FR 3143757 A1 20240621 FR 2213659 A 20221216 Procédé de contrôle de la qualité de fabrication d’une pièce. Procédé de contrôle de la qualité de fabrication d’une pièce, le procédé comportant : a) la mise en œuvre d’une méthode de caractérisation ultrasonore de la pièce comportant - la mesure d’au moins un spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce par une technique de spectrométrie de résonance ultrasonore, et - la détermination d’au moins une grandeur caractéristique du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce, et b) la mise en œuvre par ordinateur d’un modèle numérique de classification préalablement entraîné prenant en entrée la au moins une grandeur caractéristique et prédisant en sortie, au moins une classe de qualité de fabrication de la pièce. Figure pour l’abrégé : Fig. 4 Procédé de contrôle de la qualité de fabrication d’une pièce La présente invention concerne le domaine du contrôle de la qualité de fabrication d’une pièce, notamment poreuse, en particulier obtenue par une technique de fabrication additive. Etat de la technique Les techniques de fabrication additive permettent notamment de fabriquer des pièces qui sont difficiles voire impossibles à produire par des méthodes conventionnelles de fabrication, telles que le moulage ou le formage. Différentes techniques de fabrication additive sont par exemples décrites dans Laverne et al., "Fabrication additive - Principes généraux", Techniques de l'ingénieur, Fascicule BM7017 V2, 2016. Les techniques de fabrication additive présentent cependant des désavantages. Par exemple, une technique de fabrication additive fréquemment mise en œuvre, notamment pour produire une pièce métallique, est la fusion sélective par laser de matière sur lit de poudre, dénommée fabrication additive L-PBF, acronyme anglais de « Laser-Power Bed Fusion ». Lors d’une fabrication de plusieurs pièces d’un même modèle par cette technique, il est généralement observé une variabilité importante de la qualité de fabrication des pièces fabriquées. Une porosité élevée inadaptée à l’application envisagée pour la pièce et/ou des défauts peuvent y être générés, qui sont liés aux nombreux paramètres de mise en œuvre de la technique L-PBF, tels que l’épaisseur des couches, la vitesse de balayage, la puissance ou l’écart-vecteur du faisceau laser, ainsi qu’à la variation de l’environnement de la pièce en construction, par exemple la teneur en oxygène, la température, et à la variabilité de la composition ou de la granulométrie de la poudre. Des défauts fréquemment rencontrés sont par exemple des fissures, des pores de taille excessive, ou des trous de serrure (« keyhole » en anglais) induits par un changement local du mode de fusion de la poudre. Selon un autre exemple, lors de la fabrication additive d’une pièce par une technique d’impression par projection de liant sur lit de poudre, dénommée « Binder Jetting » en anglais, la pièce qui présente une faible tenue mécanique est friable. Elle doit ensuite être déliantée, frittée, puis refroidie, afin d’être consolidée. Le frittage provoque un retrait dimensionnel et une densification de la pièce. Il permet en particulier de réduire en taille, voire de faire disparaître des pores formés au cours des étapes d’impression par projection de liant. Cependant, après frittage, des pores de grande taille, par exemple supérieure à 100 µm, peuvent subsister. La pièce est alors considérée défectueuse, car les pores de grande taille réduisent ses propriétés mécaniques. Ces pores peuvent résulter de la formation de défauts lors de la mise en œuvre de la technique de fabrication additive par projection de liant, par exemple d’un mauvais étalement en couche de la poudre à cause de défauts ponctuels sur la racle ou le rouleau d’étalement, d’une mauvaise projection du liant ou d’une hauteur de couche excessive. Afin de contrôler la qualité de fabrication d’une pièce, notamment produite par une des techniques de fabrication additive décrite ci-dessus, des méthodes de contrôle non destructif sont connues. On peut citer notamment la radiographie aux rayons X, la thermographie infrarouge, le contrôle non destructif par courant de Foucault et la tomographie aux rayons X. Ces méthodes de contrôle non destructif sont longues et complexes à mettre en œuvre. Par exemple, la tomographie aux rayons X est particulièrement bien adaptée pour caractériser précisément la porosité, notamment la taille et la distribution des pores, ainsi que le type et la densité des défauts présents dans une pièce fabriquée par fabrication additive. Néanmoins, elle nécessite un appareillage spécifique et coûteux. En outre, elle requiert l’acquisition généralement d’entre 900 et 1800 images radiographiques pour des pièces métalliques afin de construire un modèle 3D tomographique représentant la pièce avec une résolution satisfaisante. L’acquisition d’un tel nombre d’images se traduit par un temps de mise en œuvre élevé, généralement de plusieurs heures, qui rend la tomographie