Brevet FR2860300A1 — publié le 20050401

Procédé et dispositif d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant La présente invention se rapporte à un procédé d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant, ainsi qu'à un dispositif permettant une mise en oeuvre dudit procédé. De tels procédé et dispositif sont connus dans l'art antérieur. On connaît notamment de la demanderesse des procédés et dispositifs pour l'analyse des phases d'un mélange polyphasique, permettant notamment la détection et la mesure de phénomènes naissants de démixtion, de sédimentation dans des mélanges en fonction du temps, par exemple des émulsions ou des suspensions. Les domaines d'application de ces procédés et dispositifs comprennent en particulier l'industrie chimique et para- chimique, et plus largement tous les domaines pour lesquels il est nécessaire d'analyser la structure ainsi que la stabilité d'un mélange polyphasique ou de déceler la structure d'un mélange ou plus largement d'un milieu diffusant. Le dispositif d'analyse des phases du mélange comprend des moyens de détection d'un rayonnement électromagnétique rétrodiffusé par le mélange par exemple comportant des photodiodes. De tels procédés et dispositifs bien que fonctionnant parfaitement, demandent un temps non négligeable pour l'acquisition des données nécessaire à l'analyse, et il arrive que ce temps puisse se révéler grand devant la vitesse d'évolution du milieu à analyser au point de limiter les applications de ces procédés et dispositifs. La demanderesse à également mis au point des procédés et dispositifs permettant de mesurer un flux lumineux par exemple rétrodiffusé par un milieu diffusant sur un récepteur à partir de la tache de rétrodiffusion au moins en partie imagée sur les moyens de réception, généralement constitués d'un capteur matriciel, d'une caméra CCD, ou d'une caméra CMOS s'étendant par exemple sur une surface définie entre deux directions concourantes au barycentre lumineux de la tache de rétrodiffusion. De tels procédés et dispositifs permettent de mesurer un échantillonnage spatial d'un profil du flux lumineux dans la tache de rétrodiffusion ainsi obtenue. Dans ce cas également, un grand nombre d'acquisitions de données est nécessaire pour obtenir les mesures et les résultats qui en sont tirés. Il existe également dans l'art antérieur des méthodes conventionnelles d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant, à partir de l'étude de l'évolution au cours du temps du champ électromagnétique en un point de l'espace, représenté par un pixel, diffusé par le milieu diffusant sous l'effet de l'injection dans celui-ci d'une lumière cohérente. Le champ électromagnétique est échantillonné dans le temps en respectant le critère de Shannon, c'est à dire une fréquence d'échantillonnage au moins deux fois supérieure à la fréquence maximale du signal détecté. Si le nombre d'échantillon est suffisant, on peut extraire une fonction d'autocorrélation temporelle avec une analyse de Fourier par exemple. Cela est en général assez long dans le cas de mouvements faibles dans le milieu diffusant, car pour réduire le bruit de mesure, il faut établir la moyenne des auto-corrélations successives. Donc, ces procédés et dispositifs nécessitent d'effectuer un grand nombre d'acquisitions et des moyennes pour obtenir une auto-corrélation ou un spectre de qualité suffisante. La présente invention propose donc un procédé et un dispositif d'analyse d'un milieu diffusant permettant une acquisition plus rapide des données d'analyse. Un autre objectif de la présente invention est de proposer des procédé et dispositif d'analyse d'un milieu diffusant évoluant plus vite que l'acquisition des données d'analyse des procédé et dispositif de l'art antérieur. Un autre objectif de la présente invention est de proposer des procédé et dispositif d'analyse d'un milieu diffusant qui ne nécessitent pas un positionnement précis des éléments constitutifs, comme la source de lumière, le milieu à analyser, ou le capteur, les uns par rapport aux autres. Plus précisément, l'invention se rapporte à un procédé de détection et d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant, caractérisé en ce qu'il consiste à : - projeter une lumière cohérente vers ledit milieu diffusant, - effectuer un échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée par ledit milieu diffusant, en vue d'obtenir une pluralité d'images dudit champ électromagnétique, analyser les grains de speckle issus desdites images obtenues à partir dudit échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée, en vue de détecter et analyser un mouvement dans ledit milieu