INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Vérification de lentilles d’imagerie et procédé d’alignement actif pour maintenir une distance de mise au point arrière cohérente pour lentilles de mise au point automatique Arrière-plan Les dispositifs de balayage industriels et/ou les lecteurs de codes à barres peuvent être utilisés dans des environnements d’entrepôt et/ou d’autres milieux similaires. Ces dispositifs de balayage peuvent être utilisés pour balayer des codes à barres et d’autres objets. De tels dispositifs de balayage sont généralement contenus à l’intérieur d’un châssis pour garantir que les composants optiques sont protégés des chocs, chutes et/ou autres événements potentiellement dommageables. Dans certains environnements, il peut être souhaitable d’avoir des dispositifs de balayage à haute puissance en mesure de balayer ou de résoudre des codes à barres (par exemple d’une largeur de 100 ml) sur une large gamme de distances, par exemple de quelques pouces à des dizaines de pieds, voire plus. De tels systèmes nécessitent des optiques plus grandes (par exemple des systèmes de lentilles d’imagerie d’un diamètre total supérieur à environ 6 mm) afin de répondre aux exigences de performance, mais il reste un compromis entre le système de lentille ayant une taille spécifique tout en étant contraint par les dimensions totales du boîtier et du châssis. En outre, les systèmes d’imagerie compacts nécessitent un alignement de haute précision des optiques pour éviter toute distorsion optique, ce qui peut entraîner une réduction de l’efficacité des taux de balayage ou un équipement défectueux. De plus, chaque composant d’un système d’imagerie peut présenter une erreur de fabrication susceptible de provoquer un désalignement optique entraînant une réduction de la résolution de l’image et des performances de balayage. Les optiques plus grandes peuvent être plus sensibles à des taux plus élevés des erreurs de fabrication, tandis que les composants plus petits sont moins robustes aux erreurs de fabrication en ce qui concerne l’alignement optique.
En conséquence, il existe un besoin de techniques d’alignement optique améliorées permettant d’améliorer les fonctionnalités de systèmes optiques actuels et futurs.
Résumé Conformément à un premier aspect, un procédé d’ensemble d’alignement d’un système d’imagerie est fourni. Le procédé comporte le positionnement d’un support de lentille à une longueur focale de bride arrière étalonnée depuis un capteur d’étalonnage. Le capteur d’étalonnage est disposé le long d’un axe optique pour recevoir une image sur celui-ci, et le support de lentille est positionné le long de l’axe optique, une ouverture avant du support de lentille se trouvant le long de l’axe optique et une bride arrière du support de lentille se trouvant également le long de l’axe optique. Le support de lentille contient un groupe de lentilles avant disposé le long de l’axe optique et un groupe de lentilles arrière disposé le long de l’axe optique. Le procédé comporte en outre la translation, par un actionneur, du groupe de lentilles avant vers une pluralité de positions le long de l’axe optique tout en maintenant le groupe arrière dans une position fixe par rapport au capteur d’étalonnage. La translation du groupe de lentilles avant change une distance focale du système d’imagerie pour effectuer une mise au point de l’image sur le capteur d’étalonnage. Le procédé comporte ensuite la détermination, par un processeur, d’une position étalonnée du groupe de lentilles avant, la position étalonnée étant une position avec une image étalonnée mise au point au niveau du capteur d’étalonnage ; et la définition, par l’actionneur, du groupe de lentilles avant à la position étalonnée.
Dans une variante du présent mode de réalisation, le procédé comporte en outre le repositionnement du support de lentille par rapport à un capteur d’image à une distance prédéterminée du support de lentille. Dans certains exemples, le support de lentille est repositionné à la longueur focale de bride arrière étalonnée depuis le capteur d’image. Dans d’autres exemples encore, le support de lentille est repositionné à une distance du capteur d’image, la distance étant déterminée par une entretoise physique disposée entre le support de lentille et le capteur d’image. Dans d’autres exemples encore, la présente variante comporte l’alignement actif du support de lentille sur le capteur d’image.
Dans la suite, un algorithme d’apprentissage statistique (algorithme de prédiction) est représenté par une fonction de prédiction paramétrique , où représente un ensemble de paramètres réels. Cela correspond, par exemple, à la valeur des poids dans un réseau de neurones à topologie donnée.