aux rayons X incompatible pour le contrôle de pièces à l’échelle industrielle, notamment en grande série. La spectroscopie de résonance ultrasonore est une autre technique de contrôle non destructif. Elle permet l’obtention d’un spectre de résonance ultrasonore en amplitude d’une pièce à analyser, qui relie l’amplitude mesurée d’un signal ultrasonore qui a interagi avec la pièce en fonction de la fréquence du signal ultrasonore. Elle présente l’avantage d’une mise en œuvre simple et rapide. Un spectre de résonance ultrasonore en amplitude peut être obtenu généralement environ en une minute. L’article « On the potential of Resonant Ultrasound Spectroscopy applied to the non-destructive characterization of the density of (LPBF) additively manufactured materials », F. Le Bourdais et al. , Additive Manufacturing, vol. 58, (2002), 103037, doi: 10.1016/j.addma.2022.103037 décrit la mise en œuvre de la spectroscopie de résonance ultrasonore pour caractériser la densité relative et le modèle de Young d’un barreau fait d’un alliage AlSi 7 Mg 0,6 par comparaison avec des mesures par densimétrie par poussée d’Archimède et par tomographie aux rayons X. Cependant, un inconvénient de la spectroscopie de résonance ultrasonore est qu’elle ne fournit qu’une information moyenne pour l’ensemble de la pièce, i.e. l’amplitude de l’intensité sonore mesurée sur une plage de fréquences. Elle ne permet donc ni de qualifier ni de quantifier certains types de défauts, par exemple des pores de taille élevée ou des fissures. Or, certaines pièces peuvent présenter une porosité plus élevée que l’attendu et pour autant être conformes, tandis que d’autres, bien que présentant une porosité attendue, comporter des défauts inacceptables. La spectroscopie de résonance ultrasonore est donc inadaptée à elle-seule à qualifier la qualité de fabrication d’une pièce. Il existe donc un besoin pour un procédé permettant de qualifier la qualité de fabrication d’une pièce, notamment obtenue par fabrication additive, et en particulier d’un ensemble de telles pièces produites industriellement en série, qui puisse être de mise en œuvre simple et rapide. L’invention répond à ce besoin en proposant un procédé de contrôle de la qualité de fabrication d’une pièce, le procédé comportant : a) la mise en œuvre d’une méthode de caractérisation ultrasonore de la pièce comportant la mesure d’au moins un spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce par une technique de spectrométrie de résonance ultrasonore, et la détermination d’au moins une grandeur caractéristique du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce, et b) la mise en œuvre par ordinateur d’un modèle numérique de classification préalablement entraîné prenant en entrée la au moins une grandeur caractéristique et prédisant en sortie, au moins une classe de qualité de fabrication de la pièce. Par ailleurs, l’invention propose une méthode d’entrainement d’un modèle numérique de classification, de préférence tel que mis en œuvre à l’étape b) du procédé selon l’invention, la méthode d’entrainement comportant la fourniture au modèle numérique de classification d’une base d’entrainement contenant, pour une pluralité de corps d’entrainement : - au moins une grandeur caractéristique d’un spectre de résonance ultrasonore en amplitude de chacun des corps d’entrainement, et - au moins une classe de qualité de fabrication de chacun des corps d’entrainement correspondants. Par souci de concision, on pourra désigner par la suite par « spectre RUS », un spectre de résonance ultrasonore en amplitude acquis par une technique de spectrométrie de résonance ultrasonore. Comme cela sera décrit plus en détails par la suite, l’entrainement du modèle de classification numérique vise à lier entre elles des information moyennes, d’une part fournie(s) par le spectre RUS d’un corps d’entrainement, qui contient la réponse acoustique et fréquentielle liée à la porosité et à l’ensemble des défauts contenus dans la pièce, et d’autre part la classe de qualité de fabrication correspondante du corps d’entrainement, qui peut résulter d’une analyse spécifique et locale, par exemple d’une analyse d’image, des pores et/ou défauts présents dans le corps d’entrainement. Le procédé selon l’invention permet ainsi de déterminer rapidement la qualité de fabrication d’une pièce produite industriellement, la classe de qualité de fabrication de la pièce étant par exemple prédite en moins de 1 s par la simple mise en œuvre par ordinateur du modèle numérique de classification préalablement entraîné. Il est connu de l’article « One-component order parameter in URu 2 Si 2 uncovered by resonant ultrasound spectroscopy and machine learning », S. Ghosh et al., Sci. Adv. 2020 ; 6:eaaz4074, DOI: 10.1126/sciadv.aaz4074, la mise en œuvre numérique d’un réseau de neurones artificiel qui, à partir d’une mesure de spectroscopie de résonance ultrasonore, prédit en sortie la dimensionnalité du paramètre d’ordre lors d’une transition de phase spécifique