FR2973512A1 - Methode et dispositif de detection de colonies d'aiguilles - Google Patents

Abstract

Méthode de détection de colonies d'aiguilles sur une surface d'un alliage métallique, comportant les étapes suivantes : a) on acquiert un ensemble d'images numériques (I'-II') de ladite surface, chacune desdites images représentant une parcelle de la surface, les parcelles formant un recouvrement de la surface ; puis, dans chacune des images : b1) on identifie des aiguilles et leurs orientations respectives ; b2) on identifie les zones connexes rassemblant des aiguilles de même orientation ; chacune de ces zones représente tout ou partie d'une colonie d'aiguille ; c) lorsque deux zones (40,42) détectées dans l'étape b2) dans deux images distinctes (I',II') satisfont à un critère d'identité prédéterminé, on conclut que lesdites deux zones représentent la même colonie d'aiguilles. Dispositif pour la mise en œuvre de la méthode précédente.

Description

L'invention concerne une méthode et un dispositif pour détecter des colonies d'aiguilles sur une surface d'un alliage métallique. Elle concerne en particulier la détection d'aiguilles sur les alliages de titane, notamment les alliages de type 6242 (Ti 6%Al 2%Sn 4Zr 2%Mo).

Les alliages de titane sont sensibles au phénomène appelé 'Dwell effect', phénomène qui engendre des diminutions de durée de vie substantiels des pièces qu'il affecte. Ce phénomène consiste en l'apparition de zones dans laquelle la matière est organisée au niveau microscopique en aiguilles parallèles. De telles zones sont dites 'colonies d'aiguilles'. Ces zones sont des zones d'amorçage de fissure, ce qui explique la réduction de durée de vie indiquée précédemment. Par suite, il est essentiel pour l'évaluation de la qualité et de la durée de vie de pièces formées dans des alliages susceptibles de comporter des colonies d'aiguilles, de disposer de méthodes de détection de colonies d'aiguilles. Habituellement, on considère qu'une surface de l'ordre de 200 mm2 est de taille appropriée pour permettre une évaluation pertinente de la formation de colonies d'aiguilles dans une pièce en alliage métallique. De manière connue, on détecte les colonies d'aiguilles de la manière suivante : On prend un ensemble de photos de la surface d'alliage métallique considérée, ces photos formant un recouvrement de la surface (c'est-à-dire recouvrent la surface, tous les points de la surface étant montrés sur au moins une photo). On assemble alors ces photos. On identifie enfin dans l'assemblage ainsi constitué, les zones connexes contenant des aiguilles de même orientation : Chacune de ces zones constitue une colonie d'aiguille. Dans ce processus, toutes les opérations d'analyse d'image sont faites par l'opérateur en charge du contrôle de l'alliage métallique. Pour cette raison, ces opérations sont très longues ; il n'est donc pas possible de traiter ou de vérifier un grand nombre d'échantillons ou des surfaces importantes sur ces échantillons. Il a été essayé également de mettre au point des traitements automatiques des images par des traitements informatiques utilisant la transformée de Fourier et/ou la transformée de Hough pour détecter les colonies d'aiguilles : Cependant, ces traitements se sont avérés bien trop longs également.

Il a été essayé d'utiliser la lumière polarisée pour détecter les colonies. Cependant, malgré l'utilisation de lumière polarisée, cette méthode s'est avérée inefficace pour distinguer ou séparer efficacement les différentes colonies d'aiguilles.

Par ailleurs, il a été essayé d'utiliser un microscope électronique et la technique EBSD (Electron Backscattered Diffraction) ou diffraction d'électron rétroréfléchi pour détecter les colonies. Cependant, outre le coût très élevé de cette technique, les temps de traitement se sont avérés également très longs en raison de la quantité de données produites par le microscope électronique. Enfin, pour identifier de manière automatique les colonies d'aiguilles dans une image, de nombreuses méthodes mathématiques peuvent être utilisées. Parmi celles-ci, l'opérateur IRON' CIRON signifiant 'Isotropic and Recursive Oriented Network', ou réseau récursif orienté isotropique) est particulièrement bien adapté à la détermination des orientations des aiguilles formées sur des surfaces d'alliages métalliques. Cet opérateur est un opérateur mathématique qui permet de détecter les zones rectilignes et parallèles dans une image. Cet opérateur ne détecte que les zones de l'image dont la texture présente une orientation ayant une valeur prédéfinie, à une tolérance angulaire près. Ainsi, lorsque l'opérateur est paramétré pour ne détecter que les aiguilles orientées suivant une certaine orientation, l'opérateur fournit en retour une image résultat ne présentant que les aiguilles dont l'orientation est l'orientation considérée, à la tolérance angulaire près. Pour détecter toutes les orientations d'aiguilles possibles, il suffit de spécifier successivement à l'opérateur des orientations couvrant l'ensemble des directions possibles (soit 360°), ce qui permet de détecter successivement les aiguilles correspondant à ces différentes directions.

