INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le fournisseur de service 24 peut être un opérateur de bornes de recharge (la borne de recharge 6 par exemple) permettant la gestion de recharge intelligente à distance ou un opérateur de gestion énergétique d’un réseau d’alimentation électrique (EMS pour « Energy Management System ») opérant des services de gestion intelligente du réseau d’alimentation électrique, un serveur dudit opérateur hébergeant un module logiciel de gestion énergétique dudit réseau d’alimentation électrique. Alternativement le fournisseur de service peut être un opérateur d’une flotte de véhicule ou un fournisseur de services à l’utilisateur 14, par exemple un service reposant sur une application pour l’usage de son véhicule, une application de navigation, une application de gestion de données et d’appareils connectés du domicile, tels la borne de recharge 6 domestique, un compteur électrique, etc. Le système tiers 24 peut communiquer avec un ou des appareils connectés à travers le réseau de communication sans fil ou un réseau IP filaire ou par réseau de fibre optique ou satellite, c’est à dire via un fournisseur de service internet qui n’est pas nécessairement un réseau de téléphonie mobile.
Au cours de cette étape, on retire par exemple plus précisément des portions de la couche conductrice 275 de sorte à définir, dans la couche conductrice 275, une pluralité d’électrodes d'anode 287 des futures diodes photosensibles du dispositif. Dans l’exemple représenté, chaque électrode d'anode 287 est située, en projection verticale, en regard d’un unique plot métallique 107 du circuit de contrôle 101. À l’issue de cette étape, les électrodes d'anode 287 des futures diodes photosensibles sont isolées électriquement les unes des autres, chaque électrode d'anode 287 étant en outre connectée au plot métallique 107 sous-jacent. Ceci permet un contrôle individuel des diodes photosensibles par le circuit de contrôle 101.
Les figures 2R et 2S sont des vues, respectivement de dessus et en coupe selon le plan AA de la , illustrant une étape ultérieure de dépôt d’une couche active semiconductrice 289 du côté de la face supérieure de la structure obtenue à l’issue de l’étape précédente. Dans l’exemple représenté, la couche 289 comble entièrement des espaces s’étendant latéralement entre les LED 265, de sorte que la couche 289 affleure la face supérieure de la couche 155 des LED 265. À titre de variante, la couche 289 peut présenter une hauteur inférieure à celle de l’empilement 151, par exemple comprise entre 0,5 et 1 µm. La couche active 289 est par exemple en le même matériau que la couche 173 précédemment décrite en relation avec les figures 1P et 1Q.
Le remplissage des espaces libres entre les LED 265 par la couche active 289 conduit à former une pluralité de diodes photosensibles 291, ou photodétecteurs. Chaque diode photosensible 291 comprend un empilement vertical comportant, dans l’ordre à partir de la surface supérieure du circuit de contrôle 101, le plot 285, une portion de la couche conductrice 275, correspondant à l’électrode d'anode 287 de la diode photosensible, et une portion de la couche active 289 située sensiblement à l’aplomb de l’électrode d'anode 287. En pratique, un empilement d’une ou plusieurs couches d’injection et/ou de transport d’électrons (non représentées) peut ultérieurement être déposé sur la couche active 289.
La est une vue de dessus illustrant une étape ultérieure de réalisation d'électrodes de cathode communes sur les empilements des LED 265 et des diodes photosensibles 291 du dispositif. Les figures 2U et 2V sont des vues en coupe, selon les plans respectivement AA et BB de la , de cette même étape. Dans l’exemple représenté, on forme plus précisément des électrodes de cathode 293 communes à toutes les LED 265 d’une même rangée de LED du dispositif et des électrodes de cathode 295 communes à toutes les diodes photosensibles 291 d’une même rangée de diodes photosensibles du dispositif. Les électrodes de cathode 293 et 295 sont par exemple en un oxyde conducteur transparent, par exemple l’ITO. Les électrodes de cathode communes 293 et 295 sont par exemple réalisées de la même façon que les cathodes communes 177 et 179. À titre de variante, par exemple dans un cas où les LED 265 et les diodes photosensibles 291 du dispositif présentent des tensions de fonctionnement semblables, on peut prévoir une unique électrode de cathode commune à toutes les LED 265 et à toutes les diodes photosensibles 291 du dispositif, le contrôle individuel des LED 265 et des diodes photosensibles 291 s’effectuant par les plots conducteurs 105 et 107, respectivement.
Dans l’exemple représenté, on obtient, à l’issue des étapes décrites en relation avec les figures 2A à 2V, un dispositif combinant des fonctions d’émission lumineuse et de photodétection.
