FR 3147631 A1 20241011 FR 2303533 A 20230407 Procédé de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite à partir d'une représentation de torons d'une portion de la pièce Un aspect de l’invention concerne un procédé de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite à partir d'une représentation de torons d'une portion de la pièce, ladite représentation étant obtenue en déterminant (104) des squelettes de torons de la portion de la pièce dans une image tridimensionnelle de ladite portion, lesdits torons étant associés à une même direction prédéterminée. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 4 procédé de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui du traitement de volume d'images pour le contrôle non destructif (CND) de pièces aéronautiques. La présente invention concerne un procédé de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite à partir d'une représentation de torons d'une portion de la pièce et un dispositif configuré pour mettre en œuvre ledit procédé. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Le contrôle de la qualité des pièces fabriquées pour le secteur aéronautique est primordial afin de respecter des exigences de sécurité par exemple. En effet, le contrôle qualité vise à répondre à des exigences préétablies de conformité d'une pièce aux exigences du marché, de sécurité et aux réglementations en vigueur par exemple, et permet d'éliminer ainsi les pièces ne respectant pas ces exigences. En particulier, certaines pièces aéronautiques contrôlées telles que les aubes sont fabriquées en matériaux composites (ou « matériaux composites tissés). Les matériaux composites, connus pour être résistants et légers, sont formés à partir d'un renfort en fibres de carbone ou de verre noyé dans une résine injectée, à l'aide d'un moule. Le renfort en fibre de carbone est constitué d'une pluralité de torons assemblés par tissage, chaque toron étant formé d'une pluralité de brins de carbone torsadés. En particulier, les torons sont tissés suivant une topologie de tissage théorique définie selon au moins deux orientations, également appelées axes de renfort, chaque toron comprenant une pluralité de fibres, souvent de carbone ou de verre. Les axes de renfort sont classiquement appelés « chaîne » et « trame ». En général, la chaîne correspond à la direction principale de tissage, et la trame correspond à la direction transversale, orthogonale à la chaîne. La représente un exemple de matériau composite tissé 300 dont le renfort comprend des torons Tx, Ty tissés suivant une topologie de tissage définie sur plusieurs couches C1, C2, les torons étant agencés selon deux axes de renfort orthogonaux X et Y, respectivement appelés chaîne et trame, les couches C1, C2 étant superposées suivant l’axe Z. Lors d’un changement du procédé de fabrication d’une pièce aéronautique en matériau composite ou lors d’une détection d’anomalies dans le réseau de tissage de ladite pièce, des experts en matériaux doivent vérifier que certaines propriétés mécaniques de la pièce respectent des exigences préétablies et notamment estimer le comportement de la pièce suite à un endommagement. Afin d'estimer le comportement suite à cet endommagement, il est utile de connaître la position des torons de chaine et/ou de trame dans la pièce réelle. Pour cela, une première technique consiste à réaliser une micro-tomographie de la pièce pour obtenir une image tridimensionnelle dans laquelle les centres de sections de torons sont manuellement annotés, toutes les cent coupes par exemple. Sur les coupes sans annotations, une technique d’interpolation peut être utilisée pour obtenir le positionnement des centres de sections de torons sur l’intégralité des coupes du volume tomographique, permettant ainsi de localiser le « squelette » de chaque toron en reliant tous les centres de sections dudit toron détectés. Cette solution étant majoritairement manuelle, elle est donc laborieuse et coûteuse en temps et en ressources. Par « squelette de toron », il est entendu une courbe centrée dans ledit toron, correspondant à une représentation compacte du toron. Typiquement, le squelette d’un toron comprend les centres des différentes sections de ce toron selon des coupes successives le long d’un axe prédéfini. D’autres méthodes de localisation de squelettes de torons à partir d’une segmentation préalable de faisceaux de fibres, formées de torons, ont été proposées dans la littérature. Par exemple, l'article de Monica J. Emerson et al. « Individual fibre segmentation from 3D X-ray computed tomography for characterising the fibre orientation in unidirectional composite materials » , Composites Part A: Applied Science and Manufacturing, Volume 97, June 2017, Pages 83-92, décrit une méthode de segmentation des faisceaux par apprentissage supervisé en classant dans deux classes distinctes respectivement les pixels proches du centre de chaque faisceau et les pixels non proches du centre de chaque faisceau pour obtenir le squelette de chaque toron. D’autres techniques d’obtention de squelettes de torons sur des images obtenues par tomographie à rayons X utilisent la corrélation d’images pour des pièces en composites non encore injectées de résine. Cette méthode consiste à réaliser un suivi déterministe des torons, appelé « tracking », c’est-à-dire à propager l’estimation du positionnement des torons à l’intérieur du volume tomographique, image après image. D'autres méthodes utilisent aussi l’opération de corrélation sur des volumes tomographiques de matériaux composites pour détecter des squelettes de fibres, avec : - une corrélation avec une image 2D de section transverse de fibre; et - un suivi des centres de chaque fibre, coupe après coupe du volume tomographique, en utilisant le centre obtenu sur la coupe N pour la coupe N+1. Les techniques citées précédemment présentent cependant l’inconvénient majeur de propager des erreurs de tracé des squelettes à cause du suivi coupe à coupe, et peuvent manquer de robustesse, notamment en cas de forte compaction des torons. Une zone à forte compaction de torons est une zone dans laquelle les torons sont resserrés les uns contre les autres et dans lequel le taux de résine est, par conséquent, faible. Une autre méthode de l’état de la technique est décrite dans la demande de brevet WO2021197813A1 et s’appuie sur l’opération de corrélation sur des images tomographiques par motifs 3D de torons orientés et centrés. Pour pallier le problème de propagation d’erreurs, la méthode repose sur une liaison des centres de sections d’un même toron s’effectuant de façon globale et non coupe à coupe, via un calcul de distance pour chaque centre, indépendamment des autres centres. Cependant, cette technique peut manquer de robustesse sur des configurations qui s'écartent du motif de tissage attendu et donner lieu à des centres de section erronés. Ainsi, il existe un besoin pour une méthode robuste et efficace permettant de localiser des squelettes de torons dans des pièces en matériaux composites. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment et permet d'obtenir des squelettes de torons dans une image d'une pièce en composites de manière robuste en exploitant les régions dans lesquelles le taux de compaction des torons est faible – et donc dans lesquelles les centres des sections de torons sont détectés de manière plus fiable – pour corriger les positions des centres. Les erreurs de détermination de centres de sections sont ainsi réduites, et les squelettes sont déterminés de manière plus fiable. Un premier aspect de l'invention concerne un procédé de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite par squelettisation de torons de la pièce dans une image tridimensionnelle de ladite pièce, les torons étant associés à une même direction prédéterminée, l'image tridimensionnelle comprenant des tranches successives orthogonales à la direction prédéterminée, ledit procédé comprenant: Déterminer, pour chaque tranche de l'image tridimensionnelle, des positions de centres de sections de torons, Pour au moins une tranche parmi les tranches de l’image tridimensionnelle, corriger au moins une position de centre de section de toron parmi les positions de centres de sections de torons déterminées pour ladite au moins une tranche, ladite correction comprenant une segmentation des sections de torons dans une région de ladite au moins une tranche ayant un taux de compaction de torons inférieur à un seuil prédéfini, Déterminer une pluralité de squelettes de torons en liant, pour plusieurs tranches de l’image tridimensionnelle, un centre de section de toron d’une tranche courante de l’image tridimensionnelle à un centre de section de toron d’une tranche de l’image tridimensionnelle parmi des tranches voisines de la tranche courante. Emettre une alerte lorsqu’une position d'au moins un squelette déterminé s'écarte d'une position d'un squelette prédéterminée. On entend par « squelette de toron » une courbe centrée dans ledit toron, correspondant à une représentation compacte du toron. On entend par « portion d'une pièce » une partie de la pièce ou toute la pièce. La pièce peut être n’importe quelle pièce mécanique, par exemple une pièce aéronautique, telle