Brevet FR3101173A1 — publié le 20210326

Ce dispositif (100) d’identification d’odeur comporte : - des sites de captage (107) conçus pour capter des composés organiques volatiles odorants présents dans un air ambiant ; - un système d’imagerie (108) des sites de captages (107) conçu pour fournir au moins une image brute des sites de captage (107). Ce dispositif (100) comporte en outre : - un module de défloutage (142) conçu pour mettre en œuvre un filtre de défloutage utilisant une estimation d’une réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie (108), sur une image à déflouter issue d’au moins une image brute des sites de captage (107) ; et - un module (148) d’identification d’une odeur à partir d’au moins une image des sites de captage (107) défloutée par le module de défloutage (142). Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Dispositif d’identification d’odeur, procédé d’identification d’odeur et programme d’ordinateur correspondant. La présente invention concerne un dispositif d’identification d’odeur, un procédé d’identification d’odeur et un programme d’ordinateur correspondant. Le produit NeOse Pro (marque déposée) de la société Aryballe, mis sur le marché en 2018, est un dispositif d’identification d’odeur comportant : des sites de captage conçus pour capter des composés organiques volatiles odorants présents dans un air ambiant ; un système d’imagerie des sites de captages conçu pour fournir au moins une image brute des sites de captage (107). Ce dispositif connu comporte en outre un module d’identification d’une odeur à partir d’images fournies par la caméra. Pour des raisons d’encombrement et de robustesse mécanique, ce dispositif connu est dépourvu de dispositif de mise au point permettant de faire converger la lumière sur la caméra. Il en ressort que les images brutes fournies par la caméra sont floues. Ainsi, l’identification d’odeur est réalisée à partir d’images floues, ce qui peut dégrader les résultats de cette identification. Il peut ainsi être souhaité de prévoir un dispositif d’identification d’odeur qui permette de s’affranchir d’au moins une partie des problèmes et contraintes précités. Il est donc proposé un dispositif d’identification d’odeur comportant : des sites de captage conçus pour capter des composés organiques volatiles odorants présents dans un air ambiant ; un système d’imagerie des sites de captages conçu pour fournir au moins une image brute des sites de captage ; caractérisé en ce qu’il comporte en outre : un module de défloutage conçu pour mettre en œuvre un filtre de défloutage utilisant une estimation d’une réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie, sur une image à déflouter issue d’au moins une image brute des sites de captage ; et un module d’identification d’une odeur à partir d’au moins une image des sites de captage défloutée par le module de défloutage. Ainsi, l’identification de l’odeur est performante, sans nécessiter de dispositif de mise au point dans le système d’imagerie. De façon optionnelle, le système d’imagerie comporte : une couche métallique présentant une première face au contact de l’air ambiant et sur laquelle les sites de captage sont fixés, ainsi qu’une deuxième face opposée à la première face ; un dispositif d’éclairage de la deuxième face de la couche métallique par une lumière collimatée, conçu pour produire une résonance de plasmons de surface sur la première face de la couche métallique, de sorte qu’une réflectivité de la deuxième face de la couche métallique varie localement à proximité de chaque site de captage en fonction du ou des composés captés par ce site de captage ; et une caméra agencée pour recevoir de la lumière collimatée ayant été réfléchie par la deuxième face de la couche métallique, et conçue pour fournir la ou les images brutes des sites de captage. De façon optionnelle également, le filtre de défloutage est un filtre de Wiener comportant la multiplication d’une grandeur W égale à E*/(|E| 2 +K) où E est l’estimation sous forme spectrale de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie, E* est le conjugué de cette estimation E et K est un paramètre, avec l’image à déflouter sous forme spectrale. De façon optionnelle également, le filtre de défloutage est un filtre inverse comportant la multiplication d’un inverse de l’estimation sous forme spectrale de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie avec l’image à déflouter sous forme spectrale. De façon optionnelle également, le module d’identification est conçu pour utiliser au moins une image défloutée des sites de captage en présence de l’odeur dans l’air ambiant et au moins une image défloutée des sites de captage en l’absence d’odeur dans l’air ambiant. Il est également proposé un procédé d’identification d’odeur utilisant un dispositif d’identification d’odeur comportant : des sites de captage conçus pour capter des composés organiques volatiles odorants présents dans un air ambiant ; un système d’imagerie des sites de captages conçu pour fournir au moins une image brute des sites de captage (107) ; le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte : une étape de défloutage mettant en œuvre un filtre de défloutage utilisant une estimation d’une réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie, sur une image à déflouter issue d’au moins une image brute des sites de captage ; et une étape d’identification d’une odeur à partir d’au moins une image des sites de captage défloutée. De façon optionnelle, le procédé comporte en outre, préalablement à l’étape de défloutage : une étape de détermination de l’estimation de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie ; et une étape de configuration d’un module de défloutage du dispositif d’identification d’odeur pour que ce module de défloutage mette en œuvre l’étape de défloutage. De façon optionnelle également, l’estimation de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie est une forme prédéfinie paramétrée selon au moins un paramètre, et l’étape de détermination de l’estimation de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie comporte la détermination du ou des paramètres de la forme