INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans la première boucle 52A du circuit de restitution de chaleur (dans laquelle le premier organe de pompage 22A et le deuxième organe de pompage additionnel 49B sont mis en route – cette boucle 52A s’établissant entre le premier système de stockage 16A et le deuxième système de stockage 16B), le gaz circule dans le sens du flux représenté par les flèches 60. Dans la deuxième boucle 52B du circuit de restitution de chaleur (dans laquelle le premier organe de pompage additionnel 49A est mis en route – cette boucle 52B s’établissant au niveau de la partie compresseur 1 du turbocompresseur électrique, avec de l’énergie instantanée produite par le turbocompresseur 1, 2 et circulant notamment dans la première conduite de gaz 50A), le gaz circule dans le sens du flux représenté par les flèches 62. Dans la première boucle 54A du circuit de restitution de froid (dans laquelle le second organe de pompage 22B et le quatrième organe de pompage additionnel 49D sont mis en route – cette boucle 54A s’établissant entre le troisième système de stockage 16C et le quatrième système de stockage 16D), le gaz circule dans le sens du flux représenté par les flèches 64. Dans la deuxième boucle 54B du circuit de restitution de froid (dans laquelle le troisième organe de pompage additionnel 49C est mis en route – cette boucle 54B s’établissant au niveau de la partie turbine 2 du turbocompresseur électrique, avec de l’énergie instantanée produite par le turbocompresseur 1, 2 et circulant notamment dans la seconde conduite de gaz 50B), le gaz circule dans le sens du flux représenté par les flèches 66.
Outre les avantages liés au précédent mode de réalisation (et exposés précédemment), ce mode de réalisation particulier de la pompe à chaleur tel qu’illustré sur les figures 12 à 15 est à même de produire du chaud et du froid en instantané, et ce en même temps qu’il décharge du chaud et du froid des systèmes de stockage d’énergie thermique. Ceci est avantageux car cela permet d’ajouter de la puissance instantanée (issue du turbocompresseur électrique 1, 2) à l’énergie précédemment stockée et qui est donc restituée en parallèle de l’énergie produite de façon instantanée, par exemple pour adresser une pointe de demande avec un surcoût minimum en équipement (trois systèmes de restitution d’énergie thermique additionnels 44A-44C). En effet, dans ce mode de réalisation particulier illustré sur les figures 12 à 15, la décharge de la pompe à chaleur peut être effectuée : soit en fournissant uniquement l’énergie instantanée produite par le turbocompresseur électrique centrifuge mono étage 1, 2 ; soit en fournissant en même temps l’énergie stockée des systèmes de stockage d’énergie thermique et celle du turbocompresseur électrique centrifuge mono étage (donc avec une décharge de l’énergie produite durant la charge précédente ajoutée à celle de la puissance instantanée produite par le turbocompresseur).
Cela évite par exemple de devoir surdimensionner le système (notamment en augmentant la taille des systèmes de stockage d’énergie thermique pour stocker plus et/ou en augmentant la taille de la machine, par exemple pour produire davantage la nuit).
Les figures annexées peuvent être reproduites par l’utilisation des pièces décrites ci-dessous.
1. Turbo-Compresseur électrique et turbine
Sur la , l’image 2 comprend trois entités de toron 25, 25’, 25’’ et sur la , l’image 3 comprend une seule entité de toron 35. Dans chaque entité de toron 25, 25’, 25’’, 35, plusieurs éléments de fibre 24, 34 sont visibles sur chacune des images 2 et 3.
Ainsi le dispositif configuré pour détecter des défauts comprend un module d’importation d’images à traiter. Par module d’importation d’images on entend un dispositif d’imagerie numérique par photographie ou d’imagerie numérique par vidéo tel qu’une caméra, permettant d’enregistrer une image d’une pièce.
Le procédé de détection de défaut d’une pièce en composite tissé 3D, comprend en outre une deuxième étape de traitement numérique E2 de l’image 2,3 pour reconnaitre au moins une entité de toron 25, 25’, 25’’, 35 et des éléments de fibres 24, 34 et la sélectionner. La représente schématiquement une sélection de l’image 2 et d’autres images 20, 21, 22, 23 correspondants à différentes sous étapes de cette étape de traitement numérique de cette sélection de l’image 2, dont l’image 20 correspondant à cette deuxième étape de traitement numérique E2. La ’ représente une sélection de la photo 2’ de la ’ et des images 20’, 21’, 22’, 23’, représentant des imprimes écran de sous étapes de cette étape de traitement sur cette sélection de photo 2’.
