FR 3155586 A1 20250523 FR 2312656 A 20231117 L’invention concerne un système d’identification d’un liquide à partir de données d’une image d’une goutte (10) de ce liquide sur une surface réfléchissante (12), comportant : a)des moyens pour estimer, à partir desdites données d’image, l’angle de contact et la longueur capillaire de la goutte posée sur cette surface ; b)des moyens pour comparer les estimations d’angle de contact et de longueur capillaire avec des données connues d’angles de contact et de longueurs capillaires d’une goutte d’un autre liquide et pour identifier la nature du liquide de la goutte à identifier . figure 4 DISPOSITIF D’IDENTIFICATION DE LA NATURE D’UN LIQUIDE A PARTIR D’UNE GOUTTE DE CELUI-CI DOMAINE TECHNIQUE ET ART ANTERIEUR L’invention concerne un nouveau dispositif et un nouveau procédé pour la détection de la nature du liquide qui est constitutif d’une goutte. On connaît des méthodes qui mettent en œuvre des lecteurs RFID, des photos diode, des unités à large bande ou des capteurs piézoélectriques, mais celles-ci ne sont en général pas accessibles à des personnes physiques car elles nécessitent un équipement qu’on ne trouve le plus souvent que dans un laboratoire d’analyses. Un système, décrit par S.Yue et al. » Liquid testing with your Smartphone », in Proceedings of the 17th annual International Conference on Mobile Systems Applications and Services, ser.MobiSys’19, NY, USA ; Association for Computing Machinery 2019, page 275 – 286, met en œuvre des ondes capillaires générées par le vibromoteur d’un Smartphone placé au-dessus d’un récipient contenant le liquide. D’autres applications mobiles mettent en œuvre un vibromoteur et un accéléromètre ou une détermination de la viscosité ou encore la transmission d’ondes acoustiques. Mais, en général, ces systèmes nécessitent la mise en œuvre d’une quantité substantielle de liquide, par exemple l’équivalent d’au moins une tasse ou même un minimum de plusieurs centaines de millilitres, par exemple environ 400 ml. Ceci est évidemment impossible pour certains liquides, notamment des liquides corporels, par exemple dans le cas des individus souffrant d’oligoanurie ou d’une autre pathologie ou dans le cas de sang. Une autre solution, décrite dans J.Chan et al. dans « Testing a drop of liquid using Smartphone lidar », Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquituous Technol., vol. 6, n°1, mars 2022, mettant en œuvre un Smartphone. Mais, de plus en plus, les constructeurs de Smartphones envisagent d’éliminer les capteurs LiDAR de ces appareils. Il se pose donc le problème de trouver un nouveau dispositif et un nouveau procédé qui puissent mettre en œuvre une détection de la nature d’un liquide, sur la base d’une faible quantité ou d’un faible volume de celui-ci, par exemple un volume très inférieur à 100 ml, par exemple encore comprise entre 50 µl et 500 µl. Il se pose également le problème de trouver un nouveau dispositif et un nouveau procédé qui puissent être mis en œuvre par un dispositif de faible taille, par exemple un Smartphone, afin de pouvoir être utilisés par des personnes physiques, sans avoir, ou avant d’avoir recours à un laboratoire d’analyses. Un autre problème est celui de la détection plus aisée de liquides qui sont contrefaits ou frelatés, par exemple contenant de l’eau dans une proportion inadmissible et/ou contenant de l’alcool de mauvaise qualité. Une détection de ce type de liquide, sur la base de petites quantités, permettrait des tests plus aisés et plus rapides. L’invention concerne d’abord un dispositif ou un système d’identification d’un liquide à partir de données d’une image d’une goutte de ce liquide sur une surface réfléchissante, comportant : a)des moyens, ou des moyens programmés, pour estimer, à partir desdites données d’image, et éventuellement de l’image de la goutte réfléchie sur ladite surface, l’angle de contact et la longueur capillaire de la goutte posée sur cette surface ; b)des moyens, ou des moyens programmés, pour identifier la nature du liquide de la goutte à identifier sur la base des estimations d’angle de contact et de longueur capillaire . Les moyens pour estimer l’angle de contact et la longueur capillaire de la goutte peuvent comporter : - des moyens ou des moyens programmés pour extraire le contour de l’image de la goutte ; - et/ou des moyens de filtrage, ou des moyens programmés pour filtrer, desdites données d’image et/ou des moyens, ou des moyens programmés, d’optimisation, par exemple de type de Nelder-Mead ; - et/ou des moyens, ou des moyens programmés, pour estimer la ligne de contact entre la goutte du liquide à identifier et ladite surface ; par exemple, la ligne de contact peut être estimée à l’aide de l’image de la goutte du liquide à identifier et éventuellement de son image réfléchie sur ladite surface. Un dispositif ou un système selon l’invention peut comporter : - des moyens, ou des moyens programmés, pour générer une information relative à au moins une condition d’exposition de la goutte du liquide à identifier, par exemple un arrière-plan de la goutte et/ou à au moins une condition d’éclairage et/ou à au moins une orientation d’une source lumineuse et/ou à une inclinaison d’une surface d’un dispositif de visualisation par rapport à une direction de référence ; - et/ou des moyens, ou des moyens programmés, pour estimer la hauteur (H) de la goutte du liquide à identifier et/ou le rayon de courbure (b) de la goutte au sommet de celle-ci ; une estimation de la hauteur peut être obtenue par maximum de vraisemblance ou par consensus, ou par un algorithme de consensus, sur la base d’un échantillonnage aléatoire. Un dispositif ou un système selon l’invention peut comporter : - des moyens, ou des moyens programmés, pour générer au moins un repère (Y min , Y max ) délimitant une zone de l’image de la goutte dans laquelle des données d’image peuvent être ou sont sélectionnées ; - et/ou au moins une caméra. Dans un dispositif ou un système selon l’invention, les moyens pour identifier la nature du liquide de la goutte à identifier sur la base des estimations d’angle de contact et de longueur capillaire peuvent comporter : - des moyens, ou des moyens programmés, pour comparer les estimations d’angle de contact et de longueur capillaire avec des données connues