INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans ces documents décrivant des fers à lisser, le rôle principal des IR est d’exercer une action physiologique, telle que l’activation de la circulation sanguine ou du métabolisme du cuir chevelu, ou une protection face aux dommages des cheveux. La lumière IR émise par ces appareils n’est pas suffisamment efficace vis à vis de l'opération de mise en forme de la chevelure, nécessitent la présence conjointe d’un dispositif chauffant, lequel peut entraîner un risque de dégradation des cheveux.
En conséquence, il existe un besoin pour améliorer les dispositifs de traitement de la chevelure, notamment ceux adaptés au lissage des cheveux, afin d’offrir une mise en forme efficace, uniforme, durable et rapide de la chevelure, préservant au mieux la fibre capillaire.
la est une vue en coupe schématique de dessous du module de puissance de la .
Description détaillée de l’invention La représente un module de puissance 31 selon l’invention. De manière identique à ce qui a été décrit plus haut, le module de puissance 31 comprend un substrat 33 définissant une face supérieure 35 sur laquelle sont brasés des composants électroniques 37 de puissance à semi-conducteurs reliés par des fils de câblage 39 et des connecteurs 41.
Le substrat 33 comprend une couche céramique 43 s’étendant entre une métallisation supérieure 45, sur laquelle sont brasés les composants 37 et les connecteurs 41, et une métallisation inférieure 47.
La métallisation inférieure 47 est brasée sur une semelle 49 métallique qui porte un boitier 51 venant recouvrir et protéger les composants 37.
La semelle 49 présente une face supérieure 50 sur laquelle est brasé le substrat et une face inférieure 54 qui s’étend du côté opposé au substrat 33.
Une structure métallique 56 s’étend en contact direct avec la face inférieure 54 de la semelle 49.
La structure métallique 56 est, dans le premier mode de réalisation, une plaque métallique sensiblement rectangulaire, en cuivre déposé sur la face inférieure 54 par électro-formation.
Alternativement, la structure métallique 56 peut être réalisée en nickel, en argent, en alliage de cuivre, ou tout autre métal compatible avec l’électrodéposition.
Ladite plaque métallique présente une épaisseur sensiblement constante sur son étendue, mesurée perpendiculairement à la face inférieure 54, par exemple comprise entre 10 micromètres et 10 millimètres.
Le module de puissance 31 comprend au moins un capteur allongé 58 de température, au moins en partie noyé dans la structure métallique 56, et s’étendant le long de la face inférieure 54.
Le capteur allongé 58 comprend au moins une partie allongée qui s’étend selon une ligne courbe à travers la structure métallique 56.
Dans le premier mode de réalisation, le capteur allongé 58 est un capteur de température à fibre optique, qui comprend une fibre optique 59, noyée dans la structure métallique 56 et un module de contrôle 60, représenté sur la , qui est à l’écart de ladite structure métallique 56.
Chaque fibre optique 59 est par exemple entourée d’un capillaire en cuivre qui est intégré lui-même dans la structure métallique 56 lors de sa formation par électrodéposition.
Le parcours de la fibre optique 59 le long de la face inférieure 54 de la semelle est représenté plus en détails sur la . La fibre optique 59 suit un parcours courbe passant avantageusement au droit de chacun des composants 37 de puissance à semi-conducteurs, afin d’en mesurer la température.
Le capteur allongé 58 est par exemple un capteur à un capteur de température à fibre optique à réseau de Bragg ou un capteur à fibre optique à rétro-diffusion de Rayleigh.
Selon une variante non représentée, le capteur 58 peut comprendre plusieurs fibres optiques s’étendant le long de la surface inférieure 54 selon des parcours différents les unes des autres.
Les corps gras solides sont, de préférence, choisis parmi les acides gras solides, les alcools gras solides et leurs mélanges.
La source d’énergie électrique peut par exemple comprendre une éolienne de sorte que l’énergie électrique produite par l’éolienne est stockée dans la batterie 5 pour une utilisation ultérieure.
Procédé de préparation d’un matériau de type carboxylate métallique électro-actif La présente invention vise la synthèse de matériaux de la famille des carboxylates métalliques, en particulier des carboxylates de métal alcalin. Elle vise également leur mise en œuvre comme matériaux actifs d’électrodes organiques, en particulier d’électrodes négatives, dans des systèmes électrochimiques, notamment dans des batteries au lithium.
Les batteries au lithium sont de plus en plus utilisées comme sources d’énergie autonome, notamment dans l’électronique portable. Ces batteries au lithium trouvent en effet de multiples applications, en particulier dans les nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC), des dispositifs médicaux, les véhicules électriques, le stockage de l’énergie de cellules photovoltaïques, etc.