du cristal URu 2 Si 2 . Cependant, à la connaissance des inventeurs, la mise en œuvre d’un modèle numérique de classification n’avait jamais été envisagée pour prédire la qualité de fabrication d’une pièce. Description détaillée Au moins une grandeur caractéristique peut être une fonction d’au moins une propriété physique d’au moins un pic du spectre RUS de la pièce. De préférence, ladite propriété physique est choisie parmi l’amplitude d’un pic, la fréquence de résonance d’un pic, la largeur à mi-hauteur d’un pic et leurs combinaisons, de préférence parmi la fréquence de résonance d’un pic, la largeur à mi-hauteur d’un pic et leurs combinaisons. De préférence, l’étape a) comporte la détermination de la propriété physique du pic par ajustement d’une fonction mathématique, par exemple au moyen d’une méthode des moindres carrés, sur le pic. La fonction mathématique est de préférence choisie parmi une fonction de Lorentz, une fonction de Gauss et une fonction de Voigt. De préférence, la fonction mathématique est une fonction de Lorentz définie selon l’équation (1) suivante : avec : étant l’amplitude maximale de la fonction X, étant la largeur à mi-hauteur de la fonction X, étant la fréquence centrale, étant la fréquence. De préférence, l’étape a) comporte la détermination d’au moins deux grandeurs caractéristiques du spectre RUS de la pièce. De préférence, l’étape a) comporte la détermination : - d’une première grandeur caractéristique du spectre RUS de la pièce qui est une fonction de la fréquence de résonance mesurée d’au moins un pic du spectre RUS de la pièce et de la fréquence de résonance théorique correspondante, et - d’une deuxième grandeur caractéristique du spectre RUS de la pièce qui est une fonction du facteur de qualité d’au moins un pic, de préférence de plusieurs pics, du spectre RUS de la pièce, le facteur de qualité d’un pic étant relié à la largeur à mi-hauteur dudit pic. De préférence, la première grandeur caractéristique du spectre RUS de la pièce est une fonction de la différence entre la fréquence de résonance mesurée d’au moins un pic du spectre RUS de la pièce et de la fréquence de résonance théorique correspondante. La présence d’une porosité et de défauts dans une pièce modifie, pour un mode de résonance donné, la fréquence de résonance correspondante. La différence fournit ainsi une première signature de la présence d’une porosité et/ou de défauts dans la pièce. La fréquence de résonance théorique correspondante à la fréquence de résonance mesurée d’un pic du spectre RUS est la fréquence du mode de résonance correspondant de la pièce qui serait homogène, dense et exempte de défauts. Elle peut être déterminée analytiquement à partir de la connaissance de la forme, des dimensions et des propriétés d’élasticité de la pièce, par exemple le module de Young et le coefficient de Poisson, comme cela est par exemple décrit dans Torres, J. et al. , “ RUScal  : Software for the Analysis of Resonant Ultrasound Spectroscopy Measurements . ”, The Journal of the Acoustical Society of America 151, no. 5 (May 2022): 3547–63, doi :10.1121/10.0011397. Lorsque la pièce est de forme complexe, la fréquence de résonance théorique peut être calculée par résolution d’un modèle numérique discret, par exemple un modèle aux éléments finis, comme cela est décrit notamment dans Geimer, P. R. et al. , “ Finite-Element-Based Resonant Ultrasound Spectroscopy for Measurement of Multi- Material Samples .”, The Journal of the Acoustical Society of America 151, no. 6 (June 2022): 3633–40, doi : 10.1121/10.0011516. De préférence, la première grandeur caractéristique du spectre RUS de la pièce est une fonction au moins de la fréquence de résonance fondamentale mesurée du spectre RUS de la pièce et de la fréquence de résonance fondamentale théorique correspondante, de préférence une fonction de la différence entre la fréquence de résonance fondamentale mesurée du spectre RUS de la pièce et de la fréquence de résonance fondamentale théorique correspondante. La fréquence de résonance fondamentale est la plus petite fréquence de l’ensemble des modes de résonance identifiés sur le spectre RUS de la pièce. De préférence, la première grandeur caractéristique du spectre RUS de la pièce est proportionnelle, de préférence égale, au rapport de la différence entre la fréquence de résonance fondamentale mesurée du spectre RUS de la pièce et la fréquence de résonance fondamentale théorique correspondante, sur la fréquence de résonance fondamentale mesurée . Par ailleurs, outre le fait que la fréquence de résonance mesurée du pic est modifiée par la présence des défauts par rapport à la fréquence de résonance théorique correspondante, la largeur à mi-hauteur du pic peut aussi être modifiée par les défauts. La variété de taille et le nombre des défauts peut modifier la fréquence de résonance et la largeur à mi-hauteur du pic. De préférence, le facteur de qualité d’un pic est une fonction décroissante de la largeur à mi-hauteur du pic, telle que par