d’angles de contact et de longueurs capillaires d’une goutte d’un autre liquide ; - et/ou des moyens, ou des moyens programmés, de classification ou pour classifier, mettant en œuvre un algorithme de classification, par exemple du type K plus proches voisins. Un dispositif ou un système selon l’invention peut comporter en outre des moyens programmés pour générer une longueur capillaire relative de la goutte. Un dispositif ou un système selon l’invention peut comporter en outre au moins une caméra pour générer lesdites données d’image. Un dispositif ou un système selon l’invention peut comporter un téléphone sans fil, ou Smartphone, qui comporte au moins les moyens a) et b). Un dispositif ou un système selon l’invention peut comporter en outre une surface réfléchissante sur laquelle la goutte peut être positionnée, par exemple l’écran d’un téléphone sans fil. L’invention concerne également un procédé d’identification d’un liquide à partir de données d’image d’une goutte de ce liquide disposée sur une surface réfléchissante, mettant en œuvre un dispositif tel que décrit ci-dessus. L’invention concerne également un procédé d’identification d’un liquide à partir de données d’image d’une goutte de ce liquide disposée sur une surface réfléchissante, comportant les étapes suivantes: a)estimer, à partir desdites données d’image, l’angle de contact et la longueur capillaire de la goutte posée sur cette surface ; b) identifier la nature du liquide à identifier sur la base des estimations d’angle de contact et de longueur capillaire, par exemple comparer les estimations d’angle de contact et de longueur capillaire avec des données connues d’angles de contact et de longueurs capillaires d’une goutte d’un autre liquide et identifier la nature du liquide de la goutte à identifier . Un tel procédé peut comporter: - une extraction du contour de l’image de la goutte ; - et/ou un filtrage desdites données d’image et/ou des moyens d’optimisation, par exemple de type de Nelder-Mead. Dans un procédé selon l’invention, il est possible d’estimer ou de calculer des données d’une ligne de contact entre la goutte du liquide à identifier et ladite surface. Dans un procédé ou un dispositif selon l’invention, la ligne de contact peut être estimée à partir des points de contact de la goutte sur ladite surface, ces points étant par exemple obtenus ou estimés à l’aide de la tangente à la goutte et éventuellement à son image réfléchie sur ladite surface ; les points de contact de la goutte sur ladite surface peuvent être obtenus ou estimés: - comme étant les points pour lesquels la tangente à la goutte du liquide à identifier, et éventuellement à son image réfléchie sur ladite surface, est sensiblement perpendiculaire à ladite surface ; - à partir de, ou parmi, 3 points situés d’un côté de la goutte du liquide à identifier, et éventuellement de son image dans ladite surface, et 3 points situés de l’autre côté de cette goutte et éventuellement de ladite image. Dans un procédé ou un dispositif selon l’invention, la ligne de contact peut être estimée à l’aide d’un changement de signe de la tangente à la goutte du liquide à identifier et à son image son image réfléchie sur ladite surface. Dans un procédé selon l’invention, une information peut être générée, relative à au moins une condition d’exposition de la goutte du liquide à identifier, par exemple un arrière-plan de la goutte et/ou à au moins une condition d’éclairage et/ou à au moins une orientation d’une source lumineuse et/ou à une inclinaison d’une surface d’un dispositif de visualisation par rapport à une direction de référence. Un procédé selon l’invention peut comporter : - une estimation de la hauteur (H) de la goutte du liquide à identifier (par exemple par consensus sur la base d’un échantillonnage aléatoire) et/ou du rayon de courbure (b) de la goutte au sommet de celle-ci ; - et/ou la génération d’au moins un repère (Y min , Y max ) délimitant une zone de l’image de la goutte dans laquelle des données d’image sont sélectionnées. Dans un procédé selon l’invention, l’étape b) peut comporter : - une comparaison des estimations d’angle de contact et de longueur capillaire avec des données connues d’angles de contact et de longueurs capillaires d’une goutte d’un autre liquide ; - et/ou une classification par un algorithme de classification, par exemple du type K plus proches voisins. Dans un procédé selon l’invention, la goutte à identifier est par exemple une goutte d’une boisson alcoolisée, ou d’urine ou d’eau ou d’huile ou de miel. La goutte peut avoir par exemple un volume compris entre 50 et 500 µl. Dans un procédé selon l’invention, la surface réfléchissante peut être l’écran d’un téléphone sans fil ou Smartphone et/ou les étapes a) et b) peuvent être mises en œuvre par un téléphone sans fil ou Smartphone. L’invention concerne également un programme d’ordinateur, comportant les instructions pour mettre en œuvre un procédé selon l’invention, telle que décrite ci-dessus ou dans la suite de la présente demande. L’invention peut donc être implémentée en tant qu’application de santé dans un téléphone mobile (Smatphone) ou un périphérique PC en exploitant la caméra d’un téléphone portable ou une « webcam » d’un ordinateur ou d’un micro-ordinateur ou une tablette électronique. -La FIG. 1 représente une goutte d’éthanol (à gauche) et d’eau (à droite) ; -la FIG. 2 est une représentation d’une goutte axisymétrique sur une surface non mouillante ; - FIG. 3 et FIG. 3 représentent des modules de traitement dispositif selon une réalisation de l’invention, -la FIG. 4 représente des gouttelettes sur l’écran d’un smartphone ; -les figures 5A et 5B représentent des modes de fonctionnement d’une réalisation d’un dispositif selon l’invention; -les figures 6A–6B représentent 2 gouttes d’eau avec des arrière-plans différents, - la FIG. 7 représente une goutte d’eau sur l’écran d’un Smartphone, et la ligne de contact de cette goutte sur l’écran, - FIG. 8 , FIG. 8 et FIG. 8 représentent différent exemple de points de contact ; - la FIG. 9 représentent un cas difficile d’identification d’un point de contact; - la FIG. 10 représente une goutte de lait (à gauche) et une goutte d’eau (à droite) ; - la FIG. 10 représente une image des points du contour d’une goutte et de son image, cette