FR 3133474 A1 20230915 FR 2202173 A 20220311 Ce dispositif (20) de caractérisation d’un alignement de caméra comporte un capteur (28, 30) à puce photonique (32) et caméra (42) disposée face à une organisation matricielle en M colonnes et N lignes de sorties optiques (38) de la puce photonique. Une unité de traitement (48) de ce dispositif est conçue (60, 62, 64) pour traiter une image, fournie par la caméra (42), de taches correspondant aux sorties optiques (38). Elle est plus précisément conçue pour répartir (60) les taches de l’image dans M groupes correspondant aux M colonnes et déterminer (60) ces M colonnes dans l’image par régression linéaire ; répartir (62) les taches de l’image dans N groupes correspondant aux N lignes et déterminer (62) ces N lignes dans l’image par régression linéaire ; et caractériser (64) l’alignement de caméra par ces M colonnes et N lignes déterminées dans l’image. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Dispositif et procédé de caractérisation d’un alignement de caméra dans un capteur à puce photonique La présente invention concerne un dispositif, un procédé et un programme d’ordinateur pour la caractérisation d’un alignement de caméra dans un capteur à puce photonique. Elle concerne également un procédé de fabrication et un procédé d’étalonnage d’un capteur à puce photonique, incluant ce procédé de caractérisation d’un alignement de caméra. L'invention s’applique plus particulièrement à un dispositif de caractérisation d’un alignement de caméra comportant : un capteur à puce photonique comportant : une puce photonique à pluralité de sorties optiques organisées matriciellement en M colonnes et N lignes, et une caméra disposée face à cette organisation matricielle des sorties optiques ; et une unité de traitement programmée pour traiter numériquement une image de taches correspondant aux sorties optiques de la puce photonique, cette image étant fournie par la caméra. Un tel capteur est communément utilisé pour la détection de composés dans un fluide, notamment la détection de composés organiques volatils. Par exemple, la puce photonique peut comporter, sur une face supérieure d’interaction, une extrémité de guide d’onde optique destinée à recevoir un signal optique provenant d’une diode VCSEL (de l’anglais « Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser » pour diode laser à cavité verticale émettant par la surface), une pluralité de capteurs olfactifs photoniques destinés à être traversés par des signaux optiques issus de ce signal optique et une pluralité d’extrémités de guides d’ondes optiques émettrices de signaux optiques ayant traversé la pluralité de capteurs olfactifs, ces extrémités correspondant aux sorties optiques organisées matriciellement en M colonnes et N lignes. Cette puce photonique implémente par exemple une technologie à matrice d’interféromètres de Mach-Zehnder, dite technologie MZI (de l’anglais « Mach-Zehnder Interferometer »), voire plus précisément une technologie MZI à interférences multimodales, dite technologie MZI/MMI (de l’anglais « Multi Mode Interference »). Cette technologie, notamment enseignée dans l’article de Halir et al, intitulé « Direct and sensitive phase readout for integrated waveguide sensors », publié dans IEEE Photonics Journal, volume 5, n° 4, en août 2013, est particulièrement adaptée à la détection de composés organiques volatils. A titre d’exemple non limitatif, pour 64 capteurs olfactifs différents disposés en face supérieure de la puce photonique, la technologie MZI/MMI à déphasage de 2Π/3 engendre 3x64 = 192 sorties optiques, avantageusement disposées en quinconce sur une grille matricielle à M = 16 colonnes et N = 24 lignes. Les 192 sorties optiques occupent donc la moitié des 16x24 = 384 intersections des M colonnes et N lignes, conformément à cette disposition en quinconce. La caméra réceptrice des signaux optiques émis en sortie de la puce photonique est généralement munie de multiples photorécepteurs. Il s’agit par exemple d’une caméra prenant la forme d’un capteur photographique CCD (de l’anglais « Charge Coupled Device »). La fabrication d’un tel capteur à puce photonique, et en particulier son assemblage, est délicate. Il s’agit, d’une part, d’assurer la meilleure régularité possible de l’organisation matricielle, en quinconce ou non, des sorties optiques de la puce photonique et, d’autre part, de disposer le plus précisément possible la caméra face à cette organisation matricielle à une certaine distance prédéterminée. L’alignement des sorties optiques et le parallélisme de la caméra doivent pouvoir être contrôlés pendant la fabrication mais aussi pendant l’utilisation de chaque capteur à puce photonique. Cela s’appelle la caractérisation de l’alignement de caméra. Or cela se fait actuellement essentiellement par contrôle visuel et manuel. Il existe pourtant des procédés automatiques permettant des contrôles d’alignement de caméra dans des capteurs olfactifs. Un exemple est enseigné dans la demande de brevet internationale publiée sous le numéro WO 2021/053285 A1. Mais il s’applique dans un contexte d’imagerie directe des sites de capture olfactive par résonance de plasmons de surface, c’est-à-dire par un système d’imagerie de type SPR (de l’anglais « Surface Plasmon Resonance »). Il suppose en outre l’enregistrement préalable d’une carte des sites de capture olfactive destinée à être superposée à l’image de taches qui représente alors une perception directe des sites de capture olfactive. Cet enseignement consistant à mettre à jour la position et/ou l’orientation de superposition de cette carte n’apparaît pas du tout adapté à la situation spécifique d’une image de tâches obtenue à l’aide d’un capteur à puce photonique. Il n’est pas non plus adapté pour une exécution en cours de fabrication d’un capteur olfactif. Il peut ainsi être souhaité de prévoir un dispositif de caractérisation d’un alignement de caméra pour un capteur à puce photonique qui permette de s’affranchir d’au moins une partie des problèmes et contraintes précités. Il est donc proposé un dispositif de caractérisation d’un alignement de caméra comportant : un capteur à puce photonique comportant : une puce photonique à pluralité de sorties optiques organisées matriciellement en M colonnes et N lignes, et une caméra disposée face à cette organisation matricielle des sorties optiques ; et une unité de traitement conçue pour traiter numériquement une image de taches correspondant aux sorties optiques de la puce photonique, cette image étant fournie par la caméra ; dans lequel l’unité de traitement plus précisément conçue pour : répartir au moins une partie des taches de l’image dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes et déterminer ces M colonnes dans l’image de taches par régression linéaire ; répartir au moins une partie des taches de l’image dans N groupes distincts correspondant aux N lignes et déterminer ces N lignes dans l’image de taches par régression linéaire ; et caractériser l’alignement de caméra par ces M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches. Ainsi, en exploitant astucieusement une connaissance a priori de l’organisation matricielle en M colonnes et N lignes des sorties optiques de la puce photonique, on est capable de déterminer automatiquement et surtout très simplement leurs projections dans l’image de taches qui s’avèrent particulièrement pertinentes pour caractériser le parallélisme de la caméra du capteur pendant sa fabrication ou son utilisation. Ce résultat obtenu par régressions linéaires permet en outre de juger d’un alignement des sorties optiques. Il est également proposé un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra dans un capteur