qu’une aube de moteur d’aéronef. On entend par « direction prédéterminée » une direction selon laquelle s'étendent ou se propagent les torons pour lesquels on cherche à déterminer les squelettes par le procédé ci-dessus. Par exemple, la direction prédéterminée peut correspondre à la direction de chaîne, et les torons auxquels le procédé ci-dessus est appliqué sont les torons de chaîne. Par « tranche » de l’image tridimensionnelle, on entend une coupe ou section de l’image tridimensionnelle. Par exemple, l'image tridimensionnelle peut être formée d'une pluralité de voxels (x i,j,k , y i,j,k , z i,j,k ) selon trois axes (X, Y, Z). Une « tranche » de l'image tridimensionnelle peut correspondre à l’ensemble des voxels (x i,j,k , y i,j,k ) avec k une constante. Dans ce cas, une tranche de l'image tridimensionnelle correspond à une section de l’image tridimensionnelle ayant une épaisseur d'un voxel. De manière équivalente, la tranche peut désigner une coupe bidimensionnelle de l’image tridimensionnelle, i.e. une image bidimensionnelle comprenant une pluralité de pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs des voxels (x i,j,k , y i,j,k ) avec k une constante. On entend par « tranches successives orthogonales à la direction prédéterminée » des tranches successives de l’image 3D qui s’étendent selon deux axes orthogonaux à la direction prédéterminée. Par exemple, si la direction prédéterminée est X, les tranches successives sont des tranches de l’image 3D selon les axes (Y,Z), X étant fixé. Par « successives », il est entendu que les tranches se « suivent » selon la direction prédéterminée. Par exemple, chaque tranche peut être associée à un index qui indique l’ordre des tranches dans l’image 3D par rapport à la direction prédéterminée. Les tranches peuvent correspondre, par exemple, à des coupes de l’image 3D réalisées tous les T voxels, T étant un entier prédéterminé. On entend par « section d'un toron » une partie d'un toron tronquée selon un plan orthogonal à la direction prédéterminée et représentée dans une tranche de l'image tridimensionnelle. Ainsi, chaque toron est divisé en sections comprises chacune dans une tranche de l'ensemble de tranches. Chaque section de toron est de forme approximativement elliptique. Une telle section est représentée par exemple en . On entend par « taux de compaction de torons » ou autrement dit une densité de torons ou taux de torons dans la région de la tranche de l’image. Plus les torons sont espacés dans la résine et plus le taux de compaction est faible, et plus les torons sont resserrés les uns par rapport aux autres et plus le taux de compaction est important. On entend par « tranche courante » la tranche considérée pour laquelle, chaque centre de section compris dans cette tranche est relié au centre de section de la tranche voisine le plus proche selon les conditions citées précédemment. Par exemple, selon le procédé ci-dessus, la détermination de la pluralité de squelettes peut être effectuée en considérant successivement les différentes tranches de l’image tridimensionnelle, et en déterminant, pour chacune des tranches, les centres de section de la tranche voisine les plus proches des centres de la tranche courante. On entend par « tranche voisine » d'une première tranche, la tranche qui succède directement à la deuxième tranche selon un sens prédéterminé parmi les tranches successives. On entend par "position de squelette prédéterminée" la position d'un squelette attendu pour un toron donné. En particulier, pour un squelette déterminé de toron donné, le squelette de position prédéterminée correspond à un squelette ayant les caractéristiques attendues pour le squelette déterminé. Par "position d'un squelette de toron" on entend par exemple la direction de propagation dudit squelette, la périodicité du squelette, les niveaux de gris du squelette et/ou la distance dudit squelette par rapport à des squelettes voisins. Le procédé permet avantageusement de déterminer des squelettes de torons de manière robuste, en corrigeant les positions centres de sections dans les régions à faible compaction de torons avant de relier des centres appartenant supposément à un même toron pour former un squelette. En effet, dans les régions à fort taux de compaction, l'identification des sections de torons est moins aisée et le calcul des positions de leurs centres respectifs peut comprendre des erreurs qui se répercutent sur la détermination de chaque squelette de torons. Ainsi, l'invention permet de se concentrer sur les régions à faible taux de compaction, dans lesquelles les sections sont plus facilement identifiables, ce qui permet d'avoir un calcul plus aisé et juste des positions de leurs centres respectifs. Les squelettes sont donc déterminés à partir de positions de centres de sections corrigées, ce qui diminue les erreurs de détection des positions des centres ainsi que leur propagation, augmentant ainsi la fiabilité de la détection des squelettes. Selon un mode de réalisation, la correction de la au moins une position de centre de section comprend: Localiser une région de ladite au moins une tranche dont le taux de compaction de torons est inférieur au seuil prédéfini, Déterminer une pluralité de contours de sections de torons dans la région localisée, Calculer une position d’un barycentre de chaque contour de section de toron déterminé, Pour chaque section de toron dont le contour a été déterminé, remplacer la position du centre de la section de toron par la position calculée du barycentre du contour de ladite section. Selon un mode de réalisation, la liaison du centre de section de toron de la tranche courante de l’image tridimensionnelle au centre de section de toron de la tranche de l’image tridimensionnelle parmi les tranches voisines de la tranche courante est réalisée en minimisant une distance entre la position du centre de section de toron de la tranche courante de l’image tridimensionnelle et la position des centres de section de torons d’au moins une tranche de l'image tridimensionnelle parmi les tranches voisines de la tranche courante . Selon un mode de réalisation, chaque squelette de toron s'étend entre une première extrémité du squelette et une deuxième extrémité du squelette, et le procédé comprend en outre, pour chaque squelette de toron déterminé et avant l'émission de l'alerte: Déterminer, à partir des centres de sections de torons dudit chaque squelette, un chemin géodésique entre la première extrémité du squelette et la deuxième extrémité dudit chaque squelette; et Corriger ledit chaque squelette à partir du chemin géodésique déterminé. On entend par « première extrémité du squelette » un centre de section de toron dans une première tranche parmi la pluralité de tranches de l'image tridimensionnelle et « deuxième extrémité du squelette » un centre de section de toron dans une deuxième tranche parmi la pluralité de tranches de l'image tridimensionnelle, la première et deuxième tranche étant de préférence séparées par toutes les autres tranches comprises dans la pluralité de tranches. En géométrie, « géodésique » désigne le chemin le plus court, ou l'un des plus courts chemins s'il en existe plusieurs, entre deux points d'un espace pourvu d'une métrique. Lors de l'étape de détermination des squelettes de torons, il est possible qu'un ou plusieurs squelettes soient formés de plusieurs embranchements. La correction de chaque squelette par son chemin géodésique correspondant permet avantageusement d'enlever les embranchements « parasites » du squelette pour obtenir un seul chemin, celui qui est le plus court, donc le plus cohérent en termes de trajectoire. Cela fournit un squelette plus précis et conforme à la réalité. Selon un mode de réalisation, la détermination du chemin géodésique est réalisée par une transformation de distance géodésique. Selon un mode de réalisation, lequel l'écart entre la position d'au moins un des squelettes obtenus et la position prédéterminée d'un squelette est estimé via : un indice global, appelé indice global de confiance sur la propagation du squelette, calculé à partir d’un écart entre une direction de propagation du squelette obtenu et la direction prédéterminée selon laquelle s'étend le toron associé audit squelette et/ou; un indice global, appelé indice global de confiance sur la périodicité du squelette, calculé à partir d’un écart entre une périodicité dudit squelette et une périodicité prédéterminée et/ou; un indice local de confiance sur les niveaux de gris du squelette, calculé à partir d'un écart entre des niveaux de gris de voxels formant le squelette obtenu et des niveaux de gris prédéterminés et/ou, un indice local de confiance sur la proximité du squelette avec ses voisin, calculé à partir d'une distance du squelette obtenu par rapport à des squelettes voisins. Selon un mode de réalisation, la direction prédéterminée correspond à une direction de chaine ou de trame. Selon un mode de réalisation, l'image tridimensionnelle est une image par tomographie à rayons X comprenant une pluralité de voxels, chaque voxel étant associé à un niveau de gris N respectif. Une image tridimensionnelle en niveau de gris est une image pour laquelle chaque voxel