Pour répondre à des contraintes de coût, de volume de production, d’amélioration de performances en puissance mais aussi de respect à l’égard de l’environnement, des nouveaux matériaux actifs d’électrodes et des nouveaux procédés de préparation de matériaux actifs d’électrode sont en permanence recherchés.
A ce titre, les matériaux d'électrodes organiques se sont révélés particulièrement intéressants pour les systèmes de stockage d'énergie modernes en raison de la durabilité de leurs ressources et de leur respect de l'environnement.
Parmi ces matériaux d’électrodes organiques, les matériaux de type carboxylates métalliques, notamment de type carboxylates de métal alcalin, s’avèrent particulièrement avantageux.
Cependant, ils sont généralement élaborés par un procédé de synthèse conventionnel en milieu aqueux. Un tel procédé présente plusieurs inconvénients. En effet, il nécessite une quantité importante d’eau, et génère donc des effluents qui doivent être éliminés dans une étape ultérieure. De plus, les temps de synthèse sont relativement longs et impliquent donc un coût important.
Il existe donc un besoin pour un procédé de synthèse surmontant ces inconvénients.
La présente invention a donc précisément pour objet de proposer une nouvelle méthode de préparation d’un matériau de type carboxylate métallique, notamment carboxylate de métal alcalin, permettant de simplifier le procédé et de réduire le temps de synthèse.
En particulier, la présente invention vise à proposer une nouvelle méthode permettant de s’affranchir de l’étape d’élimination des effluents aqueux.
La présente invention vise également à diminuer les coûts de fabrication de ce type de composés.
Plus particulièrement, l’invention concerne, selon un premier de ses aspects, un procédé de préparation d’un matériau de type carboxylate de métal alcalin électro-actif, comprenant au moins les étapes consistant à
(i) disposer d’un mélange solide comprenant au moins un composé source en ions alcalins et au moins un composé aromatique polycondensé choisi parmi les (poly)acides carboxyliques aromatiques polycondensés et les (poly)anhydrides d’acide aromatique polycondensé, (ii) soumettre ledit mélange solide de l’étape (i) à une contrainte mécanique propice à l’interaction mécanochimique desdits composé(s) source en ions alcalins et composé(s) aromatique(s) polycondensé(s) pour former ledit carboxylate de métal alcalin, et (iii) récupérer ledit matériau de type carboxylate de métal alcalin, notamment par tamisage.
Selon un mode de réalisation préféré, ledit composé aromatique polycondensé est choisi parmi les poly-anhydrides d’acide aromatique polycondensé et les polyacides carboxyliques aromatiques polycondensés, et plus préférentiellement parmi les poly-anhydrides d’acide aromatique polycondensé.
Selon un mode de réalisation particulier, ladite interaction mécanochimique est générée en étape (ii) par broyage mécanique dudit mélange solide.
A la connaissance des inventeurs le procédé selon l’invention n’a jamais été décrit. Certes WO 2006/067109 décrit déjà un procédé pour préparer des carboxylates métalliques par mécanosynthèse, mais ceux-ci ne sont aucunement conformes à ceux considérés selon l’invention, qui sont tout particulièrement intéressants pour leur mise en œuvre à titre de matériau actif d’électrodes, notamment d’électrodes négatives. De plus, WO 2006/067109 ne concerne ni des carboxylates de métal alcalin ni des composés aromatiques polycondensés.
Le système d’imagerie 104 installé à l’installation d’acquisition 102 incorpore au moins un processeur (non représenté) qui est configuré à détecter, localiser et segmenter une ou plusieurs images de gomme intérieure P GI capturées par l’appareil 112. Le terme "processeur" désigne un dispositif capable de traiter et d'analyser des données et comprenant un logiciel pour leur traitement (par exemple, un ou plusieurs circuits intégrés connus par l’homme de métier comme étant inclus dans un ordinateur, un ou plusieurs contrôleurs, un ou plusieurs microcontrôleurs, un ou plusieurs micro-ordinateurs, un ou plusieurs automates programmables (ou « PLC »), un ou plusieurs circuits intégrés spécifiques à une application, un ou plusieurs réseaux de portes programmables sur site (ou « FPGA »), et/ou un ou plusieurs autres circuits programmables équivalents connus). Le processeur comprend un logiciel pour le traitement des images capturées par le système d’imagerie 104 (et les données correspondantes obtenues) ainsi qu'un logiciel pour l'identification et la classification des images des soudures et les interfaces entre des régions badigeonnées et non badigeonnées.
