FR 3135342 A1 20231110 FR 2204289 A 20220505 Titre : Procédé d’identification d’un joint d’étanchéité torique sur un plan technique et produit programme associé. L’invention concerne un procédé d’identification d’un joint d’étanchéité torique sur un plan technique, ledit procédé comprenant, à partir d’une image dudit de taille donnée du plan technique, les étapes mises en œuvre par ordinateur suivantes: traiter ladite image dans un réseau neuronal convolutif ne comportant qu’un unique canal d’entrée et qu’un unique canal de sortie ; traiter l’image obtenue du canal de sortie du réseau neuronal convolutif pour distinguer, par seuillage, un pixel de l’image associé à un joint d’étanchéité torique d’un pixel non associé à un joint d’étanchéité torique ; mettre en œuvre un algorithme de partitionnement de données de l’image obtenue à l’issue de l’étape B) pour identifier le joint d’étanchéité torique. Figure pour l’abrégé : Figure 2. Procédé d’identification d’un joint d’étanchéité torique sur un plan technique et produit programme associé. Domaine technique de l’invention L’invention concerne un procédé d’identification d’un joint d’étanchéité torique sur un plan technique, ainsi qu’un produit programme associé. Elle peut trouver application dans différents domaines, en particulier dans le domaine des transports, notamment dans celui de l’automobile. Arrière-plan technique Dans le domaine automobile, on utilise de nombreux tuyaux pour transporter des fluides et des raccords pour connecter ces tuyaux aux composants d’un véhicule. Un constituant clé d’un raccord est le joint torique qui permet d’assurer la fonction d’étanchéité entre les composants de véhicule reliés par un tuyau. Quand un raccord est conçu, le plan technique qui lui est associé est stocké dans une base de données. Ce stockage s’effectue avec différents critères de classification dans la base afin de permettre une recherche ultérieure plus aisée. Un critère important est notamment la présence d’un joint torique, et leur nombre. Aujourd’hui, l’identification d’un joint torique, et de leur nombre, sur un plan technique est manuelle. Cela conduit à une classification des différents plans techniques qui est source d’erreur. Cette classification dépend en effet de la compétence technique et de l’expérience de la personne qui saisit l’information dans la base. Par ailleurs, elle est aussi couteuse en temps car elle demande une ouverture et une analyse du plan et de toutes ses vues pour être sûr de ne rien oublier. Un objectif de l’invention est d’améliorer l’identification d’un joint d’étanchéité torique sur des plans techniques, en particulier dans l’objectif d’en faire une meilleure classification. A cet effet, l’invention propose un procédé d’identification d’un joint d’étanchéité torique sur un plan technique, ledit procédé comprenant, à partir d’une image de taille donnée du plan technique, les étapes mises en œuvre par ordinateur suivantes: A) traiter ladite image dans un réseau neuronal convolutif ne comportant qu’un unique canal d’entrée et qu’un unique canal de sortie ; B) traiter l’image obtenue du canal de sortie du réseau neuronal convolutif pour distinguer, par seuillage, un pixel de l’image associé à un joint d’étanchéité torique d’un pixel non associé à un joint d’étanchéité torique ; C) mettre en œuvre un algorithme de partitionnement de données de l’image obtenue à l’issue de l’étape B) pour identifier le joint d’étanchéité torique. Le procédé selon l’invention pourra comprendre l’une au moins des caractéristiques suivantes, prises seules ou en combinaison : l’étape A) comprend les sous-étapes mises en œuvre par ordinateur suivantes : a) traiter ladite image, depuis l’unique canal d’entrée, dans une première couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : - effectuer une convolution avec comme hyperparamètres : un nombre de noyaux, définissant le nombre de canaux de sortie de la première couche, compris entre deux et quatre-vingt, une taille de noyau d’au moins treize, un pas valant l’unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, - effectuer une correction avec une fonction d’activation, - effectuer une mise en commun avec une taille de noyau donnée, avantageusement entre cinq et vingt-et-un, un pas compris entre deux et quatre, une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près; chaque image présentant alors une taille réduite ; b) traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape précédente dans une deuxième couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : - effectuer une convolution avec comme hyperparamètres : un nombre de noyaux, définissant un nombre de canaux de sortie pour la deuxième couche, d’au moins quatre-vingt-un, une taille de noyau comprise entre trois et vingt-et-un, un pas valant l’unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, - effectuer une correction avec une fonction d’activation, - effectuer une mise en commun avec une taille de noyau donnée, avantageusement entre cinq et vingt-et-un, un pas compris entre deux et quatre, et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, chaque image présentant alors une taille encore réduite; c) traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape précédente