FR 3152316 A1 20250228 FR 2308942 A 20230825 Procédé de vérification d’une pièce métallique obtenue par fabrication additive, le procédé comprenant un traitement (106), par un réseau de neurones, de données représentatives d’un état de surface de la pièce métallique, le traitement produisant un résultat indiquant si la porosité de la pièce métallique est supérieure ou non à un seuil prédéfini. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 Procédé de vérification d’une pièce métallique DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne un procédé de vérification d’une pièce métallique, et un système pour mettre en œuvre une telle vérification. Certaines pièces utilisées dans le domaine de l’aéronautique sont fabriquées par fabrication additive. La qualité d’une pièce obtenue par fabrication additive dépend de plusieurs paramètres tels que la mesure dimensionnelle, les propriétés de surface ou les propriétés mécaniques. Parmi eux, la santé interne de la pièce obtenue est caractérisée par sa porosité. De façon connue, la porosité d’une pièce est une grandeur physique définie comme un rapport entre le volume des vides et le volume total de la pièce (somme du volume de solide et du volume des pores). La valeur de la porosité est comprise entre 0 et 1 (ou, en pourcentage, entre 0 et 100 %). On a ainsi : Porosité = volume des pores / volume total Par exemple, une porosité de 0% est indicative d’une pièce non poreuse, c’est-à-dire dépourvue de pores. Dans la présente divulgation, on appelle densité d’une pièce la grandeur physique telle que porosité de la pièce + densité de la pièce = 1. Ainsi, une pièce ayant une porosité de 2% a par ailleurs une densité de 98%. La maîtrise de la porosité d’une pièce pour un usage dans le domaine aéronautique est importante pour la certification de la qualité des produits. En d’autres termes, il convient d’identifier les paramètres de fabrication additive qui conduisent à un taux de porosité dit acceptable, selon la spécification fixée. Un procédé connu pour estimer la porosité d’une pièce consiste à réaliser une coupe de la pièce, de sorte à révéler une section de la pièce. La surface de cette section fait l’objet d’une préparation métallographique, comprenant par exemple un polissage de la surface de la section révélée et/ou un enrobage de la pièce. Ensuite, une analyse métallographique de la surface préparée est réalisée. L’analyse métallographique nécessite des moyens spécifiques et du temps pour effectuer une estimation de la porosité de la pièce examinée. Cette estimation est donc fastidieuse, coûteuse et chronophage. Un problème qui se pose est de réduire le temps et les coûts d’une estimation de la porosité d’une pièce métallique. Ce problème est résolu par un procédé de vérification d’une pièce métallique obtenue par fabrication additive, le procédé comprenant un traitement, par un réseau de neurones, de données représentatives d’un état de surface de la pièce métallique, le traitement produisant un résultat indiquant si la porosité de la pièce métallique est supérieure ou non à un seuil prédéfini. Le procédé proposé ne nécessite pas de réaliser une coupe de la pièce métallique, ni de préparation métallographique de la pièce (enrobage, polissage, etc.). Il est donc non-destructif. De plus, ce procédé a pour avantage d’être moins coûteux et d’impliquer des délais de contrôle moins importants qu’un procédé de tomographie par rayons X. Le procédé proposé peut également comprendre les caractéristiques optionnelles suivantes, prises seules ou en combinaison à chaque fois que cela est possible techniquement. De préférence, la pièce métallique est constituée de couches successivement formées au cours de la fabrication additive, et dans lequel l’état de surface se rapporte à une surface de la dernière couche formée au cours de la fabrication additive. Les données représentatives d’un état de surface de la pièce métallique peuvent comprendre des valeurs d’élévation en différents points d’une surface de la pièce métallique. Alternativement ou à titre complémentaire, les données représentatives d’un état de surface de la pièce métallique peuvent comprendre une image montrant la pièce métallique. De préférence, l’image est acquise par un dispositif d’acquisition ayant un axe optique incliné de moins de 15 