Le système d’imagerie 104 utilise des outils connus (par exemple, des outils optiques, mathématiques, géométriques et/ou statistiques) et des éclairages programmables ensemble avec un logiciel qui permet le contrôle des pneumatiques crus, l’exploitation des résultats de mesure dans les images prises et le suivi et de l’utilisation du moyen de contrôle. Le système d’imagerie 104 inclut un ou des modes de programmation, y compris par apprentissage, pour alimenter, modifier et entraîner un ou des réseaux neuronaux. Bien que les incarnations soient décrites ici en ce qui concerne l'utilisation des réseaux neuronaux (et plus particulièrement des réseaux neuronaux convolutifs, ou « convolutional neural network » en anglais or « CNN ») comme modèle d'apprentissage machine, d'autres types de modèles d'apprentissage machine peuvent être utilisés. Ceux-ci incluent, sans limitation, les modèles utilisant la régression linéaire (ou « linear regression »), la régression logistique (ou « logistic regression »), les arbres de décision (ou « decision trees »), les machines à vecteurs de support (ou « support vector machines », les réseaux Bayes (ou « Bayesian networks »), le voisin le plus proche (ou « nearest neighbor » (knn), K signifie regroupement ou « K-means clustering »), forêt aléatoire (ou « random forect »), les algorithmes de réduction de la dimensionnalité (ou « dimensionality reduction algorithms »), les algorithmes à gradient, les réseaux de neurones (par exemple, les auto-encodeurs, les CNN, les RNN, les perceptrons , la mémoire logarithmique à court terme (ou « long short-term memory » ou « LSTM »), Hopfield, Boltzmann, la croyance profonde (ou « deep belief », la déconvolution, la confrontation générative (ou « generative adversarial networks » ou « GAN »), etc. ) et leurs compléments et équivalents.
Le processeur peut utiliser les données de vérité terrain (ou « ground truth » en anglais) pour entraîner et/ou développer un réseau neuronal de reconnaissance de transition afin de détecter automatiquement l'espace où le pneumatique badigeonné est censé se trouver et/ou l'espace environnant. Les données de vérité terrain peuvent être représentées dans une référence des positions de la limite d’un profil de région non badigeonnée créée pendant un procédé de contrôle de la qualité d’enduction d’un pneumatique cru de l’invention (décrit ci-dessous).
Le processeur peut également utiliser les données de vérité terrain pour entraîner et/ou développer un réseau neuronal de reconnaissance de soudure afin de détecter automatiquement le positionnement de la soudure par rapport aux limites d’une région badigeonnée de la gomme intérieure du pneumatique. Les données de vérité terrain peuvent être représentées dans une référence des positions de la soudure créée pendant le procédé de contrôle de l’invention (décrit ci-dessous).
En se référant encore aux figures 5 et 6, l’installation d’acquisition 102 inclut un système de détection qui utilise un ou plusieurs capteurs (non représentés) pour obtenir les données correspondant à l'information sur l'environnement physique autour du robot 110. Les capteurs du système de détection peuvent être incorporés avec le robot 110, et ils peuvent être fixés à un moins un parmi le périphérique de préhension 110a et le bras allongé 110b du robot. Le ou les capteurs du système de détection détectent la présence d’un pneumatique cible P B* dans le champ de vision de l’appareil 112, ce qui déclenche l’appareil pour capturer l'image de la surface intérieure P GI du pneumatique cible. Dans certains modes de réalisation du système 100, le capteur déclenche lorsqu'un flanc d'un pneumatique cible entre dans le champ de vision de l’appareil 112 par rapport à l'arrière-plan de l'image capturée. Dans les cas où une partie du pneumatique cible n’est pas visible dans l’image obtenue par l’appareil 112, un point arbitraire peut être placé à une position connue par rapport au capteur du système de détection (par exemple, à une distance horizontale connue et à une distance verticale connue).
Le système de détection peut déterminer l’information sur l'environnement physique du robot 110 qui peut être utilisée par un système de contrôle (qui comprend, par exemple, un logiciel de planification des mouvements du robot 110). Le système de contrôle pourrait se trouver sur le robot 110 ou il pourrait être en communication à distance avec le robot. Les capteurs du système de détection peuvent inclure un ou plusieurs appareils configurés pour effectuer une détection d'images bidimensionnelles (2D) et/ou tridimensionnelles (3D), une détection de profondeur en 3D, et/ou d'autres types de détection de l’environnement physique autour du robot 110. Dans des modes de réalisation du système 100, un ou plusieurs capteurs 2D ou 3D montés sur le robot 110 (y compris, sans limitation, des capteurs de navigation) peuvent être intégrés pour constituer un modèle numérique de l'environnement physique (y compris, où applicable, le ou les côtés, le sol et le plafond). En utilisant les données obtenues, le système de contrôle peut provoquer le mouvement du robot 110 pour naviguer entre une position d’attente (où le robot 110 reste en attente d’un pneumatique badigeonnée à l’installation d’acquisition 102)(voir la ) et une position de prise d’image (où le robot 110 met l’appareil 112 en position pour prendre les images de la gomme intérieure P GI du pneumatique cible P B* arrivant à l’installation d’acquisition 102)(voir la ).
