Brevet FR3074596A1 (20190607)

REVENDICATIONS1. Procede de caracterisation d'un echantillon (E), utilisant un ensemble d'images spectrales de l' echantillon a caracteriser prealablement acquises, notamment par thermographie infrarouge ou imagerie spectrale, et au moins un reseau de neurones (RNcNN), le procede comprenant les &apes consistant a : - generer au moins un volume de valeurs (D(Nx, Ny, Ne)) d'un parametre observe a partir desdites images spectrales, pour une pluralite de coordonnees (x, y) des pixels (N) des images et une pluralite d'acquisitions (Ne), - extraire au moins un jeu (Jx) de donnees d'entree (D'x,y(Ne)) a partir dudit volume de donnees (D(Nx, Ny, Ne)), ces donnees d'entree correspondant aux valeurs du parametre observe, pour un pixel de memes coordonnees selon differentes acquisitions (Ne), valeurs auxquelles au moins une fonction de transformation a ete appliquee, - entrainer ledit au moins un reseau de neurones (RNcNN) en utilisant les donnees d'entree (Jx) pour en extraire au moins une caracteristique de Fechantillon (E) a caracteriser, et - utiliser ladite au moins une caracteristique extraite par le reseau de neurones (RNcNN) pour effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de classes, chaque classe etant representative d' au moins une caracteristique de l' echantillon (E) a caracteriser.\n<CLM>\1\tProcede selon la revendication 1, dans lequel ledit au moins un reseau de neurones (RNcNN) a ete entraine au prealable sur des images autres que des images spectrales, notamment des images d'animaux, d'objets, de vegetaux, ou de personnes.\n<CLM>\1\tProcede selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ledit au moins un reseau 25 de neurones (RNcNN) est un reseau de neurones a convolution (CNN).\n<CLM>\1\tProcede selon l'une quelconque des revendications 1 a 3, dans lequel la classification est realisee par un classifieur independant du reseau de neurones.\n<CLM>\1\tProcede selon la revendication precedente, dans lequel le classifieur est du type separateur a vaste marge. 30\n<CLM>\1\tProcede selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel les donnees d'entree (Jx) sont transmises au reseau de neurones (RNcNN) sous la 20 forme d'images (IJx) representant des courbes correspondant aux valeurs (D'x,y) du jeu de donnees d'entree en fonction de l'acquisition (Ne).\n<CLM>\1\tProcede selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel ladite au moins une fonction de transformation appliquee aux valeurs du parametre 5 observe (D(Nx, Ny, Ne)) est une fonction de centrage, de normalisation et/ou de lissage.\n<CLM>\1\tProcede selon l'une quelconques des revendications 1 a 6, dans lequel la fonction de transformation appliquee aux valeurs du parametre observe (D(Nx, Ny, Ne)) est la fonction identite.\n<CLM>\1\tProcede selon l'une quelconques des revendications 1 a 7, dans lequel une 10 fonction de calcul de la derivee premiere est appliquee aux valeurs du parametre observe (D(Nx, Ny, Ne)) pour obtenir les donnees d'entree (D'x,y(Ne)).\n<CLM>\1\tProcede selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel une fonction de calcul de la derivee seconde est appliquee aux valeurs du parametre observe (D(Nx, Ny, Ne)) pour obtenir les donnees d'entree (D'x,y(Ne)). 15\n<CLM>\1\tProcede selon l'une quelconques des revendications precedentes, dans lequel les caracteristiques extraites a partir des donnees d'entree sont repaisseur ou la gamme d'epaisseur de Fechantillon (E) ou de certaines parties de l' echantillon, une quantite representative d'une propriete de l' echantillon, notamment une epaisseur de couche de peinture, une epaisseur d'une couche intermediaire, le niveau de stress hydrique 20 d'une plante, la variation de pigmentation de vegetaux.\n<CLM>\1\tProcede selon l'une quelconques des revendications precedentes, dans lequel les images spectrales utilisees sont des images thermiques acquises par thermographie infrarouge, le parametre observe etant la temperature de l' echantillon (E).\n<CLM>\1\tProcede selon la revendication precedente, dans lequel la surface de l' echantillon (E) a caracteriser est excitee thermiquement prealablement a l'acquisition des images thermiques.