INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
ETAT DE LA TECHNIQUE Une caméra plénoptique est un dispositif connu qui se distingue d’autres caméras par le fait qu’elle comprend une matrice de microlentilles. Une telle matrice de microlentilles permet de capter une information de profondeur de champ lumineux, composée de l'intensité lumineuse d'une scène, mais aussi la direction d'arrivée des rayons lumineux. Cette propriété est par exemple exploitée pour produire une image tridimensionnelle d’une scène, comme le ferait également une caméra stéréoscopique, mais avec un encombrement moindre.
Outre une matrice de microlentilles, une caméra plénoptique comprend une lentille principale située en amont de la matrice, et un capteur photosensible en aval de la matrice.
Il est connu de l’état de la technique un procédé de caractérisation d’une telle caméra plénoptique, comprenant l’estimation d’une distorsion radiale causée par la lentille principale. La distorsion radiale est une aberration optique qui a pour effet de dévier de manière indésirable la propagation de rayons lumineux traversant la lentille principale, et donc de créer des artefacts visuels dans une image acquise par la caméra plénoptique. En caractérisant cette distorsion radiale, celle-ci peut être compensée par un post-traitement adéquat.
Il est également des procédés de calibrage d’une caméra plénoptique, comprenant la génération de de données de calibrage permettant de reconstruire une image 3D d’une scène à partir d’une ou plusieurs images acquise(s) par une caméra plénoptique. Ces données de calibrage tiennent compte d’aberrations optiques causées par la caméra, de sorte à minimiser voire éliminer des artefacts susceptibles d’entacher l’image 3D à reconstruire. De tels procédés sont par exemple décrits dans les documents suivants :
Bergamasco, Filippo, et al. "Adopting an unconstrained ray model in light-field cameras for 3d shape reconstruction." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2015. Meng, Lingfei, et al. "Object space calibration of plenoptic imaging systems." U.S. Patent No. 9,918,077. 13 Mar. 2018.
Au cours de la mise en œuvre de ces procédés, la caméra plénoptique est vue comme une boîte noire, et les données de calibrage générées au moyen de ces procédés forment des tables de correspondance.
Or, de telles tables de correspondances ne sont pas interprétables facilement, au sens où elles ne permettent pas d’établir un diagnostic sur l’état de la caméra plénoptique. Certains composants peuvent présenter des défauts de fabrication causant l’apparition de distorsions importante ne pouvant pas être corrigées convenablement par de telles données de calibrage.
Par ailleurs, la génération des tables de correspondances nécessite des calculs coûteux.
Un but de l’invention est d’établir un diagnostic sur le niveau d’aberrations optiques causées par une caméra sans nécessiter des calculs aussi coûteux que ceux utilisés dans les procédés décrits précédemment.
Il est à cet effet proposé, selon un premier aspect, un procédé de caractérisation de distorsions dans une caméra plénoptique comprenant une matrice de microlentilles et une surface photosensible, le procédé comprenant les étapes suivantes : obtention d’un modèle géométrique de la matrice de microlentilles indiquant comment les microlentilles sont positionnées les unes par rapport aux autres ; obtention d’une image d’une mire, l’image ayant été acquise par la caméra plénoptique, la mire présentant un point caractéristique ; à partir de l’image et à partir du modèle géométrique, identification d’un ensemble de microlentilles adjacentes de la matrice qui projettent le point caractéristique en différents pixels de l’image ; pour chacune des microlentilles adjacentes de l’ensemble, calcul d’un écart entre un pixel de l’image en lequel le point caractéristique est projeté par la microlentille et un pixel de l’image issu d’un point de la surface photosensible passant par un axe optique central de la microlentille ; et estimation d’une distorsion radiale causée par la matrice de microlentilles, à partir de chaque écart calculé, du modèle géométrique de la matrice de microlentilles, et d’une position du point caractéristique.