à puce photonique, ce capteur comportant : une puce photonique à pluralité de sorties optiques organisées matriciellement en M colonnes et N lignes ; et une caméra disposée face à cette organisation matricielle des sorties optiques ; le procédé comportant une étape de capture, par la caméra, d’une image de taches correspondant aux sorties optiques de la puce photonique et comportant en outre les étapes suivantes : répartition d’au moins une partie des taches de l’image dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes et détermination de ces M colonnes dans l’image de taches par régression linéaire ; répartition d’au moins une partie des taches de l’image dans N groupes distincts correspondant aux N lignes et détermination de ces N lignes dans l’image de taches par régression linéaire ; et caractérisation de l’alignement de caméra par ces M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches. De façon optionnelle, la répartition d’au moins une partie des taches de l’image dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes et/ou la répartition d’au moins une partie des taches de l’image dans N groupes distincts correspondant aux N lignes comporte : une première sous-étape de binarisation par seuillage de l’image de taches ; une deuxième sous-étape de détection des taches dans l’image binarisée ; une troisième sous-étape de filtrage des taches détectées par un critère de taille ; et une quatrième sous-étape de regroupement automatique des taches détectées et conservées par filtrage en M colonnes et/ou en N lignes. De façon optionnelle également, la détection de taches dans l’image binarisée comporte un placement de boîtes englobantes autour de ces taches dans l’image binarisée, de manière à associer à chaque tache trouvée des paramètres comportant au moins les coordonnées d’un centre de la tache et une taille de la tache. De façon optionnelle également, le regroupement automatique des taches détectées et conservées par filtrage en M colonnes et/ou en N lignes comporte : un regroupement automatique des taches détectées et conservées par filtrage en M colonnes sur la base d’abscisses des centres des taches détectées et conservées par filtrage dans l’image binarisée en minimisant des variations d’abscisses intra-classes et en maximisant des variations d’abscisses inter-classes ; et/ou un regroupement automatique des taches détectées et conservées par filtrage en N lignes sur la base d’ordonnées des centres des taches détectées et conservées par filtrage dans l’image binarisée en minimisant des variations d’abscisses intra-classes et en maximisant des variations d’abscisses inter-classes. De façon optionnelle également, un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon l’invention peut en outre comporter les étapes suivantes : calcul d’une première déviation angulaire des M colonnes déterminées dans l’image de taches par rapport aux M colonnes de l’organisation matricielle des sorties optiques de la puce photonique ; calcul d’une deuxième déviation angulaire des N lignes déterminées dans l’image de taches par rapport aux N lignes de l’organisation matricielle des sorties optiques de la puce photonique ; et caractérisation de l’alignement de caméra par ces deux déviations angulaires. Il est également proposé un procédé de fabrication d’un capteur à puce photonique, comportant les étapes suivantes : assemblage du capteur par disposition ou ajustement d’une caméra face aux sorties optiques d’une puce photonique à pluralité de sorties optiques organisées matriciellement en M colonnes et N lignes ; application d’un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon l’invention ; calcul d’un coefficient de parallélisme défini en tant que ratio des première et deuxième déviations angulaires calculées ; et répétition des trois étapes précédentes tant que ce ratio n’est pas compris dans un intervalle prédéterminé autour de 1. Il est également proposé un procédé d’étalonnage d’un capteur à puce photonique, comportant les étapes suivantes : application d’un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon l’invention ; génération d’une image de masque de référence à partir des M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches, cette image de masque de référence comportant une modélisation des sorties optiques sous la forme de taches de référence aux dimensions prédéterminées centrées sur des intersections des M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches ; calcul d’un coefficient d’alignement défini en tant que ratio : d’une somme de surfaces partielles des taches de l’image de taches incluses dans les taches de référence par superposition de l’image de taches et de l’image de masque de référence, et d’une somme de surfaces totales des taches de l’image de taches ; et répétition d’un ajustement d’au moins un paramètre d’acquisition d’une nouvelle d’image de taches et des trois étapes précédentes tant que ce ratio n’est pas supérieur à un seuil prédéterminé. De façon optionnelle, l’ajustement dudit au moins un paramètre d’acquisition comporte l’ajustement d’un temps d’exposition de la caméra. 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 programmé pour traiter numériquement une image de taches correspondant aux sorties optiques d’une puce photonique à pluralité de sorties optiques organisées matriciellement en M colonnes et N lignes, cette image étant fournie par une caméra disposée face à l’organisation matricielle des sorties optiques de la puce photonique, le programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes suivantes : répartition d’au moins une partie des taches de l’image dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes et détermination de ces M colonnes dans l’image de taches par régression linéaire ; répartition d’au moins une partie des taches de l’image dans N groupes distincts correspondant aux N lignes et détermination de ces N lignes dans l’image de taches par régression linéaire ; et caractérisation d’un alignement de la caméra par ces M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches ; 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 représente schématiquement la structure générale d’un dispositif de caractérisation d’un alignement de caméra, selon un mode de réalisation de l’invention, la représente schématiquement en vue de côté la structure générale d’un capteur à puce photonique du dispositif de la , la représente schématiquement en vue de dessus un exemple d’organisation matricielle de sorties optiques de la puce photonique du capteur de la , la illustre un exemple d’image de taches en niveaux de gris pouvant être produite par une caméra du capteur à puce photonique de la , la illustre un exemple de superposition de diagrammes temporels de signaux de réponse, ou sensorgrammes, pouvant être obtenus par le dispositif de la , dans des conditions maîtrisées de mesure multivariée, la illustre, sous la forme d’un diagramme circulaire, un exemple de signature olfactive normée pouvant être calculée par le dispositif de la à partir de sensorgrammes tels que ceux de la , la illustre les étapes successives d’un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra, selon un mode de réalisation de l’invention, la illustre le résultat d’une binarisation de l’image de taches de la , la illustre le résultat d’une recherche et d’une détermination de zones d’intérêt dans l’image binarisée de la , la illustre le résultat d’une détermination de M colonnes par régression linéaire dans l’image binarisée de la , la illustre le résultat d’une détermination de N lignes par régression linéaire dans l’image binarisée de la , la illustre la superposition de l’image binarisée de la et d’une image de masque