FR 3157544 A1 20250627 FR 2314878 A 20231221 L’invention concerne un dispositif et un procédé de reconstruction 3D tomographique par rayons X d’un objet. Le procédé comprend des étapes consistant à: - créer (210) un maillage volumique recalé d’un objet ; - construire (212) à partir du maillage volumique recalé une structure en arbre, ladite structure en arbre étant construite selon une hiérarchie de volumes englobants et telle que, chaque nœud de l’arbre représente un élément géométrique dudit maillage, chaque nœud est défini dans un volume englobant, et chaque volume englobant regroupe un ou plusieurs nœuds; - mettre en œuvre (214) un algorithme itératif de reconstruction tomographique sur ladite structure en arbre jusqu’à l’atteinte d’un critère de fin; et - définir (216) la structure en arbre obtenue à la fin de l’itération comme étant une reconstruction 3D tomographique par rayons X de l’objet. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 Procédé et dispositif de reconstruction 3D tomographique par rayons X Domaine de l’invention L’invention se situe dans le domaine de la reconstruction tomographique par rayons X, et concerne en particulier un procédé et un dispositif de reconstruction 3D. Etat de la Technique La tomographie est une technique qui consiste à reconstruire le volume d’un objet (corps humain dans le cas de l’imagerie médicale, structure géologique dans le cas de la géophysique) à partir d’une série de mesures déportées à l’extérieur de l’objet. Ces mesures peuvent être effectuées à la surface même ou à une certaine distance. Le résultat est une reconstruction de certaines propriétés de l’intérieur de l’objet, selon le type d’information que fournissent les capteurs (capture d’une particule, pression acoustique, atténuation d’un faisceau lumineux, différence de vitesse ou de polarisation d’ondes sismique). La tomographie par absorption de rayons X est une technique non destructive qui permet la reconstruction d'images d'un objet à trois dimensions. Son principe repose sur l'analyse multidirectionnelle de l'interaction d'un faisceau de rayons X avec la matière, par enregistrement avec des détecteurs du rayonnement transmis après traversée d'un objet. Les données acquises lors de la prise de mesure (dont la durée varie d'une fraction de seconde à quelques heures selon l'installation) sont collectées suivant des orientations multiples (différents angles par rotation de l’objet et suivant plusieurs positions en hauteur) dont le nombre et le pas sont fonction du type d'appareil et de la finesse de résolution. À l'aide de ces données, une image numérique est calculée et reconstruite mathématiquement en niveaux de gris ou de couleurs dont chacun traduit point par point le coefficient d'atténuation local du faisceau incident. Celui-ci, après calibration et étalonnage, peut être traduit en échelle de densité. La tomographie à rayons X permet donc d'accéder au cœur de la matière pour en apprécier les variations d'absorptions radiologiques et les différences de composition. Elle permet également de localiser très finement toute hétérogénéité, singularité, vide ou inclusion présents dans un objet, ainsi que de vérifier l'assemblage et le positionnement d’ensembles mécaniques complexes. La tomographie industrielle est une technique de contrôle non destructif qui permet une visualisation en 3D de l’intérieur comme de l’extérieur de pièces de grande complexité géométrique. Les différentes vues obtenues permettent de déterminer l’absorption de chaque élément de volume, appelé « voxels », et ainsi de reconstituer un objet en trois dimensions. Il est alors possible d’obtenir plusieurs représentations du volume de l’objet, dont une visualisation sous forme de coupes virtuelles. Cette représentation est la plus conventionnelle et la plus pratique pour déterminer des taux de porosités ou mesurer des discontinuités. Dans les domaines de l’automobile et de l’aéronautique, la tomographie permet de localiser et de quantifier des défauts internes, mais également de réaliser un contrôle géométrique de pièces prototypes. En particulier, des zones internes noyautées, très complexes géométriquement, peuvent être contrôlées sans examens destructifs. De nombreux autres domaines industriels à haute valeur ajoutée s’intéressent à ce type de contrôle non destructif. En effet, l’analyse de santé de la matière consiste en la recherche de défauts, de retassures, de porosités, de fissures ou autres anomalies que peuvent comporter des pièces et des produits fabriqués. Ce type d’analyse santé matière peut mettre en évidence des réseaux de porosités à l’origine de fuites ou encore des