Le procédé selon le premier aspect peut également comprendre les caractérsitiques optionnelles suivantes, prises seules ou combinées entre elles lorsque cela est techniquement possible.
De préférence, la mire est de couleur uniforme à l’exception d’un motif montré par la mire, le point caractéristique étant défini par le motif.
L’évaluation d’incertitudes peut démarrer une fois l’entraînement du réseau de neurones RN effectué. Les incertitudes de prédiction à évaluer sont dues à des imperfections du capteur utile 50 (incertitudes aléatoires) et à des imperfections dans l’entraînement du réseau de neurones RN (incertitudes épistémiques). Les incertitudes dues aux imperfections du capteur utile 50 résultent du fait que les données ayant servies à l’apprentissage du réseau de neurones RN ne restituent pas exactement la scène de référence S ref . Les incertitudes dues à l’entraînement du réseau de neurones RN résultent du fait que la base de données d’apprentissage ne couvre pas un nombre suffisamment représentatif de scènes correspondant au cas applicatif considéré.
Le procédé d’évaluation comprend une étape 100 d’obtention d’au moins une base de données d’évaluation BD E . L’étape d’obtention 100 est, par exemple, mise en œuvre par le biais soit d’une campagne d’acquisition de données réelles avec le capteur utile 50, soit par une campagne de génération de données simulées réalisée avec le simulateur de scène et le modèle de capteur.
Le nombre de base de données d’évaluation est supérieur ou égal à un.
Chaque base de données d’évaluation BD E est spécifique à une scène de référence S ref . La scène de référence S ref de chaque base de données d’évaluation BD E est différente des scènes de référence S ref de la base de données d’apprentissage.
Chaque base de données d’évaluation BD E associe :
k ensembles de données de la scène de référence S ref , dites données d’évaluation D EV , obtenus par le capteur utile 50 à k différents instants d’acquisition, à un ensemble de données caractéristiques validées de la scène de référence S ref , dites données vraies D V (vérité terrain). Comme précédemment, l’ensemble de données caractéristiques validées comprend un découpage de la scène de référence S ref en zones Z avec au moins une caractéristique attribuée à chaque zone Z de la scène de référence S ref à l’instant donné, et qui ont été validées (par exemple par un opérateur).
Ainsi, pour chaque base de données d’évaluation BD E , il est obtenu k ensembles de données d’évaluation D EV de la scène de référence S ref , k étant un nombre entier correspondant aux différentes acquisitions du capteur utile 50. Le nombre k est par exemple supérieur ou égal à 100. Ces k ensembles sont associés à un même ensemble de données caractéristiques validées (même vérité terrain).
Les k différentes acquisitions du capteur utile 50 sont chacune affectées d’un bruit aléatoire différent du aux imperfections du capteur utile 50 alors que la scène de référence S ref est identique pour chacune des k acquisitions. En particulier, même dans le cas d’une scène simulée, les mesures effectuées par le capteur utile 50 diffèrent puisque le bruit du capteur est obtenu par échantillonnage à partir d’une distribution aléatoire.
Typiquement, les ensembles de données d’évaluation D EV sont obtenus par le capteur utile 50 à différents instants successifs, en s’assurant que la scène de référence S ref reste inchangée d’un instant à un autre. A noter que lorsque la scène de référence S ref comprend des éléments dynamiques, les éléments dynamiques présentent la même position, et la même vitesse d’une acquisition à l’autre. Pour cela, les éléments dynamiques sont par exemple remis dans une même position et à une même vitesse d’une acquisition à l’autre.
Le procédé d’évaluation comprend une étape 110 d’inférence du réseau de neurones RN. L’étape d’inférence 110 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur.
L’inférence d’un réseau de neurones RN désigne la réalisation par le réseau de neurones RN d’une tâche pour laquelle le réseau de neurones RN a été entraîné.