image incluant du bruit sous forme de points parasites, - les figures 11A, 11B et 11C représentent différents profils de gouttes, perturbés par des données parasites; - les figures 12A et 12B représentent des résultats de mesure d’angle de contact de différents produits ( FIG. 12 ) et de différents liquide ayant des teneurs en alcools différentes ( FIG. 12 ); - la FIG. 13 représente la dispersion des caractéristiques mesurées par un procédé selon l’invention, pour différent liquides, - FIG. 14 , FIG. 14 et FIG. 14 représentent divers exemples de classification de liquides, - les figures 15A et 15B représentent des résultats de détection de contrefaçons de boissons alcoolisées (rhum en FIG. 15 , vodka en FIG. 15 ) ; - les figures 16A et 16B représentent des résultats de tests d’urine, d’une part angle de contact en fonction du niveau de protéines dans l’urine ( FIG. 16 ), d’autre part l’utilisation de la longueur capillaire et de l’angle de contacts ( FIG. 16 ). EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Un aspect de l’invention va être expliqué en lien avec les figures 1 et 2. On peut différencier des liquides sur la base de leur mouillabilité, c’est-à-dire de leur aptitude à s’étaler et à former un film uniforme sur une surface. Cette caractéristique peut être mesurée par la tension de surface et les polarités des différents liquides (voir, par exemple, l’article de D.E. Sullivan : « Surface tension and contact angle of a liquid-solid interface », the Journal of Chemical Physics, vol.74, n°4, pages 2604-2615, 1981). Par exemple, l’eau, qui a une tension de surface assez élevée, tend à former (comme illustré en FIG. 4 ) des gouttelettes ou perles 10 sur une surface hydrophobe 12, comme le verre trempé, la cire ou l’huile. La FIG. 1 représente 2 gouttes 2, 4 sur une surface hydrophobe 6 : une goutte 2 d’éthanol (sur la gauche), une goutte 4 d’eau (sur la droite), cette dernière ayant une tension de surface plus faible que l’éthanol et qui ainsi mouille moins facilement la surface hydrophobe 6. L’angle de contact θ, représenté en FIG. 2 pour une goutte 10, est un indicateur de la mouillabilité d’un liquide, ce qui facilite l’identification de celui-ci. Cet angle est défini entre la surface solide 12 sur laquelle une goutte du liquide repose et la tangente à la goutte au point où le liquide et le solide se rencontrent. Un liquide qui a une tension de surface élevée a un angle de contact plus important qu’un liquide qui a une tension de surface faible ( FIG. 1 ). L’équation de Young permet d’établir une relation entre l’angle de contact et la tension à l’interface du système : Où γ SV , respectivement γ SL et γ LV représente les tensions de surface solide – vapeur, respectivement solide – liquide et liquide – vapeur. Donc si, par exemple, différents liquides sont dans l’air et reposent sur un même solide, l’angle de contact devient un indicateur direct de la tension de surface du liquide γ LV. Par la suite, on désigne la tension de surface par γ . La longueur capillaire, quant à elle, est une longueur qui relie la force de gravité et la tension de surface. Pour un liquide, une longueur capillaire faible indique qu’un petit volume de goutte suffit pour que la force de gravité compense les forces capillaires : il en résulte une forme aplatie de la goutte. À l’opposé, une longueur capillaire importante signifie un volume de goutte important pour que celle-ci s’écarte d’une forme sphérique et devienne aplatie. La longueur capillaire a est définie par : où γ est la tension de surface du liquide, ρ sa densité et g l’accélération due à la gravité. Par conséquent, la longueur capillaire fournit une information additionnelle sur le liquide. Un exemple de dispositif selon l’invention est illustré en FIG. 3 . Il comporte des moyens (par exemple une caméra) pour enregistrer des données d’images d’une goutte 10, déposée sur une surface, préférentiellement réfléchissante 12, d’un liquide à identifier ou à mesurer et/ou d’un liquide de référence déposée sur cette surface réfléchissante. On indique ci-dessous des caractéristiques préférentielles de cette surface. Les données d’image de la goutte vont pouvoir être traitées selon la présente invention par des moyens électroniques, par exemple un processeur ou un microprocesseur programmé à cet effet, et permettant : - de calculer ou d’estimer l’angle de contact et la longueur capillaire de la goutte; - d’identifier le liquide de la goutte, par exemple parmi une pluralité d’autres liquides possibles ou connus, par exemple encore en utilisant des moyens pour comparer les données d’estimations d’angle de contact et de longueur capillaire à des données connues d’angle de contact de longueur capillaire de ces autres liquides et/ou des moyens de classification comme décrit ci-dessous. Il est possible d’extraire la longueur capillaire et l’angle de contact à partir de la forme de la goutte. Par exemple, pour une goutte de liquide de forme axisymétrique, comme illustré en FIG. 2 , on peut exprimer la différence de pression ΔP, en un point M quelconque de l’interface air – liquide, en fonction de la tension de surface γ du liquide et du rayon de courbure de la goutte au point M selon l’expression suivante : La mesure de r 1 et r 2 n’est pas aisée. Au sommet de la goutte, par contre, r 1 = r 2. En appelant b le rayon de courbure au sommet, on peut écrire l’équation précédente sous la forme : Autrement dit, à l’intérieur d’une goutte 10 qui est symétrique par rapport à un axe vertical central y, la différence de pression ΔP varie linéairement avec l’élévation. En considérant le point O de la FIG. 2 comme étant l’origine, on peut exprimer ΔP en tout point en fonction de la gravité et de la disparité de densité entre la gouttelette et le milieu environnant. Si Δρ représente cette différence de densité et y la distance depuis le point origine O, alors on a : En combinant les équations ci-dessus, on arrive à l’équation de Laplace – Young : En exprimant les rayons de courbure, dans des coordonnées x, y (H étant la hauteur selon la direction y), on aboutit à l’équation de Bashforth – Adams : Où y’ = dy/dx et y’’=dy 2 /dx 2 . Cette équation différentielle décrit le comportement de y(x) mais n’a pas de solution analytique. Une approche plus simple consiste à introduire