fissures placées dans les zones mécaniquement contraintes. Les données de la tomographie permettent également les contrôles dimensionnels et notamment la mesure de l’épaisseur de paroi, de diamètre, rayon, taille d’anomalie, distance entre deux points ou parois. Ainsi, d’un point de vue mathématique, la tomographie se décompose en deux phases majeures, qui sont une phase de projection et une phase de rétroprojection. Une première phase consiste en l'élaboration d'un modèle direct de l’objet à contrôler, modèle qui doit décrire suffisamment fidèlement les phénomènes physiques tels qu'ils sont mesurés. Une deuxième phase (connue comme problème inverse) consiste en une reconstruction de l’objet en se fondant sur le modèle direct, afin de retrouver la distribution tridimensionnelle. Dans le cadre du contrôle par tomographie à rayons X, une limitation majeure réside dans le coût élevé des algorithmes de reconstruction 3D en termes de temps de calcul et d’espace mémoire. En particulier, les détecteurs numériques actuels atteignant des résolutions allant à 4096 par 4096 pixels, les grands volumes de reconstruction (jusqu’à 4096 3 voxels, soit des volumes de plus de 100 Go lorsqu’ils sont codés en 16 bits) sont un défi à surmonter en termes d’empreinte mémoire. Or, dans le domaine industriel, de nombreux objets sont partiellement composés de vide, et donc de nombreux voxels (ou pixels) ne sont pas associés à de la matière. Par exemple, sur une bouteille en verre qui est vue comme un cylindre creux, le vide est prédominant au regard de la matière à analyser. Pourtant avec les algorithmes de reconstruction connus produisant une représentation 3D de voxels, il est requis un nombre très important de lancers de rayons pour faire l’opération de rétroprojection, les rayons devant traverser tout l’objet, donc traverser en grande majorité du vide. Cette opération est très coûteuse en temps de calcul, et par la suite en espace mémoire pour stocker un objet, sur lequel peu de matière est finalement exploitable. Différentes approches ont été proposées pour remplacer la représentation d’un volume de voxels, par exemple en la remplaçant par une représentation en arbre de type « octree ». L’homme du métier connait la représentation octree comme une structure de données de type arbre dans laquelle chaque nœud peut compter jusqu'à huit enfants. Les octrees sont le plus souvent utilisés pour partitionner un espace tridimensionnel en le subdivisant récursivement en huit octants. Il en est ainsi pour la solution décrite dans l’article de Kim Seungki & al., “Efficient Iterative CT Reconstruction on Octree Guided by Geometric Errors” (iCT 2016), où les auteurs proposent d’utiliser un octree pour la reconstruction tomographique. Cependant, les méthodes proposées présentent au moins les inconvénients suivants : - elles nécessitent de fortes ressources numériques (pour les projections des tétraèdres, et d’autres formes) ; - elles ne s’adaptent pas à l’objet inspecté, par exemple à une pièce polygonale ou à une courbe ; - elles imposent une résolution identique dans les zones d’intérêts et dans les zones de non-intérêt (le vide) ; - la structure d’un octree dépend du positionnement de l’objet dans l’espace ; - les octrees et toutes les autres méthodes de partionnement de l’espace pavent aussi les zones inutiles (concavités, vides). Aussi, il réside un besoin de solutions pour la reconstruction 3D tomographique par rayons X qui optimise la représentation d’un volume 3D. La présente invention répond à ce besoin. La présente invention propose un procédé de reconstruction 3D tomographique par rayons X, qui permet de générer une représentation 3D d’un objet à inspecter, qui est adaptée à l’objet à inspecter. Avantageusement, le procédé de l’invention permet de réduire le coût de calcul et le coût mémoire associés à la reconstruction tomographique. Grâce au procédé de l’invention, il est possible de traiter de plus grands volumes de reconstruction, en réduisant le nombre de variables et de projections nécessaires à la reconstruction. Le principe général du procédé de l’invention repose sur la création d’une structure en arbre de type à « hiérarchie de volumes englobants » ou (BVH) pour « Bounding Volume Hierarchies » selon l’anglicisme consacré, qui est ensuite utilisée pour la reconstruction 3D d’un objet. La grille uniforme de voxels généralement utilisée est remplacée par une structure en arbre accélératrice, de type BVH qui permet de réduire le nombre de variables à reconstruire. Il n’existe pas d’utilisation connue de structures BVH pour représenter un volume 3D à reconstruire en tomographie à rayons