Les procédés décrits respectivement en relation avec les figures 1A à 1T et avec les figures 2A à 2V peuvent être utilisés pour réaliser des micro-écrans monolithiques, combinant une fonction d’affichage d’images et une fonction de capture optique, par exemple pour réaliser un écran interactif adapté à mettre en œuvre des fonctions de reconnaissance faciale ou du regard ("eye tracking", en anglais), de reconnaissance de formes, de détection de mouvement, d’identification, etc. Un avantage des procédés décrits est qu’ils permettent de réaliser des pixels d’affichage et des pixels de capture de petites dimensions latérales, et ainsi obtenir des résolutions d’affichage et des résolutions de capture élevées. On notera que dans l’exemple décrit ci-dessus, le dispositif comprend des macro-pixels comprenant chacun un pixel de détection et trois pixels d’émission adaptés à émettre respectivement dans trois gammes de longueurs d’ondes distinctes. Autrement dit, la résolution du dispositif en émission et la résolution du dispositif en réception sont identiques. À titre de variante, la résolution du dispositif d’affichage et la résolution du capteur optique peuvent être différentes. En particulier, le nombre de pixels de détection peut être inférieur au nombre de pixels d’émission d'une même gamme de longueurs d’ondes. On pourrait en outre prévoir un dispositif comprenant trois pixels d'émission adaptés à émettre dans le visible et au moins un autre pixel d'émission adapté à émettre dans l'infrarouge.
À titre de variante, les procédés décrits respectivement en relation avec les figures 1A à 1T et avec les figures 2A à 2V peuvent être utilisés pour réaliser des dispositifs d’affichage interactifs de plus grandes dimensions, par exemple un écran de télévision, d’ordinateur, de smartphone, de tablette numérique, etc. Un tel dispositif peut comporter une pluralité de puces électroniques élémentaires disposées, par exemple selon un agencement matriciel, sur un même substrat de report. Les puces élémentaires sont montées solidaires du substrat de report et connectées à des éléments de connexion électrique du substrat de report pour leur commande. Chaque puce comporte une ou plusieurs LED 165, 265 une ou plusieurs diodes photosensibles 175, 291, et un circuit 101 de commande de ladite une ou plusieurs LED et de ladite une ou plusieurs diodes photosensibles. Chaque puce correspond par exemple à un macro-pixel du dispositif. À titre d’exemple, chaque puce comprend trois LED commandables individuellement, définissant respectivement trois pixels d’émission adaptés à émettre respectivement de la lumière rouge, de la lumière verte et de la lumière bleue, et une diode photosensible adaptée à détecter un rayonnement infrarouge ou proche infrarouge, définissant un pixel de détection.
Les figures 3A à 3G sont des vues en coupe illustrant des étapes successives d'un exemple d'un procédé de fabrication d'un tel dispositif.
La est une vue en coupe représentant de façon schématique et partielle un dispositif analogue au dispositif précédemment décrit en relation avec la . Le dispositif de la diffère du dispositif de la principalement en ce que le substrat semiconducteur 103 du dispositif de la est de type SOI. Dans l’exemple représenté, le substrat 103 du dispositif de la comprend un support en silicium 103a revêtu d’une couche isolante 103b elle-même revêtue d’une couche en silicium monocristallin 103c. Par souci de clarté, les couches 103a, 103b et 103c ne sont pas représentées à l’échelle.
La illustre une étape de collage de la structure de la sur un substrat de support temporaire 301, par exemple en silicium. La structure de la est fixée au substrat de support 301 par sa face opposée au circuit intégré de contrôle 101, c'est-à-dire par sa face inférieure dans l'orientation de la , correspondant à sa face supérieure dans l'orientation de la .
La illustre en outre une étape optionnelle d'amincissement du substrat semiconducteur 103, par sa face opposée au circuit intégré de contrôle 101. À titre d'exemple, les composants, notamment des transistors, du circuit intégré 101, peuvent être formés dans et sur la couche de silicium monocristallin 103c du substrat SOI. L'étape d'amincissement de la peut consister, comme illustré sur cette figure, à retirer le substrat de support 103a du substrat SOI 103, de façon à ne conserver que la couche de silicium monocristallin 103c et la couche isolante 103b du substrat SOI.
À titre de variante, dans un cas où le circuit intégré 101 est formé dans et sur un substrat massif de silicium, l'étape d'amincissement peut consister à réduire l'épaisseur du substrat, par exemple par meulage, à partir de sa face supérieure (dans l'orientation de la ). Une couche isolante de passivation (non détaillée sur la figure) peut ensuite être déposée sur la face supérieure du substrat aminci.