Un exemple d’un élément de fibre 24 est entouré sur chacune des images 2, 20 et 21 à 23 de la représentant cette étape de traitement numérique E2 et un exemple d’un élément de fibre 34 est référencé sur les images 3, 31, 32, 33, de la .
La représente schématiquement différentes entités de torons 25, 25’, 25’’. La détection d’entité de toron 25, 25’, 25’’, est réalisée par une étape de traitement numérique E2 de chaque entité de toron dont l’entité de toron 25 de l’image 2 qui est représenté sur la qui représente différente images d’une même portion de l’image 2 ayant subi un traitement numérique pour reconnaitre au moins une entité de toron 25 et des éléments de fibres 24 ainsi que la définition d’une caractéristique des éléments de fibre 24 de cette entité de toron 25 en l’occurrence la longueur et l’orientation des éléments de fibres 24. La représente schématiquement différentes images du traitement de l’image 3.
La deuxième étape de traitement numérique E2 comprenant une sous étape de transformation de l’image 2, 3 dans une matrice des données comprenant une caractéristique par composant du composite (qui est la résine et la fibre par exemple carbone ou de verre) de la pièce, en l’occurrence c’est une matrice de données binaires (blanc ou noire) en fonction des couleurs de la résine et des éléments de fibres 24, 34 sur l’image 2, 3.
Dans un exemple de la sous étape de transformation de l’image 2 représentée sur la , une première reconnaissance d’une entité de toron 24 de l’image 2 est nécessaire pour enregistrer une image 20 de l’entité de toron 25. Ensuite l’image 20 est transformée dans la matrice des données, ici binaires (blanc ou noire) en fonction des couleurs de la résine et des éléments de fibres 24 en une image transformée 21 permettant de distinguer les éléments de fibres 24 de la résine. Dans cet exemple, les éléments de fibres 24 sont modifiés en couleur blanc et la résine est modifiée en couleur noire. Dans l’exemple de la sous étape de transformation de l’image 3 représentée sur la , comme l’image 3 comprend déjà uniquement une entité de toron 35, la transformation de l’image 3 dans la matrice des données binaires (blanc ou noire) en fonction des couleurs de la résine et des éléments de fibres 34 est directement réalisée sur l’image 3 pour former l’image transformée 31.
La deuxième étape de traitement numérique E2 comprend en outre une sous étape de définition d’une caractéristique parmi le contour, la longueur et l’orientation, des éléments de fibres 24, 34 à partir de l’image transformée 21, 31, en une image de définition 22, 32. La , représente schématiquement une image de définition 22 de la portion de l’image 2, dans lequel les caractéristiques définies de l’élément de fibre 24 sont la longueur et l’orientation des éléments de fibre 24. La représente schématiquement une image de définition 32 de l’image 3, dans lequel les caractéristiques définies de l’élément de fibre 34 est le contour des éléments de fibre 34.
La deuxième étape de traitement numérique E2 comprend en outre une sous étape d’analyse d’un type de tissage à partir de l’ensemble des caractéristiques définies soit respectivement la longueur et orientation ou le contour des éléments de fibre 24 ou 34 de l’image de définition 22 ou 32. Autrement dit, ici la formes des fibres est réduite à une forme à une représentation primaire
La deuxième étape de traitement numérique E2 comprend en outre une sous étape de définition des entités de toron 25, 35 regroupant des éléments de fibre 24, 34 en fonction de l’analyse du type de tissage.
Le dispositif configuré pour détecter des défauts comprend un module de traitement d’image pour réaliser cette étape de traitement numérique E2. Par module de traitement d’image, on entend un programme ou une partie de programme d’un dispositif comprenant un microprocesseur et une mémoire, programmé pour réaliser cette étape de traitement numérique E2.
Chaque image d’entité de toron 25, 25’, 25’’ est ainsi traitée.
Le procédé de détection de défaut d’une pièce en composite tissé 3D comprend en outre une troisième étape de calcul E3 pour chaque élément de fibre 24, 34 pour chaque entité de toron 25, 25’, 25’’ 35 les informations de longueur et l’orientation de l’élément de fibre 24, 34 correspondant et son excentricité.