degrés par rapport à une normale à la surface. De préférence, le réseau de neurones est convolutif. De préférence, la fabrication additive comprend une fusion laser sur lit de poudre. Il est également proposé un procédé comprenant les étapes suivantes : fabrication additive d’une pièce métallique, et vérification de la pièce métallique à l’aide du procédé de vérification susmentionné. De préférence, la vérification est réalisée sur la base de la pièce métallique directement obtenue à l’issue de la fabrication, sans étape intermédiaire de préparation métallographique de la pièce métallique. Il est également proposé un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution du procédé de vérification susmentionné, lorsque ce programme est exécuté par un ordinateur. Il est aussi proposé une mémoire lisible par ordinateur stockant des instructions exécutables par l’ordinateur pour l’exécution des étapes du procédé de vérification susmentionné. Il est enfin proposé un système comprenant : un dispositif configuré pour générer des données représentatives d’un état de surface d’une pièce métallique obtenue par fabrication additive, et un réseau de neurones configuré pour produire à partir des données un résultat indiquant si la porosité de la pièce métallique est supérieure ou non à un seuil prédéfini. DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La FIG. 1 illustre de façon schématique un système pour fabriquer et vérifier une pièce métallique, selon un mode de réalisation. La FIG. 2 est un organigramme d’étapes d’un procédé mis en œuvre à l’aide du système de la FIG. 1 , selon un mode de réalisation. La FIG. 3 comprend deux exemples d’images montrant des pièces métalliques de porosités différentes, susceptibles d’être acquises et traitées par le système de la FIG. 1 . La FIG. 4 comprend un diagramme représentant les performances d’un réseau de neurones mis en œuvre par le système de la FIG. 1 , dans un mode de réalisation. Sur l’ensemble des figures, les éléments similaires portent des références identiques. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION En référence à la FIG. 1 , un système 1 pour fabriquer et vérifier une pièce métallique P comprend une machine de fabrication additive 2, un dispositif d’acquisition 4 et un processeur 6. La machine de fabrication additive 2, connue en elle-même, a pour fonction de fabriquer une pièce métallique P par un procédé de fabrication additive. La fabrication additive est par exemple une fusion laser sur lit de poudre (en anglais désignée par l’acronyme PBF, pour Powder Bed Fusion ou SLM, pour Selective Laser Melting). A cet effet, la machine 2 comprend un support, un injecteur de poudre métallique pour former un lit de poudre sur le support, et un laser pour irradier localement la poudre appliquée sur le support, de sorte à provoquer une fusion des grains de la poudre. Le dispositif d’acquisition 4 est configuré pour acquérir des images d’une pièce métallique P fabriquée par la machine 2. Il est de type quelconque (appareil photo, caméra, etc.). De préférence, le dispositif d’acquisition 2 comprend un microscope, de sorte à produire des images montrant les détails d’une pièce métallique P à une échelle microscopique. Le dispositif d’acquisition 4 a un axe optique O qui détermine l’orientation de son champ de vision. Le dispositif d’acquisition est apte à être positionné dans une position dans laquelle l’angle θ entre l’axe optique et l’axe d’empilement Z est inférieur à 15 degrés. Le processeur 6 est configuré pour mettre en œuvre un traitement sur la base d’une image fournie par le dispositif d’acquisition 4, ce traitement produisant un résultat indiquant si la porosité d’une pièce métallique P montrée par l’image est supérieure ou non à un seuil S prédéfini. Plus précisément, le processeur 6 est configuré pour exécuter un programme d’ordinateur dont les instructions de codes permettent de mettre en œuvre ce traitement, ce programme étant mémorisé dans une mémoire accessible par le processeur 6. Ces instructions de code sont représentatives d’un réseau de neurones artificiel. De façon connue en soi, un réseau de neurones artificiel est un modèle comprenant une succession de couches. Chaque couche comprenant des neurones prenant leurs entrées sur des neurones de la couche précédente. Le