X. De telles structures n’ont jamais été utilisées pour décrire un espace, car elles sont généralement utilisées pour organiser un ensemble d’éléments, comme par exemple pour la recherche du plus proche voisin. L’utilisation d’une BVH apporte une représentation d’un volume 3D qui est adaptée à la forme de la pièce à reconstruire, qui est bien plus efficace, en termes de nombre de cellules, qu’une représentation voxellique régulière classiquement utilisée pour la reconstruction tomographique. Un avantage de la présente invention est de pouvoir utiliser des primitives arbitraires. Les BVH permettent de décrire l’espace avec des primitives de différentes formes (i.e. des cubes, des courbes), donnant ainsi un caractère plus général et plus flexible à la description d’un objet à reconstruire. Par l’utilisation d’une structure en arbre de type BVH, l'espace est partitionné avec une résolution variable selon l'intérêt de la zone étudiée (zone d’intérêt vs zone de vide), ce qui réduit le nombre d'inconnues et le nombre de radiographies nécessaires pour obtenir une qualité d'image donnée. Avantageusement, le procédé de l’invention permet d’obtenir une même qualité d’image avec moins de données. Par rapport aux représentations connues de type octree, la représentation en arbre de type BVH selon l’invention permet de mieux s’adapter à l’orientation d’un objet car elle n’est pas liée à la définition initiale du volume cubique définissant la zone de reconstruction. De plus, elle offre des bénéfices de temps de calcul, entres autres pour le lancer de rayons qui est une étape élémentaire importante de tout algorithme de reconstruction. Avantageusement, le procédé de reconstruction selon l’invention par l’usage d’une structure en arbre de type BVH permet de s’affranchir de certaines opérations consommatrices en ressources et en temps, comme les calculs intervenant après une rotation ou une translation de l’objet. Les domaines aéronautiques, ferroviaires ou de l’industrie agro-alimentaire qui ont des besoins accrus de contrôle d’objets peuvent tirer des bénéfices considérables de l’utilisation du procédé de l’invention. En particulier, les objets de type cylindres creux à paroi fine appellent une résolution fine pour détecter d’éventuels petits défauts au niveau de la paroi. Un exemple d’un tel objet cylindrique creux à paroi fine est illustré en FIG. 1 où existe une fissure F dont la taille est très inférieure au diamètre extérieur D du cylindre. Ainsi, pour un tel objet d’environ 2 mètres de diamètre qui est essentiellement composé de vide, la reconstruction de la paroi avec une résolution suffisante représente un challenge insurmontable pour les algorithmes de reconstruction classiques. Il est aussi reconnu dans le domaine aéronautique, une forte demande pour le contrôle d’objets de type citerne de diamètre global de l’ordre du mètre, pour lesquels on souhaite inspecter une paroi fine avec une résolution de l’ordre d’une dizaine de microns. Plus généralement, la présente invention est aussi d’intérêt pour toutes autres applications de contrôle industriel par tomographie aux rayons X. Pour obtenir les résultats recherchés, il est proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur de reconstruction 3D tomographique par rayons X d’un objet, l’ordinateur comprenant au moins un processeur couplé à une mémoire stockant des instructions de code non transitoires qui, lorsqu'elles sont exécutées, amènent le processeur à effectuer des étapes consistant à : - créer un maillage volumique recalé d’un objet ; - construire à partir du maillage volumique recalé une structure en arbre, ladite structure en arbre étant construite selon une hiérarchie de volumes englobants et telle que, chaque nœud de l’arbre représente un élément géométrique dudit maillage, chaque nœud est défini dans un volume englobant, et chaque volume englobant regroupe un ou plusieurs nœuds; - mettre en œuvre un algorithme itératif de reconstruction tomographique sur ladite structure en arbre jusqu’à l’atteinte d’un critère de fin; et - définir la structure en arbre obtenue à la fin de l’itération comme étant une reconstruction 3D tomographique par rayons X de l’objet. Le procédé peut opérer selon des modes de réalisation alternatifs ou combinés. Dans un mode de réalisation, l’étape de mise en œuvre d’un algorithme itératif de reconstruction tomographique comprend des étapes consistant à : - déterminer lors de lancers de rayons, les longueurs traversées par les rayons X dans chaque nœud de l’arbre ; - mettre à jour les valeurs des mailles dans l’arbre de manière à être cohérent avec les valeurs expérimentales des