résultant des M colonnes et N lignes des figures 10 et 11, la illustre les étapes successives d’une sous-étape de regroupement automatique du procédé de la , selon un mode de réalisation de l’invention, la illustre les étapes successives d’un procédé de fabrication d’un capteur à puce photonique, selon un mode de réalisation de l’invention, et la illustre les étapes successives d’un procédé d’étalonnage d’un capteur à puce photonique, selon un mode de réalisation de l’invention. Le dispositif 20 de mesure multivariée de présence de composés présents dans un fluide représenté schématiquement sur la , remplissant également une fonction de caractérisation d’un alignement de caméra selon un mode de réalisation possible de la présente invention, est un exemple non limitatif de dispositif intégrant un capteur à puce photonique pour une application non limitative d’identification d’odeurs. Il comporte une chambre de mesure 22 destinée à recevoir un fluide à analyser, par exemple un gaz tel que de l’air ambiant. Pour ce faire, il comporte un dispositif d’aspiration 24 conçu pour aspirer l’air situé à l’intérieur de la chambre de mesure 22 et le faire sortir à l’extérieur. Il comporte en outre une entrée d’air 26 pouvant être sélectivement fermée pour garder l’air ambiant dans la chambre de mesure 22 ou bien ouverte pour permettre l’évacuation de l’air ambiant de la chambre de mesure 22 et son renouvellement par l’activation du dispositif d’aspiration 24. Il est ainsi doté de moyens de maîtrise des flux entrant et sortant. Dans sa chambre de mesure 22, Le dispositif de mesure multivariée 20 comporte plusieurs capteurs olfactifs 28, répartis respectivement sur autant de sites réactifs, par exemple une soixantaine, conçus pour interagir avec des composés susceptibles d’être présents dans la chambre de mesure 22 lorsque le dispositif 20 est placé à proximité d’un fluide à analyser émetteur de ces composés, notamment lorsque l’entrée d’air 26 est à proximité du fluide considéré. Les composés émis sont généralement des composés organiques volatils mais la présente invention ne se limite pas à de tels composés. Chaque capteur olfactif 28 est lui-même par exemple un biocapteur conçu pour interagir avec les composés d’une famille particulière de composés organiques volatils. En pratique, chaque capteur olfactif 28 peut comporter une molécule, telle qu’un peptide immobilisé sur un substrat ou un polymère recouvrant une surface, complémentaire des composés de la famille associée à ce capteur olfactif 28. En variante, le dispositif de mesure multivariée 20 pourrait être adapté pour être mis en contact avec tout autre fluide, liquide ou gazeux, que de l’air ambiant. Il pourrait également selon une version particulièrement simple ne pas comporter le dispositif d’aspiration 24 et l’entrée d’air 26, voire même la chambre de mesure 22. Dans cette version simple, les capteurs olfactifs 28 sont alors susceptibles d’être directement mis au contact du fluide à analyser sans maîtrise de flux. L’idée générale reste de fonctionnaliser des sites réactifs à l’aide des capteurs olfactifs 28 (i.e. biocapteurs, polymères, nanotubes de carbones, etc.) de telle sorte qu’ils adsorbent et désorbent de manière différenciée les composés organiques volatils, de former une réponse d’interaction moléculaire différenciée des capteurs olfactifs, et d’amplifier la réponse sous la forme d’une séquence de signaux électriques de mesure S à l’aide d’un dispositif de transduction physique. Les capteurs olfactifs 28 sont donc associés à au moins un transducteur 30 avec lequel ils interagissent. Ce transducteur 30 est arrangé et configuré pour mesurer tout changement de propriété physique provoqué par une interaction des capteurs olfactifs 28 avec le fluide à analyser. Il fournit la séquence de signaux électriques de mesure S qui caractérise ce fluide puisqu’elle est représentative des composés organiques volatils avec lesquels les capteurs olfactifs 28 peuvent interagir dans la chambre de mesure 22. Plus précisément dans le contexte technique de la présente invention, le transducteur 30 est un système à puce photonique, avantageusement un système d’amplification de variation d’indice optique par interférométrie de Mach-Zehnder, par exemple selon une technologie à matrice d’interféromètres de Mach-Zehnder, dite technologie MZI (de l’anglais « Mach-Zehnder Interferometer »), voire plus précisément une technologie MZI à interférences multimodales, dite technologie MZI/MMI (de l’anglais « Multi Mode Interference »). Un tel système est configuré pour mesurer tout changement d’un indice de réfraction dû à une interaction du fluide étudié avec au moins l’un quelconque des capteurs olfactifs 28, chaque capteur olfactif étant positionné sur deux bras d’un même interféromètre, grâce à un décalage de phases détectable entre l’un des deux bras dit bras de référence de l’interféromètre relatif à ce capteur olfactif quelconque et l’autre des deux bras dit bras de détection de l’interféromètre sur lequel le site réactif de ce capteur olfactif quelconque est disposé. Le transducteur à puce photonique résultant fournit la séquence de signaux de mesure S qui se présente sous la forme d’une séquence d’images de taches matérialisant les décalages de phases, exprimés en Radian, des capteurs olfactifs 28. L’ensemble constitué des capteurs olfactifs 28 et du transducteur 30 forme un capteur à puce photonique. Comme illustré sur la , le transducteur 30 comporte plus précisément une puce photonique 32 dont les éléments optiques sont représentés de façon très schématique pour une compréhension fonctionnelle de leur agencement. Selon un mode de réalisation préféré, elle comporte une face inférieure 32A de pose sur un support et une face supérieure 32B à extrémité 34 de guide d’onde optique réceptrice d’un signal optique O, à pluralité d’interféromètres 36 formant des supports respectifs pour les capteurs olfactifs 28 et destinés à être traversés par des signaux optiques issus du signal optique O, et à pluralité 38 d’extrémités de guides d’ondes optiques émettrices de signaux optiques ayant traversé la pluralité d’interféromètres 36. Ces extrémités 38 forment les sorties optiques de la puce photonique 32 et sont organisées matriciellement en M colonnes et N lignes. Une organisation matricielle en quinconce de la pluralité de sorties optiques 38 est illustrée sur la . Dans l’exemple précité de 64 interféromètres 36 et autant de capteurs olfactifs 28 différents disposés en face supérieure 32B de la puce photonique 32, la technologie MZI/MMI à déphasage de 2Π/3 engendre 192 sorties optiques 38, disposées ici en quinconce sur une grille matricielle à M = 16 colonnes C 1 , …, C M et N = 24 lignes L 1 , …, L N . On notera que la distance entre les colonnes C 1 , …, C M n’a aucune raison d’être égale à celle entre les lignes L 1 , …, L N . Dans l’exemple illustré, les colonnes sont plus distantes entre elles que les lignes. De retour à la , le transducteur 30 comporte en outre une diode VCSEL 40 qui produit le signal optique O et est optiquement raccordée à l’extrémité réceptrice 34 de la puce photonique 32. Enfin, le transducteur 30 comporte une caméra CCD 42 munie de multiples photorécepteurs 44, disposée face à l’organisation matricielle de la pluralité de sorties optiques 38 à une distance prédéfinie. Les interféromètres 36 à capteurs olfactifs 28 de la puce photonique 32 sont disposés en partie centrale de sa face supérieure 32B, au contact de tout fluide à analyser dans la chambre de mesure 22, tandis que l’extrémité réceptrice 34 et la pluralité de sorties optiques 38 sont en périphérie. Un exemple d’image de taches en niveaux de gris IM qui peut être produite