Naturellement, la tolérance angulaire de l'opérateur doit être choisie en fonction du pas choisi pour les valeurs successives du paramètre d'orientation de l'opérateur. Si par exemple le pas est de 10°, il faut choisir une tolérance angulaire de +/- 5°, et ainsi la résolution de détection des aiguilles sera au mieux de 10 °.

L'opérateur IRON est défini plus en détail dans le document « Contribution à l'estimation d'orientations locales multiples dans les images numériques », thèse de Franck Michelet, soutenue le 6 Mars 2006 à Bordeaux, France, université de Bordeaux I, ou encore dans l'article : Estimating local multiple orientations publié dans la revue Signal Processing, Volume 87, Issue 7, July 2007, pages 1655-1669 (auteurs : Franck Michelet, Jean-Pierre Da Costa, Olivier Lavialle, Yannick Berthoumieu, Pierre Baylou and Christian Germain), en particulier le paragraphe 3.2 qui définit l'opérateur IRON.

L'opérateur IRON permet d'évaluer l'orientation des aiguilles dans une image et ainsi de détecter, à l'intérieur d'une image représentant une surface d'un alliage métallique, des colonies d'aiguilles. Cependant, dès que la taille de la surface étudiée est relativement importante (par exemple, plusieurs dizaines de millimètres carrés), la taille de l'image en pixels devient considérable, et pour cette raison le temps de calcul nécessaire pour utiliser l'opérateur IRON sur l'image devient prohibitif. Pour remédier aux inconvénients des dispositifs précédents, un premier objectif de l'invention est de proposer une méthode de détection de colonies d'aiguilles sur une surface d'un alliage métallique, qui permette de détecter les colonies d'aiguilles avec fiabilité, assez rapidement et à l'aide de moyens techniques relativement simples. Cet objectif est atteint grâce au fait que la méthode comporte les étapes suivantes : a) on acquiert un ensemble d'images numériques de ladite surface, chacune desdites images représentant une parcelle de la surface, les parcelles formant un recouvrement de la surface ; puis, dans chacune des images : bi) on identifie des aiguilles et leurs orientations respectives ; b2) on identifie les zones connexes rassemblant des aiguilles de même 30 orientation (a) ; chacune de ces zones représente tout ou partie d'une colonie d'aiguilles ; c) lorsque deux zones détectées dans l'étape b2) dans deux images distinctes satisfont à un critère d'identité prédéterminé, on conclut que lesdites deux zones représentent la même colonie d'aiguilles. 35 L'intérêt de la méthode réside dans le fait que la détection des colonies d'aiguilles ne se fait pas sur l'image complète de la surface, mais sur une image représentant simplement une parcelle de la surface. Dans cette parcelle, on identifie dans un premier temps les aiguilles et leurs orientations respectives (étape bi). Ensuite, (étape b2), on identifie les zones correspondant à des colonies d'aiguilles. Lors de cette deuxième étape, en général une zone connexe correspondant à une colonie d'aiguilles est une plus grande zone connexe dont les pixels représentent des aiguilles de même orientation. Naturellement, le fait que les aiguilles aient une même orientation signifie dans ce document que l'orientation de toutes les aiguilles est égale à une certaine valeur, à une tolérance angulaire près. En complément, on peut déterminer la frontière des zones connexes identifiées. Celle-ci est le lieu des pixels pour lesquels on détecte une discontinuité dans l'orientation des aiguilles. Ainsi, ces pixels séparent deux voisinages tels que l'écart entre les orientations des aiguilles de part et d'autre est supérieur à un seuil minimal prédéterminé. On détermine aussi comme frontière des pixels séparant une zone dans laquelle les pixels forment des aiguilles orientées, d'une zone dans laquelle les pixels représentent des aiguilles enchevêtrées (ie, pour lesquelles aucune orientation d'aiguille ne peut être déterminée).