La illustre des étapes ultérieures de formation, du côté de la face supérieure du circuit intégré 101, de plots métalliques de connexion 303, reliés aux plots de connexion 105, 107 et/ou à des bornes de connexion de composants électroniques, par exemple des transistors MOS, du circuit intégré 101, par l’intermédiaire de vias conducteurs 305 traversant le substrat semiconducteur 103 du circuit intégré 101. Chaque via conducteur 305 contacte par exemple un niveau de connexion du circuit intégré de contrôle 101.
La illustre une étape de formation, à partir de la face supérieure du circuit intégré 101, de tranchées 307 traversant verticalement le circuit intégré 101 et la structure dans laquelle sont formées les LED et les diodes photosensibles, et débouchant sur la face supérieure du substrat de support temporaire 301. Les tranchées 307 délimitent latéralement une pluralité de puces semiconductrices 309 correspondant aux puces élémentaires de pixel du dispositif d'affichage. Les tranchées 307 peuvent être formées par gravure plasma, par sciage, ou par toute autre méthode de découpe adaptée.
La illustre une partie du support temporaire 301 sur lequel sont fixées les puces semiconductrices 309. Dans l’exemple représenté, quatre puces semiconductrices 309 sont fixées en surface du support temporaire 301 étant entendu que, en pratique, un nombre plus important de puces semiconductrices 309 peuvent être fixées sur le support 301.
Les figures 3F et 3G illustrent une étape de fixation de puces élémentaires 309 sur la face supérieure d'un même substrat de report 311 du dispositif d'affichage. Le substrat de report 311 comprend, du côté de sa face supérieure, une pluralité de plots métalliques de connexion 313, destinés à être fixés et connectés électriquement et mécaniquement à des plots de connexion métalliques correspondants 303 des puces élémentaires 309.
L’augmentation de contraste, représentée par la flèche F3 à la , comporte par exemple une normalisation et une égalisation d’un histogramme de l’image acquise 22, afin de recentrer l’histogramme sur les valeurs en niveau de gris pour lesquelles des pixels sont présents dans l’image, et alors de supprimer les valeurs minimales et maximales de niveaux de gris ne correspondant à aucun pixel, ou peu de pixels, dans l’image acquise 22.
Pour le deuxième seuillage, appliqué à l’image convoluée 46, représenté par la flèche F5 à la , le module de détermination 26 est par exemple configuré pour effectuer un seuillage de type Huang. Ce deuxième seuillage est alors plus restrictif que le premier seuillage, et permet aussi de conserver seulement les zones claires de l’image faisant l’objet de ce deuxième seuillage, à savoir les zones claires l’image convoluée 46.
En complément facultatif, pour le traitement binaire, représenté par la flèche F6 à la , le module de détermination 26 est par exemple configuré pour effectuer successivement une opération de fermeture (de l’anglais Close ) et une opération de dilatation (de l’anglais Dilate) d’une image binaire de l’image traitée, à savoir d’une image binaire de l’image convoluée seuillée 48. Ce traitement binaire permet alors de supprimer les anneaux de l’image binaire, et de conserver seulement les éléments circulaires fermés.
L’homme du métier observera que l’algorithme de traitement d’images décrit dans l’exemple des figures 2 et 3, avec les différentes opérations de traitement d’images appliquées successivement ou le cas échéant en parallèle, est un exemple d’algorithme de traitement d’images permettant d’identifier les gouttes focalisées dans le plan image de chaque image 22 respective, et l’homme du métier comprendra que d’autres algorithmes de traitement d’images sont envisageables pour identifier lesdites gouttes focalisées dans le plan image de chaque image 22 respective.
Une variante est par exemple d’utiliser l’information en niveau de gris des éléments sélectionnés après le premier seuillage, représenté par la flèche F2 à la . En effet, les gouttes non-focalisées ont un niveau de gris minimal de faible valeur (pixel noir présent au centre de la goutte), alors que les gouttes focalisées (que l’algorithme vise à identifier) ont un niveau de gris minimal de valeur plus élevée (pas de pixel noir présent).
Une autre variante est par exemple d’utiliser un autre traitement binaire après le deuxième seuillage, cet autre traitement binaire consiste en successivement une opération de dilatation et une opération de fermeture permettant de conserver et de fermer les anneaux circulaires. Lors de l’analyse des objets, le module de détermination 26 détermine les paramètres de circularité (ratio l/L de l’objet) et de valeur minimale des objets ce qui permet de filtrer les objets non-circulaires (morceaux d’anneaux) qui ont une circularité typiquement inférieure à 0,9 et de filtrer les anneaux complets creux (qui ont alors un niveau minimal sensiblement égal à 0). Autrement dit, le module de détermination 26 est ensuite configuré pour conserver seulement les disques pleins correspondant aux gouttes focalisées.
