FR3089633A1

FR3089633A1 - Methode d’evaluation automatisee de l’alteration d’un textile

Info

Publication number: FR3089633A1
Application number: FR1872529A
Authority: FR
Inventors: Ewerton Rosa; Rafael Alves
Original assignee: PSA Automobiles SA
Current assignee: PSA Automobiles SA
Priority date: 2018-12-07
Filing date: 2018-12-07
Publication date: 2020-06-12
Anticipated expiration: 2038-12-07
Also published as: FR3089633B1

Abstract

Méthode d’évaluation automatisée d’une altération d’un textile (1) comprenant les étapes suivantes : - acquisition (11), par un capteur numérique (2), d’une image (3) dudit textile (1) placé sous un éclairage (4) pour acquérir des zones de lecture (5), - quantification (17) de l’altération du textile (1) par comparaison de chaque zone de lecture (5) avec une zone de référence (6). Figure pour l'abrégé : Fig. 1

Description

Titre de l’invention : METHODE D’EVALUATION AUTOMATISEE DE L’ALTERATION D’UN TEXTILE Domaine technique

[0001] La présente invention concerne, de manière générale, le domaine du textile et en particulier l’évaluation de l’aspect d’échantillons de textiles pouvant avoir subi des altérations tels que des dégradations ou usures d’ordre essentiellement mécanique. Un des objectifs de la présente invention vise à pouvoir qualifier la résistance des textiles à l’abrasion ainsi que leur tenue face à tout genre de fibres extérieures désireuses de venir s’y accrocher. Plus particulièrement, la présente invention se rapporte aux textiles utilisés dans le domaine de l’automobile, de préférence.

Technique antérieure

[0002] L’usage de textiles dans des domaines tels que celui de l’automobile, ou des transports en général ainsi que dans tout lieu privé ou public, nécessite une certaine tenue notamment en termes d’usure et de résistance mécanique afin de pouvoir obtenir un textile de qualité qui soit non seulement solide mais également fidèle à son état originel au cours de sa durée de vie. Pour ce faire, des tests sont effectués en laboratoire sur des échantillons de textiles pour en déterminer leur résistance à l’abrasion et leur faculté à ne pas collecter, par accrochage mécanique, toute sortes de fibres telles que poils, poussières ou fibres vestimentaires par exemple. Ces tests visent essentiellement à disposer des échantillons de textiles sur des bancs d’essai pour leur faire subir des essais d’abrasion, dans le cas où l’on recherche à évaluer leur résistance à l’usure, ou des essais visant à déterminer une pollution textile qui se manifeste par l’accrochage de fibres étrangères au textile. Dans ce dernier cas, l’essai consiste à étudier la résultante du contact entre un échantillon de textile à tester, fixé typiquement sur un socle, et un échantillon de drap pollueur fixé sur un patin frotteur. Les surfaces de contact, les forces de pression, les mouvements et les temps d’essais sont généralement normalisés par des standards ou des normes reconnues dans ce domaine.

[0003] Le document CN203572761U divulgue un dispositif de test d’un matériau textile visant à générer une réaction photo-catalytique lorsque ce matériau est soumis à une réaction de dégradation catalysée par une lumière, du domaine du visible ou de l’ultraviolet, sous un gaz nocif tel que le formaldéhyde. Laisant office de catalyseur, la lumière visible ou ultraviolette mentionnée dans ce document est utilisée comme élément du processus de dégradation.

[0004] Actuellement, les évaluations des échantillons de textiles testés se font de manière manuelle, par comparaisons visuelles des aspects des échantillons testés avec des échantillons de référence. Ces comparaisons sont réalisées par des personnes évaluant, en cabine, les altérations et dégradations des textiles testés sous une lumière normée de type lumière du jour. Afin que le test puisse être significatif, plusieurs échantillons ou éprouvettes de textiles sont généralement testées et évaluées. Ces évaluations ont essentiellement l’inconvénient d’être subjectives et incertaines, du fait qu’elles résultent de l’appréciation d’une personne. Pour ces même raisons, elles sont également coûteuses car elles requièrent, de la part du personnel, un temps non négligeable pour pouvoir être réalisées.

[0005] Par conséquent, il existe un intérêt de trouver une solution plus adéquate qui permette, au moins en partie, de résoudre les inconvénients précités.

Résumé de l’invention

[0006] Dans ce but, la présente invention suggère une méthode d’évaluation automatisée d’une altération d’un textile comprenant les étapes suivantes :

[0007] - acquisition, par un capteur numérique, d’une image dudit textile placé sous un éclairage pour acquérir des zones de lecture,

[0008] - quantification de l’altération du textile par comparaison de chaque zone de lecture avec une zone de référence.