L'étape suivante c) se fait une fois que plusieurs images (en pratique lorsque toutes les images) ont été traitées pour y identifier les zones connexes rassemblant des aiguilles de même orientation. On analyse alors les images deux à deux de manière à détecter si deux zones identifiées dans deux images différentes représentent en fait une même unique colonie d'aiguilles. Pour cela, on doit disposer d'un critère (prédéterminé) pour décider si deux zones, identifiées dans deux images, représentent la même colonie. A la fin de cette analyse, en général on effectue une étape d) dans laquelle on dénombre les colonies d'aiguilles à l'aide des zones identifiées dans les différentes images, en prenant en compte les doublons détectés à l'étape c). (une même colonie pouvant d'ailleurs apparaître dans plus de deux images). Différents critères peuvent être utilisés pour déterminer si deux zones, identifiées dans deux images distinctes, représentent ou non une même colonie d'aiguilles. Ces critères imposent en général de calculer certaines valeurs qui sont fonction des valeurs des pixels de l'image considérée.

Dans un mode de réalisation, le critère comporte une comparaison entre des valeurs calculées à partir de pixels se correspondant dans lesdites deux zones, lesdits pixels se correspondant représentant le même point de la surface respectivement dans lesdites deux images distinctes.

Le critère peut aussi être calculé à partir de pixels qui ne se correspondent pas, c'est-à-dire qui ne correspondent pas, ou ne correspondent pas exactement, au même point de la surface. Par exemple, lorsque les deux images distinctes sont 'mitoyennes', ou 'ont un bord commun', c'est-à-dire représentent des parcelles mitoyennes de la surface étudiée, le critère peut être évalué à partir de pixels situés en vis-à-vis, de part et d'autre du bord commun aux deux images considérées. Un second cas possible est celui où le critère prend en compte les orientations moyennes respectives des aiguilles dans les deux zones considérées des deux images distinctes. Ces orientations moyennes sont calculées respectivement pour chacune des deux zones, dans les deux images, et ne sont donc pas calculées à partir de pixels représentant la même partie de la surface étudiée. Dans un mode de réalisation, le critère est évalué notamment à partir de pixels situés à l'intérieur desdites deux zones. Le critère prend ainsi en compte des pixels qui ne sont pas situés sur la frontière (extérieure), le contour, de la zone considérée. Par exemple, le critère peut ainsi être évalué notamment en fonction de caractéristiques morphologiques des aiguilles dans lesdites deux zones. Ces caractéristiques morphologiques des aiguilles peuvent être l'orientation de celles-ci, leur longueur, leur densité, la distance entre aiguilles, etc. Dans un mode de réalisation le critère est évalué notamment en fonction d'au moins une propriété de la frontière desdites deux zones. Cette propriété peut être par exemple la position ou la direction de la frontière desdites deux zones.