Le robot 110 est représenté comme un robot fixe installé à l’installation d’acquisition 102 (fixé, par exemple, à un support 102a par rapport auquel le robot 110 s’étend). Il est entendu que le robot 110 peut comprendre au moins un robot itinérant. Par « itinérant », il est entendu que le robot 110 peut être mis en mouvement soit par des moyens de mouvement intégrés (par exemple, un ou des moteurs intégrés) soit par des moyens de mouvement non-intégrés (par exemple, un ou des moyens mobiles y compris les moyens mobiles autonomes). Il est entendu que le robot 110 peut être attaché au support 102a, à un plafond, à un mur, à un sol ou à n’importe quel support qui permet la réalisation du procédé de contrôle de l’invention. Il est entendu que le robot 110 peut être un robot industriel classique ou un robot collaboratif voire un robot delta ou à câble.
Dans un mode de réalisation, chacun des réseaux neuronaux de reconnaissance comprend un ou des CNNs. Les CNNs peuvent être formés avec des données de vérité de terrain qui sont générées en utilisant des données de capteurs représentatives du mouvement du robot 110, y compris le positionnement de l’appareil 112 et/ou la source d’éclairage (s’il existe).
La localisation de l’emplacement de la soudure de la gomme intérieure P GI du pneumatique cible P B* peut être réalisée d’une manière incorporant la construction d’un ou des modèles associés avec les positions correspondant aux pneumatiques des tailles différentes. Afin de créer une "boîte noire" liée aux pneumatiques, les paramètres des pneumatiques crus différents peuvent être utilisés pour former un ou plusieurs modèles de reconnaissance automatique des positions des limites des profils des régions non badigeonnées ainsi que de la soudure de la gomme intérieure des pneumatiques crus badigeonnés. Ces données accumulées dans la boîte noire peuvent être utilisées pour prendre des décisions concernant la prise d’image de pneumatiques cibles en examinant les paramètres du pneumatique cible, les positions de prise d’image actuelles disponibles, les positions de prise d’image historiques, les positions disponibles du robot 110, les positions historiques du robot 110, et/ou le temps passé à prendre les images des pneumatiques qui se trouvent dans une position particulière.
En se référant encore aux figures 5 et 6, et en outre à la , la est une image représentative qui est obtenue par le système d’imagerie 104 (et particulièrement l’appareil 112). La représente une image partielle d’une gomme intérieure P GI d’un pneumatique P B badigeonnée de bourrelet 20 PB à bourrelet 20 PB’. Une projection lumineuse en provenance d’une source d’éclairage (par exemple, la source d’éclairage 115 de la ) se reflète sur la surface intérieure P GI du pneumatique P B et la capture de l'image résultante obtenue par l’appareil 112. Cette image peut être montré par un ou des moyens connus (par exemple, sur un écran 104a du système d’imagerie 104 et/ou sur un ou des autres moyens équivalents, y compris, sans limitation, des écrans portables, des images virtuelles et des environnements digitaux représentant des environnements actuels correspondants). L'image est composée d'une matrice de pixels, chaque pixel ayant une couleur différente et une luminosité qui indique la position d’une région non badigeonnée 150 ayant une largeur W 150 prédéterminée. Cette position représente l’emplacement de la région non badigeonnée 150 par rapport à la soudure de la gomme intérieure P GI . La région non badigeonnée 150 a des bords 150A, 150B qui représentent les transitions entre cette région et des régions badigeonnées A,B respectives de la gomme intérieure P GI (étant la limite d’un profil de région non badigeonnée).