processeur a une structure quelconque : CPU, microprocesseur, circuit programmable (DSP ou FPGA) ou non programmable (ASIC), etc. Le résultat fourni par le réseau de neurones est de préférence un booléen, prenant une première valeur (par exemple 0) si le réseau de neurones estime que la porosité de la pièce est inférieure au seuil S, et une deuxième valeur (par exemple 1) si au contraire le réseau de neurones estime que cette porosité est supérieure au seuil S. Le réseau de neurones est alors un classificateur binaire. En définitive, le réseau de neurones estime implicitement si une pièce est plus poreuse ou moins poreuse qu’une porosité de référence reflétée par le seuil S. Le réseau de neurones est de préférence un réseau de neurones convolutif. Le réseau de neurones est susceptible de comprendre des couches résiduelles, comme le réseau ResNet par exemple. Par métonymie, on qualifiera dans la suite le processeur 6 de réseau de neurones 6. Entraînement du réseau de neurones Au cours d’une phase d’entraînement, le réseau de neurones 6 fait l’objet d’un apprentissage. L’apprentissage est supervisé, et utilise une pluralité d’images de référence. Chaque image de référence du groupe d’apprentissage est susceptible de montrer une pièce, voire une pièce métallique. Les images constituent des données représentatives d’états de surfaces des pièces qu’elles montrent. Chaque image est une grille de points, chaque point étant associé à une valeur de pixel, cette valeur de pixel correspondant à une couleur. Les pièces montrées dans les images peuvent être différentes, et en particulier être réalisées dans des métaux ou alliages différents, et/ou être de formes différentes. Chaque image de référence est accompagnée d’un résultat de référence déterminé par un procédé n’utilisant pas le réseau de neurones, et indiquant si la porosité d’une pièce métallique montrée dans l’image de référence est inférieure ou non au seuil S. Ainsi, chaque résultat de référence fournit la même information que les résultats que le réseau de neurones a vocation à produire. Chaque résultat de référence est supposé vrai. Chaque résultat de référence est déterminé à partir d’une grandeur physique représentative de la porosité de la pièce montrée. La grandeur physique peut être la porosité de la pièce, ou bien une autre grandeur physique à partir de laquelle la porosité de la pièce peut être déduite. Par exemple, cette grandeur physique peut être la densité de la pièce (sachant que porosité + densité = 1). En pratique, un utilisateur peut calculer les résultats de référence respectivement associés aux images de référence du groupe d’apprentissage à la main, sur la base des grandeurs physiques respectives des pièces montrées dans les images du groupe d’apprentissage, et en les comparant à un seuil de même unité (porosité ou densité). Quelle que soit la grandeur physique mesurée, les images du groupe d’apprentissage se divisent en deux sous-groupes : les images associées à un résultat de référence positif (première valeur) et les images associées à un résultat de référence négatif (deuxième valeur). Ainsi, il est opéré par cet étiquetage une distinction entre les pièces représentées dans les images qui sont considérées suffisamment denses (peu poreuses) et celles qui sont considérées comme n’étant pas suffisamment denses (trop poreuses), le seuil S marquant la limite entre ces deux sous-groupes. Le seuil S est fixé suivant les besoins métiers (par exemple à 0,99 pour une densité de 99%). Ce critère peut être moins strict que les exigences finales sur la densité des pièces métalliques à fabriquer à l’aide de la machine 2. Cependant il peut permettre d'identifier et écarter un bon nombre de pièces qui ont une densité inférieure à ce seuil dans les plans d'expérience. Ainsi, l’algorithme peut sanctionner une pièce avec une simple image de la surface d'une pièce en lieu et place de contrôles longs et coûteux. La pluralité d’images de référence comprend des images constituant un groupe d’apprentissage. Une image du groupe d’apprentissage est passée en entrée du réseau de neurones. Sur la base de cette image du groupe d’apprentissage, le réseau de neurones produit un résultat estimant si la porosité d’une pièce montrée dans l’image est supérieure ou non au seuil prédéfini S. Le résultat produit