INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Généralement, ils comprennent essentiellement un réservoir cylindrique, préférentiellement métallique, une paroi (généralement cylindrique) entourant ledit réservoir et formant enveloppe d’habillage, des couvercles ou capots de fermeture supérieur et inférieur obturant les ouvertures opposées de ladite enveloppe cylindrique et un matériau isolant moussé remplissant sensiblement tout le volume interstitiel entre le réservoir et l’enveloppe avec ses deux couvercles, le couvercle inférieur étant généralement équipé de pieds destinés à supporter le contenant après installation.
Bien entendu, ce contenant est également équipé de conduits de raccordement, notamment de lignes ou d’embouts d’alimentation en liquide, d’évacuation de liquide, de capteur de température, éventuellement de détecteur de niveau, d’évents, de trop-pleins ou d’accessoires analogues en fonction de sa nature et de son application. En outre, ce contenant peut aussi intégrer une résistance chauffante avec son électronique de commande et sa connectique (câble), lorsqu’il s’agit d’un contenant de chauffe-eau électrique, le câble d’alimentation pouvant passer par un conduit du type précité.
Le plus souvent le réservoir présente une forme cylindrique avec des calottes supérieure et inférieure en forme de dômes hémisphériques aplatis.
Une région problématique dans ces constructions de contenants isolés par un produit moussé est celle correspondant à chaque passage d’un conduit ou analogue à travers la paroi de l’enveloppe d’habillage. En effet, à ces endroits il y a lieu d’assurer une parfaite étanchéité vers l’extérieur vis-à-vis de la mousse polyuréthane en expansion et, pour ce faire, il est connu de mettre en place des dispositifs de passage spécifiques (des passe-conduits) pour éviter que la mousse ne s’expanse vers l’extérieur à travers l’ouverture considérée et constitue des formations aléatoires inesthétiques sur la face externe de la paroi autour de l’ouverture.
Ces dispositifs de passage remplissent avantageusement également, en plus de leur fonction première d’étanchéité, une ou plusieurs autres fonctions additionnelles, comme par exemples : une fonction esthétique pour améliorer l’aspect visuel extérieur au niveau de l’interface entre l’extrémité débouchante du conduit considéré et la face externe de la paroi ; une fonction de centrage du conduit par rapport au trou de passage et une fonction de positionnement indexé du réservoir dans l’enveloppe (le cas échéant en coopération avec d’autres moyens/composants en contact avec le réservoir) avant la phase de moussage (pour obtenir une couche de mousse uniforme autour du réservoir) ; une fonction de maintien en position relative du réservoir par rapport à l’enveloppe par le biais des conduits de raccordement dudit réservoir (surtout lors du moussage), et/ou, une fonction de protection temporaire des filets de raccordement des extrémités filetées des conduits et d’obturation des ouvertures de sortie/entrée desdits conduits, avant l’installation des équipements sur site.
En outre, ces dispositifs ne devraient pas défavoriser, voire surtout ne pas empêcher, l’expansion de la mousse autour du conduit (éviter la création de volumes vides de mousse, donc les phénomènes de condensation), en particulier à proximité de la face interne de l’enveloppe, autour de l’ouverture traversante.
On connait déjà des dispositifs de passage en une ou au moins deux pièces constitutives, montés dans l’ouverture et autour du conduit par clippage ou enclenchement élastique. Bien qu’étant rapides et simples à installer, ils ne permettent aucun réglage, n’autorisent qu’une adaptation très limitée à des variations dimensionnelles des composants ou de leurs positionnements relatifs et ne garantissent pas une liaison suffisamment rigide et résistante avec le conduit.
Une autre variante de dispositifs de passage, mise en œuvre actuellement par la demanderesse, comprend deux corps annulaires en matière plastique (externe et interne) assemblés mutuellement par vissage de l’un sur l’autre et réalisant un pincement de la paroi entre eux par l’intermédiaire de lèvres circonférentielles flexibles opposées.
Néanmoins, cette solution, bien que remplissant certaines des fonctions précitées et autorisant une adaptation dimensionnelle du fait du vissage, présente également des inconvénients.
Ainsi, la partie interne n’est pas non plus liée de manière suffisamment rigide avec le conduit qui la traverse et peut glisser relativement à ce dernier, en particulier lors de la phase de moussage du fait de la pression générée : le réservoir se retrouvant alors décentré par rapport à l’enveloppe.
Du fait de l’absence de butée de limitation, il peut en outre arriver que l’opérateur réalise un vissage excessif. Dans ce cas, le pas de vis peut être endommagé (l’étanchéité n’est pas réalisée car le pincement n’est pas effectif) et/ou la paroi mince (normalement cintrée cylindrique) de l’enveloppe peut être localement déformée.
Par ailleurs, ces constructions connues de dispositifs de passage sont réalisées entièrement ou essentiellement en matière plastique et ne présentent souvent pas une structure suffisamment rigide pour garantir le maintien en position précis du conduit ou de l’embout concerné lors du moussage.
Pour retirer le capot, on procède inversement.
Ainsi, grâce à cette déformation locale, élastique et contrôlée, c’est-à-dire prévue par les concepteurs du capot, un jeu fonctionnel selon l’axe longitudinal apparait lorsque l’utilisateur assemble ou désassemble le capot avec le dispositif, ce qui facilite remarquablement les opérations d’assemblage ou de désassemblage du capot. En outre, une telle déformation permet de compenser et de prendre en compte les tolérances de fabrication des différentes pièces, garantissant ainsi le bon assemblage désassemblage sur l’ensemble des couples capot-dispositif.