Par ailleurs, dans le cas où les deux images distinctes considérées ont un bord commun, le critère peut être évalué notamment sur la base de valeurs calculées pour ou sur ce bord commun (On dit ici que deux images ont un bord commun, lorsqu'un bord de la première image et un bord de la deuxième image se correspondent (correspondent au même tracé) sur la surface étudiée). Par exemple, le critère peut imposer que certaines valeurs calculées soient les mêmes, sur le bord commun aux deux images, que ce soit dans l'une ou dans l'autre des deux images distinctes considérées. Si inversement les images ont un certain recouvrement deux à deux, on peut évaluer le critère notamment à partir de pixels situés dans une région 5 commune auxdites deux images. Pour simplifier l'acquisition des images, et réduire la quantité de données collectées, de préférence chacune des images représente une parcelle rectangulaire de la surface, et les parcelles rectangulaires forment un damier recouvrant la surface. Dans ce cas, à l'exception des bords 10 d'images représentant l'extérieur du contour extérieur de la surface étudiée, pour tout bord d'une image donnée représentant un segment de droite de la surface, il existe un bord d'une autre image représentant sensiblement le même segment de droite. En pratique, il convient de prévoir un faible recouvrement entre 15 images ayant un bord commun (par exemple, de quelques dizaines de pixels) pour faire face aux incertitudes de déplacement du capteur et assurer que l'intégralité de la surface étudiée apparaît sur les images. Plus généralement, on peut prévoir que dans ledit ensemble d'images, au moins une paire d'images présentent un bord commun. Cela 20 permet pour comparer les zones identifiées dans les deux images de la paire d'image, d'utiliser un critère simple exploitant des propriétés déterminées sur le bord commun aux deux images. Enfin, après avoir déterminé à l'étape c) quelles zones faisant partie d'images distinctes correspondent en fait à une même colonie d'aiguilles, 25 au cours d'une étape d), on reconstitue et on dénombre les colonies d'aiguilles entières en regroupant les zones provenant d'images différentes et identifiées deux à deux comme représentant la même colonie d'aiguilles. Les colonies d'aiguilles ainsi reconstituées ont donc une frontière constituée uniquement par des frontières de zones (`zones 30 connexes') identifiées dans les différentes images (ce qui les distingue des `zones connexes' qui elles peuvent être limitées par le bord d'une image). Un deuxième objectif de l'invention est de proposer un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en oeuvre d'une méthode de détection de colonies d'aiguilles sur une surface d'un alliage 35 métallique, lorsqu'il est exécuté par un ordinateur, qui permette de détecter les colonies d'aiguilles avec fiabilité et rapidité, et sans imposer le recours à des moyens techniques trop complexes. Cet objectif est atteint grâce au fait que le programme comprend des instructions pour la mise en oeuvre d'une méthode telle que défini 5 précédemment. Un troisième objectif de l'invention est de proposer un dispositif de détection de colonies d'aiguilles sur une surface d'un alliage métallique, qui permette de détecter les colonies d'aiguilles avec fiabilité, assez rapidement et à l'aide de moyens techniques relativement simples. 10 Cet objectif est atteint grâce au fait que le dispositif comporte : une caméra numérique apte à acquérir une pluralité d'images numériques; un dispositif de positionnement apte à opérer un déplacement relatif de ladite caméra par rapport à ladite surface suivant une trajectoire prédéterminée afin de permettre l'acquisition d'images de ladite surface ; 15 des moyens de contrôle aptes à piloter ledit dispositif de positionnement et ladite caméra, de telle sorte que ladite caméra procède à l'acquisition d'un ensemble d'images de ladite surface, chacune desdites images représentant une parcelle de la surface, les parcelles formant un recouvrement de la surface ; 20 des moyens de traitement desdites images, aptes à : bl) dans chacune des images, identifier des aiguilles et leurs orientations respectives ; b2) dans chacune des images, identifier les zones connexes contenant des aiguilles de même orientation ; chacune de ces zones représente tout ou 25 partie d'une colonie d'aiguilles ; et c) lorsque deux zones détectées dans l'étape b2) dans deux images distinctes satisfont à un critère d'identité prédéterminé, conclure que lesdites deux zones représentent la même colonie d'aiguilles. Naturellement dans le dispositif, les moyens de traitement en général sont 30 en outre aptes à réaliser également l'étape d) indiquée précédemment, c'est-à-dire sont aptes à dénombrer les colonies d'aiguilles à partir des zones identifiées dans les différentes images, en prenant en compte les parties de colonies faisant partie d'une seule et même colonie, détectées à l'étape c). 35 La caméra numérique indiquée précédemment peut être tout système imageur ou d'imagerie, incluant notamment un microscope optique ou électronique, apte à produire une image numérique de la surface d'alliage métallique étudiée. L'invention sera bien comprise et ses avantages apparaîtront mieux à la lecture de la description détaillée qui suit, de modes de réalisation représentés à titre d'exemples non limitatifs. La description se réfère aux dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 est une image numérique représentant une surface d'un alliage de titane ; - la figure 2 est une image numérique représentant la surface de l'image 1, sur laquelle les frontières de colonies d'aiguilles détectées ont été représentées ; la figure 3 est une vue schématique représentant un dispositif de détection de colonies d'aiguilles selon l'invention ; la figure 4 est une vue schématique représentant les colonies d'aiguilles sur une surface d'un alliage métallique ; - la figure 5 est une vue schématique montrant un premier recouvrement de la surface de la figure 4 par des images ; les figures 6 et 7 sont des vues schématiques faisant apparaître les zones connexes identifiées dans deux images I et II présentées sur la figure 5 ; la figure 8 est une vue de détail présentant en détail certaines colonies d'aiguilles de la figure 1 ; - la figure 9 est une vue schématique montrant un second recouvrement de la surface de la figure 4 par des images ; la figure 10 est une vue schématique illustrant le principe d'identification de zones connexes représentant une même colonie d'aiguilles dans deux images ayant un bord commun, dans un mode de mise en oeuvre de l'invention ; la figure 11 est une vue schématique représentant les colonies d'aiguilles segmentées grâce à la mise en oeuvre de la méthode selon l'invention.