dans une autre couche du réseau neuronal convolutif avec l’étape suivante : - effectuer une convolution avec comme hyperparamètres: un nombre de noyaux de valeur unité définissant un canal de sortie unique pour cette autre couche, une taille de noyau de valeur unité, un pas de valeur unité et une marge nulle pour conserver la taille d’image. le nombre de noyaux pris en considération pour la convolution de la sous-étape a) est compris entre 10 et 64, avantageusement entre 18 et 64 ; la taille de noyau prise en considération pour la convolution de la sous-étape a) est d’au moins 21, avantageusement d’au moins 31 ; le nombre de noyaux pris en considération pour la convolution de la sous-étape b) est d’au moins 100, avantageusement d’au moins 120 ; la taille du noyau prise en considération pour la convolution de la sous-étape b) est d’au plus 15, avantageusement d’au plus 9 ; le pas pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape a) est de valeur unité si bien que la marge prise en considération pour cette même convolution conserve la taille d’image ; et/ou le pas pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape b) est de valeur unité si bien que la marge prise en considération pour cette même convolution conserve la taille d’image ; l’étape A) comporte une sous-étape supplémentaire mise en œuvre par ordinateur, entre la sous-étape b) et la sous-étape c), consistant à traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape b) dans une troisième couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : - effectuer une convolution avec comme hyperparamètres: un nombre de noyaux compris entre 2 et 80, une taille de noyau d’au plus 15, un pas de valeur unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, - effectuer une correction avec une fonction d’activation, - effectuer une mise en commun avec un nombre de noyaux donné, avantageusement entre trois et onze, un pas compris entre deux et quatre, et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près ; le nombre de noyaux pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape supplémentaire est compris entre 10 et 64, avantageusement entre 18 et 64 ; la taille du noyau prise en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape supplémentaire est d’au plus 9 et avantageusement d’au plus 5 ; le pas pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape supplémentaire est de valeur unité si bien que la marge prise en considération pour cette même convolution conserve la taille d’image ; la fonction d’activation choisie pour effectuer la correction est une fonction d’activation non saturante, aussi nommée Unité Linéaire Rectifiée (ReLU) ; la mise en commun est réalisée au moyen d’une fonction max (MaxPool2D) ; les sous-étapes mises en œuvre par ordinateur suivantes, avant de mettre en œuvre l’étape a) : mettre en œuvre un algorithme de partitionnement de données sur l’image du plan technique ; définir une image du plan technique, de taille restreinte et comportant des zones d’intérêt susceptibles de contenir un joint d’étanchéité torique ; l’algorithme de partitionnement de données est l’algorithme DBSCAN. L’invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur, comprenant des instructions pour l’exécution d’un procédé selon l’invention lorsque le produit programme d’ordinateur est exécuté par un système informatique. Brève description des figures L’invention sera mieux décrite à l’appui des figures : La est un schéma en coupe d’un joint torique. La est un schéma représentatif d’un exemple de réalisation d’un procédé conforme à l’invention. Procédé d’identification d’un joint d’étanchéité torique sur un plan technique, ledit procédé comprenant, à partir d’une image de taille donnée du plan technique, les étapes mises en œuvre par ordinateur suivantes: A) traiter ladite image dans un réseau neuronal convolutif ne comportant qu’un unique canal d’entrée et qu’un unique canal de sortie, l’étape A) comprenant les sous-étapes mises en œuvre par ordinateur suivantes : a) traiter ladite image, depuis l’unique canal d’entrée, dans une première couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : effectuer une convolution avec comme hyperparamètres : un nombre de noyaux, définissant le nombre de canaux de sortie de la première couche, compris entre deux et quatre-vingt, une taille de noyau d’au moins treize, un pas valant l’unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, effectuer une correction avec une fonction d’activation, effectuer une mise en commun avec une taille de noyau donnée, avantageusement entre cinq et vingt-et-un, un pas compris entre deux et quatre, une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près; chaque image présentant alors une taille réduite ; b) traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape précédente dans une deuxième couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : effectuer une convolution avec comme hyperparamètres : un nombre de noyaux, définissant un nombre de canaux de sortie pour la deuxième couche, d’au moins quatre-vingt-un, une taille de noyau comprise entre trois et vingt-et-un, un pas valant l’unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, effectuer une correction avec une fonction