[0009] L’opération de quantification vise à traduire, par l’intermédiaire des zones de lecture de l’image, l’altération du textile en une information ou quantité mesurable.

[0010] Selon un mode de réalisation, le filtre numérique est en outre appliqué à l’image acquise par le capteur numérique de manière à ce que l’étape de quantification soit basée sur une image filtrée par ce filtre numérique. De préférence, le filtre numérique est un filtre configuré pour accentuer le contraste de toutes les zones altérées et/ou pour les colorer ou accentuer leur coloration.

[0011] Selon un autre mode de réalisation, la zone de référence est préalablement obtenue lors d’une étape d’apprentissage.

[0012] De préférence, la quantification de l’altération du textile, au travers de l’image ou de préférence des zones de lectures, est basée sur un rapport entre une comptabilisation des zones altérées et une comptabilisation de zones non altérées ou saines du textile ou de son image.

[0013] De préférence encore, la comptabilisation des zones non altérées est obtenue par différence entre une surface de l’image du textile et la comptabilisation d’aires de toutes les zones altérées identifiées.

[0014] Selon un mode de réalisation préféré, l’éclairage est tel qu’il éclaire le textile selon un axe perpendiculaire à ce dernier. De préférence, l’éclairage possède un spectre dans un domaine qui est celui du visible, des UVA et/ou des UVB.

[0015] De préférence encore, le textile est un textile du domaine automobile.

[0016] L’objet de la présente invention porte également sur un dispositif pour la mise en œuvre de la méthode précitée selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. A cet effet, ce dispositif comprend au moins :

[0017] - un système d’éclairage,

[0018] - une caméra numérique,

[0019] - une unité de calcul, et

[0020] - une interface de données.

Brève description des dessins

[0021] D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui va suivre et qui présente différents modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les figures annexées dans lesquelles :

[0022] [fig.l] représente, sous une forme schématique, les différentes étapes de la méthode de l’invention;

[0023] [fig.2] représente une première série d’images d’échantillons de textile, selon différents degrés d’altération, disposée en regard d’une seconde série d’images résultantes d’un traitement conformément à la méthode de la présente invention;

[0024] [fig.3] représente, de façon schématique, les principaux éléments qui composent le dispositif pour la mise en œuvre de la méthode précitée.

Description des modes de réalisation

[0025] En référence à la figure 1, celle-ci représente de façon schématique la méthode automatisée d’évaluation d’un textile 1. Ce textile 1 est typiquement un échantillon résultant d’un test d’altération subit par ce textile, notamment par abrasion ou usure du textile et/ou par pollution de ce dernier par des fibres étrangères, tels que poils, poussières ou fibres vestimentaires par exemple.

[0026] La méthode consiste à effectuer une acquisition 11, par un capteur numérique 2, d’une image 3 du textile 1 placé sous un éclairage 4. Le capteur numérique 2 pouvant être une caméra numérique de type CCD ou CMOS par exemple. Suite à l’acquisition de cette image, une quantification 17 de l’altération de du textile 1 est effectuée. Cette quantification vise à déterminer, de façon objectif, le degré d’altération du textile 1 au travers de l’image 3. Pour ce faire, l’étape de quantification 17 peut être réalisée par balayage de cette image pour acquérir successivement des zones de lecture 5 et comparer chaque zone de lecture avec une zone de référence 6, en particulier une zone altérée de référence. L’opération de balayage de l’image 3 ainsi que les comparaisons des zones de lecture 5 avec la zone de référence 6 sont schématiquement illustrés par un détail de la figure 1 situé au bas de cette dernière. Le balayage est de préférence effectué dans un mouvement permettant de couvrir progressivement la totalité de la surface intéressée. En variante, il est à relever que tout processus autre que le balayage pourrait également être utilisé lors de l’étape de quantification 17 de l’altération du textile. Par exemple, on pourrait avoir un processus de numérisation du textile ou de traitement de son image qui suive un parcours en zigzag, en spirale, voire de type aléatoire.

[0027] Dans un mode de réalisation de cette méthode, la quantification 17 de l’altération du textile 1 est une étape qui peut être entreprise soit après avoir acquis l’image 3 du textile par le capteur numérique, soit simultanément lors de cette acquisition. En effet, dans une première variante, il serait possible de quantifier l’altération de du textile 1 par un processus de post-traitement visant à retraiter l’image 3 après l’avoir acquise et mémorisée, du moins temporairement. Ce processus de quantification 17 pourrait être entrepris par tout type de dispositif configuré pour réaliser un traitement d’image. Un tel dispositif pourrait faire partie du capteur numérique, en particulier d’un processeur ou d’un chipset de ce capteur. Dans une seconde variante, il serait également possible d’effectuer la quantification 17 en même temps que l’opération d’acquisition 11 de l’image 3 par le capteur numérique 2, par exemple en acquérant par balayage du textile 1 une succession de zones de lecture 5 qui peuvent être directement traitées pour être comparées à la zone de référence 6.