Dans le contexte de l’apprentissage supervisé, la qualité d’une fonction de prédiction donnée est évaluée vis-à-vis de la distribution par utilisation du risque moyen. Le risque moyen est défini moyenne d’évaluation des l-différences relatives, c’est-à-dire comme suit :
où est l’opérateur d’espérance et la fonction est une métrique de précision donnée, aussi appelée fonction de perte.
L’objectif de l’apprentissage statistique supervisé est, étant donné l’ensemble d’apprentissage, de trouver un paramètre solution du problème d’optimisation suivant
En pratique, la distribution est inconnue et ne peut être facilement inférée à partir de l’ensemble d’apprentissage. Pour pallier cette difficulté, pour l’ensemble d’apprentissage considéré, il peut être utilisé la notion de risque empirique définie comme suit :
Il convient de noter que est un estimateur sans biais de au sens de l’égalité suivante :
La minimisation du risque conduit ainsi à un estimateur du paramètre , qui est également convergent pour . Cette approche est motivée par l’hypothèse PAC (renvoyant à la dénomination anglaise de « Probably Approximately Correct » qui signifie littéralement « Probablement Approximativement Correct ») qui stipule que les échantillons futurs pour lequel l’algorithme considéré effectuera des prédictions sont également distribués selon la distribution .
Dans ce contexte, la quantité est appelée erreur d’entraînement et sa minimisation vise ainsi à minimiser l’erreur de généralisation , où est un ensemble de réalisations de la variable aléatoire distinct de l’ensemble d’entraînement ayant permis la dérivation du paramètre .
Les notions d’erreurs d’entraînement et de généralisation se généralisent également en considérant que la phase d’apprentissage s’effectue vis-à-vis d’une distribution et que l’algorithme entrainé sera par la suite utilisé sur des échantillons suivant une autre distribution .
En considérant tout d’abord que et en introduisant les notations
avec l’opérateur d’espérance sous la mesure de probabilité , il vient que la phase d’entraînement vise à trouver tel que :
conduisant ainsi à une erreur d’entraînement .
L’erreur de généralisation est quant à elle définie par .
Pour fixé, les deux erreurs sont définies à partir d’estimateurs sans biais des quantités précédentes.
Par ailleurs, le cas usuel de l’hypothèse PAC se retrouve simplement en considérant le cas .
Modélisation de transformations Dans la suite, il sera utilisé des transformations représentées par des éléments de groupes agissant sur un ensemble donné.
La bordure extérieure 42 s’étend entre une portion frontale 43 et une portion terminale 44.
La portion frontale 43 se présente sous la forme d’un arc de cercle permettant une approche en douceur de la bordure extérieure 42 pour venir glisser sur les troncs 1000 comme expliqué ci-après.
La bordure extérieure 42 présente une forme générale courbe.
Selon une variante de réalisation non illustrée, la portion terminale 44 est, quant à elle rectiligne.
En référence aux figures 3 et 4, la portion terminale 44 de la bordure extérieure 42 est située à l’aplomb du bord distal 31 de la lame 3.
En d’autres termes, la portion terminale 44 de la bordure extérieure 42 est située directement au-dessus du bord distal 31 de la lame 3.
Par l’expression « à l’aplomb », il est entendu que le bord distal 31 de la lame et la portion terminale 44 de la lame sont situés, ou sont confondus, lorsque le dispositif 1 est vu de dessus.
Autrement dit, tel qu’illustré sur la , en tout point, la portion terminale 44 de la bordure extérieure 42 et le bord distal 31 de la lame 3 sont situés dans un même plan latéral P2, le plan latéral P2 étant parallèle au plan axial P1.
Ainsi, la forme de la portion terminale 44 de la bordure extérieure 42 est identique à la forme du bord distal 31 de la lame 3.
Le bord distal 31 est espacé de la portion terminale 44 du ski 41, ménageant entre eux un espace libre E de passage.
En d’autres termes, au niveau de son bord distal 31, la lame n’est pas reliée physiquement au ski 41 et plus précisément à la portion terminale 44 de la bordure extérieure 42.
Cet écartement entre le bord distal 31 de la lame 3 et la portion terminale 44 de la bordure extérieure du ski 41 a pour but d’éviter la retenue et l’accumulation des herbes et racines coupées. Une telle retenue et accumulation peut en effet nuire à l’efficacité du désherbage et provoquer une détérioration des troncs 1000 lors du désherbage.