par le réseau de neurones à partir de l’image du groupe d’apprentissage peut être conforme ou non au résultat de référence associé à cette image (lequel est supposé vrai). Si le résultat produit par le réseau de neurones est différent du résultat de référence, alors il est considéré que le réseau de neurones a commis une erreur. Deux types d’erreurs peuvent être commises par le réseau de neurones : une fausse alarme ou une détection manquée (pièce considérée comme trop poreuse alors qu’elle ne l’est pas, ou à l’inverse pièce considérée comme suffisamment dense alors qu’elle ne l’est pas). En cas d’erreur, les poids du réseau de neurones sont mis à jour par le processeur 6 afin de réduire cette erreur. Cette mise à jour est mise en œuvre à l’aide de méthodes d'optimisation telles que la descente de gradient ou la descente de gradient stochastique. La mise à jour du réseau de neurones peut utiliser l’optimiseur Adam et la fonction de coût BinaryCrossEntropy. Les étapes qui précèdent sont répétées pour chaque image faisant partie du groupe d’apprentissage. La pluralité d’images de référence comprend par ailleurs des images constituant un groupe de validation, utilisées dans un second temps. Les images de référence constituant un groupe de validation sont passées en entrée du réseau de neurones après les images du groupe d’apprentissage. Ce groupe de validation permet d’ajuster certains hyperparamètres du réseau de neurones et par ailleurs d’éviter un surapprentissage (situation dans laquelle le réseau de neurones apprend « par cœur » plutôt que de chercher à généraliser à des images qu’il n’a pas encore traitées). La pluralité d’images de référence comprend en outre des images constituant un groupe de test, utilisé dans un troisième temps. Les images de référence constituant le groupe de test sont passées en entrée du réseau de neurones après les images du groupe de validation. Ce groupe de test, indépendant du groupe d’apprentissage, peut être utilisé pour évaluer les performances de généralisation du réseau de neurones. Fabrication et vérification de pièces métalliques Une fois la phase d’entraînement réalisée, un procédé mis en œuvre par le système 1 comprend les étapes suivantes. Dans une première étape 102, une pièce métallique P est fabriquée additivement à l’aide de la machine 2. Au cours de cette étape 102, plusieurs couches de poudre métallique sont successivement empilées sur le support de la machine 2. Chaque couche s’étend parallèlement à un plan (X, Y). Les couches sont empilées dans une direction parallèle à l’axe d’empilement Z perpendiculaire au plan (X, Y). Au terme de la fabrication additive, la pièce métallique P présente une surface supérieure qui est définie par la dernière couche formée. Dans l’exemple schématique de pièce métallique P représentée sur la FIG. 1 , cette surface supérieure est plane et s’étend horizontalement. La pièce métallique P peut être une pièce ayant vocation à être utilisée dans le domaine aéronautique, par exemple dans un aéronef. En variante, la pièce métallique P est une éprouvette (c’est-à-dire une pièce de test) spécifiquement fabriquée dans le but de vérifier si la machine 2 est capable de fabriquer des pièces de porosité/densité acceptable. Dans une deuxième étape 104, le dispositif d’acquisition 4 acquiert une image de la pièce métallique P obtenue par fabrication additive. Plus précisément, le dispositif d’acquisition 4 est disposé en regard de la surface supérieure de la pièce métallique P, de sorte que l’image acquise montre cette surface supérieure, définie par la dernière couche de poudre formée au cours de la fabrication additive. De préférence, le dispositif d’acquisition 4 est disposé de telle sorte que son axe optique O est incliné de moins de 15 degrés par rapport à une normale à la surface supérieure de la pièce métallique P (autrement dit à l’axe Z, qui indique la direction dans laquelle les couches de poudre ont été empilées). Une telle disposition permet au réseau de neurones d’obtenir des résultats plus fiables. Idéalement, l’axe optique O du dispositif est parallèle à l’axe Z : dans ce cas, la surface supérieure de la dernière couche est vue de face, et on a θ = 0. Aucune étape intermédiaire de préparation métallographique de la pièce métallique P n’est mise en œuvre entre la