prédéfinie. De façon optionnelle également, le procédé comporte en outre une étape de détermination d’au moins un paramètre du filtre de défloutage. Il est également proposé un programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé selon l’invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. L’invention sera mieux comprise à l’aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : la figure 1 représente schématiquement la structure générale d’un dispositif de détection d’odeur, selon un mode de réalisation de l’invention, la figure 2 illustre un système de configuration, selon un mode de réalisation de l’invention, du dispositif de détection d’odeur de la figure 1, la figure 3 illustre les étapes successives d’un procédé de détection d’odeur, selon un mode de réalisation de l’invention, la figure 4 illustre une partie d’image entourant un site de captage, ainsi qu’une ligne le traversant de part en part, la figure 5 illustre les valeurs de luminance des pixels le long de la ligne de la figure 4, la figure 6 illustre les étapes successives d’un procédé de mise à jour d’une carte de sites de captage, selon un mode de réalisation de l’invention, la figure 7 illustre une carte de sites de captage, la figure 8 illustre une configuration de la carte de sites de captage lors de sa mise à jour, la figure 9 illustre le résultat d’une mise à jour d’une position et d’une orientation d’une grille de la carte de sites de captage de la figure 7, et la figure 10 illustre le résultat d’une mise à jour des positions d’ellipses présentes dans les cases de la grille de la carte de sites de captage. En référence à la figure 1, un exemple de dispositif de détection d’odeur 100 selon l’invention va à présent être décrit. Le dispositif 100 comporte tout d’abord une chambre 102 destinée à recevoir de l’air ambiant. Le dispositif 100 comporte en outre un dispositif d’aspiration 104 conçu pour aspirer l’air extérieur à la chambre 102 et le faire entrer dans la chambre 102. Le dispositif 100 comporte en outre une sortie d’air 106 pouvant être sélectivement fermée pour garder l’air ambiant dans la chambre 102 ou bien ouverte pour permettre l’évacuation de l’air ambiant de la chambre 102 et son renouvellement par l’activation du dispositif d’aspiration 104. Le dispositif 100 comporte en outre, dans la chambre 102, des sites de captage 107 conçus pour capter des composés organiques volatiles odorants susceptibles d’être présents dans l’air ambiant de la chambre 102. Chaque site de captage 107 est par exemple conçu pour capter les composés d’une famille particulière de composés. Chaque site de captage 107 comporte par exemple une molécule, telle qu’un peptide, complémentaire des composés de la famille associée à ce site de captage 107. Le dispositif 100 comporte en outre un système d’imagerie 108 des sites de captage 107. Le système d’imagerie 108 comporte tout d’abord une couche métallique 110, par exemple d’or, présentant une première face 112 donnant dans la chambre 102 afin d’être au contact de l’air ambiant contenu dans la chambre 102. Les sites de captage 107 sont fixés sur cette première face 112 à des positions prédéfinies. Dans l’exemple décrit, les sites de captage 107 sont alignés sur une grille de positionnement, c’est-à-dire qu’ils sont respectivement au centre de cases de cette grille de positionnement. La couche métallique 110 présente en outre une deuxième face 114, à l’opposé de la première face 112. Le système d’imagerie 108 comporte en outre un prisme 122 présentant une face d’entrée de lumière 122A, une face 122B contre laquelle s’étend la couche métallique 110 et une face de sortie de lumière 122C. Le système d’imagerie 108 comporte en outre un dispositif d’éclairage 124 conçu pour éclairer la deuxième face 114 de la couche métallique 110 par une lumière collimatée. Plus précisément, la lumière collimatée est émise par le dispositif d’éclairage 124 au travers de la face d’entrée de lumière 122A du prisme 122 jusqu’à la deuxième face 114 de la couche métallique 110. Comme la deuxième face 114 de la couche métallique 110 présente une certaine réflectivité, une partie de la lumière collimatée est réfléchie. Or, le dispositif d’éclairage 124 est en outre conçu pour produire une résonance de plasmons de surface sur la première face 112 de la couche métallique 110. Cette résonance diminue la réflectivité de la deuxième face 114 de la couche métallique 110 et est sensible à l’indice de réfraction de l’air présent jusqu’à une centaine de nanomètres au-dessus de la première face 112 de la couche métallique 110, et donc en particulier au-dessus des sites de captage 107 qui présentent une épaisseur plus faible. Or, le captage d’un composé par un site de captage 107 modifie l’indice de réfraction de l’air au-dessus du site de captage 107 et donc diminue la réflectivité de la deuxième face 114 de la couche métallique 110. Ainsi, la réflectivité de la deuxième face 114 de la couche métallique 110 varie localement à proximité, et en particulier au-dessus, de chaque site de captage 107 en fonction du ou des composés captés par ce site de captage 107. Pour produire une résonance de plasmons, le dispositif d’éclairage 124 est de préférence conçu pour émettre de la lumière de polarisation magnétique transverse, notée TM, c’est-à-dire présentant un champ magnétique parallèle à la deuxième face 114 de la couche métallique 110. Le dispositif d’éclairage 124 peut en outre être conçu pour émettre sur commande, à la place de la lumière TM, de la lumière de polarisation électrique transverse, notée TE, c’est-à-dire présentant un champ électrique parallèle à la deuxième face 114 de la couche métallique 110. En outre, le prisme 122 sert à obtenir un angle d’incidence à l’entrée de la couche métallique 110 (c’est-à-dire, lorsque le prisme 122 est présent, à l’interface verre (du prisme 122) / couche métallique 110) permettant la résonance de plasmon de surface. Le système d’imagerie 108 comporte en outre une caméra 126 agencée pour recevoir de la lumière émise par le dispositif d’éclairage 124, ayant été réfléchie par la deuxième face 114 de la couche métallique 110 et étant passée au travers de