Les images 23 et 33 de la figure respectivement 4 et 5, représentent schématiquement chacune les différentes orientations par des flèches des éléments de fibre 24, 34. L’image 33 représente les flèches sur les éléments de fibre de la tandis que la représente uniquement les flèches représentant les différentes orientations des éléments de fibre 24 de la portion de l’image 2.
Le procédé de détection de défaut d’une pièce en composite tissé 3D comprend en outre une quatrième étape de calcul E4 pour chaque entité de toron les informations de diamètre équivalent du toron, le périmètre du toron, et l’aire du toron.
Cette quatrième étape de calcul E4 peut être réalisée à partir de plusieurs images 2, 3.
Le centroïde d’un toron de fibre signifie la moyenne arithmétique de tous les points d’une section transversale du toron de fibre. Pour une image, le centroïde signifie la moyenne arithmétique de tous les points du toron lorsqu’ils sont affichés. Par exemple, dans le cas d’une pièce fabriqué par un tissage de composite 3D par des torons ayant une forme d’ellipse, le centroïde est alors assimilé au centre géométrique de cette ellipse.
Le procédé de détection de défaut d’une pièce en composite tissé 3D peut comprendre en option (les étapes représentées en pointillées sur la ) une étape de détermination d’information des torons E20 par reconnaissance de différentes images les informations suivantes : une forme pour chaque entité de toron, une orientation pour chaque entité de toron, une couleur pour chaque entité de toron.
Cette étape de détermination d’information des torons E20 permet au procédé de réaliser en outre une étape de calcul de taille d’entité de toron E21 pour chaque entité de toron et ainsi avoir des informations dont la taille de l’entité de toron 25, 25’, 25’’, 35 pour simplifier l’étape E4 de calcul pour chaque entité de toron 25, 25’, 25’’, 35. Chaque information calculée ou déterminée est ensuite comparée avec une référence afin de déterminer la qualité de la surface externe de la pièce 1.
Le procédé de détection de défaut d’une pièce en composite tissé 3D peut aussi être réalisé par un système de détection de défaut d’une pièce en composite comprenant un support de la pièce, un robot comprenant un bras articulé, un dispositif de capture d’image sur l’arbre et le dispositif configuré pour détecter des défauts.
Dans ce cas le procédé de détection de défaut d’une pièce en composite tissé comprend en outre pour chaque image reçue 2, 3, avant de les recevoir à la première étape E1, une étape de positionnement d’un appareil de capture d’image en vis à vis d’une surface de la pièce 1 en composite, comprenant une sous étape de positionnement de l’appareil de capture selon une distance prédéterminée et un angle de capture prédéterminé par rapport à la surface externe de la pièce 1, que ce soit au niveau du fût 10 ou d’un sommet de bride 11, 12 dans cet exemple et une sous étape de commande de l’éclairage de la zone entre le capteur d’imagerie et la surface externe de la pièce 1 pour être dans une plage prédéterminée de luminosité. En outre, l’étape de positionnement d’un appareil de capture d’image en vis à vis d’une surface de la pièce 1 en composite tissé, comprend une étape de variation de l’angle de prise de vue de l’image pour déterminer une mise au point, dont la prise de vue au niveau du centre de l’image est parallèle à un point, correspondant au centre, de la surface externe de la pièce. Cela permet de diminuer les déformations des éléments de fibres. En outre le procédé comprend donc une étape de capture de l’image (photographie de la zone de la surface externe), selon une qualité de l’image prédéterminée.
Le système de détection de défaut comprend donc aussi une unité de commande du robot pour déplacer le capteur d’image à différents emplacements prédéterminés, un moyen d’éclairage commandé par l’unité de commande pour éclairer la surface extérieure pour être dans la plage prédéterminée de luminosité.
Equipement de contrôle non destructif de la structure d’un élément automobile soudé La présente invention concerne un équipement pour le contrôle non destructif aux rayons X de la structure d'un élément dans une ligne de fabrication automobile.
Certaines pièces de véhicule, comme par exemple des longerons, sont composées de plusieurs cordons de soudure ayant des longueurs de quelques dizaines de millimètres. Actuellement, le seul moyen disponible dans une usine de montage de véhicules pour inspecter ces cordons de soudure, est la réalisation d’un essai destructif, où plusieurs unités fonctionnelles de la pièce sont perdues afin de générer un groupe d’échantillons statistiquement pertinents. Or, la perte de ces unités fonctionnelles lors de la réalisation de cet essai, coûte très cher, dans la mesure où ces unités fonctionnelles sont irrémédiablement perdues et ne sont donc plus utilisables.