Ces transitions, ensemble avec l’emplacement de la soudure et la largeur W 150 de la région non badigeonnée 150, sont enregistrées pour construire le modèle de reconnaissance automatique. Dans la , l’image partielle prise par l’appareil 112 montre que l’enduction de la surface intérieure P GI du pneumatique est sensiblement continue sauf pour la région non badigeonnée 150 incorporant la soudure de la gomme intérieure. Il est entendu que l’appareil 112 peut prendre des images sans connaissance de l’emplacement de la soudure. Par exemple, l’appareil 112 pourrait prendre une ou des images de la gomme intérieure entière P GI pour trouver l’emplacement de la soudure par rapport aux régions badigeonnées A,B (voir la ). Le logiciel utilisé pour l'identification des écarts entre les limites de la région non badigeonnée 150 et les limites des régions badigeonnées A,B peut transformer l'image capturée en un ensemble d'images 2D, chaque image étant identique à un écart de la limite du profil de région non badigeonnée. Les variations d’images obtenues, révélant une ou des positions de la limite du profil de région non badigeonnée, entraînent le réseau neuronal de reconnaissance de transition pour identifier toutes les positions de la limite du profil de région non badigeonnée (identifiant donc les régions à éviter avec l’application d’enduit pendant les processus de badigeonnage). De manière similaire, les images obtenues par l’appareil 112 entraînent aussi le réseau neuronal de reconnaissance de soudure à reconnaître la soudure pendant le procédé de contrôle de l’invention. En se référant encore aux figures 5 à 7, et en outre à la , la représente un exemple de détection d’une transition de badigeonnage et détection d’une soudure réalisée pendant le procédé de contrôle de l’invention. En prenant les références de la , pendant le procédé de contrôle, le réseau neuronal de reconnaissance de transitons détecte la limite du profil de région non badigeonnée 150 définie par les bords 150A, 150B. En outre, pendant le procédé de contrôle, le réseau neuronal de reconnaissance de soudures détecte le positionnement de la soudure (représentée par la ligne S P dans la ) le long de la gomme intérieure P GI . Les abscisses représentées par les bords 150A, 150B et par la soudure S P permettent de définir une distance minimale, en pixel, à respecter entre ces détections pour déclarer l’enduction conforme. La conformité du pneumatique est donc vérifiée sur la base d’un écart d’abscisse prédéterminé entre la soudure S P et chacun des bords 150A, 150B (les écarts sont représentés par les flèches E 150A , E 150B de la ). Si l’écart d’abscisse détecté entre la soudure et chacune des bords 150A, 150B transition est égale ou supérieur à l’écart d’abscisse prédéterminé, le pneumatique est considéré non-conforme. Si l’écart d’abscisse détecté entre la soudure et chacune des bords 150A, 150B transition est inférieur à l’écart d’abscisse prédéterminé, le pneumatique est considéré conforme.
Ainsi, un algorithme basé sur les deux réseaux neuronaux de reconnaissance a pour le but de repérer et d’indiquer automatiquement le profil de région badigeonnée ainsi que le positionnement de la soudure entre les limites des régions non badigeonnées et les limites des régions badigeonnées. Dans la détermination de conformité d’un pneumatique, , des variations différentes parmi les écarts d’abscisse détectés peuvent avoir des paramètres et/ou des « poids » différents. Elles pourraient donc traitées différemment lors de l'alimentation de l'algorithme de classification (par exemple, pour signaler une non-conformité sévère au niveau du système 100) .
Dans certains modes de réalisation du système 100, plusieurs ensembles d'échelles dimensionnelles peuvent être analysés indépendamment de manière à créer un classificateur multi-échelle. Dans ces modes de réalisation, le classificateur multi-échelles peut recouvrir les informations de tous les classificateurs, et il peut montrer tous les segments de variations.
Dans des modes de réalisation du système 100, le processeur peut configurer le système (y compris le robot 110 et l’appareil 112) sur un ou plusieurs paramètres du pneumatique cible P B* calculés par le module de traitement d'images. Le processeur peut également se référer à une référence (par exemple, un tableau de taille de pneumatiques variés) pour effectuer une détermination finale du ou des paramètres du pneumatique cible. La référence peut inclure des paramètres de pneumatiques connus correspondant à une pluralité de pneumatiques connus disponibles dans le commerce. Par exemple, après que le module de traitement d'images a calculé un ou plusieurs paramètres de pneumatique, le processeur peut comparer les paramètres de pneumatique calculés avec les paramètres de pneumatique connus enregistrés dans la référence. Le processeur peut récupérer les paramètres de pneumatiques connus correspondant aux pneumatiques disponibles dans le commerce qui correspondent le plus étroitement aux paramètres de pneumatiques calculés pour obtenir les limites des régions non badigeonnées. La référence de pneumatiques peut inclure des mesures correspondant à une pluralité de pneumatiques disponibles dans le commerce. A titre d’exemple, pour un pneumatique d’une taille 225/50R17, le numéro « 225 » identifie la section transversale du pneumatique en millimètres, le numéro « 50 » indique le rapport d'aspect du flanc, et la mesure « R17 » représente le diamètre de la jante en pouces (étant environ 43,18 centimètres).