par la caméra CCD 42 est illustré sur la . La caméra CCD 42 du transducteur 30 est apte à fournir en sortie toute une séquence S de telles images lorsqu’un fluide à analyser est introduit dans la chambre de mesure 22. De retour à la , le dispositif de mesure multivariée 20 comporte en outre plusieurs modules fonctionnels qui vont être décrits ci-dessous. Dans l’exemple décrit, ces modules sont de nature logicielle. Ainsi, le dispositif 20 comporte un élément de type ordinateur 46 comportant une unité de traitement (par exemple un processeur) 48 et une zone de mémoire associée 50 (par exemple une mémoire RAM ou autre) dans laquelle plusieurs programmes d’ordinateurs ou plusieurs fonctions d’un même programme d’ordinateur sont enregistrés. Ces programmes d’ordinateurs comportent des instructions conçues pour être exécutées par l’unité de traitement 48 afin de réaliser les fonctions des modules logiciels. Ils sont présentés comme distincts, mais cette distinction est purement fonctionnelle. Ils pourraient tout aussi bien être regroupés selon toutes les combinaisons possibles en un ou plusieurs logiciels. Leurs fonctions pourraient aussi être au moins en partie micro programmées ou micro câblées dans des circuits intégrés dédiés, tels que des circuits numériques. Ainsi, en variante, l’ordinateur 46 pourrait être remplacé par un dispositif électronique composé uniquement de circuits numériques (sans programme d’ordinateur) pour la réalisation des mêmes fonctions. Le dispositif de mesure multivariée 20 comporte ainsi tout d’abord un module logiciel 52, destiné à être exécuté par l’unité de traitement 48, de commande du dispositif d’aspiration 24 (s’il est prévu dans de dispositif 20), de l’entrée d’air 26 (si elle est également prévue dans de dispositif 20) et du transducteur 30. Il comporte en outre de façon optionnelle mais avantageuse un module logiciel 54, destiné à être exécuté par l’unité de traitement 48, de sélection, parmi les capteurs olfactifs 28 du dispositif de mesure multivariée 20, d’un sous-ensemble de capteurs sensibles à des composants volatils caractéristiques d’une empreinte olfactive recherchée. Ces composants volatils caractéristiques peuvent varier d’une application ou d’un fluide étudié à l’autre de sorte que la sélection de capteurs olfactifs réalisée par le module logiciel 54 peut varier elle aussi et être paramétrée. Le sous-ensemble sélectionné comporte par exemple M ≥ 1 capteur(s) olfactif(s), notamment avantageusement plusieurs capteurs olfactifs (M ≥ 2). Le dispositif de mesure multivariée 20 comporte en outre un module logiciel 56, destiné à être exécuté par l’unité de traitement 48, pour extraire M sensorgrammes respectivement représentatifs des interactions des M capteurs olfactifs sélectionnés avec les composés organiques volatils concernés à partir des valeurs propres à ces M capteurs olfactifs dans la séquence d’images S fournie par le transducteur 30. Ces sensorgrammes prennent la forme de signaux de décalages de phases et sont exprimés en Radian puisque le transducteur 30 est un système d’amplification MZI ou MZI/MMI. La figure 5 illustre ainsi les diagrammes temporels superposés d’une soixantaine de sensorgrammes obtenus à l’aide d’un système d’amplification MZI ou MZI/MMI tel que le transducteur 30 sur une durée d’environ 190 secondes selon un protocole de mesure connu et bien maîtrisé, impliquant une commande du dispositif d’aspiration 24 et de l’entrée d’air 26, dans lequel : les capteurs olfactifs 28 sont tout d’abord exposés à un environnement fluidique de référence à fluide porteur sans présence des composés cibles d’un fluide à analyser au cours d’un premier état de référence identifiable par une première portion PH1 des sensorgrammes, ils sont ensuite exposés au fluide à analyser au cours d’un deuxième état analytique d’adsorption déclenché par une injection maîtrisée de ce fluide dans la chambre de mesure 22, ce deuxième état étant identifiable par une deuxième portion PH2 des sensorgrammes, et ils sont finalement exposés de nouveau à l’environnement fluidique de référence au cours d’un troisième état final de désorption par une évacuation maîtrisée du fluide à analyser hors de la chambre de mesure 22, ce troisième état étant identifiable par une troisième portion PH3 des sensorgrammes. De retour à la figure 1, le dispositif de mesure multivariée 20 comporte en outre un module logiciel 58, destiné à être exécuté par l’unité de traitement 48, pour obtenir de façon bien connue et non détaillée une caractérisation SIG de la composition du fluide à analyser à partir des M sensorgrammes . Cette caractérisation SIG peut prendre la forme d’une signature olfactive normée telle qu’illustrée dans la sous la forme d’un diagramme circulaire. Conformément aux principes généraux d’un mode de réalisation possible de la présente invention, le dispositif de mesure multivariée 20 remplit en outre la fonction précitée de caractérisation d’un alignement de la caméra CCD 42 par rapport à la pluralité de sorties optiques 38. Pour cela, l’unité de traitement 48 qui reçoit la séquence d’images S est apte à en extraire au moins une, par exemple l’image IM de la , pour la traiter numériquement. Le dispositif de mesure multivariée 20 comporte alors un module logiciel 60, destiné à être exécuté par l’unité de traitement 48, pour répartir au moins une partie des taches de l’image IM dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes selon un procédé de classification automatique qui sera détaillé en référence à la , déterminer ces M colonnes dans l’image de taches IM par régression linéaire et, de façon optionnelle mais avantageuse, calculer une première déviation angulaire α par rapport aux M colonnes de l’organisation matricielle des sorties optiques 38 de la puce photonique 32. Il comporte en outre un module logiciel 62, destiné à être exécuté par l’unité de traitement 48, pour répartir au moins une partie des taches de l’image IM dans N groupes distincts correspondant aux N lignes selon un procédé de classification automatique qui sera détaillé selon différentes variantes en référence aux figures 7 et 13, déterminer ces N lignes dans l’image de taches IM par régression linéaire et, de façon optionnelle mais avantageuse, calculer une deuxième déviation angulaire β par rapport aux N lignes de l’organisation matricielle des sorties optiques 38 de la puce photonique 32. Il comporte enfin un module logiciel 64, destiné à être exécuté par l’unité de traitement 48, pour caractériser l’alignement de caméra par ces M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches IM, et notamment par la comparaison de leurs déviations angulaires respectives α et β, selon un procédé de calcul de score(s) qui sera détaillé en référence à la . La première ou deuxième déviation angulaire, α ou β, permet effectivement de caractériser un éventuel problème de positionnement de la caméra CCD 42 autour d’un axe orthogonal au plan de la pluralité de sorties optiques 38, tandis qu’une comparaison de ces deux déviations angulaires, par exemple le ratio α/β, permet de caractériser un éventuel problème de positionnement de la caméra CCD 42 autour d’au moins un axe parallèle au plan de la pluralité de sorties optiques 38. Selon un autre mode de réalisation possible conforme aux principes généraux de la présente invention, la fonction de caractérisation d’un alignement de la caméra CCD 32 peut être logiciellement réalisée par un ordinateur 66 extérieur au dispositif de mesure multivariée 20. Dans ce cas, il suffit que l’ordinateur 66 puisse recevoir l’image de taches IM et dispose de moyens logiciels pour la traiter, notamment une mémoire apte à stocker les modules logiciels 60, 62 et 