\n<CLM>\1\tDispositif (20) de caracterisation d'un echantillon (E), notamment par thermographie infrarouge ou imagerie spectrale, comportant : - un moyen d'acquisition (AQ) d'un ensemble d'images spectrales de l' echantillon (E) a caracteriser, notamment une camera thermique, - un module de traitement de donnees (MAM) apte a : 21 - generer au moins un volume de valeurs (D(Nx, Ny, Ne)) d'un parametre observe a partir desdites images spectrales, pour une pluralite de coordonnees (x, y) des pixels (N) des images et une pluralite d' d' acquisitions (Ne), 5 - extraire au moins un jeu de donnees d'entree (D'x,y(Ne)) a partir dudit volume de donnees (D(Nx, Ny, Ne)), ces donnees d'entree correspondant aux valeurs du parametre observe, pour un pixel de memes coordonnees selon differentes acquisitions (Ne), valeurs auxquelles au moins 10 une fonction de transformation a ete appliquee, et - un module d' analyse (MP), comportant au moins un reseau de neurones (RNcNN), apte au moins a entrainer ledit au moins un reseau de neurones en utilisant les donnees d'entree pour en extraire au moins une caracteristique de l' echantillon (E) a caracteriser, et a utiliser ladite caracteristique extraite par le reseau de neurones pour 15 effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de classes, chaque classe etant representative d'une caracteristique de Fechantillon (E) a caracteriser.\n<CLM>\1\tDispositif selon la revendication precedente, dans lequel ledit au moins un reseau de neurones (RNcNN) a ete entraine au prealable sur des images autres que des images spectrales, notamment des images d'animaux, d'objets, de vegetaux, ou de 20 personnes.\n<CLM>\1\tDispositif selon la revendication 14 ou 15, le reseau de neurones (RNcNN) comportant une ou plusieurs couches de convolution et/ou une ou plusieurs couches entierement connectees.\n<CLM>\1\tDispositif selon l'une quelconque des revendications 14 a 16, comportant 25 un classifieur independant du reseau de neurones (RNcNN) pour realiser la classification.\n<CLM>\1\tDispositif selon l'une quelconque des revendications 14 a 17, comportant un moyen d'excitation thermique (EX) de l' echantillon (E) a caracteriser, notamment un moyen d'excitation surfacique par eclairement, de preference un moyen d'excitation surfacique par eclairement pulse tel qu'une lampe flash. 30\n<CLM>\1\tDispositif selon l'une quelconque des revendications 14 a 18, comportant en outre un module de prise de decision (MD) communiquant avec le module d' analyse (MP) et un moyen d'action (ACT) apte a agir sur Fechantillon (E), ledit module de prise de 22 decision etant apte a asservir ledit moyen d'action retroactivement en fonction des resultats de classification obtenus a partir dudit module d'analyse et a declencher une action appropriee envers 1' echantillon.\n<CLM>\1\tDispositif selon la revendication precedente, dans lequel le moyen d'action 5 (ACT) est une buse de pulverisation d'un produit phytosanitaire sur des cultures, apte a pulveriser une quantite de produit adapt& aux resultats de classification.\n<CLM>\1\tProcede de controle d'un echantillon (E), comportant l'etape consistant a generer avec le dispositif (20) de caracterisation d'un echantillon selon l'une quelconque des revendications 14 a 19, en fonction des resultats de classification, une information 10 relative a l' echantillon en vue d'une prise de decision consistant a decider d'une action a mener envers Fechantillon a caracteriser, et notamment a transmettre une consigne d'action a un moyen d'action apte a la mettre en oeuvre.\n<CLM>\1\tProduit programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procede de caracterisation d'un echantillon (E) selon l'une quelconque des revendications 1 a 13, 15 utilisant un ensemble d'images spectrales de Fechantillon a caracteriser prealablement acquises, notamment par thermographie infrarouge ou imagerie spectrale, et au moins un reseau de neurones (RNcNN), le produit programme d'ordinateur comportant un support et enregistrees sur ce support des instructions lisibles par un processeur pour lorsqu'executees : 20 - au moins un volume de valeurs (D(Nx, Ny, Ne)) d'un parametre observe a partir desdites images spectrales est genere, pour une pluralite de coordonnees (x, y) des pixels (N) des images et une pluralite d'acquisitions (Ne), - au moins un jeu de donnees d'entree (D'x,y(Ne)) est extrait a partir dudit volume de donnees (D(Nx, Ny, Ne)), ces donnees d'entree correspondant aux valeurs du 25 parametre observe, pour un pixel de memes coordonnees selon differentes acquisitions (Ne), valeurs auxquelles au moins une fonction de transformation a ete appliquee, - ledit au moins un reseau de neurones (RNcNN) est entraine en utilisant les donnees d'entree pour en extraire au moins une caracteristique de l' echantillon (E) a caracteriser, et 30 ladite au moins une caracteristique extraite par le reseau de neurones (RNcNN) est utilisee pour effectuer une classification des donnees d'entree selon une pluralite de classes, chaque classe etant representative d'une caracteristique de Fechantillon (E) a caracteriser.