La figure 1 représente une surface d'un alliage de titane. Sur cette image apparaissent des aiguilles, forme de précipitation de la phase alpha, et qui sont des amas d'atomes organisés de manière à former des aiguilles. Le diamètre des aiguilles est de l'ordre de 1 pm. On peut distinguer deux agencements possibles pour les aiguilles : - des zones d'aiguilles enchevêtrées, dans lesquelles aucune orientation principale ne peut être discernée pour les aiguilles (par exemple, la zone 10) ; - des zones d'aiguilles orientées sensiblement dans la même direction, c'est-à-dire à une tolérance angulaire près : on parle alors de colonies d'aiguilles (par exemple, la zone 12). Comme cela a été expliqué précédemment, la détection et la quantification des colonies d'aiguilles est essentielle pour l'appréciation de la durée de vie, et donc de la qualité, de pièces en alliage métallique et en particulier en alliage de titane. Un objectif intermédiaire d'une telle méthode peut donc être de segmenter une image telle que l'image de la figure 1, pour identifier dans celle-ci les zones correspondant aux différentes colonies d'aiguilles (zones 14, 16, 18), par opposition aux zones d'aiguilles enchevêtrées (le reste de l'image). Un dispositif 20 de détection de colonies d'aiguilles selon l'invention est représenté schématiquement sur la figure 3. Le dispositif 20 comporte : une caméra numérique 22 apte à acquérir une pluralité d'images numériques ; un dispositif de positionnement 23 apte à déplacer ladite caméra au dessus de ladite surface suivant une trajectoire prédéterminée afin de permettre l'acquisition d'images de ladite surface ; des moyens de contrôle 24 aptes à piloter le dispositif de positionnement et ladite caméra, de telle sorte que ladite caméra procède à l'acquisition d'un ensemble d'images de ladite surface, - des moyens de traitement 24 desdites images. La caméra 22 est une caméra numérique équipée d'un récepteur CCD qui peut être noir et blanc ou couleur. Elle comporte un objectif adapté (de type microscope) permettant l'acquisition de photos de surfaces extrêmement petites, en l'occurrence de photos représentant des parcelles de la surface ayant une aire de quelques millimètres carrés. Le dispositif de positionnement 23 est un dispositif trois axes comportant d'une part, une platine X-Y 26, reliée aux moyens de contrôle 24 par une liaison 28, et qui peut être pilotée pour déplacer un objet étudié dans un plan horizontal (plan'XY'). Sur le plateau 30 de la platine 26 est fixée une pièce 32 en alliage métallique, dans la surface supérieure de laquelle les colonies d'aiguilles doivent être détectées. Le dispositif de positionnement 23 comporte en outre un système de déplacement vertical 34, relié aux moyens de contrôle 24 par une liaison 36. Celui-ci peut être piloté pour déplacer la caméra 22 dans une direction verticale Z. La platine 26 et le système de déplacement 34 sont aptes à déplacer respectivement le plateau 30 et la caméra 22 avec une incertitude de positionnement de l'ordre du micromètre. Les moyens de contrôle 24 et les moyens de traitement 24 sont un unique ordinateur 24. L'ordinateur 24 est relié à la platine 26 et au système de déplacement vertical 34 et est capable de piloter de manière coordonnée les déplacements du plateau 30 et de la caméra 22, ainsi que l'acquisition d'images (et éventuellement la mise au point de l'image et/ou de l'éclairage) par la caméra 22. L'ordinateur 24 est apte notamment à enregistrer les positions relatives de chacune des images acquises et par suite, les positions relatives de l'ensemble des pixels. L'ordinateur 24 est en outre équipé de logiciels grâce auxquels il est apte à : bi) dans chacune des images, identifier des aiguilles et leurs orientations respectives ; b2) dans chacune des images, identifier les zones connexes contenant des aiguilles de même orientation ; chacune de ces zones représente tout ou partie d'une colonie d'aiguilles. Naturellement, tout ou partie de ces fonctions peuvent être réalisées par du 'hardware', c'est-à-dire par des cartes ou composants électroniques spécialement conçues pour réaliser ces fonctions au moyen de composants matériels et non logiciels. En outre, l'ordinateur 24 est apte (étape c), lorsque deux zones détectées dans l'étape b2) dans deux images distinctes satisfont à un critère d'identité prédéterminé, à établir que les deux zones considérées représentent (ou font partie de) la même colonie d'aiguilles. L'ordinateur est aussi apte à faire le comptage des colonies d'aiguilles (étape d). Le fonctionnement du dispositif 20 va maintenant être détaillé, dans 35 deux modes de réalisation.