La demande US20200003703 se situe dans le domaine général de la radiographie industrielle, et décrit un équipement d'inspection par rayons X de la structure de pièces de carottage montées verticalement, cet équipement étant adapté à une utilisation à grande échelle dans une installation industrielle. Cet équipement comporte une structure disposant d’un émetteur de rayon X et d’un détecteur numérique, ladite structure étant reliée à un bras mobile de robot afin de permettre une liberté de mouvement par rapport à l’objet à inspecter. En particulier, l’équipement assure un mouvement de rotation ainsi qu’un mouvement de translation horizontale et verticale de l’émetteur de rayons X et du détecteur numérique, afin d’obtenir une précision de balayage optimale. Or, dans l’équipement décrit dans ce document, les pièces à inspecter sont fixes, limitant les configurations possibles d’utilisation de cet équipement.
Un équipement de contrôle selon l’invention permet d’inspecter de façon non destructrice, la structure de plusieurs pièces les unes à la suite des autres, en offrant un très grand éventail de conditions opératoires dans le but d’obtenir des mesures les plus complètes et les plus précises possibles.
L’invention a pour objet un équipement de contrôle destiné à vérifier la structure d’une pièce au moyen de rayons X.
Selon l’invention, cet équipement de contrôle comprend : - une structure de mesure dont l’orientation est ajustable dans l’espace au moyen d’une motorisation, ladite structure de mesure étant dotée d’un générateur de rayons X et d’un détecteur numérique, ledit générateur et ledit détecteur ménageant entre eux un espace dans lequel la pièce à inspecter est destinée à être placée, -un bloc support fixé à un rail motorisé et sur lequel la pièce à inspecter est arrimée, ledit support pouvant être déplacée grâce audit rail motorisé de manière à ajuster la position de ladite pièce, -un appareillage électronique apte à traiter une image de la pièce à inspecter obtenue par le détecteur numérique suite à l’émission de rayons X, afin d’obtenir un diagnostic sur la qualité de la structure de la pièce à inspecter.
Un équipement de contrôle selon l’invention présente la particularité de posséder une première composante relative à un dispositif d’émission de rayons X et une deuxième composante relative au support d’un objet à inspecter, qui ont toutes les deux des positions réglables dans l’espace. De cette manière, l’objet peut être inspecter sous tous les angles, de façon à obtenir un diagnostic complet et fiable sur la qualité de la structure dudit objet. Préférentiellement, la structure de mesure est orientable dans l’espace au moyen d’une motorisation et d’un élément de commande de ladite motorisation, pouvant par exemple être une télécommande. De cette manière, ladite structure de mesure peut subir un mouvement de rotation, ou un mouvement de translation, ou un mouvement combinant une rotation et une translation. Le mouvement de rotation peut être effectué avec une amplitude angulaire maximale importante, pouvant par exemple être supérieure à 90°. Avantageusement, le bloc support se déplace en translation le long du rail motorisé, avec une amplitude maximale pouvant être supérieure à 10cm, et de façon encore plus avantageuse, supérieure à 20cm. La pièce à inspecter peut par exemple être un longeron de véhicule, possédant une pluralité de cordons de soudures de quelques centimètres chacun, l’équipement de contrôle permettant d’évaluer la qualité de ces cordons de soudure. Il est supposé que la pièce à inspecter est fixée au bloc support, sans possibilité de mouvement et ou de déplacement relativement audit bloc support. Le bloc support est une pièce pouvant revêtir toute forme, mais possédant une surface supérieure préférentiellement plane sur laquelle est destinée à se fixer l’objet à inspecter. L’appareillage électronique comporte un logiciel de traitement de l’image obtenue par le détecteur numérique, suite à l’émission des rayons X qui va permettre d’établir instantanément un diagnostic quant à la qualité de la structure de l’objet à inspecter. Ce diagnostic peut par exemple être réalisé en comparant l’image obtenue par l’équipement de contrôle selon l’invention sur un objet à inspecter, à une autre image d’une structure saine du même objet, qui aura été préalablement enregistrée dans l’appareillage électronique. En effet, une base de données composée de clichés de différents objets qui auront été préalablement enregistrés dans l’appareillage électronique peut servir de point de départ à l’établissement du diagnostic sur la qualité de la structure de l’objet à inspecter.