diffusant. L'échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée par le milieu diffusant permet d'obtenir des images des grains de speckle représentatives en ce qui concerne l'échantillonnage spatial, à un instant déterminé, d'un état du milieu diffusant, et représentatives pour l'échantillonnage temporel, de l'évolution dans le temps du milieu diffusant, ce dernier étant le cas échéant polyphasique. Selon une caractéristique avantageuse, l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à séparer les grains de speckle suivant le critère de taille et de brillance. Une telle caractéristique permet de faire la distinction entre la vitesse de particules incluses dans et composant le milieu diffusant, par exemple proches de la surface de celui-ci, et la vitesse des particules plus éloignées de la surface. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à analyser la superficie totale desdites images dudit échantillonnage spatial. Cette caractéristique permet le calcul pour chaque élément discret de l'échantillonnage spatial, par exemple pour chaque pixel dans le cas d'un capteur matriciel, de la fonction d'auto-corrélation temporelle, et ensuite d'établir la moyenne de toutes les fonctions d'auto-corrélation obtenues. Cela permet de réduire le bruit de mesure sans devoir répéter des acquisitions successives. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à analyser une partie de la superficie desdites images dudit échantillonnage spatial, et selon une autre caractéristique, ladite partie de la superficie desdites images dudit échantillonnage spatial est égale à la surface d'un grain de speckle. Cette caractéristique permet grâce à un passage dans l'espace des fréquences, de type Fourier, ondelettes, d'obtenir un spectre des décalages Doppler, et une caractérisation des mouvements de la structure microscopique du milieu diffusant via le coefficient de diffusion ou vitesse quadratique moyenne. Il permet de manière alternative de calculer le diamètre des particules. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à analyser la distance inter-images. Cette caractéristique permet de définir un temps de corrélation temporelle du champ électromagnétique, sans toutefois nécessiter d'en passer par une analyse de Fourier. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à effectuer une analyse inter-corrélation 15 desdites images. Cette caractéristique permet en sélectionnant une image référence parmi l'échantillonnage temporel, de calculer la fonction d'inter-corrélation spatiale entre cette image et les images successives. Le résultat de l'inter-corrélation spatiale est elle-même une image. On obtient ainsi pour chaque image de référence un autre petit film. Sur le petit film évoqué ci-dessus, l'image d'un grain de speckle moyen est visible au départ, qui va éventuellement se déplacer et disparaître ensuite. Le temps nécessaire pour cette disparition correspond à un temps de corrélation tout comme l'analyse de la distance inter-images. Selon une autre caractéristique avantageuse, le procédé selon l'invention consiste à déterminer la direction et la vitesse de migration d'ensemble des grains de speckle. Cette caractéristique est issue de l'analyse inter-corrélation des images. Si l'on prend en compte un mouvement dans le milieu diffusant, la direction de ce mouvement correspond par exemple à celle d'un produit chimique qui se déplace, coule, etc... Ainsi, avec cette analyse, on obtient deux mesures: le temps de corrélation et une éventuelle direction et vitesse de mouvement. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à analyser la similitude entre au moins deux desdites images. Selon une autre caractéristique avantageuse, l'étape consistant à projeter une lumière cohérente vers ledit milieu diffusant consiste à projeter un faisceau lumineux dont le diamètre est inférieur au libre parcours de transport optique 1* du milieu diffusant. Cette caractéristique permet d'obtenir un signal sous la forme d'une pluralité de photos, représentant un échantillonnage spatial à des instants successifs dans un objectif déterminé. Selon une autre caractéristique avantageuse de la précédente, l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à effectuer une auto- corrélation spatiale des images successives, et selon une autre caractéristique avantageuse, le procédé selon l'invention consiste à déterminer le profil de la tache de rétrodiffusion. Cette caractéristique permet de calculer l'inter-corrélation spatiale de chaque image avec elle-même. On obtient ainsi une autre image qui aura en son centre le grain de speckle moyen. La transformée de Fourier donne une relation entre la taille et la forme de ce grain moyen et la