INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le processeur pourrait former en permanence le réseau neuronal à partir des données nouvellement saisies des images des gommes intérieures obtenues par l’appareil 112. Afin de détecter automatiquement les limites entre les régions non-badigeonnées 150 (indiquant la soudure) et les régions badigeonnées A,B, l’appareil 112 prend des images (qui peuvent inclure des vidéos) et recueille un ensemble de données d'images de chaque région non badigeonnée et badigeonnée à partir de plusieurs pneumatiques crus badigeonnées. Avant d'être enregistré, l'ensemble de données des images peut être annoté sur la base des données saisies par l'opérateur pour créer les données de vérité de terrain. Par exemple, dans certaines modes de réalisation, pour aider le réseau neuronal à détecter et identifier les limites des régions non-badigeonnées et/ou les limites des régions badigeonnée, l'ensemble des données des images est annoté, et les variations connues sont identifiés manuellement, sur la base des connaissances de professionnels des pneumatiques. En tant que telles, les données de vérité de terrain telles que décrites ici se réfèrent généralement à des informations fournies par l'observation directe des professionnels sur le terrain par opposition aux informations fournies par inférence. Elles peuvent disposer de données provenant de plusieurs sources, y compris de plusieurs professionnels situés dans des endroits éloignés, pour développer le réseau neuronal. Une boucle de rétroaction des images annotées peut être mise à jour avec des données de vérité de terrain supplémentaires au fil du temps afin d'améliorer la précision du système 100.
Tel qu'utilisé ici, « opérateur » (ou « utilisateur » ou « professionnel ») se réfère à un seul opérateur ou à un groupe d'opérateurs. Un opérateur comprend, sans s'y limiter, un participant individuel dans une tâche d’un cycle de badigeonnage réalisé par un site de badigeonnage ce dont le système 100 fait partie. Un opérateur comprend un membre individuel d'une équipe ou d'un groupe qui participe à un cycle de badigeonnage, une ou plusieurs machines associées à un individuel ou une équipe qui participe à au moins une tâche d’un cycle de badigeonnage, une communauté numérique associée à un cycle de badigeonnage et des combinaisons et des équivalents de ceux-ci. L'opérateur peut être un spectateur qui assiste à un cycle de badigeonnage, en totalité ou en partie, physiquement ou virtuellement (par exemple, en gérant à distance une opération prédéterminée en direct afin de voir l’installation de badigeonnage en temps réel). Tel qu'utilisé ici, “opérateur” peut également se référer à tout système ou appareil électronique configuré pour recevoir une entrée de commande et configuré pour envoyer automatiquement des données à au moins un autre opérateur.
Le procédé selon l’invention est particulièrement performant dans la détection d’objets d’une séquence à l’autre, même lorsque ces objets ont une surface uniforme, et/ou que ces objets sont mouvants (en approche ou en éloignement) par rapport au dispositif de détection. Le procédé détecte donc aussi bien les contours des objets que le corps de ces objets uniformes, même en mouvement. Autrement dit, le procédé selon l’invention permet de détecter plus d’objets que les procédés de l’art antérieur, avec moins de ressources en matériel optique et en capacité de calcul.
Le procédé selon l’invention peut comporter les caractéristiques additionnelles suivantes, seules ou en combinaison :
– lors de l’étape de détermination du premier descripteur, la sélection de cellules comporte uniquement des cellules qui sont associées à une distance d’éloignement ; et lors de l’étape de détermination du deuxième descripteur, la sélection de cellules comporte uniquement des cellules qui sont associées à une distance d’éloignement ;
– le premier descripteur et le deuxième descripteur sont chacun déterminés par les opérations suivantes, exécutée séquentiellement pour chaque cellule particulière de la sélection de cellules : une première opération de détermination de la signature d’environnement de la cellule particulière ; une opération d’ajout de cette signature d’environnement de la cellule particulière à l’ensemble de signatures d’environnement, si l’ensemble de signatures d’environnement ne comporte aucune signature d’environnement identique à cette signature d’environnement de la cellule particulière ; une opération d’ajout, à l’ensemble de signatures d’environnement, de cette signature d’environnement de la cellule particulière, cette signature d’environnement étant associée à un élément distinctif, si l’ensemble de signatures d’environnement comporte déjà une signature d’environnement identique à cette signature d’environnement de la cellule particulière ;
– ledit élément distinctif est une valeur d’intensité lumineuse relative à la cellule particulière ;
– le motif prédéterminé de cellules d’environnement, mis en œuvre pour déterminer la signature d’environnement d’une cellule particulière, est composé d’un nombre prédéterminé de cellules encadrant cette cellule particulière selon un motif prédéterminé d’agencement relatif des cellules d’environnement par rapport à la cellule particulière ;