d’activation, effectuer une mise en commun avec une taille de noyau donnée, avantageusement entre cinq et vingt-et-un, un pas compris entre deux et quatre, et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, chaque image présentant alors une taille encore réduite; c) traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape précédente dans une autre couche du réseau neuronal convolutif avec l’étape suivante : effectuer une convolution avec comme hyperparamètres: un nombre de noyaux de valeur unité définissant un canal de sortie unique pour cette autre couche, une taille de noyau de valeur unité, un pas de valeur unité et une marge nulle pour conserver la taille d’image ; B) traiter l’image obtenue du canal de sortie unique du réseau neuronal convolutif pour distinguer, par seuillage, un pixel de l’image associé à un joint d’étanchéité torique d’un pixel non associé à un joint d’étanchéité torique ; C) mettre en œuvre un algorithme de partitionnement de données de l’image obtenue à l’issue de l’étape B) pour identifier le joint d’étanchéité torique. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le nombre de noyaux pris en considération pour la convolution de la sous-étape a) est compris entre 10 et 64, avantageusement entre 18 et 64. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la taille de noyau prise en considération pour la convolution de la sous-étape a) est d’au moins 21, avantageusement d’au moins 31. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le nombre de noyaux pris en considération pour la convolution de la sous-étape b) est d’au moins 100, avantageusement d’au moins 120. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la taille du noyau prise en considération pour la convolution de la sous-étape b) est d’au plus 15, avantageusement d’au plus 9. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel : le pas pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape a) est de valeur unité si bien que la marge prise en considération pour cette même convolution conserve la taille d’image ; et/ou le pas pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape b) est de valeur unité si bien que la marge prise en considération pour cette même convolution conserve la taille d’image. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la fonction d’activation choisie pour effectuer la correction à la sous-étape a) et/ou à la sous-étape b) est une fonction d’activation non saturante, aussi nommée Unité Linéaire Rectifiée (ReLU). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la mise en commun de la sous-étape a) ou de la sous-étape b) est réalisée au moyen d’une fonction max (MaxPool2D). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme de partitionnement de données mis en œuvre à l’étape C) est l’algorithme DBSCAN. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape A) comporte une sous-étape supplémentaire mise en œuvre par ordinateur, entre la sous-étape b) et la sous-étape c), consistant à traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape b) dans une troisième couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : effectuer une convolution avec comme hyperparamètres: un nombre de noyaux compris entre 2 et 80, une taille de noyau d’au plus 15, un pas de valeur unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, effectuer une correction avec une fonction d’activation, effectuer une mise en commun avec un nombre de noyaux donné, avantageusement entre trois et onze, un pas compris entre deux et quatre, et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le nombre de noyaux pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape supplémentaire est compris entre 10 et 64, avantageusement entre 18 et 64. Procédé selon l’une des revendications 10 ou 11, dans lequel la taille du noyau prise en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape supplémentaire est d’au plus 9 et avantageusement d’au plus 5. Procédé selon l’une des revendications 10 à 12, dans lequel le pas pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape supplémentaire est de valeur unité si bien que la marge prise en considération pour cette même convolution conserve la taille d’image. Procédé selon l’une des revendications 10 à 13, dans lequel la fonction d’activation de la sous-étape supplémentaire choisie pour effectuer la correction est une fonction d’activation non saturante, aussi nommée Unité Linéaire Rectifiée (ReLU). Procédé selon l’une des revendications 10 à 14, dans lequel la mise en commun de la sous-étape supplémentaire est réalisée au moyen d’une fonction max (MaxPool2D). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape A) comporte les sous-étapes mises en œuvre par ordinateur suivantes, avant de mettre en œuvre l’étape a) : mettre en œuvre un algorithme de partitionnement de données sur l’image du plan technique ; définir une image du plan technique, de taille restreinte et comportant des zones d’intérêt susceptibles de contenir un joint d’étanchéité torique. Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur, comprenant des instructions pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications précédentes lorsque le produit programme d’ordinateur est exécuté par un système informatique.