Selon une caractéristique possible de l’invention, la structure de mesure et le bloc support ont des positions ajustables indépendamment l’une de l’autre. Cette possibilité supplémentaire accentue encore plus la souplesse d’utilisation d’un équipement de contrôle selon l’invention. Grâce à cette possibilité supplémentaire, les images obtenues par le détecteur numérique seront prises sous le bon angle afin d’affiner le diagnostic sur la qualité de la structure de l’objet à inspecter.
Selon une caractéristique possible de l’invention, la structure de mesure est montée sur un robot à six axes et peut effectuer une multiplicité de mouvements par rapport à la pièce à inspecter. De cette manière, grâce à la présence de ce robot à six axes, la structure de mesure peut effectuer des mouvements dans toutes les directions de l’espace et avec une grande amplitude. Les mouvements de la structure de mesure engendrés par ce robot sont réalisés avec une grande maitrise et donc avec une grande précision.
Il est également proposé un procédé d’étalonnage d’un capteur à puce photonique, comportant les étapes suivantes : application d’un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra selon l’invention ; génération d’une image de masque de référence à partir des M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches, cette image de masque de référence comportant une modélisation des sorties optiques sous la forme de taches de référence aux dimensions prédéterminées centrées sur des intersections des M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches ; calcul d’un coefficient d’alignement défini en tant que ratio : d’une somme de surfaces partielles des taches de l’image de taches incluses dans les taches de référence par superposition de l’image de taches et de l’image de masque de référence, et d’une somme de surfaces totales des taches de l’image de taches ; et répétition d’un ajustement d’au moins un paramètre d’acquisition d’une nouvelle d’image de taches et des trois étapes précédentes tant que ce ratio n’est pas supérieur à un seuil prédéterminé.
De façon optionnelle, l’ajustement dudit au moins un paramètre d’acquisition comporte l’ajustement d’un temps d’exposition de la caméra.
Il est également proposé un programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur programmé pour traiter numériquement une image de taches correspondant aux sorties optiques d’une puce photonique à pluralité de sorties optiques organisées matriciellement en M colonnes et N lignes, cette image étant fournie par une caméra disposée face à l’organisation matricielle des sorties optiques de la puce photonique, le programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes suivantes : répartition d’au moins une partie des taches de l’image dans M groupes distincts correspondant aux M colonnes et détermination de ces M colonnes dans l’image de taches par régression linéaire ; répartition d’au moins une partie des taches de l’image dans N groupes distincts correspondant aux N lignes et détermination de ces N lignes dans l’image de taches par régression linéaire ; et caractérisation d’un alignement de la caméra par ces M colonnes et N lignes déterminées dans l’image de taches ; lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
L’invention sera mieux comprise à l’aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : la représente schématiquement la structure générale d’un dispositif de caractérisation d’un alignement de caméra, selon un mode de réalisation de l’invention, la représente schématiquement en vue de côté la structure générale d’un capteur à puce photonique du dispositif de la , la représente schématiquement en vue de dessus un exemple d’organisation matricielle de sorties optiques de la puce photonique du capteur de la , la illustre un exemple d’image de taches en niveaux de gris pouvant être produite par une caméra du capteur à puce photonique de la , la illustre un exemple de superposition de diagrammes temporels de signaux de réponse, ou sensorgrammes, pouvant être obtenus par le dispositif de la , dans des conditions maîtrisées de mesure multivariée, la illustre, sous la forme d’un diagramme circulaire, un exemple de signature olfactive normée pouvant être calculée par le dispositif de la à partir de sensorgrammes tels que ceux de la , la illustre les étapes successives d’un procédé de caractérisation d’un alignement de caméra, selon un mode de réalisation de l’invention, la illustre le résultat d’une binarisation de l’image de taches de la , la illustre le résultat d’une recherche et d’une détermination de zones d’intérêt dans l’image binarisée de la , la illustre le résultat d’une détermination de M colonnes par régression linéaire dans l’image binarisée de la , la illustre le résultat d’une détermination de N lignes par régression linéaire dans l’image binarisée de la , la illustre la superposition de l’image binarisée de la et d’une image de masque résultant des M colonnes et N lignes des figures 10 et 11, la illustre les étapes successives d’une sous-étape de regroupement automatique du procédé de la , selon un mode de réalisation de l’invention, la illustre les étapes successives d’un procédé de fabrication d’un capteur à puce photonique, selon un mode de réalisation de l’invention, et la illustre les étapes successives d’un procédé d’étalonnage d’un capteur à puce photonique, selon un mode de réalisation de l’invention.