exemple calculée par ajustement de la fonction mathématique. Autrement dit, plus la largeur à mi-hauteur du pic augmente, plus le facteur de qualité correspondant diminue. Expérimentalement, un faible facteur de qualité d’un pic caractérise la présence de défauts et/ou d’une porosité présentant une distribution étendue des tailles de pores. Cependant, différents matériaux peuvent présenter des facteurs de qualité différents, ce qui peut être dû aux phénomènes dissipatifs intrinsèques (structure métallique granulaire, fibres dans le bois, etc.). De préférence, le facteur de qualité d’un pic est inversement proportionnel à la largeur à mi-hauteur du pic. De préférence, le facteur de qualité d’un pic est une fonction de la largeur à mi-hauteur du pic et de la fréquence de résonance mesurée du pic. De préférence, la deuxième grandeur caractéristique est une fonction du facteur de qualité d’au moins un pic du spectre RUS de la pièce, de préférence des facteurs de qualité , avec , de chacun des pics du spectre RUS de la pièce. De préférence, la deuxième grandeur caractéristique est un facteur de qualité moyen qui est égal à la moyenne arithmétique des facteurs de qualité , avec , de chacun des pics : En variante, la deuxième grandeur caractéristique peut être un facteur de qualité médian , tel que 50 % en nombre des facteurs de qualité , avec , des pics sont supérieurs au facteur de qualité médian . En particulier, lorsque la fonction mathématique est une fonction de Lorentz, la fréquence de résonance et le facteur de qualité d’un pic sont égales respectivement à la fréquence centrale et au rapport , qui sont déterminés par l’ajustement de la fonction de Lorentz sur le pic. Le spectre RUS de la pièce est défini, de préférence continument en fréquence, entre une fréquence minimale et une fréquence maximale. Par exemple, la mesure du spectre RUS de la pièce est réalisée par balayage fréquentiel une fréquence minimale de 10 kHz et une fréquence maximale de 500 kHz. La technique de spectrométrie de résonance ultrasonore peut comporter la mise en œuvre des étapes successives suivantes : i) disposer la pièce entre un émetteur piézoélectrique et un récepteur piézoélectrique et au contact de l’émetteur piézoélectrique et du récepteur piézoélectrique, ii) alimenter électriquement l’émetteur piézoélectrique afin de générer un signal acoustique ultrasonore se propageant à travers la pièce entre l’émetteur piézoélectrique et le récepteur piézoélectrique, iii) convertir le signal acoustique mesuré par le récepteur piézoélectrique en signal électrique et déterminer l’amplitude du signal acoustique mesurée en fonction de la fréquence dudit signal acoustique, les étapes ii) et iii) étant répétées en variant la fréquence du signal d’alimentation électrique de façon à construire le spectre RUS de la pièce. Les étapes ii) et iii) et leur répétition peut être réalisée avec un analyseur d’impédance et de réseau vectoriel. L’étape a) peut comporter l’extraction d’au moins un pic, et de préférence au moins du pic fondamental, de préférence de plusieurs pics du spectre RUS de la pièce. L’extraction peut être menée classiquement en paramétrant une amplitude de pic minimale, un paramètre de proéminence minimale du pic qui définit la mesure dans laquelle un pic se détache de la ligne de base environnante du signal d’amplitude mesuré du spectre, une distance minimale entre les pics et une largeur minimale d’un pic. L’homme du métier sait effectuer de manière routinière un tel paramétrage afin de minimiser le nombre d’artefacts de pics faussement identifiés. Par ailleurs, la pièce est obtenue de préférence par une technique de fabrication additive. En particulier, le procédé peut comporter une étape préalable de production de la pièce au moyen d’une technique de fabrication additive. La technique de fabrication additive peut être une technique de fabrication additive sur lit de poudre, par exemple choisie parmi : - la fusion laser sur lit de poudres, aussi dénommée « L-PBF », acronyme anglais de « Laser Powder Bed Fusion », - la fusion par faisceau d’électrons, aussi dénommée « EBM », acronyme anglais de « Electron Beam Melting », et - la projection de liant, aussi dénommée « BJ », acronyme anglais de « Binder Jetting ». En variante, la technique de fabrication additive peut être une technique de fabrication additive par projection de poudre, par exemple la fabrication « CLAD», acronyme anglais de « Construction Laser Additive Directe » . La pièce peut être en un matériau choisi parmi : - un matériau métallique, par exemple un alliage d’aluminium, un alliage de cuivre ou un acier, notamment inoxydable - un matériau céramique. A l’étape b), le modèle numérique de classification est préalablement entraîné, de préférence par mise en œuvre de la méthode d’entraînement selon l’invention. De préférence, le spectre RUS de chaque corps d’entrainement est obtenu par application à chacun des corps d’entrainement, de la méthode de caractérisation ultrasonore