première étape 102 et la deuxième étape 104. Dans une troisième étape 106, le réseau de neurones traite l’image acquise par le dispositif d’acquisition 4, et montrant la pièce métallique P. Le réseau de neurones produit sur la base de l’image un résultat indiquant si la porosité de la pièce métallique P montrée dans l’image est supérieure ou non au seuil S prédéfini. Si le résultat indique que la porosité de la pièce métallique P est supérieure au seuil S, alors il est considéré que la fabrication additive réalisée par la machine 2 n’est pas satisfaisante, car donne lieu à une pièce trop poreuse. Certains paramètres de la machine 2 peuvent alors être mis à jour afin d’obtenir d’autres pièces moins poreuses. Ces paramètres peuvent par exemple concerner le laser et/ou la géométrie des couches de poudre déposées. Par ailleurs, si la pièce métallique P est une pièce fonctionnelle destinée à être utilisée dans le domaine aéronautique, et non une éprouvette spécifiquement fabriquée pour tester les performances de la machine 2, alors la pièce P peut être écartée d’une chaîne de production de la pièce P. Si, au contraire, le résultat indique que la porosité de la pièce métallique P est inférieure au seuil S, alors il est considéré que la fabrication additive réalisée est satisfaisante. Si la pièce métallique P est une pièce fonctionnelle destinée à être utilisée dans le domaine aéronautique, et non une éprouvette spécifiquement fabriquée pour tester les performances de cette machine 2, alors la pièce n’est pas écartée. Il est à noter que, par construction, le seuil S est « transparent » pour le réseau de neurones, au sens où ce seuil S ne constitue pas une donnée mémorisée telle quelle et utilisée par le réseau de neurones pour produire un résultat. Même si l’on peut dire que le traitement réalisé par le réseau de neurones est représentatif d’une comparaison avec un tel seuil S, le réseau de neurones ne réalise pas une telle comparaison pour produire un résultat. Le seuil S dicte la manière dont les images utilisées lors de la phase d’apprentissage ont été étiquetées à l’aide des résultats de référence supposés vrais, et influe donc simplement sur la façon dont les poids du réseau de neurones sont mis à jour. Le réseau de neurones est particulièrement avantageux à utiliser, car il est capable, par apprentissage, de généraliser des informations qu’un être humain ne saurait pas analyser visuellement. En effet, le réseau de neurones peut déduire d’informations externes (l’état de la surface supérieure de la pièce représentée dans l’image) une information interne et plus globale de la pièce métallique P (est ce que la pièce est suffisamment dense ou pas ?). En comparaison, un humain ne peut pas, ou en tout cas très difficilement, réaliser une telle déduction sans préparation métallographique intermédiaire. Ceci est très avantageux, car cela permet de se dispenser de réaliser une coupe de la pièce ou d’autres étapes de préparation métallographique (polissage ou enrobage de la pièce par exemple). On a représenté sur la FIG. 3 deux exemples d’images traitées par le réseau de neurones après un apprentissage pour lequel il a été choisi S = 0,01. L’image de gauche montre une pièce dont la porosité a été correctement détectée par le réseau de neurones comme étant supérieure à 1% (autrement dit, la pièce a une densité inférieure à 99%). Pour cette image, le réseau de neurones a produit un résultat négatif (NOK). L’image de gauche montre une pièce dont la porosité a été correctement détectée par le réseau de neurones comme étant inférieure à 1% (autrement dit, la pièce a une densité supérieure à 99%). Pour cette image, le réseau de neurones a fourni un résultat positif (OK). La FIG. 4 comprend un diagramme illustrant les performances obtenues par le réseau de neurones dans un mode de réalisation. L’axe des ordonnées indique la densité réelle d’une pièce, et l’axe des abscisses le niveau de confiance d’un résultat fourni par le réseau de neurones. La ligne horizontale en pointillés est indicative du seuil choisi (ici, la pièce doit avoir une densité supérieure à 99% pour être conforme, autrement dit une porosité inférieure à 1%). Ce réseau de neurones permet de discriminer efficacement une « bonne » pièce d’une « mauvaise » pièce par rapport à un critère de qualité