64 et un processeur apte à les exécuter. Dans ce cas également, ces modules logiciels peuvent ne pas être enregistrés en zone de mémoire 50. Le dispositif de caractérisation d’un alignement de caméra est alors constitué a minima du capteur à puce photonique 28, 30 et de l’ordinateur 66. Un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra mis en œuvre par le dispositif de mesure multivariée 20 de la va maintenant être détaillé en référence à la . Ce procédé pourrait tout aussi bien être mis en œuvre par l’ordinateur 66. Au cours d’une première étape 100, une image de taches en niveaux de gris est capturée par la caméra CCD 42 et fournie à l’unité de traitement 48. Il s’agit par exemple de l’image IM de la qui est une représentation des 192 sorties optiques 38 réparties en quinconce sur M = 16 colonnes et N = 24 lignes d’une matrice de disposition en face supérieure 32B de la puce photonique 32. Au cours d’une étape suivante 102 réalisée par exécution du module logiciel 60, les taches de l’image IM sont réparties en M = 16 groupes distincts correspondant aux M = 16 colonnes de l’organisation matricielle des sorties optiques 38. Un exemple non limitatif d’implémentation d’une telle répartition, mais avantageux en termes de simplicité et efficacité, comporte une première sous-étape 102-1 de binarisation par seuillage de l’image IM, une deuxième sous-étape 102-2 de détection des taches dans l’image binarisée, une troisième sous-étape 102-3 de filtrage des taches détectées par un critère de taille, une quatrième sous-étape 102-4 de regroupement automatique des taches détectées et conservées par filtrage en M colonnes. Dans l’exemple décrit, la première sous-étape 102-1 comporte tout d’abord un seuillage de l’image IM. Un seuil optimal est ainsi choisi en analysant son histogramme. Par exemple, la méthode de choix du seuil décrite dans l’article de Otsu, intitulé « A threshold selection method from gray-level histograms », publié dans IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-9, No. 1, en Janvier 1979, est utilisée. Ainsi, le seuil optimal est déterminé en minimisant une variance d’intensité intra-classes, ou de façon équivalente en maximisant une variance d’intensité inter-classes. Tous les pixels qui présentent une luminance (i.e. un niveau de gris) inférieure à ce seuil sont considérés comme appartenant à l’arrière-plan et mis à une première valeur binaire minimale tandis que tous les pixels qui présentent une luminance supérieure ou égale à ce seuil sont considérés comme appartenant à une tache et mis à une deuxième valeur binaire maximale. On obtient ainsi l’image binarisée IMb de la dans laquelle les taches sont représentées en blanc et l’arrière-plan en noir. Dans l’exemple décrit également, la deuxième sous-étape 102-2 comporte une recherche et une détermination de zones d’intérêt dans l’image binarisée IMb. Ces zones d’intérêt sont les 192 taches correspondant aux 192 sorties optiques 38 de la puce photonique 32. Cela peut se faire par une méthode connue de recherche et placement de boîtes englobantes (de l’anglais « bounding boxes ») telle que celle réalisée par exécution de la fonction « regionprops » de la bibliothèque numérique « skimage ». Toutes les taches ne sont pas nécessairement trouvées lors de cette opération. De plus, des artéfacts peuvent être détectés comme formant des taches par erreur. En revanche, chaque tache trouvée est associée à des paramètres obtenus de façon connue en soi grâce à la boîte englobante qui l’entoure et lui correspond : coordonnées d’un centre de la tache, taille de la tache, petit axe principal, grand axe principal, éventuellement orientation. Une représentation de boîtes englobantes associées aux taches de l’image binarisée IMb de la est illustrée dans la . Les paramètres correspondants sont exprimés dans un repère (x,y) de coordonnées horizontales (en abscisse) et verticales (en ordonnée). La troisième sous-étape 102-3 comporte alors un filtrage des taches détectées sous forme de boîtes englobantes par un critère de taille. Un calcul statistique de moyenne AREA_MEAN et d’écart-type AREA_STD est par exemple effectué sur les paramètres de taille obtenus à la sous-étape précédente et toutes les taches présentant une taille qui n’entre pas dans la plage de valeurs [AREA_MEAN - AREA_STD ; AREA_MEAN + AREA_STD] sont exclues par filtrage. D’autres critères de taille peuvent être pris en considération pour exclure des taches. Par exemple, une analyse d’un diagramme de tailles croissantes des taches trouvées peut extraire au moins une de deux valeurs MIN_AREA et MAX_AREA correspondant à deux points éventuels de courbure maximale de ce diagramme. Dans ce cas, il peut être considéré que si MIN_AREA est inférieur à AREA_MEAN - AREA_STD alors on n’exclut par filtrage inférieur que les taches de taille inférieure à MIN_AREA et si MAX_AREA est supérieur à AREA_MEAN + AREA_STD alors on n’exclut par filtrage supérieur que les taches de taille supérieure à MAX_AREA. Il en résulte selon les cas une exclusion par filtrage de toutes les taches présentant une taille qui n’entre pas dans la plage [AREA_MEAN - AREA_STD ; AREA_MEAN + AREA_STD], ou dans la plage [MIN_AREA ; AREA_MEAN + AREA_STD], ou dans la plage [AREA_MEAN - AREA_STD ; MAX_AREA], ou dans la plage [MIN_AREA ; MAX_AREA]. Dans l’exemple décrit également, la quatrième sous-étape 102-4 utilise une méthode de regroupement automatique de taches en considérant la connaissance a priori de M groupes de colonnes correspondant aux M colonnes connues de l’organisation matricielle des sorties optiques 38 de la puce photonique 32. Ce regroupement s’opère avantageusement sur la base des abscisses des centres des taches détectées et conservées par filtrage dans l’image binarisée IMb en minimisant les variations d’abscisses intra-classes et en maximisant les variations d’abscisses inter-classes. Ce principe est par exemple mis en œuvre dans la méthode d’optimisation de Jenks (de l’anglais « Jenks optimization method » ou « Jenks natural breaks classification method ») applicable ici. Au cours d’une étape suivante 104 réalisée par exécution du module logiciel 60, les M colonnes dans lesquelles ont été réparties les taches par regroupement automatique sont concrètement déterminées sous forme de droites dans l’image IM ou dans l’image binarisée IMb par régression linéaire. Pour chacune des M colonnes à déterminer, cette régression linéaire s’opère avantageusement sur la base des coordonnées des centres des taches ayant été regroupées dans cette colonne. Cela peut par exemple se faire par exécution de la fonction « polyfit » de la bibliothèque numérique « numpy ». On obtient l’image binarisée IMb de la dans laquelle sont représentées les M colonnes C 1 , …, C M telles que déterminées. Au cours d’une étape suivante 106 réalisée par exécution du module logiciel 60, une première déviation angulaire α des M colonnes ainsi déterminées dans l’image IM ou dans l’image IMb par rapport aux M colonnes de l’organisation matricielle des sorties optiques 38 de la puce photonique 32 est calculée. Il s’agit par exemple de calculer une déviation angulaire moyenne des M colonnes déterminées dans l’image IM ou dans l’image IMb par rapport à un axe vertical de référence de l’image IM ou de l’image IMb tel que l’axe y des ordonnées. Au cours d’une étape 108 réalisée par exécution du module logiciel 62, les taches de l’image IM sont réparties en N = 24 groupes distincts correspondant aux N = 24 lignes de l’organisation matricielle des sorties optiques 38. Il peut être procédé comme pour l’étape 102, et indépendamment de cette dernière, en quatre sous-étapes : une première sous-étape 108-1 de binarisation par seuillage