Selon le deuxième mode de réalisation, l’algorithme de détermination comporte l’algorithme d’intelligence artificielle, et l’algorithme d’intelligence artificielle est configuré pour recevoir en entrée une image acquise 22, et pour délivrer en sortie l’ensemble de grandeur(s), notamment un nombre de gouttes focalisées dans le plan image de l’image acquise 22 respective.
Selon ce deuxième mode de réalisation, l’algorithme d’intelligence artificielle comporte de préférence la mise en œuvre d’un réseau de neurones artificiels, également appelé ANN (de l’anglais Artificial Neural Network ).
Une variable d’entrée dudit réseau de neurones est alors typiquement l’image acquise 22 respective, et une variable de sortie dudit réseau de neurones est par exemple un masque des gouttes focalisées dans le plan image de l’image 22 respective. Selon cet exemple, le module de détermination 26 est configuré pour appliquer l’algorithme d’intelligence artificielle à chaque image acquise 22 respective, typiquement pour mettre en œuvre le réseau de neurones, puis pour appliquer à l’image acquise 22 initiale le masque de gouttes focalisées, obtenu via le réseau de neurones.
Le module de détermination 26 est alors configuré pour déterminer l’ensemble de grandeur(s), notamment le nombre de gouttes focalisées dans chaque image, pour en déduire ensuite le nombre total de gouttes 16 dans le volume V de liquide 12, en sommant les nombres de gouttes focalisées obtenus pour les différentes images acquises 22, et/ou en déterminant des tailles caractéristiques desdites gouttes, typiquement un diamètre moyen des gouttes, un diamètre maximal des gouttes, ou encore un diamètre maximal pour un nombre prédéfini de premiers centiles de la population des gouttes.
Le module d’utilisation 28 est ensuite configuré pour utiliser l’ensemble de grandeur(s) préalablement déterminé par le module de détermination 26. Le module d’utilisation 28 est par exemple configuré pour afficher l’ensemble de grandeur(s) sur l’écran d’affichage. En variante, le module d’utilisation 28 est configuré pour transmettre l’ensemble de grandeur(s) à l’appareil électronique de pilotage de la fabrication du liquide 12. En variante encore, le module d’utilisation 28 est configuré à la fois pour afficher l’ensemble de grandeur(s) sur l’écran d’affichage et pour transmettre ledit ensemble de grandeur(s) à l’appareil électronique de pilotage.
Le fonctionnement du dispositif électronique de surveillance 20 selon l’invention va être à présent décrit en regard de la représentant un organigramme du procédé de surveillance de la fabrication du liquide 12, ledit procédé de surveillance étant mis en œuvre par le dispositif électronique de surveillance 20.
Lors d’une étape initiale 100, le dispositif de surveillance 20 acquiert, via son module d’acquisition 24, la pluralité d’images 22 représentatives du volume V du liquide 12 avec l’additif anti-mousse 14, chaque image 22 ayant été préalablement obtenue par le dispositif d’imagerie 18 et pour un plan image respectif à l’intérieur dudit volume V du liquide 12.
Lors de l’étape d’acquisition 100, les images acquises 22 sont alors acquises pour différents plans image, distincts les uns des autres, ces plans image étant disposés en différentes positions le long de l’axe vertical Z et/ou sous forme d’une ou plusieurs mosaïques dans un ou plusieurs plans perpendiculaires à l’axe vertical Z, également appelés plans transversaux.
A l’issue de l’étape d’acquisition 100, le dispositif de surveillance 20 passe à l’étape suivante 110 lors de laquelle il détermine, via son module de détermination 26, l’ensemble de grandeur(s) relative(s) aux gouttes 16 de l’additif anti-mousse 14.
Lors de l’étape de détermination 110, chaque grandeur est déterminée par le module de détermination 26 via l’algorithme de détermination, à partir des images acquises 22 et en fonction de gouttes focalisées dans le plan image de chaque image 22 respective.
De telles entrées sont également propres à définir plus généralement la capacité de détection du mode considéré en fonction de conditions externes ou d’environnement telles que l’état de mer, le vent, etc., les besoins en discrétisation sur le secteur, la position géométrique du porteur et/ou de la cible, les ressources radar, etc.