la substitution y’(x) = tan (Φ), ce qui permet d’éviter des manipulations complexes liées au fait que y n’est pas une fonction simple de x. En paramétrisant avec l’angle Φ et en introduisant la longueur capillaire exprimée ci-dessus, l’ensemble (7) d’équations suivantes peut être obtenu, qui ne met en œuvre que les coordonnées cartésiennes y et x avec les 2 paramètres a et b : La forme de la goutte 10 est définie par l’ensemble des points x(Φ) et y(Φ) qui satisfont l’équation ci-dessus, ainsi que par l’angle de contact θ entre la goutte et la surface. Pour obtenir le profil théorique d’une goutte pour des valeurs données de a et b, on peut intégrer cette équation à partir de la ligne de base (y=0) jusqu’à la hauteur y=H en utilisant par exemple une méthode de type « BDF » (Backward Differential Formula », ou encore méthode à rétropropagation différentielle) par exemple décrite dans l’article de G.D.Byrne et al. intitulé « A polyalgorithm for the numerical solution of ordinary differential equation », ACM Trans. Math. Softw, vol.1, n°1, p. 71-96, Mars 1975. Dans les développements ci-dessus, b est le rayon de courbure au sommet lié au volume de la goutte. À partir d’une image de la goutte, par exemple telle qu’enregistrée par une caméra, par exemple encore par celle d’un Smartphone, on peut extraire le profil du bord de la goutte, lequel forme un ensemble de points {[x i , y i ]} i image. Les paramètres a et b peuvent être obtenus en minimisant l’expression (8) suivante : Où x’ i , y’ i représentent le point sur le profil de la goutte qui correspond à l’équation (7) ci-dessus, avec les paramètres a et b. a* correspond à la meilleure valeur approchée de la longueur capillaire pour la goutte, mesurée en pixels ; b* représente le rayon de courbure au sommet O et est relié au volume de la goutte; l’angle de contact θ est défini comme l’angle paramétrique Φ auquel la position verticale est égale à la hauteur mesurée de la goutte, c’est-à-dire θ/y(θ) = H (voir FIG. 2 ). Selon l’invention, on peut donc, à partir de données d’une image d’une goutte 10 d’un liquide (lesquelles données sont obtenues à l’aide d’une caméra, par exemple une caméra d’un Smartphone 14, comme illustré en FIG. 5 ), en particulier des données d’un profil de la goutte, calculer ou estimer la ligne de contact et calculer ou estimer les caractéristiques suivantes du liquide : l’angle de contact et la longueur capillaire. Comme expliqué plus loin, ces caractéristiques peuvent être transformées ou traitées de manière à éliminer l’impact des facteurs extérieurs, incluant notamment l’agrandissement et/ou la distance entre la caméra et la goutte. Comme déjà expliqué, ces données d’angle de contact et de longueur capillaire permettent d’identifier un liquide, par exemple parmi une pluralité d’autres liquides possibles ou connus, par exemple encore en comparant les données d’angle de contact et de longueur capillaire à celles de ces autres liquides. Un dispositif selon l’invention ou mettant en œuvre l’invention peut donc comporter des moyens, ou module, d’extraction qui sont programmés pour, à partir de données d’image de la goutte : - estimer son profil ; - estimer ou calculer la ligne de contact et l’angle de contact, puis la longueur capillaire. Un tel dispositif pourra comporter des moyens, décrits ci-dessous, pour traiter les données de manière à éliminer l’impact des facteurs extérieurs, incluant notamment l’agrandissement et/ou la distance entre la caméra et la goutte. On décrit plus loin ci-dessous d’autres aspects de ces moyens de traitement des données. Dans le cas de mise en œuvre de l’invention avec un dispositif portable, par exemple un Smartphone 14, des problèmes peuvent se présenter, qui ne se rencontrent pas lorsqu’on utilise du matériel de laboratoire, incluant trépied et/ou source de lumière d’intensité et de direction contrôlées. Parmi ces difficultés : -le non parallélisme entre l’écran de visualisation (par exemple d’une caméra, par exemple encore celle d’un Smartphone) et le plan de la goutte, ce qui peut entraîner des effets de distorsion de la forme apparente de la goutte ; le plan de la goutte est le plan parallèle à l’écran de visualisation ou à la caméra du téléphone réalisant la captation de l'image de la goutte (i.e. "vu de face de la goutte") ; - et/ou l’identification du contour de la goutte, notamment au voisinage des points de contact, peut-être difficile du fait de facteurs incontrôlés tels que les variations d’illumination et l’absorption de lumière par le liquide ; - et/ou la ligne de contact est bien visible dans l’image lorsque la caméra est bien alignée à la fois avec la surface et avec la goutte ; cependant, un tel alignement, sans dispositif fixe, est très difficile à obtenir ; - et/ou la question se pose également de la surface à utiliser pour l’acquisition d’images de la goutte. Pour pallier ce type de difficultés, un dispositif ou un procédé selon l’invention ou pour mettre en œuvre l’invention peut comporter une ou plusieurs des étapes ou moyens ou modules suivants : (1) une étape, ou des moyens, ou un module, 20 d’aide à l’acquisition d’images : un utilisateur dépose une goutte 10 sur une surface (voir par exemple les figures 6A, 6B), par exemple la surface de l’écran 12 d’un téléphone portable (ou Smartphone) ; les moyens d’acquisition d’images permettent à un utilisateur non entraîné d’obtenir une image 18 de face, de qualité suffisante, de la goutte ; l’image ainsi acquise peut être traitée par l’étape ou les moyens d’extraction du profil de la goutte ; (2) et/ou une étape, ou des moyens, ou un module 22 d’extraction de profil de la goutte met par exemple en œuvre un filtre de Canny (voir, par exemple, J.Canny « A computational approach détection to edge detection », I3E Transactions on Pattern Analysis and Machine intelligence, Vol.PAMI-8, vol.6, p.179-698, 1986), appliqué à l’image convertie en échelle de gris, afin d’en extraire les bords de la goutte. Ces bords sont ensuite transformés dans un ensemble de pixels, ensemble représenté par Profil = {M(x,y)}, qui représentent le profil de la goutte ; (3) et/ou une étape, ou des moyens, ou un module 24 de détection de ligne de contact, décrit plus en détail ci-dessous ; (4) et/ou une étape, ou des moyens, ou un module 26 d’extraction des