projections ; et - itérer les étapes précédentes de lancers de rayons et de mise à jour de la structure jusqu’à l’atteinte d’un critère de fin. Dans une variante de réalisation, l’étape de mise en œuvre d’un algorithme itératif de reconstruction tomographique comprend des étapes consistant à identifier des zones homogènes et à fusionner lesdites zones homogènes. Dans une variante de réalisation, l’étape de mise en œuvre d’un algorithme itératif de reconstruction tomographique comprend des étapes consistant à identifier des zones discontinues et à diviser lesdites zones discontinues. Dans une variante de réalisation, l’algorithme de reconstruction tomographique prend de plus en données d’entrée, des mesures de l’objet réel ou projections expérimentales obtenues par l’acquisition d’une pluralité d’images de l’objet réel sur des lancers de rayons X selon des orientations multiples, pour différents angles et plusieurs positions. Dans une variante de réalisation, l’étape de mise en œuvre d’un algorithme de reconstruction tomographique consiste à mettre en œuvre un algorithme de reconstruction de type SART (« Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique » en anglais). Dans une variante de réalisation, l’étape de créer un maillage volumique recalé d’un objet comprend des étapes consistant à recevoir ou créer un modèle surfacique CAO 3D ; générer à partir du modèle surfacique des paramètres de recalage ; et créer à partir du modèle surfacique un maillage volumique d’un modèle CAO. Dans une variante de réalisation, le procédé comprend de plus une étape consistant à stocker la reconstruction 3D tomographique par rayons X de l’objet. Dans une variante de réalisation, l’étape de mise en œuvre d’un algorithme itératif de reconstruction tomographique comprend une étape consistant à déterminer si un nombre d’itérations maximum est atteint ou si la structure en arbre contient un nombre de cellules de taille maximum. L’invention concerne aussi un dispositif de reconstruction tomographique, le dispositif comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé de l’invention. L’invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur qui comprend des instructions de code permettant d’effectuer les étapes du procédé de reconstruction 3D tomographique par rayons X de l’invention, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur. Description des figures La FIG. 1 déjà décrite, illustre schématiquement un cylindre creux à paroi fine contenant une fissure pour illustrer la problématique liée au contrôle par tomographie aux rayons X. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’aide de la description qui suit et des figures des dessins annexés. La FIG. 2 est un organigramme illustrant un procédé de reconstruction tomographique selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 3 illustre sur un exemple simplifié le regroupement d’objets géométriques pour créer une BVH selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 3 illustre pour l’exemple simplifié de la FIG. 3 , une structure hiérarchique sous forme d’arbre. La FIG. 4 illustre sur un exemple de Stanford Bunny, une structure hiérarchique de BVH avec maillage volumique à reconstruire. La FIG. 4 illustre pour l’exemple de la FIG. 4 une coupe du maillage qui contient l’information des feuilles de l’arbre. La FIG. 5 est un organigramme illustrant des étapes de reconstruction tomographique selon un mode de réalisation de l’invention. Description détaillée de l’invention La FIG. 2 est un organigramme illustrant un procédé de reconstruction 3D tomographique selon un mode de réalisation de l’invention. Le procédé 200 débute par une étape 202 de réception ou de création d’un modèle surfacique CAO 3D (encore désigné par maillage), représentant un objet. Le modèle CAO de l’objet est d’une part soumis à l’étape 204 à un module de recalage 3D/2D, qui permet de générer des paramètres de recalage, afin d’amener le modèle CAO et l’objet réel dans un même référentiel, et ce à partir d’un ensemble de mesures faites sur l’objet réel. Les mesures de l’objet réel aussi désignées par projections expérimentales 208 sont obtenues par l’acquisition d’une pluralité d’images de l’objet réel sur des lancers de rayons X selon des orientations multiples, pour différents angles et plusieurs positions. Le modèle surfacique CAO de l’objet est d’autre part soumis à l’étape 206 à un module de création de maillage volumique, module aussi désigné par mailleur. Cette étape 206 peut être réalisée par tout type de mailleur qui permet de générer un maillage volumique d’un modèle CAO. Dans cette étape 206, selon le type de cellules désiré (i.e. des primitives de type polyèdres, ou des courbes), le modèle surfacique subit un traitement pour créer un maillage volumique. Selon des modes de réalisation du traitement, des cellules peuvent être ajoutées à la surface de l’objet afin d’élargir le maillage et inclure la surface de l’objet avec une certaine marge. Dans un mode de réalisation, l’étape 206 de création d’un maillage volumique utilise un algorithme de maillage tétraédrique, comme par exemple l’algorithme de maillage connu « HXT ». D’autres algorithmes de maillage peuvent être utilisés. Dans une étape suivante 210, le procédé permet de recaler le maillage volumique en prenant en compte les paramètres de recalage calculés à l’étape 204. L’étape 210 permet ainsi de générer un maillage volumique recalé du modèle CAO initial. Chaque cellule du maillage volumique recalé définit une valeur qui physiquement représente l’absorption de l’énergie de rayons X. Cette valeur est une inconnue que la reconstruction tomographique doit résoudre. Avantageusement, dans une étape suivante 212, le procédé permet, à partir du modèle de maillage volumique recalé, de créer un arbre ayant une hiérarchie de volumes englobants. Une hiérarchie de volumes englobants (BVH) est une structure arborescente sur un ensemble d'éléments géométriques. Tous les éléments géométriques, qui forment les nœuds feuilles de l'arbre, sont enveloppés dans des volumes englobants. Les nœuds sont ensuite regroupés en petits ensembles et enfermés dans des volumes délimités plus grands. Ces derniers sont à leur tour regroupés et enfermés dans d'autres volumes délimités plus grands de manière récursive, ce qui aboutit à une structure arborescente avec un seul volume délimité au sommet de l'arbre. La FIG. 3 illustre sur un exemple simplifié le regroupement d’éléments géométriques pour créer une BVH. Les éléments géométriques qui remplissent la scène sont regroupés dans des boîtes englobantes de manière hiérarchique. Ainsi, sur l’exemple qui comprend 6 formes ou éléments géométriques, une première boite C regroupe deux formes. Cette boite C est elle-même incluse dans une boite englobante B qui regroupe aussi deux autres formes géométriques. Une autre boite D regroupe deux autres formes géométriques. Les boites B et D distinctes sont elles-mêmes regroupées dans une boite A qui forme alors le volume englobant complet. La FIG. 3 illustre la structure englobante de la FIG. 3 sous forme d’arbre hiérarchique BVH. L’arbre BVH est initialisé à partir du modèle volumique recalé CAO 3D de l’objet. Pour chacun des nœuds de l’arbre, il est associé une boîte englobante. Dans l’exemple de la FIG. 3 , l’arbre a quatre nœuds (A, B, C, D) représentatifs des boites englobantes (A, B, C, D) de la FIG. 3 . Chaque nœud a des branches auxquelles sont rattachés soit un autre nœud, soit une ou plusieurs feuilles représentatives des formes géométriques regroupées dans la boite englobante respective. Dans le contexte de l’invention, l’arbre BVH est ainsi représentatif du maillage volumique recalé de l’objet CAO. Avantageusement, seules les formes géométriques considérées sont définies dans l’arbre qui est créé. Les zones de non-intérêt ne sont ainsi pas définies. Dans un mode de réalisation, même si dans l’arbre lui-même deux boîtes englobantes se superposent, le fait de passer par un maillage volumique assure la non-superposition de deux valeurs pour une même zone de l’espace. En effet, des primitives géométriques peuvent se superposer dans une structure BVH. Or dans le contexte de l’invention, les primitives représentant l’espace, il est important qu’elles ne se superposent pas, sinon un point de l’espace pourrait potentiellement avoir plusieurs valeurs. Aussi, l’étape de création du maillage volumique selon le procédé de l’invention permet d’éviter cet inconvénient. La FIG. 4 illustre sur le Stanford Bunny, la structure hiérarchique des BVH qui contient le maillage volumique dont on souhaite reconstruire les valeurs. La FIG. 4 illustre une vue en coupe du maillage (ici tétraédrique) qui contient l’information des feuilles de l’arbre. Revenant à la FIG. 2 , une fois la structure BVH initiale créée, le procédé dans une étape suivante 214 permet de mettre en œuvre un algorithme de reconstruction tomographique itératif, qui prend en compte les projections expérimentales 208, afin de reconstruire l’objet en 3D. L’étape 214 de reconstruction tomographique permet de parcourir l’arbre BVH pour tester quelles boites sont touchées lors de chaque lancer de rayon, et ainsi générer un objet 3D reconstruit. Dans une étape suivante 216, l’objet 3D peut être stocké en mémoire sous la forme de la