telle que mise en œuvre à l’étape a) du procédé selon l’invention. En particulier, les conditions d’acquisition, par exemple la tension et/ou l’intensité du signal électrique, peuvent être identiques pour acquérir les spectres RUS de chacun des corps d’entrainement et le spectre RUS de la pièce. De préférence, le spectre RUS de la pièce et les spectres RUS de chacun des corps d’entrainement s’étendent sur la ou les mêmes plages de fréquence. De préférence, la au moins une grandeur caractéristique du spectre RUS de la pièce et la au moins une grandeur caractéristique du spectre RUS de chaque corps d’entrainement sont des fonctions identiques qui dépendent de la ou des mêmes propriétés physiques du ou des pics des spectres RUS respectifs. De préférence, la pièce et chaque corps d’entrainement sont caractérisés par des première et deuxième grandeurs caractéristiques telles que décrites ci-dessus. En particulier, la pièce et chaque corps d’entrainement peuvent être caractérisés par une première grandeur caractéristique égale au rapport et une deuxième grandeur caractéristique étant le facteur de qualité moyen ou le facteur de qualité médian qui sont chacun déterminés à partir du spectre RUS de la pièce et du spectre RUS de chaque corps d’entrainement respectivement. De préférence, la pièce et les corps d’entrainement sont obtenus par un même procédé de fabrication. De préférence, au moins un, de préférence chacun des corps d’entrainement est fait du même matériau que la pièce. En particulier, une même poudre est de préférence utilisée pour fabriquer la pièce et les corps d’entrainement, lorsque la pièce et les corps d’entrainement sont fabriqués par une technique de fabrication additive sur lit de poudre. De préférence, la classe de qualité de fabrication de chaque corps d’entrainement est déterminée par un procédé de classification comportant une acquisition d’au moins une image du corps d’entrainement correspondant. Le procédé de classification peut comporter l’acquisition d’au moins une image 2D du corps d’entrainement. L’image 2D peut être une image radiographique. En variante, elle peut être obtenue par photographie surface abrasée et polie du corps d’entrainement, par exemple agrandie en microscopie optique. Selon une variante préférée, le procédé de classification comporte l’acquisition d’au moins une image 3D du corps d’entrainement. De préférence, l’acquisition de l’image 3D est effectuée par tomographie aux rayons X. De préférence, le procédé de classification comporte une analyse, de préférence numérique, de l’image du corps d’entrainement et l’attribution d’au moins une classe de qualité de fabrication au corps d’entrainement à partir du résultat de l’analyse. En particulier, l’analyse peut comporter la détermination d’au moins une donnée d’analyse parmi : - la porosité, - la distribution, notamment en nombre, de la taille des pores, - la distribution spatiale des pores d’une taille incluse dans une plage de tailles prédéterminées, notamment des pores d’une taille excessive, par exemple supérieure à 100 µm, - le nombre et/ou la longueur des fissures, - le nombre et/ou la taille des trous de serrure. L’attribution de la classe de qualité de fabrication au corps d’entrainement peut résulter de la comparaison de la donnée d’analyse avec au moins un critère d’analyse correspondant. Plusieurs classes de qualité de fabrication peuvent ainsi être définies et attribuées à un même corps d’entrainement, comme cela sera illustré dans un exemple par la suite. Le modèle numérique de classification est de préférence un algorithme d’apprentissage, connu sous l’appellation « machine learning » en anglais. L’algorithme d’apprentissage est de préférence un algorithme d’apprentissage supervisé. Un algorithme d’apprentissage supervisé est adapté à effectuer une prédiction à partir d’observations, i.e . la au moins une grandeur caractéristique du spectre RUS de chacun des corps d’entrainement, et des étiquettes associées à ces observations, i.e. la classe de qualité de fabrication associée à chacun des corps d’entrainement correspondants. Par ailleurs, l’algorithme d’apprentissage supervisé peut être multiclasse, c’est-à-dire qu’il est adapté à attribuer plusieurs classes de qualité de fabrication à la pièce. En particulier, le modèle numérique de classification peut être choisi parmi : - un algorithme des K-plus proches voisins, connu sous l’appellation algorithme kNN, acronyme anglais de « K-Nearest Neighbors », - un classificateur de vecteur de support, connu l’appellation algorithme SVM, acronyme anglais de « Support Vector Machine », - un algorithme de classification naïve bayésienne, - un réseau de neurones artificiel. Le modèle numérique de classification est mis en œuvre par ordinateur. Par ordinateur, on entend tout système électronique, pouvant comprendre un ensemble de plusieurs machines, et ayant des capacités de traitement informatique. Classiquement, un ordinateur comprend un processeur, une mémoire, une interface