caractéristiques 28 du liquide, déjà décrit(e) ci-dessus. (5) et/ou une étape, ou des moyens, ou un module de classification, qui se base sur les caractéristiques du liquide calculées ou estimées ; on met alors en œuvre, par exemple, un algorithme de type KNN (« K nearest neighbors », ou « K plus proches voisins »). De préférence, une surface 12 sur laquelle une goutte est placée pour la mise en œuvre de l’invention présente des caractéristiques d’inertie chimique, d’homogénéité et de rigidité. Si la surface est trop rugueuse, des mesures d’un même angle de contact d’un même liquide peuvent être différentes (plus la surface est abimée, plus la mesure de l’angle est instable pour le même liquide). De même, la présence de poussière(s) et/ou d’élément(s) étranger(s) sur une surface qui n’a pas été nettoyée du point de vue chimique peut affecter l’angle de contact. Par conséquent, on cherche de préférence une surface plane ou lisse (non rugueuse) qui peut être facilement nettoyée. Enfin, la surface choisie présente, de préférence, une hydrophobicité suffisante pour permettre que l’angle de contact soit visible (>0) pour la plupart des liquides. La surface 12 de l’écran d’un téléphone portable, ou Smartphone, satisfait à ces conditions : il s’agit en général de verre trempé, suffisamment hydrophobe, bien adapté à la mesure des angles de contact. Elle peut être facilement nettoyée. De plus, sa nature à la fois lisse et hydrophobe permet d’assurer que les angles de contact obtenus sont suffisamment élevés et peuvent être mesurés de manière satisfaisante. La mise en œuvre de l’invention peut présenter un problème de maintien de la caméra parallèlement au plan de la goutte (déjà défini ci-dessus) pendant la capture de l’image de celle-ci. En effet, des effets de perspective peuvent distordre la forme apparente de la goutte, un utilisateur n’étant pas nécessairement muni des moyens matériels permettant d’éliminer ce type d’effet, notamment s’il s’agit d’une personne physique ne disposant pas des ressources dont dispose un laboratoire d’analyses. Par ailleurs, il est préférable qu’il y ait un contraste suffisant entre le contour de la goutte et les points de contact environnants. En fonction de l’illumination et des propriétés d’absorption de lumière du liquide, un dispositif ou un procédé, ou algorithme, selon l’invention peut permettre de résoudre les difficultés d’identification des points de contact. Pour résoudre ces problèmes, un dispositif et un procédé selon l’invention peuvent mettre en œuvre diverse solutions : -une assistance à la prise d’images sans effet de perspective, en mettant en œuvre des moyens tels qu’un gyroscope, par exemple celui d’un Smartphone 14 utilisé ; des moyens de type gyroscope permettent de mesurer les angles d’azimuth et/ou de roulis et/ou de lacet , de préférence en temps réel, pouvant fournir ainsi une indication 30 ( FIG. 5 ) à l’utilisateur sur une correction à effectuer pour obtenir une position verticale du dispositif de visualisation utilisé; - et/ou générer un ou des repères sur la zone de contact, par exemple des lignes horizontales telles que les lignes y min , y max représentées en figures 3A et 5A, ce(s) repère(s) indiquant et/ou délimitant une zone de contact et permettant à un utilisateur de positionner une goutte en vue d’une détection correcte ou améliorée de la ligne de contact ; ce(s) repère(s) permet(tent) de délimiter la zone de recherche de la ligne de contact; dans ce cas, de préférence, une étape ou des moyens, ou module, d’extraction de lignes de contact, par exemple tel que décrit ci-dessous, sélectionne ou est programmé pour sélectionner des points uniquement dans la zone spécifiée ou identifiée par ce(s) repère(s) ; - et/ou des moyens pour fournir à un utilisateur une indication concernant l’orientation d’une source de lumière et/ou le positionnement d’une goutte devant un arrière-plan blanc ou sombre ; les figures 6A et 6B illustrent l’impact que peut avoir un changement d’arrière-plan, la ligne de contact étant en général plus visible avec un arrière-plan clair ou blanc (comme en FIG. 6 ) plutôt qu’ un arrière-plan sombre (comme en FIG. 6 ) ; l’utilisateur pourra modifier la source de lumière ou l'arrière-plan si l'algorithme échoue à identifier la ligne de contact. En ce qui concerne l’extraction de la ligne de contact, selon un aspect de l’invention, on peut mettre en œuvre la réflexion de la goutte 10 sur la surface réfléchissante 12 sur laquelle elle est déposée. Les points où le profil de la goutte réelle rencontre celui de la goutte réfléchie représentent les points de contact. En reliant ces points selon une ligne droite, on identifie la ligne de contact. Un procédé, ou algorithme, pour permettre de détecter cette ligne de contact peut être basé sur 2 considérations : - tout d’abord, la surface 12 sur laquelle la goutte est déposée est réfléchissante : la section latérale du profil de la goutte 10 et de son image sur cette surface présente une modification du signe de la pente de la tangente au point de contact avec la surface réfléchissante ; - le changement de direction (lié au changement de signe) de la tangente est à peu près le même pour la tangente au contour de la goutte réelle et pour la tangente au contour de son image réfléchie ; donc, pour détecter le point de contact, on peut chercher la position où la pente supérieure (de la goutte réelle) et la pente inférieure (de l’image dans la surface réfléchissante) de la tangente à la courbe (constituée par le contour de la goutte réelle et celui de son image réfléchie), s’annulent. Selon un procédé conforme à l’invention, on recherche l’indice n (le point candidat pour la ligne de contact) pour lequel les points n - N et n + N ( ont des pentes égales en valeur absolue mais opposées en signe (N définit la fenêtre sur laquelle la tangente est calculée ; par exemple on peut évaluer la tangente sur N = 10 pixels). Par exemple, si on considère le côté gauche de la goutte et son image réfléchie dans la surface, l’ensemble étant désigné par P L , on peut définir P L (y) = x y pour les valeurs de y comprises entre y min et y max . On peut appliquer un filtre, par exemple un filtre de Savitsky-Golay, pour lisser P L (y) et en éliminer des irrégularités. Ainsi, pour chaque point, l’algorithme