de l’image IM identique à la sous-étape 102-1, une deuxième sous-étape 108-2 de détection des taches dans l’image binarisée identique à la sous-étape 102-2, une troisième sous-étape 108-3 de filtrage des taches détectées par un critère de taille identique à la sous-étape 102-3, une quatrième sous-étape 108-4 de regroupement automatique des taches détectées et conservées par filtrage en N lignes. Si l’étape 108 est exécutée après les étapes 102, 104, 106, ou en tout cas au moins après l’étape 102 comme c’est le cas de l’exemple illustré par la , les sous-étapes 108-1, 108-2 et 108-3 n’ont pas besoin d’être exécutées, comme indiqué en traits interrompus dans la . Il suffit d’exploiter le résultat de la sous-étape 102-3. Quant à la quatrième sous-étape 108-4, dans un mode de réalisation envisageable lorsque les lignes de sorties optiques 38 sont suffisamment éloignées les unes des autres, elle peut procéder du même principe que l’étape 102-4, c’est-à-dire par regroupement automatique s’opérant sur la base des ordonnées des centres des taches détectées et conservées par filtrage dans l’image binarisée IMb en minimisant les variations d’ordonnées intra-classes et en maximisant les variations d’ordonnées inter-classes selon la méthode d’optimisation de Jenks. Mais lorsque les lignes de sorties optiques 38 sont beaucoup plus rapprochées entre elles que les colonnes, il est effectivement avantageux d’exécuter l’étape 108 après les étapes 102, 104 et 106 pour exploiter le résultat de l’étape 106, à savoir la connaissance de la première déviation angulaire α des colonnes déterminées dans l’image IM ou dans l’image binarisée IMb. En effet, le rapprochement des lignes entre elles et la première déviation angulaire α peuvent être tels que deux taches dont les centres ont des ordonnées très proches voire identiques peuvent en fait appartenir à des lignes différentes compte tenu d’une légère rotation de l’organisation matricielle des sorties optiques 38 dans l’image IM. Dans ce cas, il est proposé une variante pour la sous-étape 108-4. Selon une première possibilité assez générale, cette variante peut comporter un recalage angulaire vertical préalable de l’image IM ou de l’image binarisée IMb selon un angle -α opposé à la première déviation angulaire α, pour ensuite procéder du même principe que l’étape 102-4. Mais si ce n’est pas suffisant pour obtenir un résultat satisfaisant, d’autres possibilités spécifiques à l’organisation matricielle des sorties optiques 38 peuvent être envisagées. Dans l’exemple très spécifique de la , dans lequel les sorties optiques sont disposées en quinconce selon des lignes nettement plus rapprochées entre elles que les colonnes, une méthode spécifique et astucieuse pour l’exécution de la sous-étape 108-4 est proposée. Elle sera détaillée ultérieurement en référence à la . Au cours d’une étape suivante 110 réalisée par exécution du module logiciel 62, les N lignes dans lesquelles ont été réparties les taches par regroupement automatique sont concrètement déterminées sous forme de droites dans l’image IM ou dans l’image binarisée IMb par régression linéaire. Pour chacune des N lignes à déterminer, cette régression linéaire s’opère avantageusement sur la base des coordonnées des centres des taches ayant été regroupées dans cette ligne. Cela peut par exemple se faire par exécution de la fonction « polyfit » de la bibliothèque numérique « numpy ». On obtient l’image binarisée IMb de la dans laquelle sont représentées les N lignes L 1 , …, L N telles que déterminées. Au cours d’une étape suivante 112 réalisée par exécution du module logiciel 62, une deuxième déviation angulaire β des N lignes ainsi déterminées dans l’image IM ou dans l’image binarisée IMb par rapport aux N lignes de l’organisation matricielle des sorties optiques 38 de la puce photonique 32 est calculée. Il s’agit par exemple de calculer une déviation angulaire moyenne des N lignes déterminées dans l’image IM ou dans l’image binarisée IMb par rapport à un axe horizontal de référence de l’image IM ou de l’image IMb tel que l’axe x des abscisses. Au cours d’une étape suivante 114 réalisée par exécution du module logiciel 64, un score de parallélisme Sp est calculé, par exemple Sp = α/β. En outre, une valeur seuil σ p peut être prédéterminée pour juger d’un bon parallélisme entre l’organisation matricielle des sorties optiques 38 et la caméra CCD 42, selon le critère suivant : le parallélisme est acceptable si et seulement si σ p ≤ Sp ≤ 1/σ p , avec σ p proche de 1 par valeur inférieure, par exemple égal à 0,95. Au cours d’une étape suivante 116 réalisée par exécution du module logiciel 64, une image de masque IMref est engendrée à partir des M colonnes et N lignes déterminées par régressions linéaires dans l’image IM ou dans l’image binarisée IMb. Des taches de référence aux dimensions prédéterminées y sont disposées en étant centrées sur les intersections de lignes et colonnes correspondant aux sorties optiques 38 de la puce photonique 32, c’est-à-dire en quinconce dans l’exemple de la . Ces taches de référence sont par exemple elliptiques et de mêmes dimensions. Les deux images IMref et IMb sont alors superposées pour faire correspondre les taches elliptiques de référence et les taches de l’image binarisée IMb comme illustré par la . Au cours d’une étape suivante 118 réalisée par exécution du module logiciel 64, un score d’alignement Sa est alors calculé. Ce calcul consiste tout d’abord à calculer pour chaque tache notée Ti de l’image binarisée IMb : (1) la surface totale de cette tache, notée Si et par exemple exprimée en nombre de pixels blancs appartenant à cette tache ; (2) la surface partielle de cette tache incluse dans la tache elliptique de référence correspondante dans l’image de masque IMref par superposition, notée δSi et par exemple exprimée elle aussi en nombre de pixels blancs appartenant à cette tache et à la tache elliptique de référence correspondante. On obtient le score Sa par l’équation suivante : On observe que le score Sa est toujours compris dans l’intervalle [0 ; 1]. Plus il est proche de 1, plus l’alignement est correct, plus il est proche de 0, plus l’alignement est mauvais. Une valeur seuil prédéterminée d’acceptabilité de l’alignement peut être fixée, par exemple à σ a = 0,6. On notera que les étapes 114, 116 et 118 sont deux exemples non limitatifs d’exploitation des deux déviations angulaires α et β calculées aux étapes 106 et 112. Plus généralement, le calcul de ces deux déviations angulaires permet de caractériser l’alignement de caméra conformément aux principes généraux de la présente invention. Plus généralement encore, la détermination des M colonnes et N lignes dans l’image de taches par régressions linéaires permet de caractériser l’alignement de caméra conformément aux principes essentiels de la présente invention. Ces principes essentiels sont les exécutions des étapes 102, 104, 108 et 110 précitées. Comme évoqué précédemment, la illustre un mode de réalisation possible et très spécifique de la sous-étape 108-4 de regroupement automatique lorsque les sorties optiques 38 sont disposées en quinconce selon des lignes nettement plus rapprochées entre elles que les colonnes et conformément à la disposition schématisée dans la . Au cours d’une première étape 200 de cette sous-étape 108-4, seules les colonnes paires de taches détectées à la sous-étape 102-4 sont sélectionnées pour tenir compte de la disposition en quinconce des sorties optiques 38 et détecter ainsi les lignes impaires de taches. Une connaissance a priori de la disposition des lignes impaires est exploitée pour y regrouper les taches détectées, telle que : la distance d entre deux lignes impaires successives