la face de sortie de lumière 122C du prisme 122. La caméra 126 est conçue pour fournir au moins une image brute, chacune notée g, des sites de captage 107 à partir de la lumière reçue. Dans l’exemple décrit, les images brutes g sont des images de luminance exprimée par un seul nombre, de sorte que les images brutes sont des images en niveaux de gris. Il sera apprécié que le système d’imagerie 108 ne comporte pas de lentille de mise au point entre la face de sortie de lumière 122C du prisme 122 et la caméra 126 de sorte que la lumière reçue par la caméra 126 est collimatée, c’est-à-dire qu’elle ne converge sensiblement pas vers la caméra 126. Il en résulte que chaque image brute g fournie par la caméra 126 est floue. Le dispositif 100 comporte en outre une mémoire 128 dans laquelle sont enregistrées des données de défloutage D provenant d’une estimation E d’une réponse impulsionnelle spatiale (appelée PSF de l’anglais « Point Spread Function », qui peut également se traduire en français par « fonction d'étalement du point ») du système d’imagerie 108. Comme cela est connu en soit, la PSF est un ensemble de données décrivant la réponse du système d’imagerie 108 à une excitation ponctuelle ou bien à un objet ponctuel imagé. L’estimation E de la PSF peut s’exprimer sous forme spectrale, c’est-à-dire dans le domaine des fréquences spatiales (par exemple sous la forme d’une transformée de Fourier), ou bien sous forme réelle (c’est-à-dire sous la forme d’une image). Par ailleurs, une carte des sites de captage 107 est également enregistrée dans la mémoire 128. En référence à la figure 7, la carte (portant la référence 700) donne les positions respectives des zones occupées par les sites de captage 107 dans les images des sites de captage 107. Plus précisément, la carte 700 comporte des formes de sites de captage 704 ayant des positions respectives prédéfinies dans la carte 700 et destinée à être placée sur une image des sites de captage 107, à une position et dans une orientation prédéfinies, dites de superposition. Ainsi, les formes de site de captage 704 indiquent respectivement les zones de l’image occupées par les sites de captage 107. Dans l’exemple décrit, la carte 700 comporte une grille 702 délimitant des cases dans lesquelles sont respectivement situées les formes de site de captage 704. Chaque forme de site de captage 704 a ainsi une position prédéfinie dans sa case respective. Dans l’exemple décrit, les sites de captage 107 sont circulaires, mais du fait de l’inclinaison de la caméra 126 par rapport à la deuxième surface 114 de la couche métallique 110, les zones qu’ils occupent dans les images sont des ellipses. Ainsi, dans l’exemple décrit, les formes des sites de captage 704 dans la carte 700 sont des ellipses, positionnées chacune dans la case respective par leur centre 706. De retour à la figure 1, le dispositif 100 comporte en outre plusieurs modules fonctionnels qui vont être décrits ci-dessous. Dans l’exemple décrit, ces modules sont des modules logiciels. Ainsi, le dispositif 100 comporte un ordinateur 130 comportant une unité de traitement 132 et une mémoire associée 134 dans laquelle un ou plusieurs programmes d’ordinateurs sont enregistrés. Ce ou ces programmes d’ordinateurs comportent des instructions conçues pour être exécutées par l’unité de traitement 132 afin de réaliser les fonctions des modules. Alternativement, tout ou partie des fonctions des modules pourraient être micro programmées ou micro câblées dans des circuits intégrés dédiés, tels que des circuits numériques. En particulier, en variante, l’ordinateur 130 pourrait être remplacé par un dispositif électronique composé uniquement de circuits numériques (sans programme d’ordinateur) pour la mise en œuvre des mêmes fonctions. Le dispositif 100 comporte ainsi tout d’abord un module de commande 136 du dispositif d’aspiration 104, de la sortie 106 et du système d’imagerie 108. Le dispositif 100 comporte en outre un module de défloutage 138 conçu pour fournir au moins une image défloutée f des sites de captage 107, chacune à partir, d’une part, d’au moins une image brute g fournie par la caméra 126 et, d’autre part, de l’estimation E de la PSF enregistrée dans la mémoire 128. Dans l’exemple décrit, le module de défloutage 138 comporte tout d’abord un sous-module de débruitage 140 conçu pour fournir une image débruitée g’ à partir d’au moins une image brute g. Pour annuler le bruit, le sous-module de débruitage 140 utilise par exemple une image, dite de bruit et notée g bruit , représentative d’imperfections des faces d’entrée et de sortie de lumière 122A, 122C du prisme 122 qui entraînent la présence de bruit dans les images brutes g fournies par la caméra 126. Dans l’exemple décrit, chaque image débruitée est obtenue à partir d’une seule image brute g. Ainsi, l’image brute g est par exemple divisée, pixel par pixel, par l’image de bruit g bruit , selon la formule g’ = g / g bruit . Alternativement, dans le cas où chaque image débruitée g’ est obtenue à partir de plusieurs images brutes g, une image moyenne des images brutes g, notée avg(g), peut par exemple être divisée, pixel par pixel, par l’image de bruit g bruit , selon la formule g’ = avg(g) / g bruit . Par ailleurs, plutôt qu’une division de l’image entière (image brute g ou bien moyenne avg(g) des images brutes g), seule les zones des sites de captage 107 dans l’image, telles que définies dans la carte 700, peuvent être respectivement divisées par les zones correspondantes de l’image de bruit g bruit . L’image de bruit g bruit est par exemple enregistrée dans la mémoire 128 et utilisée pour plusieurs détections d’odeur. L’image de bruit g bruit peut en outre être mise à jour régulièrement. L’image de bruit g bruit est par exemple obtenue en utilisant de la lumière TE dans le système d’imagerie. Dans ce cas, le module de commande 136 est configuré pour commander le dispositif d’éclairage 124 pour qu’il émette de la lumière TE (ne provoquant pas résonance de plasmons de surface), puis pour commander la caméra 126 pour qu’elle fournisse au moins une image brute. L’image de bruit g bruit est alors obtenue à partir de cette ou ces images