Le procédé d’identification d’une pièce permet de déterminer si une image d’entrée correspond à un type de pièce prédéterminé, le réseau de neurones de convolution comportant les couches suivantes disposées les unes à la suite des autres pour traiter l’image d’entrée : - deux couches de convolution, chacune réalisée par exemple avec des filtres de 3 pixels par 3 pixels, un déplacement entre deux filtres d’un pixel, un redimensionnement de type « SAME padding » et en utilisant des fonctions d'activation de type « RELU », chaque couche comportant 64 neurones ; - une couche de regroupement, réalisée par exemple avec des filtres de 2 pixels par 2 pixels, une fonction de calcul du pixel de regroupement en utilisant les maximum, un déplacement entre deux filtres de deux pixels et un redimensionnement de type « VALID padding » ; - deux couches de convolution, chacune réalisée par exemple avec des filtres de 3 pixels par 3 pixels, un déplacement entre deux filtres d’un pixel, un redimensionnement de type « SAME padding » et en utilisant des fonctions d'activation de type « RELU », chaque couche comportant 128 neurones ; - une couche de regroupement, réalisée par exemple avec des filtres de 2 pixels par 2 pixels, une fonction de calcul du pixel de regroupement en utilisant les maximum, un déplacement entre deux filtres de deux pixels et un redimensionnement de type « VALID padding » ; - quatre couches de convolution, chacune réalisée par exemple avec des filtres de 3 pixels par 3 pixels, un déplacement entre deux filtres d’un pixel, un redimensionnement de type « SAME padding » et en utilisant des fonctions d'activation de type « RELU », chaque couche comportant 256 neurones ; - une couche de regroupement, réalisée par exemple avec des filtres de 2 pixels par 2 pixels, une fonction de calcul du pixel de regroupement en utilisant les maximum, un déplacement entre deux filtres de deux pixels et un redimensionnement de type « VALID padding » ; - quatre couches de convolution, chacune réalisée par exemple avec des filtres de 3 pixels par 3 pixels, un déplacement entre deux filtres d’un pixel, un redimensionnement de type « SAME padding » et en utilisant des fonctions d'activation de type « RELU », chaque couche comportant 512 neurones ; - une couche de regroupement, réalisée par exemple avec des filtres de 2 pixels par 2 pixels, une fonction de calcul du pixel de regroupement en utilisant les maximum, un déplacement entre deux filtres de deux pixels et un redimensionnement de type « VALID padding » ; - deux couches de convolution, chacune réalisée par exemple avec des filtres de 3 pixels par 3 pixels, un déplacement entre deux filtres d’un pixel, un redimensionnement de type « SAME padding » et en utilisant des fonctions d'activation de type « RELU », chaque couche comportant 512 neurones ; - une couche de regroupement, réalisée par exemple avec des filtres de 2 pixels par 2 pixels, une fonction de calcul du pixel de regroupement en utilisant les maximum, un déplacement entre deux filtres de deux pixels et un redimensionnement de type « VALID padding » ; - trois couches d'interconnexion, réalisées par exemple avec des couches entièrement connectées ou « fully connected », les couches consécutives comportant respectivement 4096, 4096 et 1000 neurones ; et - une couche identification.