Ce fonctionnement va être illustré dans le cas d'une surface 37 d'un alliage métallique, de laquelle on souhaite détecter les colonies d'aiguilles (figure 4). Sur la figure 4, la frontière de chaque colonie est représentée par un contour fermé. Les parties de la surface 37 qui ne sont entourées par aucun contour fermé sont des parties dans lesquelles les aiguilles sont enchevêtrées, et dans lesquelles aucune orientation dominante des aiguilles ne peut être discernée. Pour détecter les colonies d'aiguilles sur la surface 37, dans un premier temps l'ordinateur 24 pilote la platine 26, le système de déplacement 34, et la caméra 22, de telle sorte que la caméra se déplace au dessus de la surface suivant une trajectoire prédéterminée (naturellement, il s'agit d'un déplacement relatif entre la caméra 22 et la surface 37) et procède à l'acquisition d'un ensemble d'images de la surface 37. En pratique, l'identification de colonies d'aiguilles a ainsi pu être réalisée en acquérant de l'ordre de 1100 images correspondant à 1100 parcelles formées dans une aire totale de l'ordre de 180mm2, en surface d'une pièce en alliage de titane. La méthode selon l'invention va être détaillée en prenant comme 20 exemple un cas volontairement simplifié. La figure 5 représente les limites des images de la surface 37, acquises par la caméra 22 dans un premier mode de mise en oeuvre de l'invention. Dans cet exemple simplifié, quatre images I, II, III et IV ont été suffisantes pour couvrir la totalité de la surface 37. Les images I à IV 25 forment donc un recouvrement de la surface 37 (c'est-à-dire que tout point de la surface 37 apparaît dans au moins l'une des images du recouvrement). Les bords de chacune des images I à IV sont représentés par des pointillés. On constate que les images I à IV ont souvent deux à deux des 30 régions communes : c'est-à-dire qu'il existe, pour un certain nombre de paires d'images, une région (par exemple 38 dans le cas de la paire d'images I et II) de la surface 37 qui est commune aux deux images de la paire d'images considérée, et ainsi apparaît sur les deux images de la paire d'images.

La région 38 commune aux images I et II est illustrée par les figures 6 et 7, la figure 6 représentant une partie de l'image I, et la figure 7 représentant une partie de l'image II. La méthode utilisée pour déterminer que des zones connexes identifiées dans deux images voisines' (c'est-à-dire représentant des parties voisines de la surface 37) représentent en fait une même colonie d'aiguilles, va être maintenant illustrée dans le cas de deux zones connexes 40 et 42 : On évalue tout d'abord (étape bi) la présence et l'orientation des aiguilles dans les différentes images I à IV. Lors de cette étape bi), l'orientation des aiguilles peut être déterminée de différentes manières. Dans le mode de mise en oeuvre présenté, à l'étape bi, on détermine l'orientation des aiguilles à l'aide de l'opérateur `IRON', opérateur présenté en détail dans la thèse de M.Michelet précitée.

Naturellement d'autres opérateurs ou fonctions de détermination de l'orientation des aiguilles peuvent être utilisés, en fonction de la conformation des aiguilles présentes sur la surface étudiée. Après l'étape b1, dans une étape b2, on segmente les différentes images, en identifiant dans chacune de celles-ci les zones connexes correspondant à tout ou partie de colonies d'aiguilles. Ainsi, dans l'image I, on détecte une zone connexe 40 (hachurée) d'aiguilles de même orientation. De même, dans l'image II, on détecte une zone connexe 42 (hachurée) d'aiguilles de même orientation. Ensuite (étape c), on détecte que les deux zones 40 et 42 représentent la même colonie d'aiguilles de la manière suivante : - Connaissant les positions relatives des images I et II on extrait des images I et II leur région commune 38. L'intersection des zones 40 et 42 dans la région 38 détermine respectivement dans les images I et II des ensembles 44 et 46 de pixels (représentés avec un quadrillage), qui regroupent les pixels représentant la même région dans les deux images : Ces pixels représentent les mêmes points de la surface 37, respectivement dans les images I et II. On vérifie si un critère d'identité prédéterminé est vérifié entre les pixels de l'ensemble 44 et les pixels de l'ensemble 46.