brutes. Par exemple, l’image de bruit g bruit est cette image brute (lorsqu’une seule image brute est utilisée) ou bien une moyenne de ces images brutes (lorsque plusieurs images brutes sont utilisées). Dans l’exemple décrit, le module de défloutage 138 comporte en outre un sous-module de défloutage 142 conçu pour mettre en œuvre un filtre de défloutage utilisant l’estimation E de la PSF, sur une image à déflouter issue d’au moins une image brute des sites de captage fournie par la caméra. Dans l’exemple décrit, le sous-module de défloutage 142 est conçu pour mettre en œuvre le filtre de défloutage sur chaque image débruitée g’, pour fournir à chaque fois une image défloutée f. Alternativement, le sous-module de débruitage 140 pourrait ne pas être présent. Dans ce cas, le sous-module de défloutage 142 serait par exemple conçu pour déflouter chaque image brute g. Selon un mode préféré de réalisation de l’invention, le sous-module de défloutage 142 est conçu pour mettre en œuvre un filtre de Wiener utilisant l’estimation E de la PSF. Le filtre de Wiener comporte la multiplication d’une grandeur W par l’image à déflouter (sous forme spectrale) : où G’ est l’image à déflouter (sous forme spectrale), F l’image défloutée (sous forme spectrale) et W est donné par : où E est l’estimation (sous forme spectrale) de la PSF, E* est le conjugué de l’estimation E et K est un paramètre relié au bruit. Selon un autre mode de réalisation de l’invention, le sous-module de défloutage 142 est conçu pour mettre en œuvre un filtre inverse, selon lequel un inverse de l’estimation E de la PSF est multiplié à l’image à déflouter : où G’ est l’image à déflouter (sous forme spectrale), F est l’image défloutée (sous forme spectrale) et E est l’estimation (sous forme spectrale) de la PSF. Selon encore un autre mode de réalisation de l’invention, le sous-module de défloutage 142 est conçu pour mettre en œuvre un filtre pseudo-inverse. Pour cela, le sous-module de défloutage 142 est tout d’abord conçu pour supprimer (c’est-à-dire mettre à zéro), dans l’estimation E (sous forme spectrale) de la PSF, les fréquences spatiales inférieures à un seuil prédéfini, pour obtenir une nouvelle estimation E’. Ensuite, le sous-module de défloutage 142 est conçu pour mettre en œuvre le filtre inverse à partir de la nouvelle estimation E’ : où G’ est l’image à déflouter (sous forme spectrale), F est l’image défloutée (sous forme spectrale) et E’ est l’estimation E (sous forme spectrale) de la PSF avec les faibles fréquences spatiales supprimées. Il sera noté que la suppression des faibles fréquences spatiales pourrait être réalisée préalablement, de sorte que ce soit l’estimation E’ qui soit utilisée en tant qu’estimation de la PSF. Dans ce cas, la mise en œuvre du filtre pseudo-inverse, reviendrait à mettre en œuvre le filtre inverse à partir de l’estimation E’. Pour mettre en œuvre le filtre de défloutage, le sous-module de défloutage 142 est conçu pour récupérer les données de défloutage D enregistrées dans la mémoire 128 et pour réaliser une opération de défloutage utilisant ces données de défloutage D. Plusieurs mises en œuvre du filtre de défloutage sont possibles. Par exemple, lorsque le filtre de défloutage est le filtre de Wiener, les données de défloutage D peuvent contenir l’estimation E sous forme spectrale : et l’opération de défloutage est alors : Alternativement, les données de défloutage D peuvent contenir la grandeur W : et l’opération de défloutage est alors : De même, lorsque le filtre de défloutage est le filtre inverse, les données de défloutage D peuvent contenir l’estimation E (sous forme spectrale) de la PSF : et l’opération de défloutage est alors : Alternativement, les données de défloutage D peuvent contenir l’inverse de l’estimation E (sous forme spectrale) de la PSF : et l’opération de défloutage est alors : En outre, les données de défloutage D pourraient être sous forme d’image, et non sous forme spectrale, de sorte que l’opération de défloutage serait une convolution plutôt qu’une multiplication. Le dispositif 100 comporte en outre un module de détection d’odeur 148 conçu pour détecter une odeur à partir de la ou des images défloutées f. Dans l’exemple décrit, le module de détection d’odeur 148 est conçu pour recevoir, d’une part, au moins une image défloutée des sites de captage 107 en l’absence d’odeur, servant de référence et chacune notée f réf , et, d’autre part, au moins une autre image défloutée des sites de captage 107 en présence d’odeur, chacune notée f odeur . Plus précisément, le module de détection 148 est conçu pour déterminer, pour chaque zone de site de captage 107 indiquée dans la carte 700, une caractéristique visuelle de cette zone, d’une part, dans la ou les images défloutée de référence f réf et, d’autre part, dans la ou les images défloutées d’odeur f odeur . La caractéristique visuelle est par exemple une moyenne sur les images défloutées de référence f réf , respectivement sur les images défloutées d’odeur f odeur , d’une valeur moyenne de luminance des pixels de la zone de site de captage 107 considérée. Le module de détection 148 est alors conçu pour déterminer, pour chaque zone de site de captage 107, une différence entre la caractéristique visuelle de cette zone en l’absence d’odeur et la caractéristique visuelle de cette zone en présence d’odeur. Dans l’exemple décrit, la détection réalisée par le module de détection 148 comporte la fourniture d’une signature S de l’odeur. Ainsi, le module de détection d’odeur 148 est par exemple conçu pour fournir la signature S de l’odeur regroupant les différences ainsi obtenues. Le dispositif 100 comporte en outre un module 150 de mise à jour de la carte 700 des sites de captage 107. En référence à la figure 2, un exemple de système de configuration 200 selon l’invention va à présent être décrit. Le système de configuration 200 comporte tout d’abord un système d’imagerie de référence 108* similaire au système d’imagerie 108, et comportant en particulier des éléments similaires à ceux décrits ci-dessus. Ainsi, les éléments du système d’imagerie de référence 108* ne seront pas décrits à nouveau et seront repérés par des