homme-machine, par exemple un clavier, une souris ou un écran tactile, un écran et un module de communication, notamment Ethernet, WIFI, Bluetooth® ou utilisant une technologie de téléphonie mobile, par exemple une technologie fonctionnant avec les protocoles GSM, GPRS, EDGE, LTE ou UMTS. Brève description des figures L’invention est maintenant illustrée au moyen de l’exemple non limitatif suivant, accompagné du dessin dans lequel : - représente schématiquement un dispositif pour la mesure d’un spectre de résonance ultrasonore, - est un exemple de spectre RUS d’une pièce obtenu au moyen du dispositif illustré sur la , - est un exemple d’agrandissements de pics d’un autre spectre, - représente schématiquement le principe de l’imagerie par tomographie de rayons X, - est un graphique représentant pour chacune des éprouvettes le facteur de qualité médian en fonction du rapport , et étant la fréquence de résonance fondamentale du spectre RUS et la fréquence de résonance fondamentale théorique correspondante respectivement, et en légende la classe de qualité de fabrication attribuée à chaque éprouvette à partir d’une analyse d’une image 3D acquise par tomographie, et - [ ] illustre schématiquement les étapes d’entrainement et de prédiction de la méthode numérique de classification. Exemple Des éprouvettes présentant chacune la forme d’un cylindre de révolution présentant un diamètre de 10 mm et une hauteur de 15 mm ont été fabriquées par fabrication additive L-PBF. La poudre utilisée pour fabriquer chacune des éprouvettes, commercialisée par la société Toyal, était formée de particules atomisées sous atmosphère d’azote et faites d’un alliage d’aluminium AlSi7Mg0.6. Elle présentait : - une distribution des diamètres des particules caractérisée par un 10-percentile, un diamètre médian et un 90-percentile de 27 µm, 40 µm et 59,5 µm respectivement, - un rapport d’aspect moyen de 0,78, et - une masse volumique de 2,67 g.cm -3 mesurée par pycnométrie à l’hélium, la masse volumique théorique de l’alliage AlSi7Mg0.6 étant de 2,68 g.cm -3 . La fabrication additive de la pièce a été réalisée sous une atmosphère d’argon, dans une machine FS271M commercialisée par la société Farsoon, équipée d’une plaque de fabrication de dimensions 275x275 mm 2 et un spot de faisceau laser de forme gaussienne présentant un diamètre d’environ 130 µm. Entre deux couches successives, le plateau a été tourné de 45 °. Un plan d’expérience a été mené, afin de caractériser la variabilité des conditions de fabrication, en : - faisant varier la puissance du faisceau laser de 200 W à 300 W par incréments de 25 W, - modifiant la vitesse de balayage du faisceau laser aux valeurs de 500 mm.s -1 , 750 mm.s -1 , 1000 mm.s -1 , 1500 mm.s -1 et 2000 mm.s -1 , et - en imposant un écart-vecteur de 0,17 mm ou 0,21 mm. Ainsi, un ensemble de 56 éprouvettes a été produit. Puis chaque éprouvette de l’ensemble a été caractérisée par spectroscopie de résonance ultrasonore et par tomographie aux rayons X. La illustre schématiquement un dispositif 1 mis en œuvre pour acquérir un spectre RUS de chaque éprouvette. Le dispositif 2 comporte un analyseur d’impédance et de réseau vectoriel 2, par exemple de référence Bode100 commercialisé par la société Omicron Electronics Gmbh, un amplificateur de tension 3, par exemple de référence SR560 commercialisé par la société Stanford Research Sytems. Il comporte en outre un émetteur 4 et un récepteur 5 piézoélectriques, qui sont par exemple des transducteurs d’onde V153-RM commercialisés par la société Olympus. L’analyseur d’impédance et de réseau vectoriel comporte un générateur électrique 6 pour alimenter électriquement l’émetteur piézoélectrique. Une éprouvette 7 a été positionnée entre les transducteurs d’onde de manière à pouvoir résonner librement sans bloquer des parties de leur surface. A cette fin, les faces longitudinales opposées de l’éprouvette ont été appuyées obliquement sur la surface des transducteurs d’onde. Des mesures d’amplitude du signal acoustique ayant propagé dans chaque éprouvette ont été effectuées par l’analyseur d’impédance et de réseau vectoriel, sur une gamme de fréquences comprises entre 95 et 495 kHz, avec 40 000 points de mesure et un réglage de la bande passante du récepteur correspondant à 100 Hz. Elles ont été effectuées au moins deux fois pour chaque éprouvettes, en comparant les mesures successives et en vérifiant que les cinq à dix premiers pics étaient détectés à des fréquences identiques. Pour chaque éprouvette, un spectre RUS correspondant a ainsi pu être construit. Un exemple de spectre 10 est illustré sur la figure 2, qui présente sur la plage de fréquences ultrasonores balayée, l’amplitude du signal acoustique mesurée. Le spectre RUS contient plusieurs pics d’amplitude 11 étroits (seuls quelques-uns sont référencés sur la figure 2) qui caractérisent un mode de résonance et une fréquence de résonance mesurée associée. Pour chaque spectre RUS, une procédure d'extraction des pics a été appliquée. Elle