des sorties optiques ; l’ordonnée attendue y 0 de la première tache de chaque colonne paire, c’est-à-dire l’ordonnée attendue de chaque tache de la première ligne impaire. Par ailleurs, une tolérance Δy autour d’une ordonnée cible de tache dans chaque colonne paire est prédéfinie, un indice i de ligne impaire est initialisé à 0 et toutes les taches de l’image binarisée IMb sont sélectionnables. Au cours d’une étape suivante 202, la tache sélectionnable de plus petite ordonnée de chaque colonne paire est sélectionnée. Il est vérifié pour cette tache que son ordonnée y est bien comprise entre y 0 + i.d.tan(α) - Δy et y 0 + i.d.tan(α) + Δy. Si c’est le cas, la tache considérée est classée dans la (i+1)-ième ligne impaire et supprimée de la liste des taches sélectionnables. Si ce n’est pas le cas, elle n’est pas classée dans la (i+1)-ième ligne impaire mais reste dans la liste des taches sélectionnables. Au cours d’une étape suivante 204, l’indice i est incrémenté d’une unité. Au cours d’une étape de test suivante 206, tant que l’indice i MAX = N/2 de la dernière ligne impaire n’a pas été atteint, on retourne à l’étape 202. Sinon on passe à une étape 208. L’étape 208 est similaire à l’étape 200, mais seules les colonnes impaires de taches détectées à la sous-étape 102-4 sont sélectionnées pour tenir compte de la disposition en quinconce des sorties optiques 38 et détecter ainsi les lignes paires de taches. De nouveau, une connaissance a priori de la disposition des lignes paires est exploitée pour y regrouper les taches détectées, telle que : la distance d entre deux lignes paires successives des sorties optiques ; l’ordonnée attendue y 0 de la première tache de chaque colonne impaire, c’est-à-dire l’ordonnée attendue de chaque tache de la première ligne paire. Par ailleurs, une tolérance Δy autour d’une ordonnée cible de tache dans chaque colonne impaire est prédéfinie, un indice i de ligne paire est initialisé à 0 et toutes les taches de l’image binarisée IMb sont sélectionnables. Au cours d’une étape suivante 210 similaire à l’étape 202, la tache sélectionnable de plus petite ordonnée de chaque colonne impaire est sélectionnée. Il est vérifié pour cette tache que son ordonnée y est bien comprise entre y 0 + i.d.tan(α) - Δy et y 0 + i.d.tan(α) + Δy. Si c’est le cas, la tache considérée est classée dans la (i+1)-ième ligne paire et supprimée de la liste des taches sélectionnables. Si ce n’est pas le cas, elle n’est pas classée dans la (i+1)-ième ligne paire mais reste dans la liste des taches sélectionnables. Au cours d’une étape suivante 212 identique à l’étape 204, l’indice i est incrémenté d’une unité. Au cours d’une étape de test suivante 214 similaire à l’étape 206, tant que l’indice i MAX = N/2 de la dernière ligne paire n’a pas été atteint, on retourne à l’étape 210. Sinon la sous-étape 108-4 de regroupement automatique est considérée comme terminée (étape finale 216). Un procédé de fabrication de capteur à puce photonique va maintenant être détaillé en référence à la , selon un mode de réalisation possible de la présente invention. Au cours d’une première étape 300, le capteur à puce photonique 28, 30 est assemblé notamment par disposition de la caméra CCD 42 face aux sorties optiques 38 organisées matriciellement en M colonnes et N lignes sur la face supérieure 32B de la puce photonique 32. Au cours d’une étape suivante 302, une image de taches est acquise, telle que l’image IM de la . Au cours d’une étape suivante 304, les étapes 102 à 112 du procédé de caractérisation d’un alignement de la caméra CCD 42 de la sont exécutées pour l’obtention des déviations angulaires α et β. Au cours d’une étape 306 suivante, l’étape 114 du procédé de la est exécutée pour l’obtention du score de parallélisme Sp. Au cours d’une étape de test 308 suivante, le score de parallélisme Sp est comparé à l’intervalle [σ p ; 1/σ p ]. Si Sp n’est pas dans cet intervalle, alors le procédé de fabrication retourne à l’étape 300 pour améliorer le positionnement de la caméra CCD 42 par rapport aux sorties optiques 38 en ajustant sa disposition. Si Sp est dans cet intervalle, alors le procédé de fabrication passe à une étape 310 d’information du bon parallélisme de la caméra CCD 42 et de la fin de l’ajustement de caméra pour une poursuite de la fabrication du capteur à puce photonique de façon connue en soi. Un procédé d’étalonnage de capteur à puce photonique va maintenant être détaillé en référence à la , selon un mode de réalisation possible de la présente invention. Au cours d’une première étape 400, une image de taches est acquise, telle que l’image IM de la . Au cours d’une étape suivante 402, les étapes 102 à 112 du procédé de caractérisation d’un alignement de la caméra CCD 42 de la sont exécutées pour l’obtention des déviations angulaires α et β. Au cours d’une étape 404 suivante, les étapes 114, 116 et 118 du procédé de la sont exécutées pour l’obtention du score d’alignement Sa et du score de parallélisme Sp. Au cours d’une étape de test 406 suivante, le score d’alignement Sa est comparé à la valeur seuil σ a = 0,6. Si Sa est strictement inférieur à σ a , alors le procédé d’étalonnage passe à une étape 408 d’ajustement d’au moins un paramètre d’acquisition d’une nouvelle image de taches puis retourne à l’étape 400. Un exemple de paramètre d’acquisition qui peut être ajusté est le temps d’exposition de la caméra CCD 42. A titre d’exemple non limitatif, pour l’acquisition d’une image à 256 niveaux de gris, il peut être a priori réglé pour atteindre une valeur maximale de niveau de gris des pixels de l’image de taches IM à 150. Il peut ensuite être ajusté à la hausse lors de l’étape 408 pour atteindre une valeur maximale de 170 ou plus, tout en se fixant une limite supérieure à 200 par exemple. Si Sa est supérieur ou égal à σ a lors du test 406, alors le procédé d’étalonnage passe à une étape 410 d’information du bon alignement des sorties optiques dans l’image de taches acquise à l’étape 400 et de la fin de l’étalonnage. Au cours d’une étape de test 412 qui suit également l’étape 404, le score de parallélisme Sp est comparé à l’intervalle [σ p ; 1/σ p ]. Si Sp n’est pas dans cet intervalle, alors le procédé d’étalonnage passe à une étape 414 d’information du mauvais parallélisme de la caméra CCD 42 en vue d’un éventuel réajustement de cette dernière. Si Sp est dans cet intervalle, alors le procédé d’étalonnage passe à une étape 416 d’information du bon parallélisme de la caméra CCD 42. Il apparaît clairement qu’un dispositif/procédé de caractérisation d’un alignement de caméra tel que celui décrit précédemment permet de caractériser automatiquement et surtout très simplement le parallélisme de la caméra d’un capteur à puce photonique pendant sa fabrication ou son utilisation, ainsi que le bon alignement des sorties optiques de la puce photonique. 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. 