références identiques aux références des éléments du système d’imagerie 108, avec un astérisque en plus. Par exemple, le prisme 122* du système d’imagerie de référence 108* correspond au prisme 122 du système d’imagerie 108. Le système d’imagerie de référence 108* peut être le système d’imagerie 108 qui sera par la suite transporté dans le dispositif de détection d’odeur 100. Alternativement, le système d’imagerie de référence 108* peut être un système d’imagerie distinct de celui du dispositif de détection d’odeur 100, mais néanmoins suffisamment similaire au système d’imagerie 108 pour que les expérimentations menées avec le système d’imagerie de référence 108* soient transposables au système d’imagerie 108. Le système de configuration 200 comporte en outre une mire 202 placée sur la face supérieure 112* de la couche métallique 110, de sorte que le système d’imagerie de référence 108* puisse l’imager. La mire 202 est un objet présentant un motif prédéfini et connu. La mire 202 peut être un objet présentant des zones opaques et des zones transparentes. La mire 202 peut aussi comporter les sites de captage 107, puisque leurs positions sont connues, par exemple d’après la carte 700 des sites de captage 107. Le système de configuration 200 comporte en outre un dispositif de mise au point 204, telle qu’une lentille de focus, conçu pour être placé entre la deuxième face 114* de la couche métallique 110* et la caméra 126* (et plus précisément entre le prisme 122* et la caméra 126*) du système d’imagerie de référence 108* afin de faire converger la lumière vers la caméra 126*. Le système de configuration 200 comporte en outre une unité de configuration 210 dont les fonctions seront décrites ci-dessous, lors de la description du procédé de la figure 3. Dans l’exemple décrit, l’unité de configuration 210 comporte un ordinateur comportant une unité de traitement et une mémoire associée dans laquelle un ou plusieurs programmes d’ordinateurs sont enregistrés. Ce ou ces programmes d’ordinateurs comportent des instructions conçues pour être exécutées par l’unité de traitement afin de réaliser les fonctions de l’unité de configuration 210. Alternativement, tout ou partie de ces fonctions pourraient être micro programmées ou micro câblées dans des circuits intégrés dédiés, tels que des circuits numériques. En particulier, en variante, l’ordinateur pourrait être remplacé par un dispositif électronique composé uniquement de circuits numériques (sans programme d’ordinateur) pour la mise en œuvre des mêmes fonctions. En référence à la figure 3, un exemple de procédé de détection d’odeur 300 mettant en œuvre l’invention va à présent être décrit. Le procédé 300 comporte tout d’abord une phase de configuration 302 du dispositif de détection d’odeur 100. Pour cela, au cours d’une étape 304, l’unité de configuration 210 détermine une estimation E d’une PSF du système d’imagerie de référence 108* et un filtre de défloutage utilisant l’estimation E. Comme le système d’imagerie de référence 108* est proche du système d’imagerie 108, l’estimation E est également une bonne estimation de la PSF du système d’imagerie 108. Cette estimation est par exemple réalisée à partir, d’une part, d’une image floue d’une mire 202, obtenue à partir du système d’imagerie de référence 108* et, d’autre part, d’une image nette de cette mire 202. L’image floue est par exemple le résultat d’une opération de débruitage à partir d’une ou plusieurs images brutes fournies par la caméra 126* du système d’imagerie de référence 108*, lorsque le dispositif de mise au point 204 est retiré de sorte que la caméra 126* fournisse des images brutes floues. La méthode de débruitage est par exemple la même que celle mise en œuvre par le module de débruitage 140 du dispositif de détection d’odeur 100. Alternativement, le débruitage pourrait être omis et l’image floue g F pourrait être une image brute ou bien une moyenne d’images brutes. L’image nette est par exemple le résultat d’une opération de débruitage à partir d’une ou plusieurs images brutes fournies par la caméra 126* du système d’imagerie de référence 108*, lorsque le dispositif de mise au point 204 est en place afin de faire converger la lumière vers la caméra 126* de sorte que la caméra 126* fournisse des images brutes nettes. À nouveau, la méthode de débruitage est par exemple la même que celle mise en œuvre par le module de débruitage 140 du dispositif de détection d’odeur 100. Alternativement, le débruitage pourrait être omis et l’image nette pourrait être une image brute ou bien une moyenne d’images brutes. Alternativement, l’image nette pourrait être un plan de la mire 202 (par exemple obtenu à partir de la carte 700 lorsque la mire 202 comporte les sites de captage 107). Ainsi, l’image nette pourrait être obtenue sans utiliser le système d’imagerie de référence 108*, de sorte qu’il ne serait plus nécessaire de prévoir le dispositif de mise au point 204. Il existe plusieurs manières de déterminer l’estimation E. Selon un mode de réalisation de l’invention, l’estimation E est une image comportant une forme prédéfinie paramétrée selon au moins un paramètre et, au cours de l’étape 304, l’unité de configuration 210 détermine ce ou ces paramètres. Par exemple, la forme prédéfinie est un disque plein (valeur élevée à l’intérieur, valeur faible à l’extérieure) dont un diamètre est un paramètre. Par exemple encore, la forme prédéfinie est une Gaussienne bidimensionnelle dont un diamètre est un paramètre. Selon un autre mode de réalisation de l’invention, l’estimation E est obtenue par expérimentation. Par exemple, le module de commande 216 met en œuvre une multiplication d’une représentation spectrale G F de l’image floue avec l’inverse d’une représentation spectrale G N de l’image nette : Par ailleurs, comme expliqué lors de la description du dispositif de détection d’odeur 100, le filtre de défloutage peut être un filtre de Wiener, un filtre inverse ou bien un filtre pseudo-inverse. Ainsi, le filtre de défloutage peut être paramétré selon un ou plusieurs paramètres. Un exemple de détermination du ou des paramètres de l’estimation E et/ou du filtre de défloutage est le