taille et la forme de la pupille émettrice de lumière, en l'occurrence la tache de rétrodiffusion. On dispose donc ici d'un moyen nouveau d'accéder à la tache de rétrodiffusion sans optique d'imagerie mais à condition de produire cette tache par une injection fine appropriée de lumière cohérente telle que définie ci-dessus. Selon une autre caractéristique avantageuse, le procédé selon l'invention consiste à analyser l'évolution de la forme de ladite tache de rétrodiffusion en vue de déterminer la probabilité du nombre de diffusion. Cette caractéristique permet, par l'obtention du coefficient de diffusion ou vitesse quadratique moyenne, d'obtenir une caractérisation des mouvements de la structure microscopique du milieu diffusant ou le diamètre des particules. Selon une autre caractéristique avantageuse, le procédé selon l'invention consiste à analyser l'évolution de la taille de ladite tache de rétrodiffusion en vue de déterminer le libre parcours de transport optique 1* du milieu diffusant et son évolution. L'invention se rapporte également à un dispositif de détection et d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant, caractérisé en ce qu'il comprend: - des moyens de projection d'une lumière cohérente vers ledit milieu diffusant, - des moyens de capteur matriciel aptes à permettre la réalisation d'un échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée par ledit milieu diffusant, en vue d'obtenir une pluralité d'images dudit champ électromagnétique, - des moyens d'observation desdites images du champ électromagnétique de la lumière diffusée, - des moyens d'analyse des grains de speckle issus desdites images. D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture qui suit de plusieurs exemples de mode de réalisation de procédés et dispositifs selon l'invention, accompagnée des dessins annexés, exemples donnés à titre illustratif non limitatif. La figure 1 représente un exemple d'application du procédé selon l'invention, dans laquelle la figure la est une représentation des grains de speckie et la figure lb un diagramme issu de l'analyse des grains de speckle. La figure 2 représente une vue schématique d'un exemple de mode de réalisation d'un dispositif d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant, selon l'invention. Un premier exemple de mode de réalisation d'un procédé de détection et d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant consiste à : - projeter une lumière cohérente vers ledit milieu diffusant, en injectant un faisceau laser de telle sorte que l'impact de tous les rayons avec la surface du milieu diffusant couvre une surface non nécessairement petite par rapport à la longueur de transport optique 1* du milieu diffusant; effectuer un échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée par ledit milieu diffusant, en transmission ou en rétrodiffusion selon les besoins, en vue d'obtenir une pluralité d'images dudit champ électromagnétique, cette étape pouvant être effectuée au moyen d'un capteur matriciel à partir duquel une pluralité d'images successives pourra être recueillies, enregistrées ou non dans une mémoire selon la nécessité, par exemple selon que l'on peut traiter en temps réel ou non les données; chaque image est un échantillonnage spatial de l'intensité du champ électromagnétique; le film constituant un échantillonnage temporel de l'évolution du champ électromagnétique au cours du temps; il est ainsi possible de concevoir ce signal comme un ensemble de données, chaque donnée étant codée dans un espace à trois dimensions, à savoir deux dimensions X, Y spatiales et une dimension temps; - analyser les grains de speckle issus des images obtenues à partir de l'échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée, en vue de détecter et analyser un mouvement dans ledit milieu diffusant. L'analyse des grains de speckle est fonction du milieu diffusant analysé et de l'objectif de l'analyse; plusieurs exemples d'analyse sont donnés ci-dessous en fonction d'exemples d'application particulières du procédé selon l'invention. Concernant l'analyse des grains de speckle, et dans le cas de la relation spatiale, il y a lieu d'indiquer que lorsqu'on injecte une onde de lumière cohérente dans un milieu diffusant, on peut déterminer certaines caractéristiques spatiales du champ électromagnétique à une distance d du milieu diffusant. Tout d'abord, on a en général un milieu diffusant se présentant sous la forme d'un volume, ce qui rend possible l'hypothèse que la phase de l'onde arrivant au point d'impact sur les moyens d'échantillonnage présentera toutes les valeurs possibles, soit de 0 à 2n. On obtient ainsi une figure de speckle pleinement développée, c'est