L’étape d’inférence 110 est mise en œuvre pour chacun des k ensembles de données d’évaluation D EV de chaque base de données d’évaluation BD E . Ainsi, lors de l’étape d’inférence 110, le réseau de neurones RN prend successivement en entrée chacun des k ensembles de données d’évaluation D EV de chaque base de données d’évaluation BD E et retourne successivement en sortie k ensembles de données caractéristiques, appelées données caractéristiques prédites D P , pour chaque base de données d’évaluation BD E . A l’issue de l’étape d’inférence 110, il est donc obtenu k ensembles de données caractéristiques prédites D P pour chaque base de données d’évaluation BD E . En d’autres termes, pour chaque scène de référence S ref , il est obtenu k ensembles de données caractéristiques prédites D P correspondant aux k différents instants d’acquisition. Le procédé d’évaluation comprend une étape 120 de détermination de la fréquence d’occurrence de chaque caractéristique associée à chaque zone Z de chaque scène de référence S ref . L’étape d’inférence 110 est mise en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mise en œuvre par ordinateur.
La détermination est effectuée, pour chaque scène de référence S ref , sur la base des k ensembles de données caractéristiques prédites D P correspondant aux k différents instants d’acquisition.
Dans un exemple de mise en œuvre, l’étape de détermination de la fréquence d’occurrence comprend, pour chaque zone Z de la scène de référence S ref considérée :
la détermination d’un histogramme des caractéristiques obtenues pour la zone Z pour les différents instants d’acquisition correspondants, et la division des valeurs de l’histogramme par le nombre d’instants d’acquisition k différents pour obtenir la fréquence d’occurrence de chaque caractéristique pour la zone Z considérée.
Dans un exemple de mise en œuvre, les caractéristiques sont des données binaires relatives à la présence d’un ou plusieurs éléments sur la zone Z considérée. Dans cet exemple, il est considéré une base de données d’évaluation BD E comprenant 5 ensembles de données d’évaluation D EV correspondant à 5 instants d’acquisition distincts. A l’issue de l’étape d’inférence 110, il est donc obtenu 5 ensembles de données caractéristiques prédites D P . Par exemple, pour une zone Z1 considérée, les caractéristiques prédites sont la présence d’un élément sur la zone Z1 pour 4 ensembles de données caractéristiques prédites D P , et l’absence d’un élément sur la zone Z1 pour le dernier ensemble de données caractéristiques prédites D P . Ainsi, pour la zone Z1 considérée, la valeur de l’histogramme obtenue pour la caractéristique « présence d’un élément sur la zone » est de 4, et celle obtenue pour la caractéristique « absence d’un élément sur la zone » est de un. Ainsi, pour la zone Z1, la fréquence d’occurrence (après division par 5) de la caractéristique « présence d’un élément sur la zone » est de 0,8 (80%), et est de 0,2 (20%) pour la caractéristique « absence d’un élément sur la zone ».
La est un organigramme d’étapes d’un exemple de procédé de fabrication selon un mode de réalisation de l’invention ;
La de manière très schématique illustre une pièce optique obtenue suite à l’étape S1 du procédé de fabrication ; et
La illustre la pièce optique de la après mise en œuvre des étapes du procédé de fabrication.
DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION L’invention propose un procédé de fabrication S de la surface optique 4 d’une pièce optique 1 permettant d’obtenir une rugosité de surface et un défaut de forme très faibles, même lorsque la pièce optique 1 est de grande dimension (typiquement 400 mm), de surface freeform (c’est-à-dire dont la surface présente un profil radial et des variations angulaires arbitraires) et/ou de contour non circulaire.