donné (ici une densité supérieure ou inférieure à 99%). Le réseau de neurones a une précision de 95%. Par ailleurs, il est très confiant dans les bonnes prédictions ce qui renforce la pertinence des résultats obtenus. La durée nécessaire à l’obtention de chaque résultat est de l’ordre de la seconde. Le procédé proposé permet donc d’obtenir un gain de temps et de coût des analyses conséquent relativement aux méthodes conventionnelles et peut permettre d’optimiser les paramétries directement dans la machine 2 ou juste après la fabrication. Variantes de réalisation Jusqu’ici, il a été décrit un procédé dans lequel les données d’entrée fournies au réseau de neurones prennent la forme d’une image montrant une pièces métallique. De manière plus générale, il est possible de fournir au réseau de neurones des données représentatives d’un état de surface de la pièce métallique ((l’état de surface se rapportant de préférence à la surface de la dernière couche formée au cours de la fabrication additive). Ces données représentatives d’un état de surface de la pièce métallique peuvent comprendre l’image discutée précédemment. Alternativement ou à titre complémentaire, les données d’un état de surface de la pièce métallique comprennent une carte d’élévation se rapportant à la surface de la pièce métallique. La carte d’élévation comprend des valeurs d’élévation en différents points de surface de la pièce métallique. Ainsi, tout comme une image, la carte d’élévation est une grille, mais chaque point de la grille n’est pas associé à une couleur, mais à une valeur d’élévation. Une telle carte d’élévation peut être générée dans une étape préliminaire par le processeur ou par un autre dispositif. Cette étape de génération, connue de l’état de la technique peut se fonder sur l’image susmentionnée ou non. Procédé de vérification d’une pièce métallique obtenue par fabrication additive, le procédé comprenant un traitement (106), par un réseau de neurones, de données représentatives d’un état de surface de la pièce métallique, le traitement produisant un résultat indiquant si la porosité de la pièce métallique est supérieure ou non à un seuil prédéfini. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la pièce métallique est constituée de couches successivement formées au cours de la fabrication additive, et dans lequel l’état de surface se rapporte à une surface de la dernière couche formée au cours de la fabrication additive. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les données représentatives d’un état de surface de la pièce métallique comprennent des valeurs d’élévation en différents points d’une surface de la pièce métallique. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les données représentatives d’un état de surface de la pièce métallique comprennent une image montrant la pièce métallique. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’image est acquise par un dispositif d’acquisition ayant un axe optique incliné de moins de 15 degrés par rapport à une normale à la surface. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le réseau de neurones est convolutif. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la fabrication additive comprend une fusion laser sur lit de poudre. Procédé comprenant les étapes suivantes : fabrication additive d’une pièce métallique, vérification de la pièce métallique à l’aide d’un procédé de vérification selon l’une quelconque des revendications précédentes. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la vérification est réalisée sur la base de la pièce métallique P directement obtenue à l’issue de la fabrication, sans étape intermédiaire de préparation métallographique de la pièce métallique P. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, lorsque ce programme est exécuté par un ordinateur. Mémoire lisible par ordinateur stockant des instructions exécutables par l’ordinateur pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes 1 à 7. Système (1) comprenant : un dispositif configuré pour générer des données représentatives d’un état de surface d’une pièce métallique (P) obtenue par fabrication additive, un réseau de neurones (6) configuré pour produire à partir des données un résultat indiquant si la porosité de la pièce métallique (P) est supérieure ou non à un seuil prédéfini.