Ce critère peut être par exemple, que l'écart entre les orientations des aiguilles, dans les ensembles 44 et 46, est inférieur à une valeur donnée. On peut aussi faire intervenir d'autres paramètres pour le choix du critère d'identité, en fonction des caractéristiques des aiguilles dans le matériau étudié. Les critères présentés précédemment font intervenir des valeurs calculées pour des pixels situés à l'intérieur des zones 40 et 42, c'est-à-dire des pixels qui ne sont pas sur la frontière de ces zones. Un critère fondé sur la comparaison des orientations des aiguilles (l'angle a indiqué sur la figure 8) entre les deux zones évaluées est un exemple de critère calculé en fonction des valeurs de pixels situés à l'intérieur des zones comparées. Un deuxième mode de mise en oeuvre de l'invention va maintenant être présenté, en relation avec les figures 9 à 11. Dans ce mode de mise en oeuvre, le critère d'identité entre zones connexes ne se fonde pas seulement sur des valeurs déterminées pour des pixels situés à l'intérieur des zones considérées. Il prend également en compte des valeurs calculées sur la frontière de ces zones. Dans ce deuxième mode de mise en oeuvre, la séquence d'images constituant un recouvrement de la surface 37 comporte quatre images I', II', III' et IV'. Chacune de ces images représente une parcelle rectangulaire de la surface. Les parcelles rectangulaires correspondant à ces images forment un damier recouvrant la surface 37. Les images I' à IV' n'ont ainsi deux à deux aucun recouvrement. Ces images peuvent être groupées deux à deux en paires de parcelles mitoyennes situées côte à côte dans la surface 37, et ayant deux à deux un bord commun. Le deuxième mode de mise en oeuvre va être illustré en montrant que des zones connexes 40 et 42, représentant des parties de colonies d'aiguilles respectivement dans les images I' et II', correspondent en fait à une seule et même colonie d'aiguilles. Les images I' et II' sont sélectionnées à titre d'exemple car elles présentent un bord commun, représenté par leurs bords respectifs 48I' et 48II' (figure 10). Ces bords 48I' et 48II' se correspondent, c'est-à-dire sont situés en vis-à-vis l'un de l'autre.

On détermine que les zones 40 et 42 représentent la même colonie d'aiguilles si : les aiguilles de la zone 40 ont une orientation moyenne a égale à l'orientation moyenne des aiguilles de la zone 42 ; et les points-frontières M01 et MO2, intersections respectivement des frontières 401 et 402 de la zone 40 avec le bord 48I', sont en face des points-frontières M21 et M22, intersections respectivement des frontières 421 et 422 de la zone 42 avec le bord 48II'. Il serait possible de prendre en compte également le critère suivant : les tangentes aux points-frontières M01 et MO2, respectivement des frontières 401 et 402, sont orientées dans les mêmes directions que les tangentes aux points-frontières M21 et M22, respectivement des frontières 421 et 422. En d'autres termes, si le point M01 est en face du point M21, et si le point MO2 est en face du point M22, et si l'orientation des aiguilles de la zone 40 est la même que l'orientation des aiguilles de la zone 42, on conclut que les zones 40 et 42 représentent la même colonie d'aiguilles. Le résultat obtenu grâce à la méthode selon l'invention apparaît clairement en comparant les images 9 et 11. Sur la figure 9 sont indiqués dans chaque image I' à IV' des numéros 1 à 3 correspondant aux différentes zones connexes identifiées lors de l'étape b2 (étape d'identification des zones connexes correspondant à des colonies d'aiguilles ou des parties de colonies d'aiguilles). Le repère '0' correspond à des zones de ces images dans lesquelles les aiguilles sont enchevêtrées.

Lors de l'étape c, les zones connexes qui se correspondent deux à deux dans des images ayant un bord commun ont été déterminées. Après l'étape c, lors de l'étape d, on reconstitue des colonies d'aiguilles entières en regroupant des zones provenant d'images différentes et identifiées deux à deux comme représentant la même colonie d'aiguilles. On détermine ainsi que la surface 37 comporte six colonies 51 à 56 (figure 11). Avantageusement, comme pour chaque colonie on a déterminé comment elle était représentée dans les différentes images, il est possible de réaliser les traitements complémentaires relatifs aux colonies sans qu'il soit nécessaire de constituer une image d'ensemble de la surface étudiée.