[0028] Dans un mode de réalisation préféré, un filtre numérique 13 est en outre appliqué à l’image 3 acquise par le capteur numérique 2, de manière à ce que l’opération ou l’étape de quantification 17 soit basée sur une image filtrée par le filtre numérique 13. Cette opération ou étape de filtrage étant optionnelle, elle est illustrée dans la figure 1 par un parcours fléché en traits interrompus. Le filtre numérique, ou l’opération de filtrage qui lui est associée, vise essentiellement à faire ressortir toutes les zones altérées, par exemple en accentuant le contraste de ces zones ou en les colorant, voire en accentuant ou en modifiant leur coloration.

[0029] La figure 2 donne une illustration de la mise en correspondance de deux séries 3a, 3b d’images 3, où chaque série comprend cinq images représentative des échantillons de textile 1 selon des niveaux ou degrés d’altération allant décroissant de la gauche à la droite de cette figure. Ainsi, cinq paires d’images PI à P5 sont représentées par ces deux séries 3a, 3b. Sur chaque image 3 de la seconde série 3b a été superposée une information, notée i3 à i5, représentative de la quantification de l’altération du textile au travers des paires d’images en question. L’illustration de cette information quantitative de l’altération du textile résulte de l’opération de quantification 17 schématisée à la figure 1. Avantageusement, cette information peut être mémorisée, par exemple dans une base de données, à des fins ultérieures de contrôles ou vérifications. Dans tous les cas, cette information constitue un indicateur objectif de l’altération du textile 1 selon la méthode d’évaluation automatisée de la présent invention.

[0030] L’adjonction d’une opération de filtrage des images 3 au moyen d’un filtre numérique 13 permet avantageusement de rendre l’information quantitative de l’altération encore plus précise en la rendant plus perceptible, tant pour l’œil humain que pour le dispositif chargé de l’opération de quantification 17. Il en va de même pour ce qui est l’éclairage 4 qui contribue également à la précision et à la perception de cette information, notamment par le biais d’un éclairage judicieusement choisi dans le domaine du visible ou dans le domaine des UVA ou UVB. De plus, il a été constaté que l’orientation de cette éclairage par rapport au plan du textile 1 jouait également un rôle significatif qui donnait des résultats optimums lorsque l’éclairage éclaire le textile selon un axe perpendiculaire ou essentiellement perpendiculaire à ce dernier. En effet, cette orientation particulière permet de réduire les réflexions et les bruits parasites sur le capteur numérique 2.

[0031] En revenant à la figure 1, celle-ci illustre également par le biais d’une voie optionnelle, la possibilité de pouvoir préalablement obtenir la zone de référence 6, en particulier une zone altérée de référence, lors d’une étape d’apprentissage 15. Cette étape d’apprentissage peut typiquement être entreprise avant l’étape de quantification 17 de l’altération du textile, par exemple avec le concours d’un opérateur qui identifie au moins une zone altérée de manière à ce que cette identification puisse être mémorisée et prise comme référence dans la méthode précitée. Cette zone de référence 6, de même que les zones de lecture 5 peuvent être de dimensions variables et comprendre un pixel ou plusieurs pixels, voire plusieurs dizaines ou centaines de pixels. On notera également que l’étape d’apprentissage peut être effectuée sur une ou plusieurs images 3, de façon unitaire, ponctuel ou répétitif, mais pourrait également être effectuée sur une ou plusieurs images filtrées au moyen du filtre 13, ou sur tout autre image en particulier sur l’image d’un échantillon de textile autre que celui dont on veut évaluer son altération. De façon complémentaire, on pourrait également identifier, au moyen de cette étape d’apprentissage, une zone saine de référence, par exemple au moyen d’un échantillon de textile 1 neuf. Ainsi, à partir d’une opération d’apprentissage effectuée par exemple sur un échantillon de textile 1 neuf ou altéré, il devient possible de pouvoir évaluer de manière automatique l’altération d’un grand nombre d’échantillons de textile de même nature.

[0032] Dans un mode de réalisation, l’étape de quantification 17 de l’altération du textile est basée sur la comptabilisation de toutes les zones altérées identifiées, typiquement au cours du balayage. Cette comptabilisation peut se résumer à un nombre totalisant les zones altérées ou les pixels caractéristiques d’une altération dans les zones altérées. Le dénombrement de tels pixels permettrait avantageusement de pondérer chaque zone altérée. En variante, la comptabilisation pourrait porter sur des aires, à savoir sur le calcul des surfaces des zones altérées ou non altérées.