à dire avec un contraste maximal. De plus, en l'absence d'optique influençant la propagation de la lumière entre la tache de diffusion et le capteur de mesure, l'auto-corrélation spatiale de la figure de speckle est la transformée de Fourier de l'auto-corrélation spatiale de la pupille émettrice de lumière, c'est à dire dans notre cas la tache de rétrodiffusion. Concernant l'analyse des grains de speckle, et dans le cas de la relation temporelle, il y a lieu d'indiquer que la figure de speckle est en fait la figure d'interférence produite par le milieu diffusant vu comme un interféromètre. Dans le cas où la structure microscopique du milieu diffusant analysé est mouvante, la figure de speckle le sera aussi. Pine et Maret par exemple ont publié comment relier le mouvement des particules avec les variations du champ électromagnétique en un point de l'espace; plus précisément, ils montrent comment, à partir d'un modèle de mouvement de particules, on peut calculer la fonction d'auto-corrélation temporelle du champ électromagnétique en un point. Un premier exemple d'analyse des grains de speckle comprend une étape consistant à séparer les grains de speckle suivant le critère de taille et de brillance. un exemple d'application de ce type d'analyse est l'analyse du mouvement dans une peinture qui sèche en formant une croûte. Le procédé permet de faire la distinction entre la vitesse des particules qui sont proches de la surface et la vitesse des particules plus éloignées de cette surface. Pour cela, rappelons que lorsqu'on injecte de la lumière sur la surface d'un milieu diffusant, il se forme une tache de rétrodiffusion; on sait que le centre de la tache très lumineux et de diamètre réduit (de l'ordre de 1*) émet essentiellement des "photons courts", c'est à dire des photons qui ont pénétré le milieu sur une faible profondeur (profondeur de l'ordre de 1*) ; on sait aussi par conséquent que le bord de la tache qui est peu lumineux et de grand diamètre (de l'ordre de 10 à 100 fois 1*) émet essentiellement des "photons longs", c'est à dire des photons qui ont pénétré le milieu sur une grande profondeur (profondeur de l'ordre de 10 à 100 fois 1*) ; il y a lieu d'indiquer qu'une petite tache brillante créera des grains de speckle de grande taille et brillants. Inversement, une grande tache peu brillante va créer des grains de speckle de petite taille et peu brillants. On en déduit que l'observation séparée des grains brillants et de grande taille et des grains peu brillants et de petite taille va permettre de mesurer séparément la vitesse de déplacement de la structure microscopique du milieu diffusant en surface et en profondeur. L'exemple d'application décrit ci-dessus vient confirmer ceci: pour une peinture qui sèche et forme une croûte en surface, on observe au départ tous les grains de speckle en mouvement, puis petit à petit, on observe que les gros grains brillants s'immobilisent avant les petits grains moins lumineux. En fin d'expérience, on observe un arrêt de tous les grains de speckle. On en déduit donc que la peinture sèche d'abord en surface puis en profondeur. On peut donc envisager un traitement de signal qui va séparer des catégories de grains par le critère (taille, brillance), les petits grains sombres des gros grains brillants et autres catégories intermédiaires. On peut ainsi fabriquer autant de nouveaux films par catégorie. Sur chaque catégorie, on pourra à nouveau appliquer des traitements, par exemple comme indiqués plus loin, et obtenir ainsi non plus une mesure unique mais un histogramme de mesures. Un deuxième exemple d'analyse des grains de speckle comprend une étape consistant à analyser la superficie totale des images de l'échantillonnage spatial. On exploite par cette analyse la propriété d'ergodicité du champ électromagnétique. Il y a lieu de noter que l'on ne réduit pas le bruit par un facteur égal à la racine carrée du nombre de pixel (dans le cas d'utilisation d'un capteur matriciel), mais par un facteur égal à la racine carrée du nombre de grains de speckle. En effet, l'indépendance statistique est valable d'un grain de speckle à l'autre mais pas d'un pixel à l'autre. Un troisième exemple d'analyse des grains de speckle comprend une étape consistant à analyser une partie de la superficie des images de l'échantillonnage spatial, par exemple égale à la surface d'un grain de speckle, notamment après une analyse conforme au premier exemple d'analyse des grains de speckle. Un quatrième exemple d'analyse des grains de speckle comprend une étape consistant à analyser la distance inter-images. Deux images peuvent être vues comme deux points dans un espace vectoriel dont la dimension