Pour améliorer encore l’évacuation des herbes et racines coupées, et éviter leur retenue, la lame 3 est inclinée par rapport au plan axial P1, de sorte à former un angle A compris entre 120° et 160°.
De préférence, l’angle A est de 135°.
Plus précisément, la lame 3 présente un bord d’attaque 32 rectiligne, qui forme, avec le plan axial P1, l’angle A.
L’angle A est un angle obtus défini de telle sorte que le bord distal 31 de la lame 3 soit plus éloignée du support 2 qu’un bord proximal 33 par lequel la lame 3 est fixée sur le ski 41.
- des dispositifs individuels ayant des caractéristiques hétérogènes (par exemple des dispositifs dépendant de batteries, des dispositifs mobiles, et des dispositifs ayant des interfaces réseau différentes) ou
- des entités abstraites telles que des clusters ou des cloudlets.
Une entité abstraite désigne un fournisseur de ressources tel qu’un cluster ou un cloudlet. Une entité abstraite peut être déployée et connectée de la même manière que des dispositifs individuels, en établissant la quantité de ressources à fournir et gérer.
Les dispositifs informatiques 10 peuvent ou non appartenir à une même hiérarchie, c’est-à-dire appartenir ou non à un seul niveau d'abstraction. Dans un mode de réalisation où les nœuds appartiennent à une même hiérarchie, le procédé de planification de traitement de programme peut être distribué, c’est-à-dire qu’il n'est pas exécuté par une unique entité centrale qui décide de la manière dont la charge doit être équilibrée mais est distribué parmi les nœuds correspondant aux différents dispositifs informatiques 10. Les nœuds représentant les dispositifs informatiques 10 peuvent alors mettre en œuvre un procédé de négociation en échangeant des messages pour gérer la planification du traitement.
Le procédé de planification peut être utilisé dans différents types de système, tels que par exemple:
- Dans des systèmes de clusters gérés par différents types de technologies. Dans une telle application, le procédé de planification de traitement peut remplacer un procédé de déploiement et d'équilibrage de charge classique de manière à avoir des nœuds “masters” qui ne soient que des gestionnaires de découverte et d'application de restrictions (nombre de copies, vitesse de réponse requise, etc.).
- Dans des systèmes de dispositifs informatiques connectés par au moins un réseau 2 (par exemple ordinateurs portables, tablettes, téléviseurs intelligents) dans lesquels des applications peuvent être exécutées sur différents dispositifs du système, comme par exemple des systèmes de type Internet des Objets (IoT)).
Les connexions entre les dispositifs informatiques 10 (représentées par des liens entre deux nœuds) permettent de déterminer le taux de transfert auquel les microservices peuvent envoyer ou recevoir des données entre eux.
Un dispositif informatique 10 désigne une entité de traitement identifiable par un unique identifiant de dispositif ID.
La est un schéma représentant un dispositif informatique 10, selon des modes de réalisation de l’invention.
Un dispositif informatique 10 comprend un processeur 22, encore appelé Unité Centrale de Traitement ou CPU (acronyme pour l’expression anglaise correspondante « Central Processing Unit »), un dispositif de mémoire de masse 26, une interface entrée/sortie (E/S ou I/O en anglais) 28, et une interface homme-machine (HMI) 30. Le dispositif informatique 10 peut aussi être couplé à une ou plusieurs ressources externes 32 par l'intermédiaire d’un réseau 35 (qui peut être le même que le réseau 2 ou un autre réseau), ou d'un dispositif d’interface réseau 31. L’interface réseau 31 peut être connectée à un support de communication 33, qui peut être lui-même en communication avec d’autres dispositifs informatiques. Le dispositif d’interface réseau comprend une carte d’interface réseau NIC 310 (acronyme pour l’expression anglaise correspondante « Network Interface Card »). La carte réseau(NIC) permet les communications filaires et sans fil entre le dispositif 10 et d’autres dispositif informatiques 10 connectés via le réseau 2 ainsi que les communications via le réseau 35, par exemple au moyen du protocole Internet (IP).
Les ressources externes 32 peuvent inclure, sans limitation, des serveurs, des bases de données, des dispositifs de mémoire de masse, des dispositifs périphériques, des services de réseau cloud, ou tout autre ressource informatique appropriée pouvant être utilisée avec le dispositif 10.