[0033] Selon un mode de réalisation préféré, l’étape de quantification 17 de l’altération du textile 1 est basée sur un rapport entre une comptabilisation des zones altérées, obtenues par exemple lors du balayage, et une comptabilisation des zones non altérées ou saines de l’image. Ce rapport peut typiquement être exprimé sous la forme d’un nombre, par exemple un pourcentage d’altération.

[0034] De préférence, la comptabilisation des zones non altérées est obtenue par différence entre la surface (totale) de balayage, à savoir la surface de l’image 3, et la comptabilisation des aires de toutes les zones altérées identifiées, par exemple au cours du balayage.

[0035] La figure 3 représente, de façon très schématique, les principaux éléments qui composent un dispositif 10 pour la mise en œuvre de la méthode selon l’un quelconque des modes de réalisation présentés ci-dessus. Comme illustré sur cette figure, un tel dispositif 10 comprend un système d’éclairage 4, une caméra numérique 2, une unité de calcul 7 et une interface de données 9. L’unité de calcul 7 est destinée à effectuer au moins en partie les opérations de la méthode précitée. En effet, il convient de noter que certaines opérations pourraient par exemple être effectuées par le capteur numérique, en particulier par son propre processeur ou chipset, ou par au moins une unité spécifique additionnelle telle qu’une unité de traitement d’images pour l’application du filtre numérique 13 par exemple. L’interface de données 9 vise essentiellement à pouvoir communiquer de l’extérieur avec le dispositif 10, typiquement pour collecter les résultats d’évaluation des textiles 1 et/ou pour effectuer l’étape d’apprentissage 15 décrite dans la méthode. La collecte des résultats peut être effectuée automatiquement, par exemple en mémorisant ces résultats dans une base de données. La caméra numérique 2 est typiquement de type CCD ou CMOS et pourrait être configurée non seulement pour effectuer l’étape d’acquisition 11 de l’image du textile, mais également pour effectuer la quantification de l’altération si cette quantification n’est par exemple pas effectuée par l’unité de calcul 7. Le système d’éclairage 4 est typiquement un système réglable en orientation et configuré de préférence pour pouvoir émettre une lumière du domaine du visible ou des ultraviolets UVA, UVB.

[0036] Bien que les objets de la présente invention aient été décrits en référence à des exemples spécifiques, diverses modifications et/ou améliorations évidentes pourraient être apportées aux modes de réalisation décrits sans s’écarter de l’esprit et de l’étendue de l’invention.

Claims

Revendications [Revendication 1] Méthode d’évaluation automatisée d’une altération d’un textile (1) comprenant les étapes suivantes : - acquisition (11), par un capteur numérique (2), d’une image (3) dudit textile (1) placé sous un éclairage (4) pour acquérir des zones de lecture (5), - quantification (17) de l’altération du textile (1) par comparaison de chaque zone de lecture (5) avec une zone de référence (6). [Revendication 2] Méthode selon la revendication 1, caractérisée en ce qu’un filtre numérique (13) est en outre appliqué à l’image (3) acquise par le capteur numérique (2) de manière à ce que l’étape de quantification (17) de l’altération soit basée sur une image filtrée par ledit filtre numérique (13). [Revendication 3] Méthode selon la revendication 2, caractérisée en ce que le filtre numérique (13) est configuré pour accentuer un contraste de toutes les zones altérées ou pour colorer lesdites zones altérées. [Revendication 4] Méthode selon l’une des revendications précédentes, caractérisée en ce que ladite zone de référence (6) est préalablement obtenue lors d’une étape d’apprentissage (15). [Revendication 5] Méthode selon l’une des revendications précédentes, caractérisée en ce que la quantification (17) de l’altération du textile (1) est basée sur un rapport entre une comptabilisation des zones altérées et une comptabilisation de zones non altérées dudit textile (1). [Revendication 6] Méthode selon la revendication 5, caractérisée en ce que ladite comptabilisation des zones non altérées est obtenue par différence entre une surface de l’image (3) et la comptabilisation d’aires de toutes les zones altérées identifiées. [Revendication 7] Méthode selon l’une des revendications précédentes, caractérisée en ce que ledit éclairage (4) éclaire le textile (1) selon un axe perpendiculaire audit textile (1). [Revendication 8] Méthode selon l’une des revendications précédentes, caractérisée en ce que ledit éclairage (4) possède un spectre dans un domaine qui est celui du visible, des UVA et/ou des UVB. [Revendication 9] Méthode selon l’une des revendications précédentes, caractérisée en ce que ledit textile (1) est un textile du domaine automobile. [Revendication 10] Dispositif (10) pour la mise en œuvre de la méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, comprenant :

- un système d’éclairage (4),

- une caméra numérique (2),

- une unité de calcul (7), et

- une interface de données (9).