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 (20) de caractérisation d’un alignement de caméra comportant : un capteur à puce photonique (28, 30) comportant : une puce photonique (32) à pluralité de sorties optiques (38) organisées matriciellement en M colonnes et N lignes, et une caméra (42) disposée face à cette organisation matricielle des sorties optiques (38) ; et une unité de traitement (48) conçue (60, 62, 64) pour traiter numériquement une image de taches (IM) correspondant aux sorties optiques (38) de la puce photonique (32), cette image étant fournie par la caméra (42) ; caractérisé en ce que l’unité de traitement (48) est plus précisément conçue pour : répartir (60) au moins une partie des taches de l’image (IM) dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes et déterminer (60) ces M colonnes dans l’image de taches (IM) par régression linéaire ; répartir (62) au moins une partie des taches de l’image (IM) dans N groupes distincts correspondant aux N lignes et déterminer (62) ces N lignes dans l’image de taches (IM) par régression linéaire ; et caractériser (64) l’alignement de caméra par ces M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches (IM). Procédé de caractérisation d’un alignement de caméra dans un capteur à puce photonique (28, 30), ce capteur comportant : une puce photonique (32) à pluralité de sorties optiques (38) organisées matriciellement en M colonnes et N lignes ; et une caméra (42) disposée face à cette organisation matricielle des sorties optiques (38) ; le procédé comportant une étape de capture (100), par la caméra (42), d’une image de taches (IM) correspondant aux sorties optiques (38) de la puce photonique (32) et étant caractérisé en ce qu’il comporte en outre les étapes suivantes : répartition (102) d’au moins une partie des taches de l’image (IM) dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes et détermination (104) de ces M colonnes dans l’image de taches (IM) par régression linéaire ; répartition (108) d’au moins une partie des taches de l’image (IM) dans N groupes distincts correspondant aux N lignes et détermination (110) de ces N lignes dans l’image de taches (IM) par régression linéaire ; et caractérisation (114, 116, 118) de l’alignement de caméra par ces M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches (IM). Procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon la revendication 2, dans lequel la répartition (102) d’au moins une partie des taches de l’image (IM) dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes et/ou la répartition (108) d’au moins une partie des taches de l’image (IM) dans N groupes distincts correspondant aux N lignes comporte : une première sous-étape (102-1, 108-1) de binarisation par seuillage de l’image de taches (IM) ; une deuxième sous-étape (102-2, 108-2) de détection des taches dans l’image binarisée (IMb) ; une troisième sous-étape (102-3, 108-3) de filtrage des taches détectées par un critère de taille ; et une quatrième sous-étape (102-4, 108-4) de regroupement automatique des taches détectées et conservées par filtrage en M colonnes et/ou en N lignes. Procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon la revendication 3, dans lequel la détection (102-2, 108-2) de taches dans l’image binarisée (IMb) comporte un placement de boîtes englobantes autour de ces taches dans l’image binarisée (IMb), de manière à associer à chaque tache trouvée des paramètres comportant au moins les coordonnées d’un centre de la tache et une taille de la tache. Procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon la revendication 4, dans lequel le regroupement automatique (102-4, 108-4) des taches détectées et conservées par filtrage en M colonnes et/ou en N lignes comporte : un regroupement automatique (102-4) des taches détectées et conservées par filtrage en M colonnes sur la base d’abscisses des centres des taches détectées et conservées par filtrage dans l’image binarisée (IMb) en minimisant des variations d’abscisses intra-classes et en maximisant des variations d’abscisses inter-classes ; et/ou un regroupement automatique (108-4) des taches détectées et conservées par filtrage en N lignes sur la base d’ordonnées des centres des taches détectées et conservées par filtrage dans l’image binarisée (IMb) en minimisant des variations d’abscisses intra-classes et en maximisant des variations d’abscisses inter-classes. Procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon l’une quelconque des revendications 2 à 5, comportant en outre les étapes suivantes : calcul (106) d’une première déviation angulaire des M colonnes déterminées dans l’image de taches (IM) par rapport aux M colonnes de l’organisation matricielle des sorties optiques (38) de la puce photonique (32) ; calcul (112) d’une deuxième déviation angulaire des N lignes déterminées dans l’image de taches (IM) par rapport aux N lignes de l’organisation matricielle des sorties optiques (38) de la puce photonique (32) ; et caractérisation (114) de l’alignement de caméra par ces deux déviations angulaires. Procédé de fabrication d’un capteur à puce photonique (28, 30), comportant les étapes suivantes : assemblage (300) du capteur (28, 30) par disposition ou ajustement d’une caméra (42) face aux sorties optiques (38) d’une puce photonique (32) à pluralité de sorties optiques (38) organisées matriciellement en M colonnes et N lignes ; application (302, 304) d’un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon la revendication 6 ; calcul (306) d’un coefficient de parallélisme défini en tant que ratio des première et deuxième déviations angulaires calculées ; et répétition des trois étapes précédentes (300, 302, 304, 306) tant que ce ratio n’est pas compris dans un intervalle prédéterminé autour de 1. Procédé d’étalonnage d’un capteur à puce photonique (28, 30), comportant les étapes suivantes : application (400, 402) d’un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon l’une quelconque des revendications 2 à 6 ; génération (404) d’une image de masque de référence (IMref) à partir des M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches (IM), cette image de masque de référence (IMref) comportant une modélisation des sorties optiques sous la forme de taches de référence aux dimensions prédéterminées centrées sur des intersections des M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches (IM) ; calcul (404) d’un coefficient d’alignement défini en tant que ratio : d’une somme de surfaces partielles des taches de l’image de taches (IM) incluses dans les taches de référence par superposition de l’image de taches (IM) et de l’image de masque de référence (IMref), et d’une somme de surfaces totales des taches de l’image de taches (IM) ; et répétition d’un ajustement (408) d’au moins un paramètre d’acquisition d’une nouvelle d’image de taches (IM) et des trois étapes précédentes (400, 402, 404) tant que ce ratio n’est pas supérieur à un seuil prédéterminé. Procédé d’étalonnage d’un capteur à puce photonique (28, 30) selon la revendication 8, dans lequel l’ajustement (408) dudit au moins un paramètre d’acquisition comporte l’ajustement d’un temps d’exposition de la caméra (42). Programme d’ordinateur (60, 62, 64) téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support (50) lisible par ordinateur (46 ; 66) et/ou exécutable par un processeur (48) programmé pour traiter numériquement une image de taches (IM) correspondant aux sorties optiques (38) d’une puce photonique (32) à pluralité de sorties optiques (38) organisées matriciellement en M colonnes et N lignes, cette image (IM) étant fournie par une caméra (42) disposée face à l’organisation matricielle des sorties optiques (38) de la puce photonique (32), le programme d’ordinateur (60, 62, 64) étant caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour l’exécution des étapes suivantes : répartition (102) d’au moins une partie des taches de l’image (IM) dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes et détermination (104) de ces M colonnes dans l’image de taches (IM) par régression linéaire ; répartition (108) d’au moins une partie des taches de l’image (IM) dans N groupes distincts correspondant aux N lignes et détermination (110) de ces N lignes dans l’image de taches (IM) par régression linéaire ; et caractérisation (114, 116, 118) de l’alignement de caméra par ces M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches (IM) ; lorsque ledit programme (60, 62, 64) est exécuté sur un ordinateur (46 ; 66).