a été paramétrée par une amplitude minimale de pic, un paramètre de proéminence minimale de pic qui caractérise la distance verticale entre l’amplitude maximale du pic et sa ligne de contour la plus basse, une distance minimale entre les pics et une valeur minimale de largeur de pic. Ces paramètres ont été sélectionnés manuellement pour chaque spectre analysé afin de minimiser le nombre de pics faussement identifiés. Une fois les pics identifiés, une fonction de Lorentz telle que définie selon l’équation (1), a été ajustée sur l’amplitude de chaque pic du spectre RUS, en utilisant la bibliothèque de minimisation non-linéaire en langage Python LMFIT, disponible sur le site https://lmfit.github.io/lmfit-py/. A titre d’exemple, on a illustré à la ’ des agrandissements de pics d’un autre spectre. En trait plein, on a la mesure, et en trait en pointillés, on a le fit d’une fonction de Lorentz. Ainsi, pour chaque pic du spectre RUS de chaque éprouvette, la fréquence de résonance et la largeur à mi-hauteur ont été mesurées. Par ailleurs, la fréquence de résonance fondamentale théorique a été calculée par résolution d’un problème décrit dans l’article de Torres et al. précité. Pour chaque éprouvette de l’ensemble ont été calculés : - le rapport , étant la fréquence fondamentale du spectre RUS correspondant, et - le facteur de qualité médian calculé avec les étant le facteur de qualité du pic du spectre RUS. Par ailleurs, une image 3D de l’ensemble a été produite par tomographie aux rayons X avec : - un tube source de rayons X ouvert à microfoyer de référence Viscom XT9225D, avec une tension maximale de 225 kV et une puissance maximale de 320 W, - un détecteur à matrice de photodiodes avec scintillateur CsI, de marque Perkin Elmer, modèle XRD 0822, ayant 1024 × 1024 pixels de 200 μm. Chaque éprouvette a été disposée entre la source et le détecteur sur une platine rotative et des projections ont été acquises pour une rotation complète de 360°. La distance entre la source de rayons X et l’axe de rotation de l’éprouvette a été sélectionnée en tenant compte du champ de vision du tube. Les paramètres utilisés sont résumés dans le tableau 1 suivant : Paramètre Valeur Tension (kV) 112 Courant (µA) 115 Durée d’exposition (s) 1 Filtre/Cu (mm) 0,6 Nombre de projections 900 Distance source-axe de rotation / Distance source-détecteur (mm) 40 ; 45 /500 Taille de voxel (µm) 16 ; 18 Un volume de voxels a été obtenu par reconstruction des projections avec un algorithme dédié de rétroprojection filtrée. VGStudio Max 3.5 a été utilisé pour la reconstruction et le post-traitement de l'ensemble des données volumétriques. L'algorithme intégré de détection de porosité VGDefX a été utilisé pour la quantification de la porosité avec des paramètres par défaut (définition du matériau : "Use determined threshold" ; Seuil de probabilité : 1 ; Taille minimale : 8 voxels). La illustre la succession des étapes d’acquisition 12, de formation des projections 13, de construction 14 de l’image 3D par tomographie et d’analyse 15 de l’image 3D. La plus petite taille de pore qui a pu être détectée était d’environ 3 voxels. Une analyse a ensuite été réalisée en quantifiant la porosité de chaque éprouvette. Les classes suivantes ont été établies en fonction des critères suivants : Critère Classe de qualité de fabrication si critère satisfait 1 % « Porosité élevée » 2 5 % % « Porosité intermédiaire » 3 % « Porosité faible » Par ailleurs, les éprouvettes fabriquées dans des conditions favorisant l’apparition de défauts ont reçu l’attribution « Défectueux », en plus de l’étiquette attribuée à la porosité. La figure 4 illustre ainsi dans un graphe ( les classes de qualité de fabrication des différentes éprouvettes de l’ensemble. La illustre l’entrainement et la prédiction par le modèle numérique de classification. Une base d’entrainement 16 a ensuite été formée à l’aide d’un processus de validation croisée de type « leave one out » , en attribuant à ladite base, pour chacune de ces éprouvettes, le rapport , le facteur de qualité médian et la ou les classes de qualité de fabrication correspondantes. Puis, la base d’entrainement a été utilisée comme donnée d’entrée pour entrainer un modèle numérique de classification 17, en l’occurrence un classificateur de vecteur de support implémenté à l’aide de la bibliothèque de machine learning open-source scikit-learn. Les données issues des analyses des spectres RUS (rapport et facteur de qualité médian ) des autres éprouvettes, dites de validation, i.e. qui n’ont pas été utilisées pour l’entrainement du classificateur, ont été utilisées pour valider les prédictions 18 du modèle numérique de classification. Dans la procédure « leave one out », un modèle a été entrainé par échantillon, en supposant connus tous les échantillons à l’exception de celui dont il s’agissait de déterminer la classe. Un excellent accord a été obtenu, les classes prédites par le modèle numérique de classification pour chaque éprouvette de validation étant