correspond au nombre de pixels du capteur matriciel utilisé. En considération de ceci, on peut définir une distance vectorielle entre ces deux images: par exemple, comme expliqué plus loin avec la figure 2 qui représente un exemple d'application du procédé selon l'invention, on définit la distance D2 qui est la racine carrée de la somme des carrés des différences entre deux valeurs de l'intensité lumineuse de deux pixels de même position dans chaque image; comme autre exemple, on peut définir la distance Dl qui est la valeur absolue de la somme des valeurs absolues des différences pixel à pixel, à l'instar de la distance D2. Ensuite, on sélectionne une image particulière dans le film, ce qui correspond donc à un temps donné. On calcule alors la distance de toutes les images successives par rapport à cette image sélectionnée. La courbe obtenue commence bien sûr vers zéro car la deuxième image est celle qui ressemble le plus à l'image de référence. Elle convergera vers une valeur particulière que l'on peut définir comme la distance entre deux images totalement différentes ou décorrélées. L'analyse de cette courbe permettra de définir un temps de corrélation temporelle de notre champ électromagnétique mais cette fois sans analyse de fourier. Un cinquième exemple d'analyse des grains de speckle comprend une étape consistant à effectuer une analyse inter-corrélation des images. Comme pour le quatrième exemple ci-dessus, on sélectionne une image du film et on calcule la fonction d'inter-corrélation spatiale entre cette image et les images successives, comme expliqué plus haut. Une autre possibilité consiste à prendre en compte le mouvement d'un grain de speckle moyen jusqu'à sa disparition. La direction de ce mouvement correspond par exemple à celle d'un produit chimique qui se déplace, coule, etc... Ainsi, avec cette analyse, on obtient deux mesures: le temps de corrélation et une éventuelle direction et vitesse de mouvement, à partir de la direction et la vitesse de migration d'ensemble des grains de speckle. Bien sûr, toute fonction chiffrant les variations de similitude d'une image à l'autre peut être utile pour déterminer le temps de corrélation. Il y a lieu de noter que des techniques de "fittages" de ces courbes, par exemple par une fonction exponentielle, permettent de s'affranchir efficacement d'un bruit optoélectronique. Un sixième exemple d'analyse des grains de speckle comprend une étape consistant à effectuer une analyse de la similitude entre au moins deux des images. Par exemple, un opérateur a fait subir une action quelconque au milieu diffusant qu'il analyse 30; grâce à l'analyse de similitude entre les images des grains de speckle avant et après l'intervention, il peut dire si la microstructure du milieu diffusant a évolué ou non. Toute fonction similitude entre deux images est utilisable, par exemple, la fonction distance entre deux images ou l'inter-corrélation spatiale déjà citées. Il y a lieu de rappeler que la microstructure concernée dans l'exemple est la répartition des indices optiques, réels et imaginaires, dans l'espace. Un deuxième exemple de mode de réalisation d'un procédé de détection et d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant consiste à : - projeter une lumière cohérente vers ledit milieu diffusant, en injectant un faisceau laser dont le diamètre est inférieur à 1*, c'est à dire au libre parcours de transport optique du 40 milieu diffusant; - effectuer un échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée par le milieu diffusant comme pour le premier exemple de mode de réalisation d'un procédé selon l'invention décrit ci-dessus; analyser les grains de speckle issus des images obtenues à partir de l'échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée, en vue de détecter et analyser un mouvement dans ledit milieu diffusant, en effectuant une auto-corrélation spatiale des images successives. On a expliqué plus haut ce qu'était l'auto-corrélation spatiale des images successives qui permet d'accéder par un moyen nouveau au profil de la tache de rétrodiffusion sans optique d'imagerie. Grâce à la courbe d'évolution de la tache de rétrodiffusion, on peut obtenir de manière connue une mesure de l'évolution de 1* au cours du temps, par exemple dans le cas d'application d'un milieu diffusant à un produit chimique non absorbant (blanc), ou à un produit dont on connaît l'absorption. On peut ainsi de manière connue également, accéder à la taille moyenne des particules diffusantes dans le milieu diffusant le cas échéant, en exploitant le modèle de Stockes Einstein qui permet de calculer le diamètre à partir du coefficient de diffusion des particules, ou accéder