A cet effet, l’invention propose un procédé de fabrication S comprenant les étapes suivantes : S1 : obtenir une pièce optique 1 comprenant un revêtement 2 sur un substrat 3, le revêtement 2 étant configuré pour former une surface optique 4 de la pièce optique 1 ; S3 : déterminer un défaut de forme de référence et une rugosité de surface de référence de la surface optique 4, et un défaut de forme initial et une rugosité de surface initiale du revêtement 2 ; S4 : déterminer, à partir de la rugosité de surface initiale, des paramètres de polissage permettant d’obtenir la rugosité de surface de référence ; S5 : en fonction des paramètres de polissages, usiner (S5) le revêtement 2 de sorte à lui conférer un défaut de forme modifié ; et S6 : polir le revêtement 2 ainsi usiné par lissage conformément aux paramètres de polissage déterminés de sorte à modifier la rugosité de surface et le défaut de forme du revêtement 2, jusqu’à obtenir la rugosité de surface de référence et le défaut de forme de référence.
Il est ainsi proposé de combiner une étape S5 d’usinage du revêtement 2, afin de réduire son défaut de forme, suivie d’une étape S6 de polissage par lissage, afin de réduire sa rugosité, pour obtenir la surface optique 4. De plus, l’étape S5 d’usinage est réalisée de sorte à tenir compte des déformations (inévitables) résultant de l’étape S6 ultérieure de polissage dont l’objectif est d’obtenir la rugosité de surface de référence désirée. L’étape S6 de polissage induit en effet nécessairement des défauts de forme sur revêtement 2 par effet de lissage. Or, comme nous le verrons par la suite, un tel effet de lissage (et donc le défaut de forme correspondant) peut être anticipé et donc pris en compte lors de l’étape S5 préalable d’usinage. Ainsi, le défaut de forme obtenu suite à l’étape S5 d’usinage ne correspond pas au défaut de forme de référence, qui est recherché pour la surface optique 4, mais à un défaut de forme intermédiaire, la forme du revêtement 2 étant ensuite modifiée par l’étape S6 de polissage. En revanche, suite à l’étape de polissage S6, le défaut de forme du revêtement 2 correspond au défaut de forme de référence recherché pour la surface optique 4.
Le défaut de forme de référence peut par exemple être inférieur ou égal à quinze nanomètres et la rugosité de surface de référence peut par exemple être inférieure ou égale à deux nanomètres, pour une surface optique 4 freeform dont la taille est de l’ordre de 400 mm.
Au cours de l’étape S1, la pièce optique 1 est obtenue ( ).
Le substrat 3 est réalisé dans un premier alliage d’aluminium présentant de bonnes performances mécaniques, et de préférence un coefficient de dilatation thermique similaire à celui du revêtement 2 (typiquement une différence de coefficient de dilatation thermique inférieure ) 5 x 10^-6 K^-1), par exemple l’un des alliages suivants : alliage d’aluminium 6061 (par exemple 6061-T6), 2017A, 2021 ou la famille d’alliages 70xx.
Le revêtement 2 est appliqué sur une face du substrat 3 et est monolithique avec le substrat 3. Le revêtement 2 est réalisé dans un deuxième alliage d’aluminium distinct du premier alliage d’aluminium. Le deuxième alliage est dense en ce qu’il présente une porosité inférieure à la porosité du premier alliage.. Par exemple, le deuxième alliage peut comprendre de l’aluminium pur à au moins 99% (déposé par évaporation sous vide). Le cas échéant, le revêtement 2 peut bien entendu être appliqué sur toutes les faces du substrat.
Le revêtement 2 peut être déposé par pulvérisation ou évaporation sur la face du substrat 3. Une épaisseur du revêtement 2 est par exemple comprise entre dix micromètres et vingt micromètres. Le défaut de forme de la pièce optique 1 est par ailleurs inférieur à l’épaisseur du revêtement 2, par exemple de l’ordre de 150 nm, typiquement de l’ordre de 100 nm pour un substrat 3 asphérique dont la taille moyenne est de 300 mm.
Lorsque le défaut de forme du substrat 3 est supérieur à l’épaisseur de revêtement à déposer, l’étape S1 comprend l’usinage du substrat 3 afin de réduire son défaut de forme. Cet usinage préalable S0 peut par exemple être réalisé par usinage diamant. On pourra par exemple se référer à l’article « Diamonds turn infrared mirrors smooth » de Daniel Vukobratovich et al., Optoelectronics World, pp. S25-S28, Octobre 1998 pour plus de détails sur ce type d’usinage.