calcule la pente supérieure et la pente inférieure de P L (y) en ajustant les droites qui passent par les N points au-dessus et en dessous du point sélectionné (voir les lignes 5 et 6 de l’algorithme 1 ci-dessous). La différence entre les 2 pentes est calculée ou estimée, cette différence étant proche de 0 au point de contact (voir la ligne 8 de l’algorithme 1). Ce processus peut être répété pour les 2 côtés du profil, et on détermine ainsi la ligne de contact en reliant les 2 points de contact. On a représenté, en figures 8A, 8B et 8C, 3 configurations différentes de points de contact, l’angle de contact étant, respectivement, supérieur, inférieur ou approximativement égal à 90°. Sur ces figures, comme sur la FIG. 9 , Lg 1 et Lg 2 désignent les lignes de guidage horizontales, L P désignant le profil du plan de contact. Lorsque l’angle de contact est FIG. 8 ), il y a un seul point (P 1 en FIG. 8 ) qui puisse être point de contact (c’est le cas également lorsque l’angle est très proche de 90°); lorsque l’angle de contact est supérieur à 90°, comme illustré en FIG. 8 , il y a 3 points (P 1 , P 2 , P 3 en FIG. 8 ) dont l’un d’eux peut être le point de contact ; dans ce cas, ce dernier est défini comme étant celui qui est situé entre les 2 autres (voir algorithme 1, ligne 14). Autrement dit, le procédé ci-dessus permet d’identifier le point de contact dans le cas où il y a 1 ou 3 points possibles. Lorsque le nombre de points de contact possibles est différent (égal à 2, 4, ou plus de 3, voir par exemple le cas de la FIG. 9 , avec les 7 points P 1- P 7 ), un signal peut être envoyé à l’utilisateur (ligne 15 de l’algorithme 1) pour lui indiquer que la qualité de l’image est insuffisante et l’inviter à remédier à la situation. Les étapes décrites ci-dessus peuvent être formulées sous la forme d’un algorithme 1: Algorithme 1 Cet algorithme peut être codé dans le microprocesseur d’un dispositif de traitement des données issues de la caméra, par exemple le microprocesseur d’un Smartphone. Plus généralement, une ou plusieurs, voire toutes, des/les différentes étapes qui sont décrites dans le cadre de la présente demande peuvent être programmées dans un dispositif comportant des moyens électroniques de traitement de données, par exemple un microprocesseur ; il s’agit par exemple du microprocesseur d’un Smartphone, de préférence celui avec lequel une ou des image(s) de la goutte a/ont pu être prise(s). On décrit maintenant comment on peut calculer la longueur capillaire a et l’angle de contact θ. Pour cela, les données d’entrée sont les données du profil de la goutte ainsi que la ligne de contact. En utilisant cette dernière, on mesure la hauteur H de la goutte et on recherche les paramètres (a, b) qui permettent d’adapter le profil mesuré. Pour chaque paire de paramètres (a,b) l’équation (7) ci-dessus est intégrée de y=0 à H et génère un ensemble de points (x’ i ,y’ i ), ces points générés pouvant ensuite être comparés avec les points mesurés du profil de la goutte : on garde les paramètres qui permettent de s’approcher le plus des points du profil mesuré . Si les conditions d’illumination ne sont pas adaptées, le point supérieur de la goutte peut être déterminé de manière imprécise ou avec une erreur importante. De plus, des points peuvent être générés par erreur par l’algorithme du fait d’une mauvaise qualité de l’image, ce qui conduit à des erreurs dans le calcul de l’angle de contact. Pour résoudre ces problèmes, on introduit les coordonnées O(x 0 ,y 0 ) du point apex dans l’équation (8) déjà présentées ci-dessus, qui devient donc l’équation (9) suivante: La résolution de cette équation permet d’estimer les caractéristiques a et b et, en utilisant y 0 , de déterminer de manière robuste la hauteur maximum de la goutte. A cette fin, on peut mettre en œuvre un algorithme qui permet de traiter un ensemble de points contenant du bruit ; par exemple, on peut mettre en oeuvre un algorithme de type RANSAC (« Random Sample Consensus »), comme par exemple décrit dans M.A. Fischler et al. » Random Sample Consensus : a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography », Commun. ACM, vol. 24, n°6, pages 381-395, juin 1981. L’ensemble des points est sous échantillonné de manière aléatoire et l’équation (9) ci-dessus est utilisée pour obtenir les caractéristiques voulues. Les points qui adhèrent au plus près au modèle obtenu grâce au sous-échantillon, à l’intérieur d’une marge d’erreur prédéfinie, sont sélectionnés comme candidats potentiels. Le processus est répété avec différents sous-ensembles (différents sous échantillon), et le sous-ensemble avec le nombre maximum de points retenus à l’intérieur de la marge d’erreur est choisi pour calculer les caractéristiques de la goutte. Comme illustré sur les figures 11A-11C, sur lesquels sont portés des points Ia, Ib, Ic obtenus à partir d’une image et des points IIa, IIb, IIc qui résultent d’un lissage selon un certain profil (celui qui s'ajuste au mieux au point observé): -la FIG. 11 représente un profil avec un apex O (qui correspond au point d'abscisse 0) erroné, conduisant à une erreur de 5,54° sur l’angle de contact d’une goutte d’eau ; -la FIG. 11 représente un profil avec des points parasites, conduisant à une erreur de 12,33° sur le même angle de contact; -la FIG. 11 représente un profil avec un bon lissage, conduisant à une erreur très réduite de 0,05° sur le même angle de contact. Pour la résolution de l’équation (9) ci-dessus, on peut mettre en œuvre l’algorithme 2 suivant : Algorithme 2 D’une manière générale, dans un procédé ou un dispositif selon l’invention, on peut utiliser une 2 e goutte qui sert de référence, afin de s’affranchir du fait que les résultats sont obtenus en pixels. Si L et le liquide testé, et « ref » désigne le liquide de référence, par exemple de l’eau, la longueur capillaire relative a’ du liquide testé, exprimée en pourcentage, peut être calculée de la manière suivante : Les données de référence peuvent être mémorisées dans une mémoire d’un dispositif selon l’invention, par exemple la mémoire d’un Smartphone, et ce dispositif comporte des moyens programmés pour effectuer un calcul relatif tel que celui-ci-dessus. Dans le cadre d’une mise en œuvre sur, par exemple, le système Android, le calcul des caractéristiques de