à la mesure de la capacité de diffusion de la lumière d'un produit, qui est représenté par la mesure de 1* : ce chiffre peut permettre par exemple de donner le pouvoir de couverture ou d'opacité d'une peinture. La connaissance du profil de la tache de rétrodiffusion permet l'analyse de l'évolution de la forme de la tache de rétrodiffusion en vue de déterminer la probabilité du nombre de diffusion. Une fois injecté dans le milieu diffusant dont on cherche à analyser le mouvement, chaque photon, dans un modèle classique corpusculaire de la lumière, va subir un certain nombre de diffusions avant de ressortir par l'interface où il est entré. Un grand nombre de photons va subir quelques diffusions pour ressortir immédiatement, la partie centrale de la tache étant en effet très brillante. Un petit nombre d'entre eux va subir un grand nombre de diffusions. La connaissance de la fonction probabilité du nombre de diffusions associée à un modèle du mouvement des structures diffusantes permet de calculer de manière quantitative le mouvement des particules et permet ainsi d'exploiter le spectre obtenu à partir de la fonction d'autocorrélation temporelle du champ électromagnétique. Si l'on compare la mesure obtenue de la fonction d'auto-corrélation temporelle selon un procédé suivant l'invention, avec celle obtenue par un modèle conventionnel soit de diffusion de particules soit d'un mouvement de convection de particules, il est possible d'obtenir les paramètres principaux de ces modèles, c'est à dire les coefficients de diffusion de particules et vitesse quadratique moyenne des particules. On accède ainsi à deux paramètres physiques importants en hydrodynamique des fluides. En se référant maintenant au premier exemple de mode de réalisation d'un procédé selon l'invention décrit plus haut, les exemples décrits d'analyse des grains de speckle permettent comme on l'a vu d'obtenir un temps de corrélation optique qui est le temps nécessaire pour que le champ électromagnétique soit décorrélé avec lui-même. L'inverse de ce temps donne une mesure de la vitesse d'agitation du milieu diffusant analysé. On peut ainsi par exemple appliquer de tels procédés à l'analyse de la sédimentation de particules, au séchage de produit, à la propagation d'un liquide dans une structure poreuse, et également au calcul du coefficient de diffusion. En effet, une peinture qui sèche par exemple, est une solution de particules dans un solvant qui s'évapore; l'agitation brownienne de ces particules va ralentir à mesure que le solvant disparaît; on suit ainsi ce ralentissement grâce au procédé selon l'invention et ainsi on obtient une courbe de séchage, fonction du temps. Relativement à la propagation d'un liquide dans une structure poreuse, le paramètre physique qui change est l'indice optique. En effet, un liquide qui se propage dans une structure poreuse, par exemple de l'eau qui mouille du papier, va remplacer progressivement les zones occupées par de l'air (indice = 1) par des zones occupées par de l'eau (indice = 1,33) ou tout autre liquide. Dans ce cas, le procédé selon l'invention permet d'exploiter le mouvement des grains de speckle par les algorithmes de traitement du signal décrits plus haut. Toujours en référence au premier exemple de mode de réalisation d'un procédé selon l'invention décrit plus haut, l'analyse inter-corrélation des images, qui permet d'aboutir également au temps de corrélation optique, mais aussi à la direction et vitesse de migration d'ensemble des grains de speckle, comme expliqué plus haut, trouve par exempleapplication à l'étude du coulage des milieux diffusants en mesurant à partir de l'algorithme de mesure de la direction et la vitesse des grains de speckle, une vitesse de coulage d'une peinture par exemple, ou encore à l'analyse de la migration de particules incluses dans un milieu diffusant et en partie constitutives de celui-ci, ou encore à l'analyse de la diffusion de particules dans un réseau aléatoire, pour ces deux dernières applications avec la possibilité de séparer les grains de speckle suivant le critère (taille, brillance) comme expliqué plus haut. L'étude de la migration des particules est réalisée à partir de l'algorithme de mesure de la direction et vitesse des grains de speckle, mesure de la vitesse d'ensemble de particules qui se déplacent sans mouvement désordonné les unes par rapport au autres. L'étude de la diffusion de particules dans un réseau aléatoire est réalisée à partir de l'algorithme de mesure de la direction et vitesse des grains de speckle et aussi de l'algorithme de mesure des déplacements aléatoires des grains de speckle, le procédé selon l'invention permettant en outre de mesurer