– l’ensemble d’indicateurs, mis en œuvre pour déterminer la signature d’environnement d’une cellule particulière, est constitué d’un ensemble de nombres binaires attribués chacun à une cellule du motif prédéterminé de cellules d’environnement ;
– chacun desdits nombres binaires comporte 2 bits codant les quatre valeurs représentatives desdits indicateurs ;
– les nombres binaires sont attribués à chaque cellule du motif prédéterminé de cellules d’environnement de la cellule particulière, de la manière suivante : - attribuer un premier nombre binaire à la cellule d’environnement si cette dernière est associée à une distance d’éloignement qui est en dehors de ladite première plage prédéterminée ; - attribuer un deuxième nombre binaire à la cellule d’environnement si cette dernière est associée à une distance d’éloignement qui est située dans la portion inférieure de ladite première plage prédéterminée ; - attribuer un troisième nombre binaire à la cellule d’environnement si cette dernière est associée à une distance d’éloignement qui est située dans la portion supérieure de ladite première plage prédéterminée ; - attribuer un quatrième nombre binaire à la cellule d’environnement si cette dernière est associée à une distance d’éloignement qui est sensiblement égale, au facteur prédéterminé près, à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière ;
– ladite valeur prédéterminée est pondérée, pour chaque cellule d’environnement, par la distance séparant cette cellule d’environnement de la cellule particulière ;
– ladite plage prédéterminée de distances et le facteur prédéterminé présentent des valeurs, pour chaque cellule d’environnement, dépendantes de l’emplacement de la cellule particulière sur le capteur ;
– les signatures d’environnements, associées chacune à une cellule du motif prédéterminé de cellules d’environnement, sont agencées chacune en un mot composé des nombres binaires disposés selon un ordre prédéterminé relatif au motif prédéterminé de cellules d’environnement ;
– lors de l’étape d’associer à chaque cellule du photodétecteur, qui reçoit un rayon lumineux réfléchi, une valeur représentative d’une grandeur relative au rayon lumineux réfléchi, la valeur représentative est une distance d’éloignement, la distance d’éloignement étant définie comme une valeur représentative de la distance entre la cellule et un objet renvoyant ledit rayon lumineux réfléchi ;
– le procédé comporte une étape de mise en correspondance dans laquelle chaque signature d’environnement du premier descripteur est comparée à chaque signature d’environnement du deuxième descripteur ;
– lors de l’étape de mise en correspondance, une valeur de dissemblance est déterminée pour chaque couple de signatures d’environnement, les couples de signatures d’environnement considérées comme correspondantes étant celle dont la valeur de dissemblance est la plus faible ;
– ladite valeur de dissemblance est déterminée comme suit : – une valeur maximale de dissemblance pour les couples de signatures d’environnement comportant d’une part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est en dehors de ladite première plage prédéterminée et comportant d’autre part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement située à l’intérieur de cette première plage prédéterminée ; – une valeur moyenne de dissemblance pour les couples de signatures d’environnement comportant d’une part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est située dans la portion inférieure de la première plage prédéterminée et comportant d’autre part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est située dans la portion supérieure de la première plage prédéterminée ; – une valeur minimale de dissemblance pour les couples de signatures d’environnement comportant d’une part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est située dans la portion inférieure ou dans la portion supérieure de la première plage prédéterminée, et comportant d’autre part une signature d’environnement relative à une distance qui est sensiblement égale à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière, au facteur prédéterminé près.
Rhéologie : Les analyses de viscosité ont été réalisées sur un rhéomètre HAAKE Mars 60 de Thermofisher Scientific, Courtaboeuf, France. Les analyses sont réalisées selon la norme EN6043 à 2°C/min, 10rad/s, mais à une déformation de 4% et non de 10%. I I. I nfluence du taux de fonctions réactives sur la mobilité dans la résine RTM6
Les dispositifs LIDAR employés dans les véhicules automobiles comportent généralement un émetteur lumineux adapté à émettre des rayons lumineux incidents, c’est-à-dire en direction de l’environnement du véhicule. Ils comportent également un photodétecteur adapté à recevoir en retour les rayons lumineux réfléchis par les objets situés dans l’environnement du véhicule. En mesurant les temps écoulés entre l’émission et la réception des rayons lumineux, et en tenant compte de la vitesse de propagation de la lumière, les dispositifs LIDAR permettent de détecter les objets environnant le véhicule, et de déterminer la distance de ces objets par rapport au véhicule.
