué à la pièce de la . Procédé d’analyse tomographique d’une pièce (20) comprenant au moins deux phases (30, 32), le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition d’au moins une image tridimensionnelle de la pièce (20) au moyen d’un dispositif de tomographie (1), l’image comprenant une pluralité de voxels, chaque voxel présentant un niveau de gris, - analyse d’une distribution des niveaux de gris des voxels de l’image et obtention, pour chaque voxel, d’une valeur d’au moins un paramètre représentatif de variations locales de ladite distribution de niveaux de gris, - détermination d’une pluralité de classes à partir des niveaux de gris et des valeurs du ou de chaque paramètre pour chaque voxel, - classement de chaque voxel dans une des classes à partir du niveau de gris du voxel et du ou de chaque paramètre du voxel, et - détection des différentes phases (30, 32) dans l’image à partir des classes des voxels. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le procédé comprend la détection d’interfaces (34) séparant les phases (30, 32) dans l’image à partir des valeurs du ou de chaque paramètre pour chaque voxel. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel au moins l’un des paramètres est choisi parmi un gradient des niveaux de gris selon trois directions (X, Y, Z) distinctes de l’image et une divergence des niveaux de gris. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape de détermination des classes met en œuvre au moins un outil de traitement numérique choisi parmi une segmentation par arbre de classification, une classification en k-moyennes et une analyse à réseaux de neurones. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape de traitement d’image comprenant une suppression ou un reclassement de pixels aberrants de l’image au moyen d’un filtre. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la pluralité de classes comprend deux classes ou trois classes. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la pièce (20) comprend un matériau composite tissé. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la pièce (20) est une pièce de carter de turbomachine, ou une aube de rotor de compresseur, de stator ou de soufflante d’une turbomachine. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape de comparaison de l’au moins une image tridimensionnelle de la pièce (20) avec une image de référence et d’obtention à partir de cette comparaison d’au moins un paramètre de comparaison utilisé dans l’étape d’analyse de niveaux de gris, dans l’étape de détermination de classes, et/ou dans l’étape de classement. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions permettant, lorsqu’il est exécuté sur un ordinateur, la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes.