INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans un mode de réalisation particulier, cette mesure de la différence de potentiel se fait de façon continue. En effet, il est possible en utilisant un potentiostat multivoie, de mesurer la différence de potentiel entre l’électrode de mesure et l’électrode de référence de façon continue (modulo la période d’échantillonnage du potentiostat –e.g. quelques ms).
Dans un autre mode de réalisation particulier, cette mesure de la différence de potentiel se fait de façon discontinue.
Pour ce faire, la différence de potentiel est mesurée à une pluralité d’instants temporels distincts. En d’autres termes, l’étape b) consiste à mesurer la différence de potentiel entre l’électrode de mesure et l’électrode de référence à une pluralité d’instants temporels moyennant quoi des points de mesure de potentiel sont obtenus.
Par « pluralité d’instants temporels distincts », on entend plus de 2, notamment plus de 5, en particulier, plus de 10 et, plus particulièrement, plus de 20 instants temporels distincts. Ces différents instants temporels peuvent être choisis à intervalles réguliers ou à intervalles irréguliers. Dans une forme de mise en œuvre particulière, les mesures sont effectuées à intervalles réguliers. L’homme du métier saura déterminer, sans effort inventif, l’intervalle de temps le plus adéquat en fonction de l’échantillon à étudier et des micro-organismes susceptibles d’être présents dans ce dernier. A titre d’exemple particulier, cet intervalle peut être compris entre 1 min et 30 min, notamment entre 2 min et 15 min et, en particulier, de l’ordre de 5 min (5 min ± 1 min). Dans une autre forme de mise en œuvre particulière, les mesures sont effectuées à intervalles irréguliers. En effet, on peut envisager de faire une prise de mesure asservie à la dérive temporelle du signal permettant ainsi de mesurer plus de points dans les zones de forte variation versus les périodes de stagnation du potentiel.
Dans un mode de réalisation particulier et que la mesure soit continue ou discontinue, il est possible de réaliser la première mesure de la différence de potentiel à l’instant temporel t 1 juste après l’étape a) du procédé de l’invention i.e. 1 min, 2 min, 3 min, 4 min ou encore 5 min après la mise en contact de l’échantillon dans le milieu de culture liquide en présence des électrodes.
Dans un autre mode de réalisation particulier et que la mesure soit continue ou discontinue, il est possible de réaliser la première mesure de potentiel à l’instant temporel t 1 au moins 1 haprès la mise en contact de l’échantillon dans le milieu de culture liquide en présence des électrodes.
L’intervalle entre l’instant temporel t 1 de la première mesure et l’instant temporel t d de la dernière mesure de potentiel lors de l’étape b) est variable et fonction notamment de l’échantillon à étudier, des micro-organismes susceptibles d’être présents dans ce dernier et de l’instant temporel t 1 . Avantageusement, l’instant temporel t d de la dernière mesure de potentiel est réalisé au moins 14 h, au moins 16 h, au moins 18 h, au moins 20 h ou encore au moins 22 h après l’étape a).
Avantageusement, les conditions opératoires lors de l’étape b) en terme de température et conditions atmosphériques sont identiques à celles mises en œuvre lors de l’étape a) du procédé selon l’invention telles que précédemment décrites.
Par ailleurs, le milieu de culture peut être soumis à une agitation durant les étapes a) et/ou b) du procédé selon l’invention. Cette agitation durant l’étape a) permet un mélange homogène de l’échantillon avec le milieu de culture. Durant l’étape b) et notamment en présence de micro-organismes, cette agitation favorise une composition uniforme du milieu de culture et empêche un éventuel dépôt de micro-organismes sur les électrodes. Toute technique connue pour agiter un milieu et n’interférant pas avec la mesure du potentiel est utilisable dans le cadre de la présente invention. Cette agitation est notamment telle qu’envisagée dans la demande internationale WO 2021/032654 A1 [3] .
Les différents brins constituant une portion fendue d'un instrument endodontique peuvent se déplacer les uns par rapport aux autres. Il peut notamment arriver que, au niveau de certaines sections de l'instrument, les différents brins glissent l’un par rapport à l'autre dans des directions opposées, parallèles à la fente. Dans certaines situations, ce déplacement latéral des brins, l’un par rapport à l'autre, peut s'avérer préjudiciable. Il peut ainsi faire apparaître, en périphérie de l'instrument, des arêtes tranchantes s'éloignant excessivement de l'axe de rotation de l'instrument. Un tel glissement peut également être préjudiciable à la cohésion des différents brins de l'instrument, et entraîner une destruction de celui-ci par l'éloignement des brins.
Il existe donc un besoin d'identifier de nouvelles formes d'instruments pouvant être fabriquées facilement, susceptibles de présenter des caractéristiques améliorées par rapport aux instruments connus.
Il existe en particulier un besoin d'instrument endodontique dont une portion de la longueur est traversée par une fente, séparant cette portion de la longueur en différents brins, dans lesquels les déplacements des brins les uns par rapport aux autres sont mieux maîtrisés que dans les solutions de l'art antérieur. Il peut également exister un besoin de telles solutions offrant des arêtes plus aiguës, ou au contraire moins aiguës que dans les solutions de l'art antérieur.
Objectifs de l’invention La présente invention a pour objectif de proposer des instruments endodontiques dont une portion de la longueur est traversée par une fente, séparant cette portion de la longueur en différents brins, ayant des formes distinctes de celles des instruments connus de l'art antérieur.
Un objectif particulier de l’invention est de proposer de tels instruments endodontiques dont les caractéristiques permettent d'obtenir une grande efficacité pour l'usinage d'un canal radiculaire, une meilleure cohésion des brins entre eux, une plus grande souplesse, et/ou une meilleure maîtrise de la forme des arêtes.
Un autre objectif de l’invention est de proposer de tels instruments endodontiques qui peuvent être fabriqués facilement, avec des procédés très proches des procédés de fabrication connus.
L'invention a également pour objectif de proposer un procédé de fabrication efficace et facile à mettre en œuvre pour réaliser de tels instruments endodontiques.
Ces objectifs, ainsi que d’autres qui apparaîtront plus clairement par la suite, sont atteints à l’aide d'un instrument endodontique s’étendant le long d’un axe longitudinal, l’instrument présentant au moins une fente longitudinale, sur au moins une partie de sa longueur, séparant l'instrument en plusieurs brins distincts. Selon l’invention, la fente présente, dans une section perpendiculaire à l’axe longitudinal, une forme linéaire non rectiligne.
De telles fentes permettent d’obtenir des configurations d’instruments endodontiques différentes de celle connues de l’art antérieur, avec des fentes présentant, par exemple, des formes concaves ou/et convexes. De telles formes de fentes peuvent notamment offrir à l’instrument des arêtes plus aigües, et/ou d’assurer une meilleure résistance de l’instrument.
De façon avantageuse, la fente forme, sur chacun des brins de l’instrument endodontique, une parcelle de surface s’inscrivant dans une surface réglée dont : une génératrice unique passe par chaque point, les génératrices ne s’inscrivent dans aucun plan orthogonal à l’axe longitudinal, les génératrices ne sont pas parallèles à l’axe longitudinal, et les génératrices ne sont pas toutes parallèles entre elles.
De telles formes de fentes, non rectilignes dans un plan transversal, peuvent être obtenues facilement avec un instrument de découpe linéaire.
De préférence, chacune des parcelles de surface présente une forme hélicoïdale s’enroulant autour de l’axe longitudinal de l’instrument.
Selon un autre mode de réalisation envisageable, la fente présente des caractéristiques géométriques différentes sur différentes sections voisines de l’instrument.
De préférence, l’instrument endodontique présente au moins deux fentes longitudinales, sur au moins une partie de sa longueur, au moins l’une des fentes présentant, dans une section perpendiculaire à l’axe longitudinal, une forme linéaire non rectiligne.
L’instrument peut ainsi, sur certaines parties de sa longueur, être séparé en trois ou quatre brins distincts.
Selon un autre mode de réalisation, au moins deux des fentes se rejoignent, dans au moins certaines des sections de l’instrument.
Selon l’exemple de réalisation illustré à la , le classifieur est un réseau de neurones convolutif CNN (Convolutional Neural Network) ayant comme données d’entrée, une paire de régions candidates (RTC, RRC), (RTE, RRE) ou (RTL, RRL), obtenues après l’opération de mise en correspondance MC.
Selon l’exemple de réalisation illustré à la , le classifieur comporte un premier réseau de neurones convolutif CNN1 (Convolutional Neural Network) ayant comme données d’entrée, une région candidate en transmission (RTC, RTE, RTL) obtenue après l’opération SRt de segmentation et de détection de régions candidates sur les images en transmission It. Le classifieur comporte également un deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 (Convolutional Neural Network) ayant comme données d’entrée, une région candidate en rayonnement infrarouge (RRC, RRE, RRL) obtenue après l’opération SRr de segmentation et de détection de régions candidates sur les images en rayonnement infrarouge Ir. Le premier réseau de neurones convolutif CNN1 et le deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 travaillent chacun parallèlement respectivement sur une région candidate en transmission (RTC, RTE, RTL) et sur une région candidate en rayonnement infrarouge (RRC, RRE, RRL), ces deux régions selon les deux modalités, étant associées par l’opération de mise en correspondance MC selon les techniques expliquées ci-dessus.
Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1 et du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont les données d’entrée d’un classifieur par exemple de type SVM, Random Forest, bayésien, et de préférence un réseau de neurones NN, permettant de classifier selon les deux modalités. Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1 et du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont par exemple des hypothèses de classes d’appartenance mais il peut s’agir de données plus complexes avec des vecteurs de dimensions supérieures au nombre p de classes. L’ensemble d’apprentissage des réseaux de neurones contient des paires de régions candidates (RTC, RRC), (RTE, RRE), (RTL, RRL) selon les deux modalités d’inspection, avec comme étiquette, une classe d’objet parmi une liste de classes possibles telles que des types de défauts.
Selon un deuxième mode de réalisation mis en œuvre dans les exemples de réalisation des figures 8 et 9, les opérations d’analyse des images ne visent pas à en extraire, une région candidate mais à prendre en compte tout ou partie des images en transmission It et des images de rayonnement infrarouge Ir, sans la mise en œuvre d’une opération préalable de segmentation. Selon ces deux exemples de réalisation, les opérations d’analyse reposent sur la mise en œuvre de réseaux de neurones. Si des parties d’images seulement sont analysées, ces parties correspondent de préférence à une ou plusieurs régions d’intérêt du récipient telles que la bague, le col, l’épaule, le corps, le jable ou bien un demi-côté droit ou gauche ou une zone de présence de gravures.
Dans l’exemple de réalisation illustré à la , il est réalisé une opération MC de mise en correspondance d’une image en transmission It et d’une image en rayonnement Ir afin d’obtenir une image composite IC. L’image composite IC est obtenue par fusion d’au moins une image de rayonnement avec au moins une image de transmission d’un récipient ou par fusion de régions d’au moins une image en rayonnement avec des régions correspondantes d’au moins une image en transmission.
L’image en transmission It et l’image en rayonnement Ir sont prises lors des opérations d’acquisition Act, Acr réalisées par le système d’acquisition d’images 10, comme expliqué dans la description ci-dessus. Cette mise en correspondance MC des images pixel à pixel est réalisée comme expliqué dans l’exemple de réalisation de la . Cette image composite IC est utilisée comme données d’entrée d’un réseau de neurones convolutif CNN qui est apte par apprentissage, à prendre en compte les caractéristiques de position, taille, forme et photométrie qui sont significatives pour la classification prévue. L’ensemble d’apprentissage contient des images composites IC ou des régions d’images composites avec comme étiquette, une classe d’objet parmi une liste de classes possibles telles que des types de défauts. Les critères de classification en transmission et en rayonnement sont pris en compte dans les poids résultant de l’apprentissage et définissant le réseau de neurones convolutif CNN. Il est à noter que contrairement aux exemples des figures 5 et 6, l’opération de segmentation n’est pas nécessaire dans cette variante car les étages du réseau de neurones convolutif sont aptes par apprentissage, à classifier les images selon leur contenu sans segmentation préalable, et à déterminer localement les caractéristiques de position, taille, forme et photométrie qui sont significatives pour la classification. Mais une opération de segmentation est possible par exemple en remplaçant en l’extraction de caractéristiques EC et le classifieur CL par un classifieur à base de réseau de neurones convolutif CNN.
Dans l’exemple de réalisation illustré à la , l’image en transmission It (en partie ou en totalité) prise par le système d’acquisition d’images 10, est utilisée comme données d’entrée d’un premier réseau de neurones convolutif CNN1 qui est apte par apprentissage, à déterminer les caractéristiques de position, taille, forme et photométrie qui sont significatives pour la classification prévue. L’image de rayonnement infrarouge Ir (en partie ou en totalité) prise par le système d’acquisition d’images 10, est utilisée comme données d’entrée d’un deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 qui est apte par apprentissage, à déterminer les caractéristiques de position, taille, forme et photométrie qui sont significatives pour la classification prévue.
Le premier réseau de neurones convolutif CNN1 et le deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 travaillent chacun parallèlement sur deux images candidates dans chaque modalité. Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1 et du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont les données d’entrée d’un classifieur par exemple de type SVM, Random Forest, bayésien, et de préférence un réseau de neurones NN, permettant de classifier les récipients selon les deux modalités. Il est à noter que les deux images candidates dans chaque modalité sur lesquelles travaillent le premier réseau de neurones convolutif CNN1 et le deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont associées à une opération de mise en correspondance.
Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1 et du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont par exemple des hypothèses de classes d’appartenance mais il peut s’agir de données plus complexes avec des vecteurs de dimensions supérieures au nombre p de classes. L’ensemble d’apprentissage des réseaux de neurones contient des paires d’images selon les deux modalités d’inspection, avec comme étiquette, une classe d’objet parmi une liste de classes possibles telles que des types de défauts. Les critères de classification en transmission et en rayonnement sont pris en compte dans les poids résultant de l’apprentissage et définissant les réseaux de neurones CNN1, CNN2 et NN. Il est à noter que contrairement à l’exemple de la , l’opération de segmentation n’est pas nécessaire dans cette variante car les étages du réseau de neurones convolutif sont aptes par apprentissage, à classifier les images selon leur contenu sans segmentation préalable, et à déterminer localement les caractéristiques de position, taille, forme et photométrie qui sont significatives pour la classification.
L’objet de l’invention est avantageusement exploité dans le cadre des installations de fabrication pour permettre une meilleure détection et catégorisation des défauts présents au sein des récipients formés encore chauds. Certains défauts peuvent être vus, détectés et catégorisés plus facilement selon une des deux modalités ou grâce à la combinaison des deux modalités.
La est une image simulée d’un défaut vu en transmission, au niveau de la piqûre d’un récipient tandis que les figures 10B et 10C sont des images simulées du même défaut vu en rayonnement infrarouge, s’il s’agit respectivement d’une cavité remplie ou de verre collé. Ce défaut donne l’impression d’un trapèze inclus dans une cavité moins absorbante. Un peu comme si une bulle d’air s’était formée entre la piqûre et son sommet, ne laissant qu’un fil de verre. Il pourrait également s’agir d’un autre morceau de verre, collé sur la paroi du récipient, ou accroché à la piqûre, à l’intérieur du récipient. Une image infrarouge permettrait potentiellement de confirmer ou non la présence d’un fil de verre, plus émetteur et d’une bulle d’air moins émettrice.
Dans le cas d’un fort changement de contraste pour la modalité transmission et d’un fort changement de contraste pour la modalité rayonnement infrarouge, il peut être conclu qu’il s’agit d’une accumulation de matière à cet endroit correspondant à un trapèze, contenu dans une bulle d’air ( ). Dans le cas d’un fort changement de contraste pour la modalité transmission et d’un faible changement de contraste pour la modalité rayonnement infrarouge, il s’agit de deux morceaux de verre collés au niveau de la piqûre ( ).
La est une image d’un défaut vu en transmission tandis que les figures 11B et 11C sont des images simulées du même défaut vu en rayonnement infrarouge s’il s’agit respectivement d’un morceau de verre ou d’une tache de graisse. Il pourrait s’agir d’un défaut critique à savoir un trapèze c’est-à-dire un morceau de verre contenu dans le récipient. Mais il pourrait également s’agir d’une trace de graisse, à savoir d’un défaut superficiel, apparent sur la paroi du récipient. S’il s’agit d’un morceau de verre épais, contenu à l’intérieur du récipient, son rayonnement infrarouge va s’ajouter à celui des parois du récipient et monter en intensité. A l’inverse, s’il s’agit d’une simple tache de graisse, il ne devrait pas y avoir une grande différence entre le rayonnement infrarouge de la paroi du récipient et celui de défaut superficiel.
Dans le cas d’un fort changement de contraste pour la modalité transmission et un fort changement de contraste pour la modalité radiation infrarouge, il s’agit d’une accumulation de matière à cet endroit correspondant à un trapèze ( ). Dans le cas d’un fort changement de contraste pour la modalité transmission et un faible changement de contraste pour la modalité radiation infrarouge, il s’agit d’un défaut absorbant la lumière visible, probablement une tache de graisse au niveau de la surface du récipient ( ).
Les figures 12A, 13A, et 14A sont des images réelles obtenues avec une caméra infrarouge de technologie InGaAs, tandis que les figures 12B, 13B et 14B sont des images réelles des mêmes défauts vus en transmission, les acquisitions des images de récipient ayant été réalisées en sortie de machine de fabrication dans une usine de fabrication où sont installées des caméras selon le dispositif d’inspection conforme à l’invention.