la goutte à partir de l’expression (9) ci-dessus peut être effectué en utilisant une technique d’optimisation, par exemple de type Nelder-Mead (J.A.Nelder and R.Mead : » Simplex Method function minimization », Comput.J, Vol.7, p.308-313, 1965). . Le logiciel peut proposer 2 modes opératoires : -un mode dit « scan » (illustré en FIG. 5 ) qui permet à la caméra de mesurer les caractéristiques de la goutte ; par exemple, les réglages de la caméra sont configurés pour une résolution de 1080 x 1080, avec un rapport d’aspect de 1 ; - et un mode « surface » (illustré en FIG. 5 ), qui permet de représenter une forme circulaire sur un écran afin de guider l’utilisateur pour positionner une goutte en fonction de la taille de celle-ci (par exemple selon 4 tailles différentes : 50, 60, 70 et 80 pixels de rayon, ce qui correspond sensiblement à des gouttes de 50 à 160 µl de volume) (ce mode peut permettre d’indiquer l’endroit où positionner la goutte). On peut mettre en œuvre l’invention de l’aide de 2 Smartphones : - l’un utilisé comme scanner et programmé pour effectuer un traitement parmi ceux décrits ci-dessus (par exemple un SmartPhone « OnePlus8t ») ; - et, en tant que surface sur laquelle les gouttes sont déposés, l’écran du 2 ème SmartPhone (par exemple un SmartPhone de type Google Pixel 4). Sur l’écran du 2 ème SmartPhone, on dépose, par exemple à l’aide d’une seringue, une goutte de liquide à mesurer et éventuellement une goutte d’un liquide de référence, toutes les 2 pouvant avoir des tailles standardisées. Le 2 ème smartphone est positionné horizontalement sur une table. En utilisant le smartphone scanner, un procédé selon l’invention permet de scanner les 2 gouttes sur une seule image et d’obtenir les paramètres recherchés (angle de contact et longueur capillaire relative). A la suite de chaque mesure, on peut nettoyer la surface du 2 ème Smartphone à l’aide d’un mélange d’eau et d’éthanol, puis d’une étape de séchage à l’air. Une mise en œuvre de l’invention a été décrite ci-dessus avec 2 Smartphones, ce qui permet à des personnes physiques de mettre en œuvre l’invention, seules, hors du cadre d’un laboratoire. Mais il est également possible de mettre en œuvre l’invention dans un laboratoire, par exemple en utilisant une caméra et une surface réfléchissante présentant les caractéristiques exposées ci-dessus. Les données issues de la caméra peuvent ensuite être fournies à un ordinateur ou un micro-ordinateur programmé en vue de les traiter selon un procédé selon l’invention. On présente ci-dessous des données : - de test, permettant d’évaluer les performances d’un dispositif et d’un procédé selon l’invention ; - et des données d’application d’un procédé et d’un dispositif selon l’invention. Données de test : - Plusieurs expériences ont été conduites avec des liquides différents (cognac, vin rouge Cruz, éthanol, Gin, Red Label (un whisky), vin rouge Merlot, whisky Grant, pastis Duval, whisky William Peel, Rhum Négrita, scotch Label, Calvados Busnel (Sylvain), vodka, vodka Poliakov, urine et eau ; ces différents liquides ont des angles de contact qui s’étendent de 68° à 114° ; les valeurs moyennes mesurées, avec les marges d’erreur, sont représentés en FIG. 12 ; l’erreur sur l’angle de contact est généralement inférieure à 2°, sauf pour Cruz et Merlot, pour lesquels elle atteint 4°, différence qui est attribuée à leurs angles de contact qui est aux alentours de 90°, ce qui rend difficile une définition exacte de la ligne de contact ; certains liquides ont des angles de contact très voisins (aux environs de 75°) ce qui est attribué à leur teneur en alcool voisine de 40 % (pour le Grant, les whisky William Peel, Label, Rhum Négrita, Calvados Busnel (Sylvain)) ; mais on peut faire une différenciation claire entre ceux-ci et la vodka Poliakov, le pastis Duval et le Gin, puisque les teneurs en alcool de ces derniers varient sensiblement (37,5° pour la vodka Poliakov et le Gin, 45° pour le pastis Duval) ; - la FIG. 12 illustre la relation entre l’angle de contact et le degré d’alcool dans le liquide, montrant la capacité d’un procédé ou d’un dispositif selon l’invention à fournir des données qui reflètent bien la teneur en alcool. En particulier, on note une bonne sensibilité à distinguer entre l’eau (0° d’alcool) et une solution d’éthanol à 3,3°. - la FIG. 13 représente les données d’angle de contact et de longueur capillaire relative pour 10 liquides, indiqués sur cette figure (les liquides correspondent aux groupes de points suivants : G 1 = éthanol, G 2 = pastis (45°); G 3 = huile d’olive; G 4 = whisky (40°) ; G 5 = vin rouge ; G 6 = café ; G 7 = sirop de maïs ; G 8 = sirop de sucre ; G 9 = bière, G 80 = eau). Ces données montrent que différencier entre l’huile d’olive et le whisky, sur la base du seul angle de contact, est difficile, cet angle étant situé dans la gamme 75°-80° pour les 2 liquides. Cependant, en prenant en compte la longueur capillaire (sur l’axe des ordonnées), on peut bien différencier entre ces 2 liquides. Cette observation est confortée par les matrices de confusion représentées en figures 14A, 14B et 14C. En utilisant l’angle de contact estimé et la longueur capillaire, on peut mettre en œuvre un algorithme de type KNN (K nearest neighbors, K=3) pour différencier entre ces liquides. Les matrices de confusion montrent une précision moyenne de classification de 58 %, 78 % et 84 %, respectivement, en utilisant seulement la longueur capillaire et l’angle de contact, pour les 9 types différents de liquide (en FIG. 13 , l’eau n’est pas comptée car il s’agit de la référence. Données d’application : - Test de détection de contrefaçon d’alcool : l’invention permet de différencier entre un alcool authentique et un alcool contrefait ou frelaté contenant 30 % d’eau. Les figures 15A et 15B montrent l’angle de contact et la longueur capillaire calculés par un procédé selon l’invention pour les contrefaçons de rhum et de vodka (ou rhum et de vodka frelatés), de même que pour les produits authentiques ; ces données montrent qu’un procédé et un dispositif selon l’invention peut être mis en œuvre pour faire la différence entre des boissons authentiques et des boissons contrefaites ou frelatées ; - test de détection d’urine : Les maladies des reins sont plus fréquentes chez les individus ayant