Les dispositifs LIDAR sont généralement employés dans les véhicules automobiles pour assister le conducteur, par exemple dans le cas de certaines manœuvres où pour la mise en œuvre de régulateurs de vitesse. Les dispositifs LIDAR sont également utilisés dans les véhicules autonomes, c’est-à-dire les véhicules capables d’une conduite autonome sans conducteur humain. Notamment, compte tenu de leur précision, les dispositifs LIDAR sont incontournables dans les systèmes de conduite des véhicules autonomes et permettent à ces véhicules d’appréhender leur environnement, ce qui est une opération cruciale pour permettre au véhicule d’adapter sa trajectoire à l’environnement.
La fiabilité d’un dispositif LIDAR, lorsqu’il est utilisé dans un véhicule automobile, est un gage de sécurité. De plus, lorsqu’un dispositif LIDAR est employé dans un véhicule autonome, cette fiabilité est critique, car c’est sur elle notamment que repose la sécurité des passagers et de l’environnement du véhicule.
Les dispositifs LIDAR, lorsqu’ils sont employés dans un véhicule, permettent de capter des séquences successives de l’environnement extérieur et de mettre en correspondance un même objet présent dans ces différentes séquences. Le dispositif LIDAR permet ainsi aux véhicules d’appréhender les mouvements des objets environnant le véhicule, ces mouvements étant liés au déplacement relatif du véhicule et/ou au mouvement propre de ces objets. La mise en correspondance d’objets entre différentes séquences captées par le dispositif LIDAR permet ainsi de détecter et de quantifier le mouvement d’un objet d’une séquence à l’autre. Cette reconnaissance du mouvement est à la base de l’utilisation des dispositifs LIDAR dans les véhicules automobiles, et plus particulièrement dans les véhicules autonomes, notamment pour garantir la sécurité du véhicule et de son environnement, en détectant par exemple tout déplacement d’objet et spécifiquement ceux qui pourraient interférer avec le véhicule.
ART ANTÉRIEUR On connait des dispositifs LIDAR employés dans les véhicules automobiles et munis de moyens permettant la mise en correspondance d’objets.
Les dispositifs LIDAR de l’art antérieur déterminent généralement un nuage de points pour chaque séquence captée de l’environnement, ces nuages de points représentant l’environnement du véhicule à un instant donné. Pour chacun de ces nuages de points, des algorithmes complexes sont généralement employés pour détecter, à l’intérieur du nuage de points, des singularités appelées « points clés ». Après la détection de différents points clés dans les diverses séquences, ces algorithmes procèdent à des calculs d’identification permettant de reconnaitre la présence d’un même point clé dans les différentes séquences.
Les dispositifs LIDAR de l’art antérieur nécessitent d’importantes ressources en calcul pour la mise en œuvre de ces algorithmes complexes et nécessitent également l’usage de photodétecteurs à forte résolution pour permettre une détection fine et efficace des points clés.
Dans les dispositifs LIDAR de l’art antérieur, l’augmentation de la performance et de la sécurité de détection passe nécessairement par l’augmentation de la résolution du photodétecteur et par l’augmentation de la puissance de calcul.
L’invention a pour but d’améliorer les procédés de l’art antérieur.
À cet effet, l’invention vise un procédé de mise en œuvre d’un dispositif de détection et télémétrie par la lumière LIDAR dans un véhicule automobile, comportant les étapes suivantes : – émettre des rayons lumineux incidents du véhicule automobile vers son environnement extérieur ; – recevoir en retour sur un photodétecteur du véhicule automobile des rayons lumineux réfléchis ; – associer à chaque cellule du photodétecteur, qui reçoit un rayon lumineux réfléchi, une valeur représentative d’une grandeur relative au rayon lumineux réfléchi.
Ce procédé comporte en outre les étapes suivantes : - une étape de détermination d’un premier descripteur comportant un premier ensemble de signatures d’environnement pour une sélection de cellules du photodétecteur, ce premier descripteur correspondant à une première séquence de réception de rayons lumineux réfléchis ; - une étape de détermination d’un deuxième descripteur comportant un deuxième ensemble de signatures d’environnement pour une sélection de cellules du photodétecteur, ce deuxième descripteur correspondant à une deuxième séquence de réception de rayons lumineux réfléchis ; - une étape d’identification des signatures d’environnement qui sont correspondantes dans le premier descripteur et le deuxième descripteur ; une signature d’environnement d’une cellule particulière du photodétecteur étant définie comme un ensemble d’indicateurs d’éloignement associés chacun à une cellule d’un motif prédéterminé de cellules d’environnement de ladite cellule particulière, chacun desdits indicateurs d’éloignement étant adapté à prendre une valeur représentative de l’un des quatre états suivants : – la cellule considérée est associée à une distance d’éloignement qui est en dehors d’une première plage prédéterminée de distances relative à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière ; – la cellule considérée est associée à une distance d’éloignement qui est située dans une portion inférieure de ladite première plage prédéterminée de distances ; – la cellule considérée est associée à une distance d’éloignement qui est située dans une portion supérieure de ladite première plage prédéterminée de distances ; – la cellule considérée est associée à une distance d’éloignement qui est sensiblement égale à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière, à un facteur prédéterminé près.