La est une image d’un défaut vu en rayonnement infrarouge tandis que la est une image du même défaut vu en transmission. Selon l’art antérieur, le défaut constaté sur l’image en transmission de la conduit à une incertitude quant à sa classe d’appartenance entre une pierre et un bouillon. Selon l’invention, l’image en rayonnement infrarouge montre un défaut qui a un rayonnement infrarouge correspondant à la présence de verre permettant de lever la confusion et de conclure à la présence d’une pierre.
Le détecteur de fuite 1 comprend également une unité de traitement 23 configurée pour déterminer une position de la sonde 5 à partir des images réalisées par la caméra infra-rouge 27. Cette détermination peut être réalisée grâce à la détection des marqueurs infra-rouge 50 mais également en l’absence de marqueurs infra-rouge 50 par reconnaissance de forme de la sonde 5. De plus, à partir de plusieurs images successives réalisées par la caméra infra-rouge 27, l’unité de traitement 23 peut être configurée pour déterminer une vitesse de déplacement de l’embout 5a de la sonde 5. Des marqueurs infra-rouges 50 peuvent également être disposés sur l’objet à tester 8 pour permettre la détection de la position de l’objet à tester 8 par l’unité de traitement 23 à partir des images réalisées par la caméra infra-rouge 27 et ainsi déduire une position de l’embout 5a de la sonde 5 par rapport à l’objet à tester 8. Alternativement ou en complément, la géométrie et/ou la position de l’objet à tester 8 peuvent être enregistrées dans une unité de sauvegarde 33 pour permettre à l’unité de traitement 23 de récupérer cette géométrie et cetteposition et pour déterminer la position de l’embout 5a de la sonde 5 par rapport à l’objet à tester 8 à partir des images réalisées par la caméra infra-rouge 27. Une ou plusieurs caméra(s) filmant dans le domaine visible peu(ven)t également être utilisée(s) en complément de la caméra infra-rouge 27.
L’utilisation de marqueurs infra-rouge 50 disposés sur l’embout 5a de la sonde 5, voire sur l’objet à tester 8, et d’une caméra infra-rouge 27 permet ainsi de déterminer la position et éventuellement l’orientation de l’embout 5a de la sonde 5 par rapport à l’objet à tester 8 quelles que soient les conditions d’éclairage. Il est ainsi possible de déterminer une distance entre l’embout 5a de la sonde 5 et une zone à tester 24 de l’objet à tester 8 et ainsi assurer un placement correct de l’embout 5a de la sonde 5 par rapport à l’objet à tester 8 lors du passage dans la zone de test 24. Il est aussi possible de déterminer une vitesse de déplacement de l’embout 5a de la sonde 5 à partir de positions déterminées successives et ainsi pouvoir détecter une anomalie lors de la réalisation du test tel qu’un passage trop rapide au niveau d’une zone de test 24.
Le dispositif de vision 25 peut également comprendre un dispositif d’affichage 29 permettant notamment d’afficher les images filmées par une éventuelle caméra visible. En particulier, le dispositif d’affichage 29 peut être réalisé par des lunettes de réalité virtuelle comme dans l’exemple de la , les lunettes pouvant comprendre une partie transparente 30 permettant à l’utilisateur 6 de voir l’objet à tester 8 de manière directe, le dispositif d’affichage 29 permettant d’afficher des informations supplémentaires concernant l’objet à tester 8 comme cela sera mieux décrit dans la suite de la description.
Le dispositif de vision 25 peut comprendre une unité de communication 31 comprenant par exemple un ou plusieurs contrôleurs ou processeurs notamment configurés pour communiquer avec l’unité de traitement 23 de l’embase principale 3 du détecteur de fuite 1. L’unité de communication 31 comporte par exemple des moyens de communication sans fils, tel que WIFI ou Bluetooth, configurés pour communiquer sans liaisons filaires avec des moyens de communication complémentaires de l’unité de traitement 23 de l’embase principale 3 du détecteur de fuite 1. Le dispositif de vision 25 peut ainsi transmettre et recevoir des données avec l’embase principale 3 et notamment accéder à des informations relatives à la détection de fuites enregistrées dans l’unité de sauvegarde 33 de l’embase principale 3. Alternativement, la communication peut être réalisée via un câble de connexion reliant le dispositif de vision 25 et l’embase principale 3.
Le dispositif de vision 25 peut ainsi afficher en temps réel sur le dispositif d’affichage 29 des informations additionnelles relatives à la détection de fuites associées aux images filmées par la caméra infra-rouge 27.