le mouvement de particules qui se déplacent dans une structure aléatoire fixe, ou structure poreuse, par exemple des particules d'encre qui se diffusent dans du papier. La figure lb représente un exemple de courbe de séchage de peinture ou vernis obtenue à partir du traitement de signal: distance inter-images D2 décrit plus haut. En ordonnée, on a placé l'inverse du temps de corrélation en hertz, en abscisse le temps en secondes. On constate une décélération du mouvement des particules dans le milieu diffusant due à l'évaporation du solvant qui entraîne une augmentation de la viscosité et ainsi une diminution du coefficient de diffusion des particules. Les trois courbes correspondent à des épaisseurs différentes de couche du milieu diffusant. On constate bien que plus la couche est épaisse, plus le milieu met de temps pour sécher, c'est à dire à avoir ses particules immobiles. La figure 2 représente un schéma fonctionnel d'un exemple de dispositif de détection et d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant, permettant de mettre en oeuvre un procédé selon l'invention de détection et d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant. Le dispositif comprend: - des moyens 1 de projection d'une lumière cohérente vers le milieu diffusant 5, par exemple un faisceau laser, soit par un laser classique, soit par une diode laser, apte à injecter dans le milieu diffusant à analyser un faisceau dont les rayons au point d'impact sont inférieur à l* ou de l'ordre de grandeur de 1*. - des moyens 2 de capteur matriciel aptes à permettre la réalisation d'un échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée 6 par le milieu diffusant, en vue d'obtenir une pluralité d'images du champ électromagnétique, par exemple un capteur plan multi-pixels, - des moyens 3 d'observation des images du champ électromagnétique de la lumière diffusée, par exemple un moniteur permettant de fournir une représentation imagée du champ électromagnétique - des moyens 4 d'analyse des grains de speckle issus des images, qui sont constitués de moyens de calcul permettant d'effectuer les analyses des grains de speckle décrites plus haut. Les moyens de calcul seront avantageusement mis en oeuvre par un programme d'ordinateur, ou par une réalisation en logique câblée, par exemple FPGA ou ASIC, ou par des composants embarqués par exemple de type microprocesseur, et comporteront selon les besoins des moyens de séparation des grains de speckle suivant le critère de taille et de brillance, des moyens d'analyse de la superficie totale des images du capteur matriciel, des moyens d'analyse d'une partie de la superficie des images du capteur matriciel, des moyens d'analyse de la surface d'un grain de speckle, des moyens d'analyse de la distance inter-images, des moyens d'analyse inter corrélation desdites images, des moyens de calcul de la direction et de la vitesse de migration d'ensemble des grains de speckle, des moyens pour effectuer une auto-corrélation spatiale des images successives, des moyens de détermination du profil de la tache de rétrodiffusion, des moyens d'analyse de l'évolution de la forme de la tache de rétrodiffusion en vue de déterminer la probabilité du nombre de diffusion, des moyens d'analyse de l'évolution de la taille de la tache de rétrodiffusion en vue de déterminer le libre parcours de transport optique 1* du milieu diffusant. REVENDICATIONS 1. Procédé de détection et d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant, caractérisé en ce qu'il consiste à : - projeter une lumière cohérente vers ledit milieu difffusant, - effectuer un échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée par ledit milieu diffusant, en vue d'obtenir une pluralité d'images dudit champ électromagnétique, - analyser les grains de speckle issus desdites images obtenues à partir dudit 10 échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée, en vue de détecter et analyser un mouvement dans ledit milieu diffusant. 2. Procédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à séparer les grains de speckle suivant le critère de taille et de brillance. 3. Procédé suivant la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à analyser la superficie totale desdites images dudit échantillonnage spatial. 4. Procédé suivant la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à analyser une partie de la 20 superficie desdites images dudit échantillonnage spatial. 5. Procédé suivant la revendication 4, caractérisé en ce que ladite partie de la superficie desdites images dudit échantillonnage spatial est égale à la surface d'un grain de speckle. 