comprend une valeur de luminance (également décrite comme une luminosité ou intensité) qui peut être mesurée sur une échelle de nuances allant du noir (intensité nulle, égale à 0) au blanc (par exemple, si les niveaux de gris de l’image sont des entiers non signés encodés sur 16 bits, l’intensité maximale d’encodage est égale à 2 16 - 1, soit 65535. Dans le cas où les niveaux de gris sont des entiers non signés encodés sur 8 bits, l’intensité maximale d’encodage est égale à 2 8 - 1, soit 255. Les niveaux de gris de l’image peuvent aussi être des réels, comme des réels flottants – ou « floats » en anglais, ou des réels double précision – ou « doubles » en anglais). L’image tridimensionnelle comprend donc une pluralité de voxels dont les valeurs de niveaux de gris sont comprises entre une valeur minimale N min (appelée aussi par la suite « niveau de gris minimal de l’image ») et une valeur maximale N max (appelée aussi par la suite « niveau de gris maximal de l’image ». La pluralité de voxels s'étend dans trois directions X, Y, Z de l'espace, chaque voxel ayant des coordonnées (Xi, Yi, Zi). Chaque tranche K de l'image tridimensionnelle peut être un ensemble de voxels défini pour toutes cordonnées (Xi, Yi) et pour une valeur Zk fixe de l'axe Z. Selon un mode de réalisation, les torons sont noyés dans une résine, chaque voxel est associé à une classe respective indiquant si ledit voxel correspond à de la résine ou non et le taux de compaction d’une région d’une tranche de l’image tridimensionnelle est déterminé à partir d'un taux de voxels correspondant à de la résine parmi les voxels de ladite région. Selon un mode de réalisation, la localisation de la région de ladite tranche dont le taux de compaction de torons est inférieur au seuil prédéfini comprend : déterminer, pour au moins un groupe de voxels voisins de ladite tranche, un taux de compaction respectif à partir des classes associées aux voxels dudit au moins un groupe, et comparer le taux de voxels déterminé au seuil prédéfini. Selon un mode de réalisation, la détermination de la pluralité de centres de section de torons comprend : Appliquer un filtre de différences de Gaussiennes tridimensionnel sur l'image tridimensionnelle, pour obtenir une première image filtrée tridimensionnelle, Appliquer un filtre Laplacien de Gaussiennes bidimensionnel puis appliquer un seuillage sur chaque tranche de la première image filtrée, pour localiser, sur chaque tranche, une pluralité de zones correspondant respectivement à une pluralité de sections de torons pour obtenir une deuxième image filtrée tridimensionnelle, Pour chaque zone correspondant à une section de toron, déterminer, sur la deuxième image filtrée, une position de barycentre correspondant à la position du centre de ladite section de toron. Selon un mode de réalisation, un niveau de gris des voxels de l’image tridimensionnelle ne correspondant pas à de la résine est inférieur à un niveau de gris de référence. Dans ce mode de réalisation, le procédé comprend en outre : inverser le niveau de gris N associé à chaque voxel de l'image tridimensionnelle, et remplacer le niveau de gris de chaque voxel de l'image tridimensionnelle correspondant à de la résine par un niveau de gris minimal des voxels de l'image tridimensionnelle pour obtenir une image tridimensionnelle modifiée. Ce mode de réalisation permet de réaliser un prétraitement de l'image avant d'appliquer les filtres différences de Gaussiennes et Laplacien de Gaussiennes du mode de réalisation précédent. Un tel prétraitement permet d’augmenter le contraste et de fiabiliser la détection de centres de sections de torons dans les tranches de l’image tridimensionnelle. On entend par « inverser un niveau de gris N» le remplacement dudit niveau de gris N par un niveau de gris N' égal à N max -N, N max étant le niveau de gris maximal de l'image tridimensionnelle. Ce mode de réalisation permet avantageusement de changer le niveau de gris des voxels associés aux torons se propageant selon la direction prédéterminée de manière à ce que lesdits voxels associés aux torons aient un niveau de gris supérieur au niveau de gris de référence et supérieur au niveau de gris de la résine. Avantageusement, des torons ayant un niveau de gris plus élevé que les autres éléments sur l'image permettent par exemple une meilleure détection desdits torons lors d'utilisations de filtres de traitements d'image. Selon un mode de réalisation, la détermination de la pluralité de contours de sections de torons dans chaque région localisée est réalisée à partir d'une méthode de segmentation par contours actifs ou par une méthode de segmentation par croissance de régions, ou une méthode de segmentation par ligne de partage des eaux. Selon un mode de réalisation, la pièce est une pièce aéronautique. Un deuxième aspect de l'invention concerne un dispositif de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite par squelettisation de torons de la pièce dans une image tridimensionnelle de ladite pièce, ses torons étant associés à une même direction prédéterminée, l'image tridimensionnelle comprenant des tranches successives orthogonales à la direction prédéterminée, le dispositif étant configuré pour: Déterminer, pour chaque tranche de l'image tridimensionnelle, des positions de centres de sections de torons, Pour au moins une tranche parmi les tranches de l'image tridimensionnelle, corriger au moins une position de centre de section de toron parmi les positions de centres de sections de torons déterminées pour ladite au moins une tranche ladite correction comprenant une segmentation des sections de torons localement peu compactés dans l’image tridimensionnelle, Déterminer une pluralité de squelettes de torons en reliant, pour plusieurs tranches de l’image tridimensionnelle, un centre de section de toron d’une tranche courante de l’image tridimensionnelle à un centre de section de toron d’une tranche de l’image tridimensionnelle parmi les tranches voisines de la tranche courante, Emettre une alerte lorsqu’une position d'au moins un squelette déterminé s'écarte par rapport à une position d'un squelette prédéterminée. Un troisième aspect de l'invention concerne un produit programme d'ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l'invention lorsque ce programme est exécuté par un processeur. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description, qui peut être lue en regard des figures. Ces figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La représente un exemple de matériau composite tissé. La est représentation d'une image tridimensionnelle par tomographie à rayons X d'une partie d'une pièce en matériau composite. La est une représentation d'une première tranche d'une image tridimensionnelle selon un premier axe de propagation de torons et une deuxième tranche de l'image tridimensionnelle selon un deuxième axe de propagation de torons. La est un schéma synoptique du procédé de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite à partir d'une représentation de torons d'une portion de la pièce selon un mode de réalisation de l’invention. La est un exemple de représentation de l'image tridimensionnelle dans laquelle des centres de sections de torons ont été déterminés. La est un schéma synoptique du procédé de correction des positions des centres de sections de torons, selon un mode de réalisation de l’invention. La est un exemple de représentation de l'image tridimensionnelle comprenant les squelettes déterminés. La est un schéma synoptique représentant les sous-étapes de l'étape 102 du procédé selon le premier aspect de l'invention. La est un schéma synoptique du procédé de localisation de régions de faibles compactions, selon un mode de réalisation de l’invention. La représente un exemple de dispositif de détermination de squelettes de torons dans une image tridimensionnelle, selon un mode de réalisation de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Un premier aspect de l'invention concerne un procédé de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite à partir d'une représentation de torons d'une portion de la pièce, ladite représentation étant obtenue en déterminant des squelettes de torons de la portion de la pièce dans une image tridimensionnelle de ladite portion, lesdits torons étant associés à une même direction prédéterminée. L'image tridimensionnelle comprend des tranches successives orthogonales à la direction prédéterminée, la détermination des squelettes de torons comprenant. La pièce en matériau composite est de préférence une pièce aéronautique et en particulier une aube d'une turbine d'avion. La pièce comprend typiquement un renfort en torons noyés dans une résine. Le renfort est tissé selon une structure prédéterminée. En particulier, le renfort de torons comprend une première classe de torons associée à une première direction et une deuxième classe de torons associés à une deuxième direction, la direction prédéterminée étant la première ou la deuxième direction. La première et la deuxième direction sont orthogonales. L'image tridimensionnelle, représentée en est par exemple une image par tomographie à rayons X représentant le renfort de torons et comprenant une pluralité de voxels, chaque