Le terme « descripteur » englobe ici un descripteur unique ou une liste de descripteurs.
Un tel procédé de mise en œuvre d’un dispositif LIDAR se base sur des opérations simples qui ne nécessitent que très peu de ressources en calcul. De plus, ce procédé peut être mis en œuvre avec des dispositifs LIDAR munis de photodétecteurs de faible résolution tout en garantissant une sécurité de détection maximale des objets de l’environnement du véhicule et de leur mise en correspondance en vue d’identifier le mouvement de ces objets.
L’invention va à l’encontre de la tendance à l’augmentation de la résolution des photodétecteurs et des ressources en calcul, rencontrée dans l’art antérieur, en permettant une amélioration de la détection en performance et en sécurité tout en réduisant les besoins en résolution du photodétecteur ainsi qu’en puissance de calcul.
L’invention ne se base en effet pas sur des opérations complexes d’identification des « points clés » dans les séquences captées par le photodétecteur, mais plutôt sur une caractérisation générale de ces différentes séquences grâce aux ensembles de signatures d’environnement. Le caractère simple et unique des signatures d’environnement constituant l’ensemble de signatures réduit considérablement les ressources nécessaires pour le calcul de l’étape de mise en correspondance.
L’invention permet ainsi la mise en œuvre de dispositifs LIDAR simples et robustes, munis de photodétecteurs à faible résolution. Ces dispositifs LIDAR sont ainsi conformes aux standards automobiles de production à faible cout et niveau de fiabilité élevé, ce qui n’était pas le cas des dispositifs LIDAR de l’art antérieur dont l’encombrement, le cout et le niveau de fiabilité n’étaient pas compatibles avec les standards de la production automobile.
Mesure d’ACTH : Des prélèvements de sang ont été réalisés au niveau de la veine faciale (sous-maxillaire) avant la première session de stress et après la dernière session de stress (30 min après). Après centrifugation, des dosages d’ACTH (adrénocorticotrophine) ont été réalisés à l’aide d’un kit EIA (Clinisciences ref LS-F5355-1, Nanterre, France)
Protocole expérimental : 15 jours après réception des animaux, un prélèvement de sang est réalisé afin de définir les taux d’ACTH plasmatique en condition basale (équilibre émotionnel). Six jours après ce prélèvement, les rats sont soumis quotidiennement à un stress chronique d’évitement de l’eau (Water avoidance stress, WAS) pendant 9 jours (D6 à D15). Un jour avant la première session de stress (équilibre émotionnel) et 20 min après la dernière session de stress (déséquilibre émotionnel), des spectres proche infrarouges sont collectés au niveau de l’oreille en suivant le protocole décrit précédemment. Le dernier jour du stress, un prélèvement sanguin est réalisé afin de mesurer les taux d’ACTH plasmatique en condition de déséquilibre émotionnel (cf. )
Résultats : Tableau 3 : l’analyse en Composantes Principales est réalisée et les résultats sont présentés dans le tableau suivant
Numéro de rat Mesure avant stress Mesure après stress Etat d’homéostasie émotionnelle Valeur de prédiction 1 3,56 1,37 Equilibre avant stress, déséquilibre après stress Juste dans 100% des cas 2 3,56 1,99 3 4,42 1,59 4 5,28 3,01 5 3,39 2,37 6 5,28 2,80 7 3,58 2,69
La montre la répartition distincte de l’état émotionnel chez les rats : avant et après WAS sur la base d’un score définissant le score maximal d’appartenance à partir des mesures cutanées réalisées en spectroscopie proche infrarouge.
Ici 100 % des animaux ont été prédits correctement : équilibre émotionnel vs déséquilibre émotionnel (n=7 ; p=0.0003 test de Wilcoxon ; les médianes sont ici représentées).
Les Figures 8A et 8B montrent l’évolution significative des niveaux d’ACTH plasmatique après un stress chronique chez le rat (n=14).