6. Procédé suivant la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape consistant 25 à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à analyser la distance inter-images. 7. Procédé suivant la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à effectuer une analyse inter corrélation desdites images. S. Procédé suivant la revendication 7, caractérisé en ce qu'il consiste à déterminer la direction et la vitesse de migration d'ensemble des grains de speckle. 9. Procédé suivant la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l'étape consistant à analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à analyser la similitude entre au moins deux desdites images. 10. Procédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape consistant à projeter une lumière cohérente vers ledit milieu diffusant consiste à projeter un faisceau lumineux dont le diamètre est inférieur au libre parcours (1*) de transport optique du milieu diffusant. 11. Procédé suivant la revendication 10, caractérisé en ce que l'étape consistant à 40 analyser les grains de speckle comprend une étape consistant à effectuer une auto-corrélation spatiale des images successives. 2860300 12 12. Procédé suivant la revendication 11, caractérisé en ce qu'il consiste à déterminer le profil de la tache de rétrodiffusion. 13. Procédé suivant la revendication 12, caractérisé en ce qu'il consiste à analyser l'évolution de la forme de ladite tache de rétrodiffusion en vue de déterminer la probabilité 05 du nombre de diffusion. 14. Procédé suivant la revendication 12, caractérisé en ce qu'il consiste à analyser l'évolution de la taille de ladite tache de rétrodiffusion en vue de déterminer le libre parcours de transport optique (1*) du milieu diffusant et son évolution. 15. Dispositif de détection et d'analyse du mouvement dans un milieu diffusant, 10 caractérisé en ce qu'il comprend: - des moyens (1) de projection d'une lumière cohérente vers ledit milieu diffusant (5), - des moyens (2) de capteur matriciel aptes à permettre la réalisation d'un échantillonnage spatial et temporel du champ électromagnétique de la lumière diffusée (6) par ledit milieu diffusant, en vue d'obtenir une pluralité d'images dudit champ électromagnétique, - des moyens (3) d'observation desdites images du champ électromagnétique de la lumière diffusée, - des moyens d'analyse (4) des grains de speckle issus desdites images. 16. Dispositif suivant la revendication 15, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de séparation des grains de speckle suivant le critère de taille et de brillance. 17. Dispositif suivant la revendication 15 ou 16, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'analyse de la superficie totale desdites images dudit échantillonnage spatial. 18. Dispositif suivant la revendication 15 ou 16, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'analyse d'une partie de la superficie desdites images dudit échantillonnage spatial. 19. Dispositif suivant la revendication 18, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'analyse de la surface d'un grain de speckle. 20. Dispositif suivant la revendication 15 ou 16, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'analyse de la distance inter-images. 21. Dispositif suivant la revendication 15 ou 16, caractérisé en ce qu'il comprend 30 des moyens d'analyse inter corrélation desdites images. 22. Dispositif suivant la revendication 21, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de calcul de la direction et de la vitesse de migration d'ensemble des grains de speckle. 23. Dispositif suivant la revendication 15 ou 16, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'analyse de la similitude entre au moins deux desdites images. 24. Dispositif suivant la revendication 15, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de projection d'un faisceau lumineux dont le diamètre est inférieur au libre parcours de transport optique du milieu diffusant (1*). 25. Dispositif suivant la revendication 24, caractérisé en ce qu'il comprend des 40 moyens pour effectuer une auto-corrélation spatiale des images successives. 26. Dispositif suivant la revendication 25, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de détermination du profil de la tache de rétrodiffusion. 27. Dispositif suivant la revendication 26, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'analyse de l'évolution de la forme de ladite tache de rétrodiffusion en vue de déterminer la probabilité du nombre de diffusion. 28. Dispositif suivant la revendication 26, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'analyse de l'évolution de la taille de ladite tache de rétrodiffusion en vue de déterminer le libre parcours de transport optique (1*) du milieu diffusant. 15 20 25 30 35