Le processeur CPU 22 est configuré pour exécuter sur des instructions de programme enregistrées dans la mémoire 34.
La mémoire 26 comprend une mémoire à accès aléatoire RAM 260 (Random Access Memory). La mémoire 26 peut en outre inclure un ou plusieurs dispositifs de mémoire comme par exemple et sans limitation une mémoire à lecture seule (ROM acronyme pour Read-Only Memory), une mémoire volatile, une mémoire non volatile, une mémoire vive statique (SRAM acronyme pour Static Random Access Memory), une mémoire dynamique à accès aléatoire (DRAM acronyme pour Dynamic Random Access Memory), une mémoire flash, une mémoire cache ou tout autre dispositif capable de stocker des informations.
La mémoire de masse 24 comprend au moins un disque dur HDD 240 (Hard Disk Drive). Elle peut en outre comprendre des dispositifs de stockage de données tels qu’un disque optique, ou tout autre dispositif capable de stocker des informations.
Le processeur CPU 22 peut fonctionner sous le contrôle d'un système d'exploitation 261 qui réside dans la mémoire 26. Le système d'exploitation 261 peut gérer les ressources du dispositif informatique 10 de sorte que le code des programmes du dispositif informatique 10, intégré sous forme d'un ou plusieurs logiciels d'application, telle que les applications 262 qui résident dans la mémoire 26, puisse disposer d'instructions exécutées par le processeur 22. En variante, le processeur 22 peut exécuter directement les applications 262 sans système d'exploitation 261. Une ou plusieurs structures de données 264 peuvent également résider dans la mémoire 26, et peuvent être utilisées par le processeur 22, le système d'exploitation 261, et/ou les applications 262 pour stocker ou manipuler des données.
Le Théorème de Haar stipule que, modulo une constante de normalisation, il existe une unique mesure de probabilité définie sur la tribu des boréliens du groupe et notée , qui soit non-triviale, -additive, et invariante à gauche au sens où la propriété , est vérifiée.
La mesure de Haar associe un volume invariant au sous-ensemble du groupe si bien que le volume invariant permet de définir une intégrale pour les fonctions opérant sur les groupes localement compacts en utilisant la théorie de l’intégration de Lebesgue.
Une mesure de probabilité sur un groupe est une mesure non-négative, à valeurs réelles, -finie et telle que .
Ainsi, la mesure de Haar re-normalisée à 1, qui est notée définit une mesure de probabilité associée à une distribution de probabilité appelée loi uniforme sur le groupe .
Il convient de noter que le procédé s’applique pour d’autres distributions sur un groupe donné. A titre d’exemple, néanmoins, la description qui suit est restreinte au cas de distributions représentées par des mesures absolument continues par rapport à la mesure de Haar au sens où il existe une fonction de densité telle que la condition suivante est vérifiée :
Notion d’invariance Dans la suite, il est supposé que la variable aléatoire possède des propriétés de symétries correspondant à une invariance vis-à-vis d’un groupe donné.
Par exemple, dans le cas de la classification d’une image , il peut être supposé que le label est le même pour les échantillons , pour , où désigne la rotation d’angle dans le plan .
De fait, s’il s’agit de déterminer si l’image représente ou non un animal donné, le fait que l’image ait effectué une rotation ne change pas le fait que l’image comporte l’animal donné ou non. Dans cet exemple particulier, la labellisation est invariante par une rotation d’angle dans le plan .
Pour la suite, il est introduit une variable aléatoire sur le groupe de distribution , la distribution de probabilité associée à la variable aléatoire et la mesure associée.
Il vient alors :
Du fait de la modélisation par action de groupe, les variables aléatoires et peuvent être considérées comme indépendantes.
De même, les symétries mentionnées précédemment se traduisent par une propriété d’invariance conditionnelle de la variable aléatoire vis-à-vis de la variable aléatoire .
Pour l’équation précédente, cela se traduit mathématiquement par les équations suivantes:
où représente la distribution marginale de et est la mesure produit de et .
Augmentation de données Ce paragraphe vise à expliquer ce qu’est une technique d’augmentation de données d’apprentissage, plus simplement dénommée technique d’augmentation de données dans la suite.
Pour cela, les hypothèses suivantes sont effectuées : l’apprentissage est un apprentissage supervisé et l’ensemble d’apprentissage considéré satisfait une propriété de symétrie correspondant à une invariance conditionnelle à l’action d’un groupe telle que décrit précédemment.