Optionnellement, le procédé S comprend en outre une étape S2 de stabilisation thermique au cours de laquelle un traitement thermique est appliqué à la pièce optique 1 afin de la stabiliser thermiquement et d’éviter que la forme de la pièce évolue dans le temps et en fonction des variations de température.
Par exemple, un traitement thermique comprenant plusieurs cycles de traitement thermiques est réalisé pendant au moins deux heures chacun, par exemple pendant trois à cinq heures chacun, où la température appliquée à la pièce optique 1 va d’une première température au plus égale à - 50°C, par exemple égale à - 80°C, à une deuxième température au moins égale à + 120°C, par exemple + 150°C à chaque cycle, de préférence sous atmosphère sèche pour éviter la dégradation de rugosité. A chaque cycle, la température est maintenue à la première température pendant une durée prédéterminée, par exemple entre une trentaine de minutes et deux heures, puis augmente progressivement jusqu’à atteindre la deuxième température, par exemple suivant une rampe de température égale à + 2°/min ; la température est stabilisée à la deuxième température pendant une durée prédéterminée, par exemple entre une trentaine de minutes et deux heures, avant de diminuer progressivement jusqu’à la première température, typiquement suivant une rampe de température égale à – 2°/min. Un total de six cycles (2h à – 50°C, 1h de phase transitoire, 2h à + 120°C, 1h de phase transitoire) peuvent par exemple être réalisés, soit un traitement thermique de 39 h.
Pour caractériser ce type de composant, le coefficient de couplage noté k permet de quantifier la qualité du transfert, en termes de flux, d’un bobinage à l’autre. Pour calculer les différents coefficients de couplage, on définit les différents flux suivants :
et : flux d’auto-induction ou flux globaux, embrassés par les bobinages primaire et secondaire et : flux d’induction mutuelle et : flux de fuites primaire et secondaire
Les flux d’auto induction et sont la somme des flux mutuelle et des flux de fuite comme le décrivent les équations (1) et (2). Le flux d’auto induction est égal au flux d’auto induction d’une spire multiplié par le nombre de spires du bobinage primaire . (1) (2)
L’inductance propre d’un bobinage notée L est le coefficient de proportionnalité entre le flux et le courant qui le génère. est ainsi égale à l’inductance propre du bobinage primaire multiplié par le courant primaire . Cette relation est traduite par l’équation (3). Le même principe illustré par l’équation (4) s’applique au bobinage secondaire. (3) (4)
Le flux mutuel est le flux généré dans le bobinage primaire par le courant vu par une spire du bobinage secondaire. Le flux mutuel vu par l’ensemble du bobinage secondaire est ainsi proportionnel au nombre de spire comme décrit dans l’équation (5). On obtient réciproquement le flux mutuel émis par le bobinage secondaire et vu par le primaire, voir équation (6). (5) (6)
D’après le théorème de Stockes, en calculant la tension induite du primaire sur le secondaire et du secondaire sur le primaire, on trouve que les inductances mutuelles sont égales ( ). L’inductance mutuelle obtenue notée M est celle considérée sur dans le schéma inductif équivalent d’un coupleur . Les équations (5) et (6) deviennent : (7) (8)
Un coupleur 3 selon un mode de réalisation est représenté sur les et 4b . Ce coupleur comprend deux plaques en ferrite 10 et 12, entre lesquelles les bobinage primaire 6 et secondaire 8 sont agencés. La ferrite permet d’améliorer grandement le couplage k, ce qui est très avantageux, notamment pour les coupleurs à forts entrefer (par exemple pour la charge des véhicules électriques). Le coupleur 3 comprend par ailleurs deux blindages 14 et 16 remplissant une fonction de « bouclier » à des champs magnétiques environnants. Ces blindages sont par exemple formés par deux plaques en aluminium, entre lesquelles sont agencées les deux plaques en ferrites. L’entrefer de ce coupleur est par exemple de 21 centimètres.