Claims (15)

1. REVENDICATIONS1. Méthode de détection de colonies (51-56) d'aiguilles sur une surface (37) d'un alliage métallique, comportant les étapes suivantes : a) on acquiert un ensemble d'images numériques (I-IV,I'-IV') de ladite surface, chacune desdites images représentant une parcelle de la surface, les parcelles formant un recouvrement de la surface ; puis, dans chacune des images : bi) on identifie des aiguilles et leurs orientations respectives ; b2) on identifie les zones connexes rassemblant des aiguilles de même orientation (a) ; chacune de ces zones représente tout ou partie d'une colonie d'aiguille ; c) lorsque deux zones (40,42) détectées dans l'étape b2) dans deux images distinctes (I,II ;I',II') satisfont à un critère d'identité prédéterminé, on conclut que lesdites deux zones représentent la même colonie d'aiguilles.
2. 2. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle ledit critère comporte une comparaison entre des valeurs calculées à partir de pixels se correspondant dans lesdites deux zones, lesdits pixels se correspondant représentant le même point de la surface respectivement dans lesdites deux images distinctes.
3. 3. Méthode selon la revendication 2, dans laquelle ledit critère est évalué notamment à partir de pixels situés à l'intérieur desdites deux zones.
4. 4. Méthode selon la revendication 3, dans laquelle ledit critère est évalué notamment en fonction de caractéristiques morphologiques des aiguilles dans lesdites deux zones.
5. 5. Méthode selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, dans laquelle ledit critère est évalué notamment en fonction d'au moins une propriété de la frontière desdites deux zones.30
6. 6. Méthode selon la revendication 5, dans laquelle ladite au moins une propriété est la position ou la direction de la frontière (401,402,421,422) desdites deux zones.
7. 7. Méthode selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans laquelle ledit critère est évalué notamment sur la base de valeurs calculées pour un bord commun (48I',48II') auxdites deux images distinctes (I',II').
8. 8. Méthode selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans laquelle ledit critère est évalué notamment à partir de pixels situés dans une région commune (38) auxdites deux images (I,II).
9. 9. Méthode selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans laquelle chacune desdites images représente une parcelle rectangulaire de la surface (38), et les parcelles rectangulaires forment un damier recouvrant la surface.
10. 10. Méthode selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans laquelle on reconstitue des colonies d'aiguilles entières en regroupant des zones provenant d'images différentes et identifiées deux à deux comme représentant la même colonie d'aiguilles.
11. 11. Méthode selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans laquelle une zone (40,42) correspondant à une colonie d'aiguilles est une plus grande zone connexe dont les pixels représentent des aiguilles de même orientation (a), à une tolérance angulaire près.
12. 12. Méthode selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans laquelle à l'étape bi, on détermine l'orientation (a) des aiguilles à l'aide de l'opérateur 'IRON'.
13. 13. Méthode selon l'une quelconque des revendications 1 à 12, dans laquelle dans ledit ensemble d'images, au moins une paire d'images présentent un bord commun.35
14. 14. Programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en oeuvre d'une méthode suivant l'une quelconque des revendications 1 à 13, lorsqu'il est exécuté par un ordinateur.
15. 15. Dispositif de détection de colonies (51-56) d'aiguilles sur une surface (37) d'un alliage métallique, comportant une caméra numérique apte à acquérir une pluralité d'images numériques ; un dispositif de positionnement apte à opérer un déplacement relatif de ladite caméra par rapport à ladite surface suivant une trajectoire prédéterminée afin de permettre l'acquisition d'images de ladite surface ; des moyens de contrôle aptes à piloter ledit dispositif de positionnement et ladite caméra, de telle sorte que ladite caméra procède à l'acquisition d'un ensemble d'images (I-IV,I'-IV') de ladite surface, chacune desdites images représentant une parcelle de la surface, les parcelles formant un recouvrement de la surface ; des moyens de traitement desdites images, aptes à : bl) dans chacune des images, identifier des aiguilles et leurs orientations (a) respectives ; b2) dans chacune des images, identifier les zones connexes contenant des aiguilles de même orientation ; chacune de ces zones représente tout ou partie d'une colonie d'aiguilles ; et c) lorsque deux zones (40,42) détectées dans l'étape b2) dans deux images distinctes (I,II ;I',II') satisfont à un critère d'identité prédéterminé, conclure que lesdites deux zones représentent la même colonie d'aiguilles.