voxel VOX étant associé à un niveau de gris N respectif. L'image tridimensionnelle est également appelée volume tomographique et s'étend, par exemple, selon un repère orthogonal tridimensionnel X,Y,Z. En référence à la , la première classe de torons Tx est associée à la première direction qui est parallèle à l'axe X et la deuxième classe de torons Ty est associée à la deuxième direction qui est parallèle à l'axe Y. On entend par niveau de gris N associé à un voxel VOX la luminance (également décrite comme luminosité ou intensité lumineuse du voxel) : plus l'intensité lumineuse est claire plus le niveau de gris est élevé. Par exemple, chaque niveau de gris N de l'image tridimensionnelle peut être compris entre 0 et 255 (encodage sur 8 bits) ou entre 0 et 65535 (encodage sur 16 bits). Typiquement, les voxels VOX correspondant à la première classe de toron Tx ont un niveau de gris compris dans un premier intervalle de valeur I 1, les voxels VOX correspondant à la deuxième classe de toron Ty ont un niveau de gris compris dans un deuxième intervalle de valeur I 2 , les voxels VOX correspondant à la résine ont un niveau de gris compris dans un troisième intervalle de valeur I R . Les intervalles I R , I 1 et I 2 sont généralement disjoints, les valeurs de l’intervalle I 2 étant supérieures aux valeurs de l’intervalle I 1 et les valeurs de l’intervalle I 1 étant supérieures aux valeurs de l’intervalle I R . Ainsi les voxels VOX représentant la résine ont l'intensité la plus foncée par rapport aux intensités respectives de la première classe et deuxième classe de torons et les voxels représentant la deuxième classe de torons ont l'intensité la plus claire. Par exemple, la première classe de torons correspond à des torons de trame, et la deuxième classe de torons correspond à des torons de chaine, les torons de chaine apparaissant ainsi plus clairs que les torons de trame. L'image tridimensionnelle est formée de tranches successives orthogonales à la première direction et de tranches successives orthogonales à la deuxième direction, chaque tranche ayant de par exemple l'épaisseur d'un voxel, l'épaisseur étant définie suivant la direction à laquelle la tranche est orthogonale. Ainsi, chaque tranche de l'image tridimensionnelle perpendiculaire à la direction prédéterminée comprend des sections de torons associés à ladite direction prédéterminée. La est une représentation d'une tranche TRx et une tranche TRy de l'image représentée à la . La tranche TRx est perpendiculaire à l'axe X et s'étend selon le repère bidimensionnel (Y,Z), et comprend des sections SECx de torons de chaines. La tranche TRy est perpendiculaire à l'axe Y et s'étend selon le repère bidimensionnel (Y,Z), et comprend des sections SECy de torons de trames. Par exemple, deux tranches successives sont deux tranches TR X qui se succèdent directement selon l'axe X ou deux tranches TR y qui se succèdent directement selon l'axe Y. Par exemple, une section SECx d'un toron Tx de chaine est une partie tronquée dudit toron Tx selon un plan perpendiculaire à l'axe de propagation X du toron Tx, ladite partie étant comprise dans une tranche TRx. Par exemple, une section SECy d'un toron Ty de trame est une partie tronquée dudit toron Ty selon un plan perpendiculaire à l'axe de propagation Y du toron Ty, ladite partie étant comprise dans une tranche TRy. En particulier, les sections SECx, SECy de torons Tx, Ty sont de forme approximable par une ellipse. La est un schéma synoptique représentant des étapes du procédé 100 selon le premier aspect de l'invention. En référence à la , les étapes sont réalisées pour une classe de toron donnée, parmi les torons de chaines Tx et les torons de trames Ty, se propageant suivant la direction prédéterminée de ladite classe donnée. On considère les tranches perpendiculaires à ladite direction prédéterminée. En référence aux et , par exemple si la direction prédéterminée est l'axe X, les tranches TRx sont considérées pour les étapes du procédé 100. Si la direction prédéterminée est l'axe Y, les tranches TRy sont considérées pour les étapes du procédé 100. Selon un mode de réalisation, le procédé peut comprendre une première étape 101 optionnelle d'association à chaque voxel de l'image tridimensionnelle une classe indiquant si ledit voxel correspond à de la résine ou non. Ladite étape d'association peut être réalisée grâce une méthode de segmentation de la résine dans le volume tomographique, par exemple avec la méthode de segmentation d’Otsu (connue en traitement d’images). La méthode d'Otsu est une méthode de seuillage permettant de classer dans deux classes les voxels de l'image tridimensionnelle, une première classe correspondant à la résine et une deuxième classe ne correspondant pas à la résine. Dans ce cas, la méthode détermine un seuil de niveau de gris seuil N seuil permettant de séparer les voxels ayant un niveau de gris N R appartenant à l'intervalle I R de niveaux de gris associés à la résine, des voxels ayant par exemple un niveau de gris N 1 ou N 2 appartenant respectivement aux intervalles I 1 et I 2 . Ainsi, N seuil est choisi tel que N R seuil 1 2 . La méthode d'Otsu calcule le seuil optimal N seuil pour séparer 2 classes de voxels afin que leur variance intra-classe soit minimale et est décrite dans l'article suivant par exemple : Nobuyuki Otsu, « A threshold selection method from gray-level histograms », IEEE Trans. Sys., Man., Cyber., vol. 9,‎ 1979, p. 62–66. Une deuxième étape 102 du procédé 100 est une étape de détermination, pour chaque tranche de l'image perpendiculaire à ladite direction prédéterminée, d'une pluralité respective de positions de centres de sections de torons. La pluralité de positions est déterminée dans un repère bidimensionnel orthogonal à la direction prédéterminée. Pour les torons de chaines Tx, se propageant suivant l'axe X, ledit repère bidimensionnel est (Y,Z), et pour les torons de trame, se propageant suivant l'axe Y, ledit repère bidimensionnel est (X,Z). La deuxième étape 102 peut être réalisée en appliquant un filtre de Différences de Gaussiennes (DoG) puis un filtre Laplacien des Gaussiennes (LoG), détaillés dans la suite. Plus précisément, lors d'une sous-étape 1024, un filtre DoG est appliqué à l'image tridimensionnelle. Le filtre DoG permet de mettre en relief (ou détecter des bords) sur l'image des torons en 3 dimensions, associés à la direction prédéterminée. De manière classique, un tel filtre comprend une première opération de convolution de l'image par un premier noyau gaussien pour obtenir une première image intermédiaire tridimensionnelle floue, et une deuxième opération de convolution de l'image tridimensionnelle par un deuxième noyau gaussien d'écart type plus fin que l'écart type du premier noyau gaussien afin d'obtenir une deuxième image intermédiaire tridimensionnelle moins floue que la première image, puis de faire une différence entre la première et la deuxième images intermédiaires. La différence permet d'obtenir une première image tridimensionnelle dans laquelle les torons associés à la direction prédéterminée, associés à des voxels de niveau de gris N plus clair que le reste de l'image tridimensionnelle, sont mis en évidence et tout autre élément de l'image tridimensionnelle est « gommé » de l'image. En outre, lors d'une sous-étape 1025, sur chaque tranche de la première image tridimensionnelle, un filtre LoG (également appelé filtre de Marr) est appliqué à l'image tridimensionnelle issue de l'étape 1024. En particulier, le filtre LoG est un filtre bidimensionnel appliqué à chaque image résultant d'une projection de chaque tranche de l'image tridimensionnelle dans un repère bidimensionnel orthogonal à la direction prédéterminée. Chaque pixel d'une image projetée d'une tranche a le même niveau de gris que le voxel de même position de la tranche. Lors d'une sous-étape 1026, un seuillage est appliqué à chaque image projetée, afin de localiser une zone intérieure pour chaque section de toron de ladite chaque image projetée. A l'issue de la sous-étape 1026 une deuxième image tridimensionnelle résultant de l'assemblage des images projetées seuillées est obtenue. Lors d'une sous-étape 1027, sur chaque image projetée seuillée, une position de barycentre est calculée pour chaque zone intérieure de section de toron localisée, chaque barycentre correspondant à une estimation de la position du centre de ladite section du toron correspondante. En particulier, chaque position est déterminée dans le repère bidimensionnel. Chaque barycentre calculé est par exemple un isobarycentre. Il est noté que les torons de trame sont généralement représentés dans l’image tridimensionnelle par des niveaux de gris intermédiaires entre la résine et les torons de chaîne. Pour de tels niveaux de gris intermédiaire, la détection de contours suite à l'application des filtres DoG et LoG peut s’avérer moins efficace. Ainsi, pour améliorer la détection de contours des torons de trame, donc dans la direction Y, à partir de tranches s'étendant dans le repère (X,Z), il est possible de mettre en œuvre un prétraitement de l'image tridimensionnelle, décrit dans des sous-étapes 1021, 1022 et 1023. La sous-étape 1021 est une étape d'inversion du