Bien entendu, les éléments 10 et 14 font partie du premier dispositif 2, tandis que les éléments 12 et 16 font partie du deuxième dispositif 4.
En reprenant la figure 4a et en y ajoutant le flux mutuel et les flux de fuite et , la figure 5 est obtenue. On remarque quele flux mutuel vu par chaque spire des bobinages primaire et secondaire noté est égal à , égal à .
Le schéma électrique présenté à la représente le coupleur avec les condensateurs résonants ainsi que la charge Rs représentant la charge Rch ramenée côté secondaire du coupleur. Rs est égale à Rch fois une constante. Il est possible de possible de synthétiser le schéma de la par le schéma de la en regroupant les résistances, inductances et capacités primaire et secondaire en les impédances Z1 et Z2, données par les équations : (9) (10)
Dans une optique de transférer uniquement une puissance utile à la charge, soit la puissance active Ps donnée par l’équation (11) ci-dessous : (11)
La présence intrinsèquement liée aux bobinages des inductances et induit cependant un transfert de puissance réactive inutile pour la charge et induisant des pertes supplémentaires. C’est pourquoi des condensateurs résonants C1 et C2 sont ajoutés en série avec les inductances, afin de d’apporter l’énergie réactive absorbées par celles-ci. L’objectif est ainsi d’avoir les réactances et nulles, celles-ci sont introduites dans les équations (12) et (13), et définies dans les équations (14) et (15). (12) (13)
Où : (14) (15)
La fréquence de résonance fr permet d’annuler les réactances et . Connaissant les inductances et , les capacités et sont calculées avec les équations (16) et (17) : (16) (17)
Il est classiquement employé pour constituer les bobinages des systèmes de transfert sans contact pour la charge des véhicules électriques.
Réalisation des bobinages à partir de fils de Litz
En sortie, et considérant un rendement de conversion de 80%, la machine produit :
dihydrogène H 2 : 7,14 kg/heure; carbone S : 21 kg/heure ; gaz résiduels off-gaz : 7,14 kg/heure.
Les gaz résiduels, s’ils sont recyclés pour alimenter le moteur à gaz de la machine, permettent de fournir entre 40% et 50% de la puissance électrique nécessaire.
Bien entendu, en sortie de machine, il est nécessaire de prévoir un système de compression de l’hydrogène pour une injection dans un réseau dédié ou pour atteindre une pression de 350 bars ou 700 bars, pression à laquelle l’hydrogène est en général stocké.
Une telle production de dihydrogène sous réserve d’une pureté en dihydrogène de 99,999% à partir de méthane pourrait permettre d’alimenter des véhicules.
En particulier, la machine, l’installation et le procédé de l’invention s’appliquent particulièrement au méthane mais ils peuvent également s’appliquer à tout gaz hydrocarboné tel que le butane, le propane… ou bien tout autre gaz de synthèse obtenu par méthanisation, pyrolyse ou gazéification de biomasses ou de déchets.
Bien qu’ici on utilise un ou plusieurs cyclones comme organe de refroidissement et séparation, il est possible d’utiliser un organe de refroidissement pour refroidir le gaz pyrolysé puis à la sortie de l’organe de refroidissement envoyer le gaz pyrolysé refroidi dans un organe de séparation distinct pour séparer les particules solides du gaz pyrolysé.
Par exemple, bien que le dispositif de traitement soit ici un dispositif d’adsorption par inversion de pression. L’homme du métier peut utiliser tout autre dispositif de traitement permettant de séparer le dihydrogène des off-gaz.
Le circuit alimentation électrique peut mixer différentes sources d’énergie par exemple parmi les suivantes : réseau électrique, batterie, panneaux solaires, éoliennes, hydroélectricité, turbines, groupe électrogène…