- des données (dites deuxièmes données) représentatives de résultat de diagnostic(s) réalisé(s) pour chacun des deuxièmes véhicules de l’ensemble 12. Ces deuxièmes données sont par exemple obtenues d’un outil de diagnostic 100, par exemple en connectant cet outil 100 à chaque deuxième véhicule via une liaison filaire ou sans fil, par exemple via une liaison de type OBD (de l’anglais « On Board Diagnostics » ou en français « Diagnostic embarqué »). Les deuxièmes données mesurées par l’outil de diagnostic 100 sont avantageusement transmises à une base de données 120 hébergée dans un dispositif distant. Ces deuxièmes données sont par exemple associées à un identifiant du deuxième véhicule qu’elles concernent, un tel identifiant correspondant par exemple au numéro VIN (de l’anglais « Vehicle Identification Number » ou en français « Numéro d’identification du véhicule »). L’identifiant d’un véhicule permet par exemple de déterminer une ou plusieurs des informations suivantes : le type de véhicule, le modèle du véhicule, la marque du véhicule et/ou la configuration matérielle et logicielle du véhicule. Les deuxièmes données sont par exemple représentatives de l’état de fonctionnement des éléments ou composants du système de freinage, des organes de sécurité du véhicule, du système d’admission du véhicule, du système de liaison du véhicule au sol (les pneus), du système d’éclairage du véhicule, des indicateurs de maintenance, d’un ou plusieurs systèmes ADAS embarqués (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). Les deuxièmes données comprennent par exemple le kilométrage réel lors du diagnostic, l’état de fonctionnement des sondes et appareils de mesure et les codes d’erreurs ou de défauts, aussi appelés codes DTC (de l’anglais « Diagnostic Trouble Code » ou en français « Code défaut de diagnostic »), liés à un défaut quelconque d’un organe ou d’un composant ;
- des données (dites premières informations) représentatives d’au moins une requête de réparation d’au moins un deuxième composant pour un ou plusieurs deuxièmes véhicules de l’ensemble 12. Une telle requête de réparation correspond par exemple à une demande de crédit. Une panne associée à un composant d’un deuxième véhicule de l’ensemble 12 est par exemple enregistrée dans une base de données 121 sous la forme d’une demande de prise en charge de la panne, dite demande de crédit. Une telle demande de crédit est par exemple entrée dans la base de données 121 et associée au deuxième véhicule concerné par un opérateur auprès duquel la panne ou le défaut du composant est reporté. La panne ou le défaut est par exemple reporté par le propriétaire du véhicule concerné ou par une entreprise assurant la réparation des véhicules (garage automobile ou concession automobile du constructeur par exemple). La base de données 121 stocke par exemple en regard de chaque identifiant de deuxième véhicule de l’ensemble 12 une information représentative de panne (par exemple une information indiquant qu’une demande de crédit a été effectuée), une telle demande de crédit identifiant le ou les deuxièmes composants du deuxième véhicule concernés par la panne avec optionnellement une ou plusieurs informations telles que la date d’occurrence ou de remontée de la panne, l’identifiant de la personne ou de l’entreprise ayant reporté la panne, etc. Les identifiants et les informations associées sont par exemple enregistrées dans la base de données 121 sous la forme d’une table de correspondance, dite LUT (de l’anglais « Look-Up Table ») associant à chaque deuxième véhicule (identifié par exemple par son numéro VIN) de l’ensemble 12 des premières informations représentatives d’une ou plusieurs requêtes de réparation (aussi appelées remontées de panne ou demande de crédit) ; et
- des données (dites deuxièmes informations) représentatives du ou des deuxièmes composants identifiés dans la demande de crédit. Ces deuxièmes informations sont par exemple stockées dans une base de données 122 sous par exemple la forme d’une table LUT mettant en correspondance certaines informations ou caractéristiques de chaque deuxième composant ayant fait l’objet d’une remontée de panne (donc de réparation) en regard de chaque deuxième composant (identifié par un identifiant unique). Ces deuxièmes informations comprennent par exemple le type du deuxième composant, l’ordre dans lequel ce deuxième composant a été réparée lorsque la panne identifiée a entrainé la réparation de plusieurs composants formant une séquence déterminée, la durée d’intervention nécessaire à la réparation du deuxième composant, etc.
Dans une deuxième opération de la phase d’apprentissage, le ou les modèles de prédiction de composants réparés 124 est/sont généré(s) ou entrainé(s) par classification des deuxièmes données en relation avec les premières et deuxièmes informations. Une telle classification permet d’établir des liens ou des associations entre les deuxièmes données (issues des diagnostics réalisés sur les deuxièmes véhicules) et les deuxièmes composants ayant fait l’objet d’une réparation. Une telle classification est avantageusement mise en œuvre par un classificateur 123.