du diabète et/ou une pression sanguine élevée. Lorsqu’un rein est abîmé, certaines substances sont secrétées, qui ne devrait normalement pas être présentes dans l’urine. Beaucoup de ces substances réduisent la tension de surface de l’urine. C’est par exemple le cas pour la protéinuria, qui est secrétée lorsque de l’albumine passe du rein dans l’urine des diabétiques. L’invention peut aider à détecter le niveau d’albumine dans l’urine des patients souffrant de diabète, permettant ainsi une détection en amont, qui peut être suivie par des analyses plus détaillées. Pour ce type d’application, on peut utiliser une surface réfléchissante spécifique, au lieu de l’écran d’un Smartphone. Pour tester cette application, on a introduit différents niveaux d’albumine de l’œuf dans des échantillons d’urine humaine saine et on a mesuré leurs caractéristiques pour différentes concentrations d’albumine : - la FIG. 16 montre l’évolution de l’angle de contact en fonction de la concentration d’albumine (en mg/l). Les données de cette figure montrent qu’il est possible de détecter différents niveaux d’albumine dans l’urine à l’aide de l’angle de contact d’une goutte d’urine. - la FIG. 16 représente les données d’angle de contact et de longueur capillaire relative d’une part pour de l’urine saine (groupe de points U 1 ), d’autre part pour de l’urine avec différents niveaux d’albumine (44 mg/l (groupe de points U 2 ), 100 mg/l (groupe de points U 3 ), 130 mg/l (groupe de points U 4 )) ; comme on peut le constater sur cette figure, il est possible de distinguer entre l’urine saine et l’urine avec une concentration d’albumine aussi faible que 44 mg/l. L’invention peut aussi s’appliquer à des gouttes d'autres natures par exemple pour différencier le miel naturel du miel synthétique. Un dispositif électronique, mettant en œuvre un procédé selon l’invention peut comporter, outre un dispositif imageur pour collecter des données d’images, des moyens de traitement des données, par exemple un processeur programmé pour mettre en œuvre une ou plusieurs étapes de traitement des données selon l’invention, et des moyens d’affichage pour visualiser des résultats d’une analyse selon l’invention. Un tel dispositif est de préférence de type portable ou mobile ou sans fil. On peut aussi réaliser une application centralisée sur un serveur unique et qui uti1ise les PC et/ou appareils mobiles comme terminaux de mesure ; dans ce cas, les mesures peuvent être effectuées là où est le patient ou l’échantillon mais elles peuvent être traitées dans un centre de calcul, à distance du patient ou de l’échantillon. Système (1) d’identification d’un liquide à partir de données d’une image d’une goutte de ce liquide sur une surface réfléchissante, comportant : a)des moyens pour estimer, à partir desdites données d’image, l’angle de contact et la longueur capillaire de la goutte posée sur cette surface ; b)des moyens pour comparer les estimations d’angle de contact et de longueur capillaire avec des données connues d’angles de contact et de longueurs capillaires d’une goutte d’un autre liquide et pour identifier la nature du liquide de la goutte à identifier . Système selon la revendication 1, comportant des moyens pour estimer la ligne de contact entre la goutte du liquide à identifier et ladite surface. Système selon la revendication 2, la ligne de contact étant estimée à l’aide de l’image de la goutte du liquide à identifier et de son image réfléchie sur ladite surface. Système selon la revendication 3, la ligne de contact étant estimée : - à l’aide de la tangente à la goutte du liquide à identifier et à son image réfléchie sur ladite surface en chacun des points de contact latéraux ; - ou à l’aide de la tangente à la goutte du liquide à identifier et à son image réfléchie sur ladite surface en 3 points situés d’un côté de la goutte du liquide à identifier et en 3 points situés de l’autre côté de cette goutte. Système selon la revendication 4, la ligne de contact étant estimée à l’aide d’un changement de signe de la tangente à la goutte du liquide à identifier et à son image son image réfléchie sur ladite surface. Système selon l’une des revendications 2 à 5, comportant des moyens pour générer une information de modification d’au moins une condition d’exposition de la goutte du liquide à identifier, par exemple une modification d’un arrière-plan de la goutte et/ou d’au moins une condition d’éclairage et/ou d’orientation d’une source lumineuse et/ou d’inclinaison de la surface. Système selon l’une des revendications 2 à 5, comportant des moyens pour estimer la hauteur (H) de la goutte du liquide à identifier. Système selon la revendication 7, comportant des moyens de mise en œuvre d’une estimation de la hauteur par maximum de vraisemblance ou consensus sur la base d’un échantillonnage aléatoire. Système selon l’une des revendications 1 à 8, comportant en outre au moins une caméra. Système selon l’une des revendications 1 à 9, comportant un téléphone sans fil qui comporte au moins les moyens a) et b). Système selon l’une des revendications 1 à 10, la surface réfléchissante étant l’écran d’un téléphone sans fil. Procédé (1) d’identification d’un liquide à partir de données d’image d’une goutte de ce liquide disposée sur une surface réfléchissante, comportant les étapes suivantes: a)estimer, à partir desdites données d’image, l’angle de contact et la longueur capillaire de la goutte posée sur cette surface ; b) comparer les estimations d’angle de contact et de longueur capillaire avec des données connues d’angles de contact et de longueurs capillaires d’une goutte d’un autre liquide et identifier la nature du liquide de la goutte à identifier . Procédé selon la revendication 12, la goutte à identifier étant une goutte d’une boisson alcoolisée, ou d’urine ou d’eau ou d’huile ou de miel. Procédé selon la revendication 12 ou 13, la surface réfléchissante étant l’écran d’un téléphone sans fil. Procédé selon l’une des revendications 12 à 14, les étapes a) et b) étant mises en œuvre par un téléphone sans fil ou Smartphone ou une tablette électronique ou un ordinateur ou un microordinateur ou un serveur, par exemple dans un centre de calcul. Programme d’ordinateur, comportant les instructions pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 12 ou 13.