On peut noter que selon cet exemple, l’adressage des pixels est illustré avec un seul treillis de guides d’onde mais l’adressage des pixels peut aussi être mis en œuvre pour plusieurs treillis de guide d’ondes superposés.
Le modulateur 32 met aussi en œuvre également une fonction dite d’hologramme. Cette fonction est réalisée par les nano-gouttes qui assurent une modulation de phase de l’onde lumineuse incidente visible. En effet, lorsqu’un pixel est activé, le champ optique généré par les chaînes de nanoparticules exerce sur les molécules des nano-gouttes (réalisées dans un matériau à changement d’indice contrôlable) situées à proximité, un couple optique qui a comme effet de faire varier leur orientation tel qu’illustré à la . Cette orientation varie continûment avec la puissance optique, et induit une variation d’indice du matériau de ces nano-gouttes, notamment le long de l’axe perpendiculaire à la surface du substrat. Avec une épaisseur suffisante de matériau à changement d’indice contrôlable et une gamme contrôlée de puissance « déposée », chaque pixel peut induire un déphasage à une onde réfléchie sur sa surface sub-longueur d‘onde variant continûment de 0 à 2π.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le matériau plasmonique est de l’or (Au), de l’argent (Al), du cuivre (Cu) ou de l’aluminium (Al).
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, les nano-gouttes sont structurées en matrices méso-structurées.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le matériau à changement d’indice contrôlable optiquement est un cristal liquide.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le matériau à changement d’indice contrôlable optiquement est un matériau photostrictif ou à changement de phase.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la structure noyau-enveloppe du matériau plasmonique est de type métal-diélectrique.
illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de projection d’image holographique, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par le dispositif de projection holographique 3 de la .
Dans une première étape 51, une information est obtenue à partir de l’unité de contrôle 31 concernant l’activation d’un couple de sources lumineuses 34 associées à deux guides d’onde associés à une intersection d’un treillis de guides d’onde.
Dans une seconde étape 52, une première onde lumineuse proche-infrarouge est émise par une source lumineuse 34 associée à l’un des deux guides d’onde, cette onde se propage dans ce guide d’onde et excite les chaînes de nanoparticules déposées dans la même direction que ce guide d’onde.
Dans une troisième étape 53, une deuxième onde lumineuse proche-infrarouge est émise par une source lumineuse 34 associée à l’autre des deux guides d’onde, cette onde se propage dans cet autre guide d’onde et excite les chaînes de nanoparticules déposées dans la même direction que cet autre guide d’onde.
Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un modulateur spatial de lumière qui inclurait des éléments secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention.
La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le modulateur spatial de lumière de la .
Circuit Miroir de courant La présente description concerne de façon générale les circuits et les systèmes électroniques. Plus particulièrement, la présente description se rapporte aux circuits électroniques permettant la recopie d'un courant, et plus précisément aux circuits de type miroir de courant.
Il existe une multitude de circuits électroniques adaptés à effectuer des opérations élémentaires utilisées dans des dispositifs électroniques plus complexes. Parmi les opérations élémentaires les plus courantes à réaliser, la recopie d'un courant est très utile.
Un circuit miroir de courant, ou miroir de courant, est un circuit électronique permettant de copier un courant traversant un premier conducteur dans un deuxième conducteur.
Grâce à un tel système d’alimentation, le gaz à l’état vapeur présent dans la cuve et non utilisé pour la consommation de l’appareil consommateur de gaz à basse pression peut être condensé en circulant via la première section de la ligne de retour et est ainsi renvoyé dans la cuve à l’état liquide, au lieu d’être éliminé. La perte du gaz à l’état vapeur présent en excès dans la cuve est alors au moins réduite.
De plus, lorsque le débit de gaz à l’état liquide circulant dans le premier circuit d’alimentation n’est pas suffisant pour condenser la totalité du gaz à l’état vapeur circulant dans la ligne de retour, la fraction excédentaire de ce dernier peut être dirigé vers la deuxième section de la ligne de retour afin de retourner directement dans la cuve. Une telle situation peut survenir lorsque l’ouvrage flottant équipé du système d’alimentation selon l’invention ne nécessite pas une quantité importante de gaz à l’état liquide pour être propulsé, par exemple lorsque l’ouvrage flottant se déplace à vitesse réduite.