Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus, comprenant : - au moins un châssis mobile (2) ; - au moins deux bandes d’étalement (3) ; - au moins un moyen de manutention (4) pour lesdites bandes d’étalement (3) ; - une structure d’étalement (5) comprenant une superficie d’étalement (5A) pour au moins une feuille (6) desdits tissus et au moins une traverse (9) ; caractérisé en ce qu’il comprend un système d’identification de défauts (10, 10’) sur des tissus comprenant : - au moins un système de capture d’images (11A, 11B) positionné sur ladite traverse (9) face auxdites bandes d’étalement (3) et adapté pour capturer au moins une image de ladite feuille (6) en correspondance avec une zone de détection (A) située en aval desdites bandes d’étalement (3) et en amont de ladite superficie d’étalement (5A) ; - au moins une base de données (13) dans laquelle des caractéristiques de définition de défauts (18) sont mémorisées ; - au moins un système de traitement (12) actif lors de l’étalement de ladite feuille (6), relié audit au moins un système de capture d’images (11A, 11B) et relié à ladite au moins une base de données (13), ledit système de traitement (12) étant adapté pour : - recevoir au moins une image (19) de ladite feuille (6) en provenance dudit système de capture d’images (11A, 11B) ; - extrapoler les caractéristiques (24) de ladite image (19) ; - comparer lesdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) ; et - en cas de correspondance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18), classer ladite image (19) en tant que défaut. Équipement (1) d’étalement pour tissus selon la revendication 1, comprenant en outre un dispositif de signalisation d’erreur (14) connecté de manière opérationnelle audit système de traitement (12), ledit système de traitement (12) générant un signal de commande (20) pour ledit dispositif de signalisation d’erreur (14) en cas de correspondance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) et de ladite classification de ladite image (19) comme défaut. Équipement (1) d’étalement pour tissus selon la revendication 1 ou 2, comprenant une pluralité de dispositifs de capture d’images (11A), disposés à une distance prédéterminée le long de ladite traverse (9) vers la zone de détection (A). Équipement (1’) d’étalement pour tissus selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit système de capture d’images (11B) comprend au moins une caméra linéaire, adapté pour cadrer toute la zone de détection (A). Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant en outre un dispositif d’éclairage pour ladite zone de détection (A). Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel ledit système de traitement (12) est en outre adapté pour : - recevoir une pluralité d’images de référence (16) de ladite feuille (6) desdits tissus dudit système de capture d’images (11A, 11B) ; - extrapoler lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) pour lesdits tissus et classer lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) selon des couches successives d’apprentissage (25) ; - mémoriser lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) dans lesdites parties dédiées de ladite base de données (13). Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ledit système de traitement (12) est en outre adapté pour effectuer un mappage d’une pluralité d’images (19) pour former une image globale d’une partie étendue de ladite feuille de tissu (6), en identifiant les images (19) classées comme défauts sur ladite image globale. Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 2 à 7, dans lequel ledit signal de commande (20) active une sortie sonore et/ou visuelle lors de l’identification d’un défaut par ledit système de traitement (12). Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 2 à 8, dans lequel ledit signal de commande (20) active un dispositif de blocage d’étalement (21) lorsqu’une image (19) est classée comme un défaut. Équipement (1, 1’) d’étalement pour tissus selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel ledit système de traitement (12) est en outre adapté pour traiter et mémoriser une ligne de coupe contenant un défaut. Procédé d’identification de défauts sur des tissus pour au moins une feuille (6) de tissu comprenant les étapes : - de préparation d’un système de capture d’images (11A, 11B) en correspondance avec une zone de détection (A) située en aval des bandes d’étalement (3) et en amont d’une superficie d’étalement (5A) ; - de préparation d’un système de traitement (12) d’images connecté audit système de capture d’images (11A, 11B) et à au moins une base de données (13) ; - de mémorisation de caractéristiques de définition de défauts (18) dans lesdites parties dédiées de ladite base de données (13) ; - de glissement de ladite feuille (6) à proximité dudit système de capture d’images (11A, 11B) ; - de capture d’au moins une image (19) d’au moins une partie de ladite feuille (6) ; - de traitement de ladite au moins une image (19) au moyen dudit système de traitement (12) selon les sous-étapes suivantes : - l’extrapolation de caractéristiques (24) de ladite image (19) ; - la comparaison desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) ; et - la classification de ladite image (19) comme défaut en cas de correspondance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) ; ou - la classification de ladite image (19) comme une partie exempte de défauts en cas de discordance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18). Procédé d’identification selon la revendication 11, comprenant en outre les étapes : - de positionnement séquentiel d’une pluralité de parties de feuille (15A, 15B, 15C) comprenant des défauts connus (17A, 17B, 17C) au niveau dudit système de capture d’images (11A, 11B) sur un banc d’apprentissage ; - de réception d’une pluralité correspondante d’images de référence (16) de ladite pluralité de parties de feuille (15A, 15B, 15C) dans un système de traitement (12) depuis ledit système de capture d’images (11A, 11B) ; - d’extrapolation des caractéristiques de définition de défauts (18) à partir desdites images de référence (16) ; et - de classification desdites caractéristiques de définition de défauts (18) selon des couches successives d’apprentissage (25) dans ledit système de traitement (12). 13. Procédé d’identification selon la revendication 11 ou 12, comprenant en outre une étape de génération d’un signal de commande (20) au moyen d’un dispositif de signalisation d’erreur (14) uniquement lorsque ladite image (19) est classée comme un défaut. 14. Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications 11 à 13, comprenant en outre une étape de mappage d’une pluralité d’images (19) pour former une image globale d’une partie étendue de ladite feuille (6) de tissu, en identifiant les images (19) classées comme défauts sur ladite image globale. Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications 11 à 14, comprenant en outre une étape de blocage d’un étalement dudit tissu par la génération d’un signal de commande pour un dispositif de blocage d’étalement (21) lorsqu’une image (19) est classée comme un défaut. Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications 11 à 15, dans lequel lesdites étapes de capture d’images au moyen dudit système de capture d’images (11A, 11B) et ladite étape de traitement desdites images de référence (16) sont effectuées au moyen d’un réseau neuronal profond pour la reconnaissance d’objet. Procédé d’identification selon la revendication 16, dans lequel ladite étape de comparaison desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) et ladite étape de classification de ladite image (19) comme défaut en cas de correspondance desdites caractéristiques (24) de ladite image (19) avec lesdites caractéristiques de définition de défauts (18) sont réalisées selon des couches successives d’apprentissage (25) dans ledit système de traitement (12). Procédé d’identification selon l’une quelconque des revendications 11 à 17, comprenant en outre une étape de « coupe-reprise » automatique.