suivant. Pour déterminer le ou les paramètres, l’unité de configuration 210 obtient une image floutée d’une mire 202 à partir du système d’imagerie de référence 108*. Comme décrit ci-dessus, l’image floutée est par exemple une image brute fournie par la caméra 126* ou bien une image débruitée issue d’une ou plusieurs images brutes. L’unité de configuration 210 défloute plusieurs fois l’image en lui appliquant le filtre de défloutage choisi, et en utilisant à chaque fois des valeurs différentes pour le ou les paramètres du filtre de défloutage et/ou de l’estimation E qu’il utilise. L’unité de configuration 210 sélectionne le ou les paramètres permettant d’obtenir une image défloutée proche d’une image nette de la mire 202 selon un critère prédéfini de proximité. L’image nette est par exemple obtenue de la même manière que décrit ci-dessus. Le critère de proximité comporte par exemple la maximisation d’une grandeur issue d’au moins un gradient moyen de luminance sur un segment situé dans l’image floue à un endroit où doit se trouver, d’après l’image nette, un échelon de luminance (présentant un gradient de luminance très élevé) que ce segment traverse. Par exemple, en référence à la figure 4, lorsque la mire 202 comporte les sites de captage 107, le segment S peut appartenir à une ligne 402 traversant de part en part l’un des sites de captage 107. Ainsi, l’unité de configuration 210 obtient les valeurs de luminance des pixels de la ligne 402 et en particulier du segment S qui traverse l’échelon de luminance correspondant à la périphérie du site de captage 107. La figure 5 illustre les valeurs de luminance (en ordonnée) en fonction des pixels (en abscisse) le long de la ligne 402 et en particulier le long du segment S, pour l’image à déflouter 502, pour l’image défloutée 504 et pour l’image nette 506. Pour déterminer le gradient moyen, l’unité de configuration 210 détermine par exemple le pixel de luminance maximale MAX et celui de luminance minimale MIN sur le segment S. L’unité de configuration 210 détermine alors la droite L la plus proche (par exemple, par la méthode des moindres carrés) des valeurs de luminance entre ces deux points extrêmes MAX, MIN. Le gradient moyen correspond alors à la pente de cette droite. L’opération peut être répétée pour plusieurs sites de captage 107, et une moyenne des gradients moyens obtenus permet d’obtenir un gradient global moyen que le choix du ou des paramètres cherche à maximiser. Ainsi, le ou les paramètres sélectionnés sont ceux permettant d’obtenir, dans l’image défloutée, de forts gradients de luminance à la périphérie des sites de captages 107, ce qui permet de distinguer de manière précise les sites de captage 107 de l’arrière-plan formé par la couche métallique 110. Au cours d’une étape 306, l’unité de configuration 210 configure le module de défloutage 138 (et plus précisément, dans l’exemple décrit, le sous-module de défloutage 142) pour qu’il mette en œuvre le filtre de défloutage utilisant l’estimation E de la PSF. Pour cela, l’unité de configuration 210 enregistre des données de défloutage D dans la mémoire 128 et installe, dans le sous-module de défloutage 142, une opération de défloutage utilisant ces données de défloutage D pour mettre en œuvre le filtre de défloutage déterminé. Le procédé 300 comporte ensuite une phase d’utilisation 324 réalisée à chaque détection d’odeur par le dispositif 100. Au cours d’une étape 326, le module de commande 136 commande le dispositif d’aspiration 104 et la sortie 106 pour remplir la chambre 102 d’un air ambiant de référence, c’est-à-dire sans odeur à détecter. Au cours d’une étape 328, le module de commande 136 configure le dispositif d’éclairage 124 pour qu’il émette de la lumière TM. Au cours d’une étape 330, le module de commande 136 commande le système d’imagerie 108 pour qu’il fournisse au moins une image brute de référence g réf des sites de captage 107. Au cours d’une étape 332, le sous-module de débruitage 140 fournit une image débruitée de référence g réf à partir de la ou des images brutes de référence g réf . Les étapes 330 et 332 peuvent être répétées pour obtenir plusieurs images débruitées de référence g réf . Au cours d’une étape 334, le sous-module de défloutage 142 défloute chaque image débruitée de référence g’ réf , pour fournir autant d’images défloutées de référence f réf . Au cours d’une étape 336, le module de commande 136 commande le dispositif d’aspiration 104 et la sortie 106 pour remplir la chambre 102 d’air contenant l’odeur à détecter. Au cours d’une étape 338, le module de commande 136 commande le système d’imagerie 108 pour qu’il fournisse au moins une image brute des sites de captage 107 en présence de l’odeur, notée g odeur . Au cours d’une étape 340, le sous-module de débruitage 140 fournit une image débruitée g odeur à partir de la ou des images brutes g odeur . Les étapes 330 et 332 peuvent être répétées pour obtenir plusieurs images débruitées g odeur . Au cours d’une étape 342, le sous-module de défloutage 142 défloute chaque image débruitée g’ odeur , pour fournir autant d’images défloutées f odeur . Au cours d’une étape 344, le module de détection d’odeur 148 détecte une odeur à partir de la ou des images défloutées de référence f réf et de la ou des images défloutées f odeur , ainsi que de la carte 700 des sites de captage 107. En référence à la figure 6, un procédé 600 de mise à jour de la carte 700 des sites de captage 107 va à présent être décrit. Le procédé 600 est par exemple mis en œuvre à chaque détection d’odeur. Alternativement, il peut être mis en œuvre sur commande d’un utilisateur du dispositif de détection d’odeur 100, ou bien à intervalle de temps réguliers ou non, en arrière-plan, sans que l’utilisateur en soit informé. Au cours d’une étape 602, le module de mise à jour 150 obtient une image des sites de captage à partir du système d’imagerie 108, de préférence défloutée par le module de défloutage 138. Par exemple, le module de mise à jour 150 utilise une des images de référence f réf ou bien une des images d’odeur f odeur . Au cours d’une étape 604, le module de mise à jour 150 détermine, dans l’image obtenue, des premières