structure en arbre BVH dans sa version finale. La FIG. 5 est un organigramme illustrant des étapes d’une reconstruction tomographique selon un mode de réalisation de l’invention. Dans un mode de réalisation, l’algorithme de reconstruction tomographique est un algorithme de rétroprojection pondérée. Dans une variante de réalisation, l’algorithme de rétroprojection est un algorithme (SART) (« Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique » en anglais) qui est basé sur l’algorithme (ART) (« Algebraic Reconstruction Technique » en anglais), une technique algébrique de reconstruction tomographique avec mises à jour simultanées. Le principe général de l’algorithme ART (et de l’algorithme SART ou SIRT) consiste de manière itérative à mettre à jour les valeurs du volume en cours de reconstruction en ajoutant la rétroprojection pondérée du résidu entre les projections expérimentales et celles du modèle direct. Revenant à la FIG. 5 , il est détaillé les étapes 500 d’une mise en œuvre d’un algorithme de reconstruction tomographique appliqué à une structure en arbre BVH. Une fois une structure BVH initiale X (0) créée (étape 502), le procédé permet d’entrer dans une phase itérative jusqu’à l’atteinte d’un critère de fin (étape 518), qui permet de retenir une version de la BVH comme version finale X (fin) optimisée de la structure. L’étape 506 de reconstruction tomographique, consiste à effectuer des tests d’intersection de lancers de rayons X avec les volumes englobants. Cette étape permet de parcourir l’arbre BVH, pour déterminer, lors de lancers de rayons, si un rayon X croise ou non un volume de délimitation d’un nœud donné de l’arbre. Pour les volumes qui ne sont pas touchés, le procédé permet de ne plus considérer, dans l’arbre initial, le sous-arbre attenant à ce nœud (i.e. tous les nœuds dépendants). La structure de l’arbre est ensuite mise à jour dans une version intermédiaire X (i) (étape 516). Ainsi, dans un mode de réalisation, l’étape 506 consiste lors de lancers de rayons, à déterminer les longueurs traversées par les rayons X dans chaque nœud de l’arbre, et l’étape 516 consiste à mettre à jour les valeurs des mailles dans l’arbre de manière à être cohérent avec les valeurs expérimentales des projections. ; et Au cours des itérations qui se poursuivent tant qu’un critère d’arrêt n’est pas atteint (branche Non de l’étape 518), le procédé permet de plus d’effectuer des fusions ou des divisions de cellules (i.e. de mailles, de boites, de volumes). Le procédé permet d’une part d’identifier (étape 508) des zones homogènes (des zones de voisinage), i.e. identifier des cellules voisines qui ont des valeurs similaires, puis de fusionner (étape 512) les cellules similaires pour réduire le nombre de variables. Avantageusement, l’étape de fusion permet de réduire l’espace mémoire pour stocker la reconstruction de l’objet. Le procédé permet aussi d’identifier (étape 510) des zones à fortes discontinuités, i.e. comme les bords de l’objet ou des changements de milieu, puis de scinder (étape 514) les boîtes correspondantes pour augmenter la résolution et ainsi mieux décrire une variation de la matière. Dans un mode de réalisation, si la différence de valeurs entre une cellule et les cellules voisines est importante, le procédé permet de diviser cette cellule avec un mécanisme connu de ‘1-4’ flip ou de ‘2-3’ flip. A l’inverse, si une zone est homogène, i.e. les valeurs entre plusieurs cellules voisines sont proches, le procédé permet de fusionner les cellules avec des opérations inverses de flip, i.e. de‘4-1’ flip et de ‘3-2’ flip. Le principe général de la reconstruction tomographique consiste à attribuer des valeurs en niveaux de gris (qui correspondent à un coefficient d’atténuation de la matière) à chaque voxel du volume considéré. Avec les structures BVH selon l’invention, il n’y a plus de voxels mais des cellules. Cependant le procédé permet de garder la notion de valeurs. Ainsi, les zones à forte discontinuité sont des cellules avec des valeurs différentes (i.e. des niveaux de gris différents) et les zones homogènes sont des cellules qui ont une valeur proche. Revenant à la FIG. 5 , le procédé itératif se termine lorsque le critère d’arrêt ou de fin est atteint (branche oui de l’étape 518), et la dernière mise à jour X (fin) de la structure d’arbre BVH qui représente une reconstruction optimisée de l’objet, peut être stockée (étape 520). Le critère d’arrêt peut par exemple être choisi comme étant un nombre d’itérations maximum, ou encore comme étant un nombre de cellules de taille maximum. Les inventeurs ont comparé la reconstruction tomographique par BVH selon