celles résultant de l’analyse des images 3D correspondantes avec une précision supérieure à 85%. D’autres variantes peuvent être envisagées qui sont incluses dans la portée définie par l’invention. Par exemple, la définition des classes de fabrication de qualité peut résulter d’une analyse d’un nombre réduit, par exemple d’au plus 20 images 2D radiographiques acquises en émettant un rayonnement X selon un axe d’émission sensiblement parallèle ou sensiblement perpendiculaire à l’axe de fabrication de chaque corps d’entrainement. Procédé de contrôle de la qualité de fabrication d’une pièce, le procédé comportant : a) la mise en œuvre d’une méthode de caractérisation ultrasonore de la pièce comportant - la mesure d’au moins un spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce par une technique de spectrométrie de résonance ultrasonore, et - la détermination d’au moins une grandeur caractéristique du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce, et b) la mise en œuvre par ordinateur d’un modèle numérique de classification préalablement entraîné prenant en entrée la au moins une grandeur caractéristique et prédisant en sortie, au moins une classe de qualité de fabrication de la pièce. Procédé selon la revendication 1, la au moins une grandeur caractéristique étant une fonction d’au moins une propriété physique d’au moins un pic du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce, la propriété physique étant de préférence choisie parmi l’amplitude d’un pic, la fréquence de résonance d’un pic, la largeur à mi-hauteur d’un pic et leurs combinaisons. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 et 2, l’étape a) comportant la détermination d’au moins deux grandeurs caractéristiques du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, l’étape a) comportant la détermination : - d’une première grandeur caractéristique du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce qui est une fonction de la fréquence de résonance mesurée d’au moins un pic du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce et de la fréquence de résonance théorique correspondante, et - d’une deuxième grandeur caractéristique du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce qui est une fonction du facteur de qualité d’au moins un pic, de préférence de plusieurs pics, du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce, le facteur de qualité d’un pic étant relié à la largeur à mi-hauteur dudit pic, de préférence étant une fonction décroissante de la largeur à mi-hauteur dudit pic, et de préférence étant une fonction de la largeur à mi-hauteur du pic et de la fréquence de résonance mesurée du pic. Procédé selon la revendication précédente, la première grandeur caractéristique étant proportionnelle, de préférence égale, au rapport de la différence entre la fréquence de résonance fondamentale mesurée du spectre de résonance ultrasonore en amplitude de la pièce et la fréquence de résonance fondamentale théorique correspondante, sur la fréquence de résonance fondamentale mesurée . Procédé selon l’une quelconque des revendication 4 et 5, la fréquence de résonance de résonance mesurée et le facteur de qualité d’un pic étant égales respectivement à la fréquence centrale et au rapport qui sont déterminés par l’ajustement d’une fonction de Lorentz sur le pic, la fonction de Lorentz étant définie selon l’équation suivante : avec : étant l’amplitude maximale de la fonction X, étant la largeur à mi-hauteur de la fonction X, étant la fréquence. Procédé selon l’une quelconques des revendications précédentes, la pièce étant obtenue par une technique de fabrication additive, par exemple une technique de fabrication additive sur lit de poudre ou une technique de fabrication additive par projection de poudre. Méthode d’entrainement d’un modèle numérique de classification, de préférence tel que mis en œuvre à l’étape b) du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, la méthode d’entrainement comportant la fourniture au modèle numérique de classification d’une base d’entrainement contenant, pour une pluralité de corps d’entrainement : - au moins une grandeur caractéristique d’un spectre de résonance ultrasonore en amplitude de chacun des corps d’entrainement, et - au moins une classe de qualité de fabrication de chacun des corps d’entrainement correspondants. Méthode d’entrainement selon la revendication précédente, la classe de qualité de fabrication de chaque corps d’entrainement étant déterminée par un procédé de classification comportant une acquisition d’au moins une image du corps d’entrainement correspondant, de préférence une acquisition par tomographie aux rayons X d’au moins une image 3D du corps d’entrainement. Méthode d’entrainement selon la revendication précédente, le procédé de classification comportant une analyse, de préférence numérique, de l’image du corps d’entrainement et l’attribution d’au moins une classe de qualité de fabrication au corps d’entrainement à partir du résultat de l’analyse.