zones réelles respectivement occupées par les sites de captage 107. Cette détermination peut être faite de manière approximative. Dans l’exemple décrit, l’étape 604 comporte tout d’abord une étape de seuillage de l’image. Un seuil est ainsi choisi en analysant un histogramme de l’image. Par exemple, la méthode de choix du seuil décrite dans l’article de Otsu N., intitulé “A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 9, No. 1, 1979, est utilisé. L’étape 604 comporte en outre une étape de nettoyage de l’image, au cours de laquelle chaque pixel de l’image est modifié en fonction de ses voisins. L’étape 604 comporte en outre une étape de détection de groupes de pixels contigus dans l’image. L’étape 604 comporte en outre un rejet des groupes de pixels trop grands ou trop petits, c’est-à-dire regroupant plus d’un certain nombre de pixels ou bien moins d’un certain nombre de pixels. L’étape 604 comporte en outre une étape de définition de chaque groupe de pixels restant comme une première zone réelle occupée par un site de captage respectif. Au cours d’une étape 606, le module de mise à jour 150 détermine, à partir des premières zones réelles, une correction de la position et/ou de l’orientation de superposition. Concernant l’orientation de superposition, l’étape 606 comporte tout d’abord, dans l’exemple décrit, une étape de détermination d’un centre de chaque première zone réelle. De retour à la figure 6, l’étape 606 comporte en outre, pour au moins un alignement de cases, c’est-à-dire un ensemble de cases de la grille ayant des centres alignés, par exemple une rangée ou une colonne de la grille, une étape de détermination d’une ligne empirique passant au plus proche des centres respectifs des premières zones situées dans les cases de l’alignement. En effet, les sites de captage bougent généralement peu d’une mise à jour à la suivante, de sorte que la zone que chacun d’eux occupe reste dans la même case de la grille entre deux mises à jour. La figure 8 illustre les lignes 802 proches des centres 804 des premières zones dans un exemple dans lequel les rangées de la grille sont utilisées. De retour à la figure 6, une ligne de référence est déterminée à partir de la carte 700. Dans le cas où plusieurs alignements parallèles sont utilisés (par exemple plusieurs rangées ou plusieurs colonnes de la grille), la ligne de référence peut être la direction de l’un de ces alignements (direction des rangées ou bien direction des lignes). Ensuite, un angle moyen des angles entre les lignes empiriques et la ligne de référence est déterminé. Cet angle moyen est par exemple pris comme correction de l’orientation. Concernant la position de superposition, l’étape 606 comporte tout d’abord, dans l’exemple décrit, pour chacun de deux alignements comportant tous les deux une même case de la grille, une étape de détermination d’une ligne empirique passant au plus proche des centres respectifs des premières zones réelles situées dans les cases de l’alignement considéré, puis une étape de détermination d’un point d’intersection des deux lignes. Un point de référence est déterminé à partir de la carte 700. Il s’agit par exemple du centre d’une case. Puis une correction de la position de superposition est déterminée à partir du point de référence et du point d’intersection déterminé, par exemple le vecteur pour passer du point de référence au point d’intersection. La figure 8 illustre la ligne 806 obtenue pour la première colonne de la grille. Ainsi, la ligne 802 pour la première rangée et la ligne 806 pour la première colonne se croisent à l’intersection 810. Cette intersection 810 est le point où devrait se trouver le centre de la première case 812 (première rangée, première colonne) de la grille 702. La correction de la position de superposition est alors égale à la translation permettant de passer du centre de cette case 812 à l’intersection 810 déterminée. Au cours d’une étape 608, le module de mise à jour 150 met à jour la position et/ou l’orientation de superposition à partir de la correction déterminée, en gardant la position de chaque forme de site de captage dans sa case. Le résultat de cette étape 608 est illustré sur la figure 9. Ainsi, les formes de site captage peuvent être mises à jour en même temps, ce qui permet une mise à jour rapide. Afin d’améliorer la mise à jour, au cours d’une étape 610, le module de mise à jour 150 met à jour la position de chaque forme de site dans la carte, c’est-à-dire dans l’exemple décrit sa position dans sa case. Dans l’exemple décrit, l’étape 610 comporte tout d’abord une étape de détermination dans la case considérée d’une deuxième zone réelle occupée par un des sites de captage. Pour cela, dans l’exemple décrit, les étapes décrites précédemment de seuillage, de nettoyage de l’image et de détection de groupes de pixels contigus et de rejet des groupes de pixels trop grands ou trop petits sont mises en œuvre, mais dans la case considérée au lieu de l’image entière. En outre, des paramètres différents pour ces étapes peuvent être utilisés. L’objectif est de déterminer, pour chaque case, une deuxième zone réelle occupée par le site de captage 107 de cette case plus précise que la première zone. L’étape 610 comporte en outre une étape de mise à jour de la position d’au moins une forme de site de captage dans sa case à partir de la deuxième zone de cette case. Dans l’exemple décrit, cette étape de mise à jour locale comporte tout d’abord une étape de détermination d’un centre de la deuxième zone, puis une étape de mise à jour d’un centre de la forme de site de captage de la case considérée pour qu’il devienne le centre de la deuxième zone. Par exemple, la mise à jour est réalisée lorsqu’au moins un centre d’une première zone réelle située dans la case considérée a pu être déterminé et lorsqu’un centre de la deuxième zone réelle située dans la case considérée a pu être déterminé. Dans le cas contraire, le centre de la forme de site de captage n’est pas mise à jour. C’est par exemple le cas lorsqu’aucune première zone réelle n’a été déterminée dans la case considérée, ce qui peut indiquer que la deuxième zone réelle trouvée peut être un artefact. La