niveau de gris N associé à chaque voxel de l'image tridimensionnelle (toron de chaîne, toron de trame et résine) pour obtenir un niveau de gris inversé N'. Par exemple, le niveau de gris N' inversé du niveau de gris N peut être défini comme N' = N max – N, où N max peut être défini comme le maximum des niveaux de gris dans l’image. Ainsi, chaque niveau de gris N R associé à un voxel représentant la résine devient N' R = N max - N R , chaque niveau de gris N 1 associé à la première classe de torons devient N' 1 = N max – N 1 , chaque niveau de gris N 2 associé à la deuxième classe de torons devient N' 2 = N max – N 2 , avec N' 2 1 R . Puis, lors d’une étape 1023, chaque niveau de gris inversé N' R des voxels associés à la résine (connus grâce à l'étape 101) peut être mis à 0. Ainsi les torons de trame apparaissent avec l'intensité la plus claire dans l’image. L'étape 1014 peut ensuite être appliquée à l’image ainsi modifiée pour détecter les contours des torons de trame de manière efficace. Selon un mode de réalisation, les sous-étapes 1024, 1025 et 1026 sont répétées plusieurs fois avec des paramètres différents pour les filtres DoG et LoG (en particulier en changeant l'écart type du filtre DoG) afin d'obtenir plusieurs ensembles de centres de sections qui sont ensuite regroupés et utilisés comme un seul ensemble de centres de sections de tranches pour former la pluralité de centres de sections de torons à l'issue de l'étape 102, et correspondent de manière équivalente à une pluralité de centre de sections obtenus grâce à deux filtres respectifs DoG et LoG paramétrés. La représente un résultat de l’étape 102 appliqué à l’exemple de la , Ainsi, la résulte d'une application soit en parallèle soit de manière séquentielle de l'étape 102 à chaque tranche TR X et à chaque tranche TR y pour obtenir respectivement des centres de sections Cx et des centres de sections Cy. On obtient des chemins de centres de sections Cx (respectivement Cy) associés à des sections successives de torons Tx (respectivement Ty). En référence de nouveau à la , Le procédé 100 comprend en outre une troisième étape 103 de correction de la position d'un ou plusieurs centres de sections de torons, de la classe donnée, parmi la pluralité de positions de centres de sections de torons déterminés à l'étape 102. L'étape 103 de correction est réalisée pour au moins une pluralité de tranches de l’image tridimensionnelle (toutes les tranches de l’image tridimensionnelle ou un sous-ensemble de tranches). L'étape de correction comprend en particulier une première sous-étape de localisation d'une ou plusieurs régions, dans la pluralité de tranches, ayant un taux de compaction de torons inférieur à un seuil prédéfini. Selon un mode de réalisation, plusieurs régions appartenant à la même tranche ou respectivement à plusieurs tranches peuvent être localisées, chaque région ayant un taux de compaction de torons inférieur au seuil prédéfini. La sous-étape de localisation de régions comprend dans un premier temps une étape de détermination, à partir des deux classes déterminées à l'étape 101, et dans chaque région d'un ensemble de régions formant chaque tranche, d'un taux de voxels correspondant à de la résine parmi les voxels de ladite région, ledit taux de voxels correspondant au taux de compaction de torons de la classe donnée. Le taux de voxels correspondant à de la résine (appelé taux de résine T R dans la suite) est obtenu par division d'un nombre de voxels correspondant à de la résine, sur le nombre de voxels correspondant à l'ensemble : résine, première classe de torons et deuxième classe de torons (il se peut que l'image tridimensionnelle comprenne des voxels ne correspondant à aucun des éléments précités, et qui correspondent par exemple a un espace dans lequel la pièce est posée pour la réalisation de la tomographie, ces voxels ne sont pris en compte dans aucune étape du procédé 100). Le taux de compaction de torons, noté T C , correspond ainsi au complémentaire à 1 du taux de résine, c’est-à-dire: T C = 1 - T R . La sous-étape de localisation comprend en outre une étape de comparaison de chaque taux de compaction T C déterminé de chaque région, au seuil prédéfini. Si le taux de voxels d'une région est inférieur ou égal au seuil prédéterminé, alors ladite région est localisée ou lesdites régions sont localisées. Par exemple, le seuil prédéfini de taux de compaction de torons peut être compris dans l'intervalle suivant : [0.5,0.85]. Ces valeurs sont données à titre indicatif et nullement limitatif, et dépendent notamment du taux volumique de fibres de torons choisi lors de la conception de la pièce étudiée. Dans un autre mode de réalisation, le seuil de compaction de torons peut être déterminé comme suit : évaluer le taux de résine pour plusieurs tranches, identifier les maxima locaux de ce taux pour en déduire un taux maximal de résine moyen, prendre le complémentaire à 1 de ce taux et se placer légèrement au-dessus du résultat obtenu (par exemple avec une marge de 0.2) pour obtenir le seuil souhaité. Dans les régions du volume tomographique où le taux de résine est élevé, la compaction des torons est moindre et les torons sont plus facilement identifiables les uns par rapport aux autres, ce qui permet par exemple de détecter plus facilement des contours de section de torons. Ainsi, après la sous-étape de localisation de régions à faible compaction de torons, l'étape 103 comprend une sous-étape de détection, par segmentation par exemple, d’une pluralité de contours de sections de torons dans chaque région localisée. Les contours de sections de torons peuvent être déterminés par exemple à partir de n'importe quelle méthode de segmentation connues de l'état de la technique, par exemple une méthode de segmentation par contours actifs, une méthode de segmentation par croissance de régions, une méthode de segmentation par ligne de partage des eaux (appelée "watershed" en anglais). Par exemple, la méthode de segmentation par contours actifs peut être réalisée sur chaque contour de section de toron, déterminé à l'étape 102, des régions localisées, en faisant évoluer, pour chaque section de toron, un contour itérativement, de manière à minimiser une fonctionnelle d’énergie. Les contours actifs sont définis respectivement par des courbes continues ou discrètes et fermées se déformant chacune à partir d'une position initiale et situées près des sections de torons à segmenter. La position initiale du contour est déterminée grâce à l’estimation du centre de section de toron : par exemple, le contour initial peut être une petite ellipse autour de ce centre estimé initialement. Pour chaque contour de section déterminé, la fonctionnelle d'énergie permet de déformer et déplacer chaque contour actif et doit être définie de telle sorte que son minimum corresponde à une position du contour actif calé sur ledit chaque contour de section déterminé. La définition de la fonctionnelle d’énergie permet de guider au mieux le placement du contour actif vers le contour désiré. Elle peut s’appuyer, par exemple sur : - une force d’attraction vers les contours visibles sur l’image extraits par un filtre de Canny ( décrit dans les articles suivants : B. Li and S. T. Acton, Active Contour External Force Using Vector Field Convolution for Image Segmentation. IEEE Transactions on image processing et V. Pidou-Brion and Y. Le Guilloux, Active yarn meshes for segmentation on X-ray computed tomography of textile composite materials at the mesoscopic scale Composite Structures ) et/ou: - une force de gonflement ou de rétractation du contour actif suivant l’écart de sa forme à celle attendue a priori (par exemple forme elliptique avec une aire minimale). Dans le cas où plusieurs contours de sections déterminés de torons se touchent, il est possible d’ajouter une force de répulsion entre les sections, à l’image de ce qui est fait dans V. Pidou-Brion and Y. Le Guilloux, Active yarn meshes for segmentation on X-ray computed tomography of textile composite materials at the mesoscopic scale Composite Structures en trois-dimensions. Une telle technique de segmentation par contours actifs peut s’appuyer soit sur une représentation paramétrique explicite du contour, la fonctionnelle d'énergie étant fonction des paramètres du contour tels que la position par exemple ( tel que dans l'article Kass M, Witkin A, Terzopoulos D. Snakes: Active contour models. International Journal of Computer Vision 1988;1:321–31 ), soit sur une représentation paramétrique implicite du contour, par méthode des surfaces de niveaux ou level-set en anglais ( décrite dans l'article Li C, Xu C, Gui C, Fox M. D. Distance Regularized Level Set Evolution and Its Application to Image Segmentation. IEEE Transactions on image processing 2010 ; 19:3243–3254) . Ainsi, les contours actifs obtenus définissent la pluralité de contours de sections de chaque région localisée. Suite à la détermination de contours de sections dans les régions localisées, l'étape 103 comprend une sous-étape de calcul d'une position d'un barycentre à partir de chaque contour de section de toron déterminé. Chaque barycentre est par exemple un isobarycentre. Enfin, l'étape 103 de correction de positions de