Les Figures 9 et 10 montrent la significative robustesse du score défini pour toutes espèces confondues.
La correspond à la représentation de tous les scores mesurés lors des exemples 1 (poussins) ; 2 (veaux) ; 3 (rats).
Conclusion : L’exemplification présentée ici pour trois espèces animales différentes (oiseau, bovin, rongeur), prises séparément ou ensembles, montre que le score chimio-métrique issu de mesures spectroscopiques réalisées avec une lumière de longueur d’ondes proche ou moyen infrarouge au contact, selon le procédé de l’invention, permet de prédire avec une fiabilité de 90-100 % l’état d’équilibre ou de déséquilibre émotionnel d’un animal.
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES Bertrand and Dufour, La spectroscopie infrarouge et ses applications analytiques, 2nde édition, Collection Sciences et Technologiques Agroalimentaires, Tec & Doc Lavoisier, Paris (2006).
Lidia Esteve Agelet & Charles R. Hurburgh Jr. (2010) A Tutorial on Near Infrared Spectroscopy and Its Calibration, Critical Reviews in Analytical Chemistry, 40:4, 246-260, DOI: 10.1080/10408347.2010.515468
Wall JP, Cockrem JF. Effects of corticosterone treatment in laying Japanese quail. Br Poult Sci. 2010 Apr;51(2):278-88. doi: 10.1080/00071661003745828. PMID: 20461589.
Post J, Rebel JM, ter Huurne AA. Physiological effects of elevated plasma corticosterone concentrations in broiler chickens. An alternative means by which to assess the physiological effects of stress. Poult Sci. 2003 Aug;82(8):1313-8. doi: 10.1093/ps/82.8.1313. PMID: 12943303.
Baxter MFA, Merino-Guzman R, Latorre JD, Mahaffey BD, Yang Y, Teague KD, Graham LE, Wolfenden AD, Hernandez-Velasco X, Bielke LR, Hargis BM, Tellez G. Optimizing Fluorescein Isothiocyanate Dextran Measurement As a Biomarker in a 24-h Feed Restriction Model to Induce Gut Permeability in Broiler Chickens. Front Vet Sci. 2017 Apr 19;4:56. doi: 10.3389/fvets.2017.00056. PMID: 28470003; PMCID: PMC5396023.
Maguey-Gonzalez JA, Michel MA, Baxter MFA, Tellez G Jr, Moore PA Jr, Solis-Cruz B, Hernández-Patlan D, Merino-Guzman R, Hernandez-Velasco X, Latorre JD, Hargis BM, Gomez-Rosales S, Tellez-Isaias G. Effect of humic acids on intestinal viscosity, leaky gut and ammonia excretion in a 24 hr feed restriction model to induce intestinal permeability in broiler chickens. Anim Sci J. 2018 Jul;89(7):1002-1010. doi: 10.1111/asj.13011. Epub 2018 Apr 30. PMID: 29708627.
Par ailleurs, selon l’architecture du numériseur radiofréquence proposé selon la présente invention, la sortie numérique du premier module d’application d’un gain numérique 20 de ladite première branche 14 et la sortie du deuxième module d’application d’un gain numérique 36 de ladite deuxième branche 15 sont connectées respectivement à deux entrées d’un module 38 de combinaison/couplage numérique propre à générer la sortie dudit numériseur radiofréquence 10.
En particulier, le module 38 de combinaison/couplage numérique est, selon le mode de réalisation de la , propre à sommer les signaux issus respectivement des première et deuxième branches 14 et 15, et les gains numériques respectivement associés au premier module d’application d’un gain numérique 20 de ladite première branche 14 et au deuxième module d’application d’un gain numérique 36 de ladite deuxième branche 15 interviennent dans cette sommation et sont configurés pour retrancher et atténuer le niveau de bruit thermique B 1 qui limitait la numérisation du signal faible S 2 au sein de la première branche 14, de sorte que tel qu’illustré par l’encadré 40 seul le niveau de bruit mixte résultant B 2 est appliqué en sortie du numériseur radiofréquence 10 proposé selon la présente invention, permettant la récupération numérique du signal faible S 2 , et donc une limitation de la désensibilisation appliquée par le numériseur radiofréquence selon la présente invention.
Autrement dit, la solution proposée selon ce premier mode de réalisation de la présente invention permet de contenir la dégradation de sensibilité en réalisant une estimation du niveau de bruit B 1 engendré par la numérisation du premier convertisseur analogique-numérique 18 pour ensuite le soustraire une fois numérisé par le deuxième convertisseur analogique-numérique 34.