figure 10 illustre les centres 1000 des deuxièmes zones réelles, et la mise à jour (illustrée par des flèches) des centres 706 des ellipses 704 pour la première rangée de la grille 702, vers les centres 1000 des deuxièmes zones réelles. Il apparaît clairement qu’un dispositif et un procédé tels que ceux décrits précédemment permettent de bons résultats d’identification d’odeur, tout en gardant le système d’imagerie compact et robuste mécaniquement. On notera par ailleurs que l’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation décrits précédemment. Il apparaîtra en effet à l'homme de l'art que diverses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation décrits ci-dessus, à la lumière de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. Par exemple, les étapes du procédé pourraient être réalisées dans tout ordre techniquement possible. En outre, l’estimation de la réponse impulsionnelle spatiale pourrait être déterminée à partir d’un plan théorique de la mire, plutôt que l’image g AF rendue nette par la présence du dispositif de mise au point 204. Dans la présentation détaillée de l’invention qui est faite précédemment, les termes utilisés ne doivent pas être interprétés comme limitant l’invention aux modes de réalisation exposés dans la présente description, mais doivent être interprétés pour y inclure tous les équivalents dont la prévision est à la portée de l'homme de l'art en appliquant ses connaissances générales à la mise en œuvre de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. Dispositif (100) d’identification d’odeur comportant : des sites de captage (107) conçus pour capter des composés organiques volatiles odorants présents dans un air ambiant ; un système d’imagerie (108) des sites de captages (107) conçu pour fournir au moins une image brute des sites de captage (107) ; caractérisé en ce qu’il comporte en outre : un module de défloutage (142) conçu pour mettre en œuvre un filtre de défloutage utilisant une estimation d’une réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie (108), sur une image à déflouter issue d’au moins une image brute des sites de captage (107) ; et un module (148) d’identification d’une odeur à partir d’au moins une image des sites de captage (107) défloutée par le module de défloutage (142). Dispositif selon la revendication 1, dans lequel le système d’imagerie comporte : une couche métallique (110) présentant une première face (112) au contact de l’air ambiant et sur laquelle les sites de captage (107) sont fixés, ainsi qu’une deuxième face (114) opposée à la première face (112) ; un dispositif d’éclairage (124) de la deuxième face (114) de la couche métallique (110) par une lumière collimatée, conçu pour produire une résonance de plasmons de surface sur la première face (112) de la couche métallique (110), de sorte qu’une réflectivité de la deuxième face (114) de la couche métallique (110) varie localement à proximité de chaque site de captage (107) en fonction du ou des composés captés par ce site de captage (107) ; et une caméra (126) agencée pour recevoir de la lumière collimatée ayant été réfléchie par la deuxième face (114) de la couche métallique (110), et conçue pour fournir la ou les images brutes des sites de captage (107). Dispositif (100) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le filtre de défloutage est un filtre de Wiener comportant la multiplication d’une grandeur W égale à E*/(|E| 2 +K) où E est l’estimation sous forme spectrale de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie (108), E* est le conjugué de cette estimation E et K est un paramètre, avec l’image à déflouter sous forme spectrale. Dispositif (100) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le filtre de défloutage est un filtre inverse comportant la multiplication d’un inverse de l’estimation sous forme spectrale de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie (108) avec l’image à déflouter sous forme spectrale. Dispositif (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le module d’identification (148) est conçu pour utiliser au moins une image défloutée des sites de captage (107) en présence de l’odeur dans l’air ambiant et au moins une image défloutée des sites de captage (107) en l’absence d’odeur dans l’air ambiant. Procédé (300) d’identification d’odeur utilisant un dispositif d’identification d’odeur (100) comportant : des sites de captage (107) conçus pour capter des composés organiques volatiles odorants présents dans un air ambiant ; un système d’imagerie (108) des sites de captages (107) conçu pour fournir au moins une image brute des sites de captage (107) ; le procédé (300) étant caractérisé en ce qu’il comporte : une étape de défloutage (334, 342) mettant en œuvre un filtre de défloutage utilisant une estimation d’une réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie (108), sur une image à déflouter issue d’au moins une image brute des sites de captage (107) ; et une étape d’identification (344) d’une odeur à partir d’au moins une image des sites de captage (107) défloutée. Procédé (300) selon la revendication 6, comportant en outre, préalablement à l’étape de défloutage (334, 342) : une étape de détermination (304) de l’estimation de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie (108) ; et une étape de configuration (306) d’un module de défloutage (142) du dispositif d’identification d’odeur (100) pour que ce module de défloutage (142) mette en œuvre l’étape de défloutage (334, 342). Procédé (300) selon la revendication 6, dans lequel l’estimation de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie (108) est une forme prédéfinie paramétrée selon au moins un paramètre, et dans lequel l’étape de détermination de l’estimation de la réponse impulsionnelle spatiale du système d’imagerie (108) comporte la détermination du ou des paramètres de la forme prédéfinie. Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications 6 à 8, comportant en outre une étape de détermination (304) d’au moins un paramètre du filtre de défloutage. Programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 9, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.