centres de sections comprend une sous-étape de mise à jour de la position du centre de chaque section de toron dont le contour a été déterminé à la sous-étape précédente. La position de chaque centre de section d'une région localisée est remplacée par la position du barycentre du contour actif de ladite chaque section. La représente l'étape de mise à jour des positions de centres Cx de sections SECx d'une région localisée Rx d'une tranche TR X orthogonales à la direction X. Les positions de centres C x de sections SEC x de ladite région R x sont remplacées par des positions de barycentres Bx des contours actifs CAx de sections SECx de ladite région. Ainsi, pour chaque section SECx dont le contour actif CAx a été déterminé, la position du centre Cx de ladite section est remplacée par le barycentre Bx du contour actif CAx de ladite section. De manière analogue, l'étape de mise à jour des positions de centres peut être appliquée aux tranches orthogonales à l'axe Y. Dans les régions à faible taux de compaction, les sections de torons, et donc les centres de ces sections, sont plus espacées les unes de autres. Ainsi, la détection automatique des centres de sections de torons dans ces régions est plus robuste et plus fiable que dans le reste de l'image. En remplaçant les centres détectés à l'étape 102 par les barycentres calculés de manière plus fiable, des erreurs de détection de centres de sections sont avantageusement corrigées ou réduites. Le procédé 100 comprend une quatrième étape 104 de détermination d'une pluralité de squelettes de torons. Chaque squelette de toron est déterminé par jonction d'une pluralité de centres de sections d'une pluralité de tranches successives, chaque tranche comprenant un seul centre de section appartenant à un même squelette. Chaque squelette s'étend entre une première extrémité et une deuxième extrémité. La première extrémité est par exemple comprise dans une première tranche d'extrémité de la pluralité de tranches et la deuxième extrémité est par exemple comprise dans la deuxième tranche d'extrémité de la pluralité de tranches. La pluralité de tranches peut être sélectionnée par un opérateur ou déterminée automatiquement. Par exemple, la pluralité de tranche peut comprendre la totalité des tranches de l'image tridimensionnelle. Afin de déterminer les squelettes de torons, chaque centre de section d'une tranche considérée est relié au centre de section le plus proche, selon le repère bidimensionnel orthogonal à la direction des torons, d'une tranche comprise dans un ensemble de tranches voisines. Deux tranches sont voisines si elles se succèdent directement selon un sens de la direction prédéterminée. Par exemple, le sens prédéterminé est le sens croissant des abscisses de la direction de propagation. Pour une tranche considérée numérotée M, l'ensemble des tranches voisines peut comprendre K tranches numérotées de M+1 à M+K (K étant un entier naturel non nul, par exemple compris entre 50 et 100). Ainsi, tous les centres de sections de chaque tranche de l'ensemble de K tranches sont ensuite projetés sur un plan comprenant le centre de section. Considérons un centre de section de la tranche M, compris dans un plan P (le plan P étant un plan de de coupe de la tranche M). Tous les centres de sections de l'ensemble des tranches voisines sont projetés orthogonalement dans le plan P, et une distance en 2D de chaque centre de section projeté au centre de section considéré est calculée dans ce plan. Le centre de section considéré est ensuite relié au centre de section dont la distance avec sa projection sur le plan P est minimale. Avantageusement, cette étape de liaison permet d’être robuste à un ensemble de L tranches, parmi l’ensemble des K tranches, avec L La est un exemple la projection d'un centre Cx,M de section SECx,M d'une tranche considérée TRx,M sur un plan de sa tranche voisine TRx,M+1. Il est noté que, si dans cet exemple on considère deux tranches consécutives M et M+1, cela n’est pas nécessairement le cas, et il est possible d’étendre cet exemple à deux tranches éloignées d’une différence d’index strictement supérieur à 1, comme mentionné précédemment. Dans cet exemple, le centre Cx,M de la tranche TRx,M est projeté orthogonalement dans le même plan que les centres Cx,M+1 des sections SECx,M+1 de la tranche voisine TRx,M+1. Ensuite, la position du projeté orthogonal Cx,M' est comparée aux positions des centres Cx,M+1 de sections de la tranche voisine afin de trouver une distance minimale entre les positions de centres dans le repère bidimensionnel (X,Y). Pour les torons de chaine, la distance est minimisée dans le repère bidimensionnel Y,Z et pour les torons de trames, la distance est minimisée dans le repère bidimensionnel X,Z. Selon un mode de réalisation, la liaison des centres peut être faite en considérant les autres centres uniquement compris dans un sous-volume de tranches de l'ensemble de tranches autour du centre considéré, le sous-volume étant par exemple un parallélépipède de face carrée de côté sensiblement égal à 50 pixels par exemple, et de longueur d'arête de K voxels, le centre considéré étant le centre dudit cube par exemple. Par exemple, K est égal à 50 ou 100. Les tailles de la face carrée et de la longueur peuvent être réglées en fonction de la résolution de l’image tridimensionnelle, du diamètre physique des sections de toron, de l’espacement inter-torons et de l’envergure d’ondulation des torons. La représente des exemples de squelettes Sx, Sy obtenus à l'étape 104. Dans la direction X chaque squelette Sx est obtenu à partir de l'étape de jonction des centres Cx de sections des tranches TRx selon la méthode décrite précédemment. Dans la direction Y chaque squelette Sy est obtenu à partir de l'étape de jonction des centres Cy de sections des tranches TRy selon la méthode décrite précédemment. Chaque squelette Sx et Sy est une courbe représentant la géométrie et la structure d'un toron de trame et respectivement de chaine. A l'issue de l'étape 104, il est possible qu'un ou plusieurs squelettes déterminés comprennent des embranchements multiples, alors qu'un seul embranchement est attendu par squelette de toron. La est une représentation de la , avec cette fois-ci des squelettes Sy' comprenant plusieurs embranchements comme décrits précédemment. Ainsi, Sy' peut être obtenu à partir de centres de sections n'appartenant pas à un même toron réel. Ainsi, Sy' n'est pas défini par un unique chemin entre deux extrémités dudit squelette. Lorsqu'à l'issue de l'étape 102, une position déterminée d'un centre donné est aberrante, ce centre donné, comme tous les autres centres, est relié au centre le plus proche selon l'étape 104. On entend par position aberrante une position déterminée de centre qui s'éloigne du centre initial à détecter et qui est par exemple éloignée d’une distance supérieure à un seuil du centre initial à détecter, toutefois suffisamment près du centre initial pour être considérée dans le parallélépipède de profondeur K tranches. Un centre non aberrant est un centre cohérent, proche de son centre initial selon une distance par rapport au centre initial. Les centres cohérents entre eux les plus proches les uns des autres au sens de la projection selon l'étape 103 sont reliés. Les centres dont la position est aberrante sont rattachés aux centres les plus proches dans le parallélépipède décrit à l'étape 105 et c’est comme cela que se forment les embranchements. L'étape de liaison 104 permet d'être robuste à des centres non détectés sur l'ensemble de tranches L (avec L L'étape de liaison 104 permet également d'être robuste à des erreurs de détection de centres, tant qu’il y a au moins un centre bien détecté parmi les K tranches. Pour chaque toron, les centres aberrants et cohérents sont liés, il y a donc des embranchements. Mais parmi tous les embranchements, il y a un chemin passant par les centres cohérents détectés. Ainsi, chaque squelette déterminé peut comprendre plusieurs embranchements pour lequel un chemin passe par les centres cohérents détectés, sans passer par les centres aberrants. Afin de corriger les squelettes comprenant des embranchements et d'obtenir le chemin passant par les centres cohérents, deux étapes 105 et 106 sont réalisées. L'étape 105 est une étape de détermination, pour chaque squelette de toron déterminé et à partir des centres de sections de torons formant ledit chaque squelette, un chemin géodésique entre la première extrémité du squelette et la deuxième extrémité du squelette. Le chemin géodésique est obtenu en utilisant la transformation de distance géodésique, outil de morphologie mathématique connu de l’homme du métier. Le chemin géodésique déterminé ainsi correspond au chemin passant par tous les centres cohérents détectés et reliés d'un toron. L'étape 106 est une étape de correction dudit chaque squelette déterminé à partir du chemin géodésique déterminé à partir dudit squelette. Par exemple, chaque squelette est remplacé par son chemin géodésique correspondant. Ainsi, les squelettes sont « débruités » et les embranchements multiples sont supprimés. Un exemple de calcul du chemin géodésique pour un squelette donné peut comprendre l'obtention d'un volume binaire, dont tous les voxels sont à 0, sauf les voxels dudit squelette donné qui sont labellisés à 1. Les voxels labellisés à 1 sont connexes les uns aux autres. Pour relier les 2 extrémités du squelette, on peut tracer le chemin géodésique dans cet ensemble de voxels labellisés à 1. Un exemple d'algorithme de calcul de distance géodésique est décrit dans l'article: Soille, P., Morphological Image Analysis: Principles and Applications, 2nd Edition, Secaucus, NJ, Springer-Verlag, 2003, pp. 219–221. Un calcul de chemin géodésique peut être obtenu grâce à la fonction " bwdistgeodesic " dans Matlab qui reprend l'algorithme de calcul décrit dans l'article de Soille.P décrit précédemment. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape optionnelle 107 de calcul de deux indices de confiance dit « globaux » pour chaque squelette de toron déterminé, les deux indices globaux étant par exemple des indicateurs de l'écart entre les squelettes de torons obtenus et des squelettes de torons théoriques attendus, l'architecture de tissage des torons étant connue au préalable. Parmi les deux indices globaux, un premier indice global appelé indice global de confiance sur la propagation du squelette noté I Gprop est calculé à partir d'un écart entre une direction de propagation dudit chaque squelette déterminé, représentée par exemple par la droite reliant la première extrémité et la deuxième extrémité du squelette, et entre la direction selon laquelle se propage (ou s'étend) ledit toron associée au squelette (direction X ou Y selon que le toron est un toron de chaîne ou de trame). Parmi les deux indices globaux, le deuxième indice global appelé indice global de confiance sur la périodicité du squelette noté I G period peut être calculé à partir d'un écart entre une périodicité dudit chaque squelette estimé et une périodicité attendue prédéterminée selon laquelle ondule ledit toron dans la portion de la pièce (la périodicité dépend par exemple du type de tissage du matériau composite formant la pièce). On peut estimer la périodicité du squelette en projetant celui-ci sur son plan médian parallèle à l'axe de propagation du toron associé audit squelette puis en approximant le squelette projeté par une courbe périodique grâce à une régression. Ainsi, l'écart de périodicité correspond à un écart entre deux courbes périodiques, la courbe périodique obtenue par projection du squelette et une courbe périodique prédéterminée attendue pour le toron. Lorsque l’étape 107 est mise en œuvre, le procédé peut en outre comprendre une étape 108 de comparaison du premier indice global I G prop à un seul prédéterminé S Gprop , et/ou du deuxième indice global I G period à un seuil prédéterminé S Gp eriod . Si I G prop est supérieur à S Gprop , et/ou si I G period est supérieur à S Gp eriod , cela peut indiquer une erreur dans la détermination du squelette considéré ou un défaut de fabrication de la pièce. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape 109 de calcul de deux indices de confiance dit « locaux », pour chaque voxel de chaque squelette de toron déterminé. Ainsi, pour chaque squelette de toron il est possible d’obtenir un ensemble (ou une « carte ») d’indices locaux sur les voxels, qui permet de déterminer (ou visualiser dans le cas d’une représentation sous forme de carte), le long du squelette, des zones locales avec des écarts en dehors des attentes. Dans un mode de réalisation, il est possible de calculer un indice local à l’échelle de quelques voxels connexes du squelette, plutôt que de le faire par voxel du squelette, en calculant une moyenne glissante des écarts sur des groupes de voxels connexes du squelette. Parmi les deux indices locaux, un premier indice local de confiance sur les niveaux de gris du squelette noté I Lniv peut être calculé à partir d'un écart entre les niveaux de gris associés aux voxels formant le squelette et le niveau de gris moyen de la résine. En effet, sachant que les torons ont un niveau de gris moyen bien supérieur à celui de la résine, si les voxels formant ledit chaque squelette ont un niveau de gris très proche du niveau de gris moyen de la résine (c’est-à-dire que l'écart est par exemple inférieur à un seuil), alors le squelette déterminé peut être localisé dans la résine et ne peut pas correspondre à un toron. Parmi les deux indices locaux, le second indice local de confiance sur la proximité du squelette avec ses voisins noté I L prox peut être calculé à partir d'une distance entre le squelette et les squelettes déterminés pour les torons voisins. En effet, les règles de tissage imposent certaines contraintes, notamment en termes de distance entre torons d’un même type. Il est ainsi possible de calculer un écart entre : – la distance entre deux squelettes déterminés pour deux torons de même type voisins; et – une distance « attendue », c’est-à-dire une distance prédéfinie par les contraintes de tissage. Les indices de confiance locaux étant calculés pour chaque voxel, il est par exemple possible de visualiser une carte d’indices locaux sur les voxels. La carte d'indice afficherait donc, le long du squelette, des zones locales avec des écarts en dehors des attentes. Il est également possible de calculer un indice local à l’échelle de plusieurs voxels connexes du squelette, plutôt que de le faire par voxel du squelette, en calculant par exemple une moyenne glissante des écarts sur les voxels du squelette. Selon un mode de réalisation compatible avec le mode de réalisation précédent, le procédé comprend une étape 110 de comparaison du premier indice local I Lniv à un seuil prédéterminé S Lniv , et de comparaison du deuxième indice local I L prox à un seuil prédéterminé S Lprox . Si l'indice I Lniv est inférieur à S Lniv et/ou si l'indice I L prox est supérieur à S Lprox cela peut indiquer une erreur dans la détermination du squelette considéré ou un défaut de fabrication de la pièce. En particulier, le calcul des deux indices de confiance locaux et des deux indices de confiance globaux permet de déterminer un écart entre au moins une position de squelette de toron déterminé à l'étape 104 (ou à l'issue des étapes 105 et 106) et une position de squelette prédéterminée. La position du squelette prédéterminée peut être décrite par exemple à partir de sa direction de propagation, sa périodicité, les niveaux de gris des voxels formant ledit squelette de position prédéterminée et la distance dudit squelette de position prédéterminée par rapport à ses voisins. Ainsi, pour le squelette de position prédéterminée, la direction de propagation est la direction selon laquelle s'étend le toron donné, la périodicité est la périodicité du toron donné, les niveaux de gris des voxels formant ledit squelette sont les niveaux de gris correspondant au toron donné. Ainsi, le squelette de position prédéterminée correspond à un squelette attendu pour le toron donné. Le procédé 100 peut comprendre une étape 111 d'émission d’une alerte pour indiquer que des tests complémentaires et/ou qu’un contrôle qualité de la pièce peuvent être nécessaires, l'alerte étant émise si, pour au moins un squelette de toron déterminé : au moins l’un des deux indices de confiance global est supérieur au seuil correspondant à cet indice et/ou si au moins l’un des deux indices de confiance locaux est inférieur au seuil correspondant à cet indice. Ainsi, l'alerte est émise si l'indice I Gprop est supérieur à S Gprop , si I G period est supérieur à S Gprop , si l'indice I Lniv est inférieur S Lniv et/ou si l'indice I L prox est supérieur à S Lprox . Autrement dit, l'alerte est émise si le squelette de toron déterminé s'écarte du squelette de position prédéterminée. La représente un dispositif configuré pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l'invention. Le dispositif comporte un ordinateur 200, comprenant une mémoire 204 pour stocker des instructions permettant la mise en œuvre du procédé, les valeurs prédéfinies de paramètres relatifs à des contraintes de fabrication, et des données temporaires pour réaliser différentes étapes des procédés décrits précédemment. L'ordinateur 200 comporte en outre un circuit 202. Ce circuit peut être, par exemple un processeur apte à interpréter des instructions sous la forme de programme informatique, une carte électronique dont les étapes du procédé de l'invention sont décrites dans le silicium, ou encore une puce électronique programmable comme une puce FPGA (pour « Field-Programmable Gate Array » en anglais). L’ordinateur 200 comporte une interface d'entrée 201 pour la réception de l'image tridimensionnelle de la pièce par exemple, et une interface de sortie 203 pour la fourniture d'une image tridimensionnelle sur laquelle des squelettes de torons sont déterminés. Enfin, l'ordinateur peut comporter, pour permettre une interaction aisée avec un utilisateur, un écran 206 et un clavier 205. Bien entendu, le clavier est facultatif, notamment dans le cadre d'un ordinateur ayant la forme d'une tablette tactile, par exemple. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d'exemples; elle s'étend à d'autres variantes. Procédé (100) de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite par squelettisation de torons (Tx, Ty) de la pièce dans une image tridimensionnelle de ladite pièce, les torons étant associés à une même direction prédéterminée (X,Y), l'image tridimensionnelle comprenant des tranches (TRx, TRy) successives orthogonales à la direction prédéterminée, ledit procédé comprenant: Déterminer (102), pour chaque tranche (TRx, TRy) de l'image tridimensionnelle, des positions de centres (Cx, Cy) de sections (SECx, SECy) de torons (Tx, Ty), Pour au moins une tranche (TRx, TRy) parmi les tranches de l'image tridimensionnelle, corriger (103) au moins une position de centre (Cx, Cy) de section (SECx, SECy) de toron parmi les positions de centres (Cx, Cy) de sections de torons déterminées pour ladite au moins une tranche (TRx, TRy) ladite correction comprenant une segmentation des sections de torons dans une région de ladite au moins une tranche ayant un taux de compaction de torons inférieur à un seuil prédéfini, Déterminer (104) une pluralité de squelettes (Sx, Sy) de torons (Tx, Ty) en liant, pour plusieurs tranches (Tx, Ty) de l’image tridimensionnelle, un centre (Cx, Cy) de section de toron d’une tranche courante de l’image tridimensionnelle à un centre de section (Cx, Cy) de toron d’une tranche de l’image tridimensionnelle parmi des tranches voisines de la tranche courante, Emettre (111) une alerte lorsqu’une position d'au moins un squelette déterminé s'écarte d'une position d'un squelette prédéterminée. Procédé (100) selon la revendication précédente selon lequel, la correction de la au moins une position de centre (Cx, Cy) de section comprend : Localiser une région de ladite au moins une tranche (TRx, TRy) dont le taux de compaction de torons est inférieur au seuil prédéfini, Déterminer une pluralité de contours de sections de torons (Tx, Ty) dans la région localisée, Calculer une position d’un barycentre de chaque contour de section de toron déterminé, Pour chaque section de toron dont le contour a été déterminé, remplacer la position du centre de la section de toron par la position calculée du barycentre du contour de ladite section. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes selon lequel la liaison du centre (Cx, Cy) de section de toron de la tranche courante de l’image tridimensionnelle au centre de section (Cx, Cy) de toron de la tranche de l’image tridimensionnelle parmi les tranches voisines de la tranche courante est réalisée en minimisant une distance entre la position du centre de section de toron de la tranche courante de l’image tridimensionnelle et la position des centres de section de torons d’au moins une tranche de l'image tridimensionnelle parmi les tranches voisines de la tranche courante . Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes selon lequel chaque squelette (Sx, Sy) de toron s'étend entre une première extrémité du squelette (Sx, Sy) et une deuxième extrémité du squelette (Sx, Sy), le procédé (100) comprenant en outre, pour chaque squelette (Sx, Sy) de toron déterminé et avant l’émission de l'alerte : Déterminer (105) à partir des centres (Cx, Cy) de sections de torons (Tx, Ty) dudit chaque squelette, un chemin géodésique entre la première extrémité du squelette et la deuxième extrémité dudit chaque squelette; et Corriger (106) ledit chaque squelette à partir du chemin géodésique déterminé. Procédé (100) selon la revendication précédente dans lequel la détermination (105) du chemin géodésique est réalisée par une transformation de distance géodésique. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel l'écart entre la position d'au moins un des squelettes obtenus et la position prédéterminée d'un squelette est estimé via : un indice global, appelé indice global de confiance sur la propagation du squelette, calculé à partir d’un écart entre une direction de propagation du squelette obtenu et la direction prédéterminée selon laquelle s'étend le toron associé audit squelette et/ou; un indice global, appelé indice global de confiance sur la périodicité du squelette, calculé à partir d’un écart entre une périodicité dudit squelette et une périodicité prédéterminée et/ou; un indice local de confiance sur les niveaux de gris du squelette, calculé à partir d'un écart entre des niveaux de gris de voxels formant le squelette obtenu et des niveaux de gris prédéterminés et/ou, un indice local de confiance sur la proximité du squelette avec ses voisin, calculé à partir d'une distance du squelette obtenu par rapport à des squelettes voisins. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes selon lequel la direction prédéterminée correspond à une direction de chaine ou de trame. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes selon lequel l'image tridimensionnelle est une image par tomographie à rayons X comprenant une pluralité de voxels, chaque voxel étant associé à un niveau de gris N respectif. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes selon lequel les torons (Tx, Ty) sont noyés dans une résine et chaque voxel est associé à une classe respective indiquant si ledit voxel correspond à de la résine ou non et le taux de compaction d’une région d’une tranche de l’image tridimensionnelle est déterminé à partir d'un taux de voxels correspondant à de la résine parmi les voxels de ladite région. Procédé (100) selon la revendication précédente et selon la revendication 2 selon lequel la localisation de la région de ladite tranche dont le taux de compaction de torons est inférieur au seuil prédéfini comprend: déterminer, pour au moins un groupe de voxels voisins de ladite tranche, un taux de compaction respectif à partir des classes associées aux voxels dudit au moins un groupe, et comparer le taux de voxels déterminé au seuil prédéfini. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que la détermination (102) de la pluralité de centres de section de torons comprend : Appliquer (1024) un filtre de différences de Gaussiennes tridimensionnel sur l'image tridimensionnelle, pour obtenir une première image filtrée tridimensionnelle, Appliquer (1025) un filtre Laplacien de Gaussiennes bidimensionnel puis appliquer (1026) un seuillage sur chaque tranche (TRx, TRy) de la première image filtrée, pour localiser sur chaque tranche (TRX, TRy), une pluralité de zones correspondant respectivement à une pluralité de sections de torons (SECx, SECy), pour obtenir une deuxième image filtrée tridimensionnelle, Pour chaque zone correspondant à une section de toron, déterminer (1027), sur la deuxième image filtrée, une position de barycentre correspondant à la position du centre de ladite section de toron. Procédé (100) selon les revendications 8, 9 et 11 selon lequel un niveau de gris des voxels de l’image tridimensionnelle ne correspondant pas à de la résine est inférieur à un niveau de gris de référence, le procédé comprenant en outre: inverser le niveau de gris N associé à chaque voxel de l'image tridimensionnelle, et remplacer le niveau de gris de chaque voxel de l'image tridimensionnelle correspondant à de la résine par un niveau de gris minimal des voxels de l'image tridimensionnelle pour obtenir une image tridimensionnelle modifiée. Procédé (100) selon la revendication 2 ou l'une quelconque des revendications 3 à 12 en combinaison avec la revendication 2, selon lequel la détermination de la pluralité de contours de sections de torons dans chaque région localisée est réalisée à partir d'une méthode de segmentation par contours actifs ou par une méthode de segmentation par croissance de régions, ou une méthode de segmentation par ligne de partage des eaux. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes selon lequel la pièce est une pièce aéronautique. Dispositif (200) de contrôle non destructif d'une pièce en matériau composite par squelettisation de torons (Tx, Ty) de la pièce dans une image tridimensionnelle de ladite pièce, les torons étant associés à une même direction prédéterminée (X,Y), l'image tridimensionnelle comprenant des tranches (TRx, TRy) successives orthogonales à la direction prédéterminée, le dispositif étant configuré pour: Déterminer, pour chaque tranche (TRx, TRy) de l'image tridimensionnelle, des positions de centres (Cx, Cy) de sections (SECx, SECy) de torons (Tx, Ty), Pour au moins une tranche (TRx, TRy) parmi les tranches de l'image tridimensionnelle, corriger au moins une position de centre (Cx, Cy) de section (SECx, SECy) de toron parmi les positions de centres (Cx, Cy) de sections de torons déterminées pour ladite au moins une tranche (TRx, TRy) ladite correction comprenant une segmentation des sections de torons localement peu compactés dans l’image tridimensionnelle, Déterminer une pluralité de squelettes (Sx, Sy) de torons (Tx, Ty) en reliant, pour plusieurs tranches (Tx, Ty) de l’image tridimensionnelle, un centre (Cx, Cy) de section de toron d’une tranche courante de l’image tridimensionnelle à un centre de section (Cx, Cy) de toron d’une tranche de l’image tridimensionnelle parmi les tranches voisines de la tranche courante, Emettre une alerte lorsqu’une position d'au moins un squelette déterminé s'écarte par rapport à une position d'un squelette prédéterminée. Produit programme d'ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 14 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.