l’invention à une reconstruction tomographique sur voxels selon l’art antérieur, pour un exemple prenant le lapin de Stanford. Pour cet objet, le maillage volumique comportait 3923 nœuds, les formes géométriques étaient 6526 triangles et 12659 tétraèdres. Une reconstruction faite sur des voxels dont le volume équivaut au volume moyen des tétraèdres, nécessiterait elle 335 217 voxels, soit 26,48 fois plus que l’approche proposée par la présente invention. De plus avantageusement, l’approche par structure d’arbre avec hiérarchie de volumes englobants, permettrait de reconstruire une boîte englobante et non juste une zone qui contient l’objet qui lui ne représente que 37% de cette boîte. Le nombre d’inconnues à résoudre est alors largement diminué. Procédé (200) mis en œuvre par ordinateur de reconstruction 3D tomographique par rayons X d’un objet, l’ordinateur comprenant au moins un processeur couplé à une mémoire stockant des instructions de code non transitoires qui, lorsqu'elles sont exécutées, amènent le processeur à effectuer des étapes consistant à : créer (210) un maillage volumique recalé d’un objet ; construire (212) à partir du maillage volumique recalé une structure en arbre, ladite structure en arbre étant construite selon une hiérarchie de volumes englobants et telle que, chaque nœud de l’arbre représente un élément géométrique dudit maillage, chaque nœud est défini dans un volume englobant, et chaque volume englobant regroupe un ou plusieurs nœuds; mettre en œuvre (214) un algorithme itératif de reconstruction tomographique sur ladite structure en arbre jusqu’à l’atteinte d’un critère de fin; et définir (216) la structure en arbre obtenue à la fin de l’itération comme étant une reconstruction 3D tomographique par rayons X de l’objet. Le procédé selon la revendication 1 dans lequel l’étape de mise en œuvre d’un algorithme itératif de reconstruction tomographique comprend des étapes consistant à : - déterminer (506) lors de lancers de rayons, les longueurs traversées par les rayons X dans chaque nœud de l’arbre ; - mettre à jour (516) les valeurs des mailles dans l’arbre de manière à être cohérent avec les valeurs expérimentales des projections ; et - itérer (518) les étapes précédentes de lancers de rayons et de mise à jour de la structure jusqu’à l’atteinte d’un critère de fin. Le procédé selon la revendication 1 ou 2 dans lequel l’étape de mise en œuvre d’un algorithme itératif de reconstruction tomographique comprend des étapes consistant à identifier (508) des zones homogènes et à fusionner (étape 512) lesdites zones homogènes. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel l’étape de mise en œuvre d’un algorithme itératif de reconstruction tomographique comprend des étapes consistant à identifier (510) des zones discontinues et à diviser (étape 514) lesdites zones discontinues. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel l’algorithme de reconstruction tomographique prend de plus en données d’entrée, des mesures de l’objet réel ou projections expérimentales (208) obtenues par l’acquisition d’une pluralité d’images de l’objet réel sur des lancers de rayons X selon des orientations multiples, pour différents angles et plusieurs positions. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 dans lequel l’étape de mise en œuvre d’un algorithme de reconstruction tomographique consiste à mettre en œuvre un algorithme de reconstruction de type SART. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel l’étape (210) de créer un maillage volumique recalé d’un objet comprend des étapes consistant à recevoir ou créer (202) un modèle surfacique CAO 3D ; générer (204) à partir du modèle surfacique des paramètres de recalage ; créer (206) à partir du modèle surfacique un maillage volumique d’un modèle CAO. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 comprenant de plus une étape consistant à stocker (520) la reconstruction 3D tomographique par rayons X de l’objet. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel l’étape de mise en œuvre d’un algorithme itératif de reconstruction tomographique comprend une étape consistant à déterminer si un nombre d’itérations maximum est atteint ou si la structure en arbre contient un nombre de cellules de taille maximum. Un produit programme d’ordinateur, ledit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code permettant d’effectuer les étapes du procédé de reconstruction 3D tomographique par rayons X selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Un dispositif de reconstruction 3D tomographique par rayons X, le dispositif comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 9.