Organe de traitement interne Le dispositif peut comporter au moins un organe de traitement interne présentant une surface interne de chauffage des cheveux à traiter s’étendant sur l’une des deux mâchoires vers l’autre des mâchoires en configuration rapprochée des deux mâchoires et configurée pour venir au contact des cheveux s’étendant entre les deux mâchoires en configuration rapprochée de celles-ci.
L’étape 606 de traitement qui permet de générer les données optiques Opt peut être réalisée de différentes façons. Dans un mode de réalisation, la circuiterie de contrôle 302 calcule un index de perfusion (dénommé I) qui correspond au ratio de la composante pulsatile AC du signal optique reçu sur la composante continue DC du signal optique reçu. On a donc Opt=I=AC/DC. L’index de perfusion peut aussi être appelé simplement perfusion ou amplitude pulsatile normalisée (du fait de la division par la composante continue). Les composantes pulsatives et continues varient en fonction du temps, de sorte que l’on a I(t)=AC(t)/DC(t). Un index de perfusion I est calculé pour une longueur d’onde donnée, de sorte que I peut s’écrire, I λ.
Par conséquent, les étapes 502 et 504 d’acquisition, au cours de laquelle la circuiterie de contrôle 302 détermine des données optiques, peuvent comprendre le traitement des signaux optiques reçus pour calculer un index de perfusion I pour chaque longueur d’onde. Les premières données optiques Opt1 sont donc l’index de perfusion I λ1 du signal optique reçu à la première longueur d’onde λ1 (Opt1=AC λ1 /DC λ1 ) et les deuxièmes données optiques Opt2 sont l’index de perfusion I λ2 du signal optique reçu à la deuxième longueur d’onde λ2 (Opt1=AC λ2 /DC λ2 ).
L’intérêt de l’utilisation de l’index de perfusion comme données optiques pour les méthodes et dispositifs présentement décrits est multiple. Premièrement, il s’agit d’une donnée qui est utilisée notamment pour la détermination du taux de saturation en oxygène SpO2 (voir EP3903677 par exemple). Par conséquent, son calcul à l’aide des capteurs optiques et des méthodes présentes dans les montres intelligentes (ou « smartwatches » en anglais) disponibles à la date de dépôt de la présente description ne pose pas de difficulté et ne génère pas d’alourdissement technique. Deuxièmement, il s’agit d’une donnée qui met en avant la pulsatilité de la circulation du sang ; en l’absence de sang, la pulsatilité est fortement réduite, ce qui est visible sur les données.
Le document EP3903677 décrit différentes techniques pour calculer les composantes AC et DC (à l’aide du filtres et/ou de soustracteurs notamment).
La illustre une pluralité de courbes dans le cas d’un dispositif de mesure 100 avec une pression de contact considérée comme appropriée entre le capteur optique 202 et la peau : le graphe G3 illustre les signaux PPG (c’est-à-dire le signal optique reçu et filtré) normalisés par la composante continue DC de chaque signal PPG pour les longueurs d’onde dans le vert (courbe 802), le rouge (courbe 804) et l’infrarouge (courbe 806) et le graphe G4 illustre l’index de perfusion I pour les longueurs d’onde vert (courbe 808), rouge (courbe 810) et infrarouge (courbe 812). En d’autres termes, le graphe G4 illustre l’évolution de l’amplitude des courbes du graphe G3. On remarque que l’index de perfusion du signal optique vert est largement supérieur à l’index de perfusion des signaux optiques rouge et infrarouge est faible (entre 0 et 1). Les unités du graphe G3 sont arbitraires.
La illustre une pluralité de courbes dans le cas d’un dispositif de mesure 100 avec une pression de contact trop importante entre le capteur optique 202 et la peau : le graphe G5 illustre les signaux PPG (c’est-à-dire le signal optique reçu et filtré) normalisés par la composante continue DC de chaque signal PPG pour les longueurs d’onde dans le vert (courbe 902), le rouge (courbe 904) et l’infrarouge (courbe 906) et le graphe G6 illustre l’index de perfusion I pour les longueurs d’onde dans le vert (courbe 908), le rouge (courbe 910) et l’infrarouge (courbe 912). En d’autres termes, le graphe G6 illustre l’évolution de l’amplitude des courbes du graphe G5. On y remarque que l’index de perfusion du signal optique dans le vert est inférieur à l’index de perfusion des signaux optiques dans le rouge et dans l’infrarouge. Les unités du graphe G5 sont arbitraires.
La et la illustrent les premières données optiques lorsque la première longueur d’onde λ1 correspond au vert et les deuxièmes données optiques lorsque la deuxième longueur d’onde λ2 correspond au rouge ou à l’infrarouge.
Dans un mode de réalisation, l’étape 606 de traitement peut comprendre une étape subséquente d’extraction des extrema des index de perfusion I et/ou de calcul d’une moyenne temporelle des index perfusion I, de sorte que les données optiques sont les extrema ou les moyennes de index de perfusion. La moyenne temporelle peut être calculée comme une moyenne sur une fenêtre glissante de quelques secondes (par exemple d’une à trois secondes). Dans un mode de réalisation, l’étape 606 de traitement peut comprendre le calcul d’une moyenne temporelle de la valeur absolue de l’index de perfusion I. Cette étape subséquente permet d’éviter de travailler avec l’intégralité des index de perfusion, et donc d’économiser les ressources (processeur, mémoire, batterie, qui doivent être optimisés). On utilisera aussi le terme d’index de perfusion I pour couvrir les données telles que traitées par ladite étape subséquente.
D’autres méthodes de traitement de signal permettant d’extraire la pulsatilité du signal optique peuvent convenir.
Alternativement, les données optiques peuvent être générées de façons différentes de celles décrites plus haut. Par exemple, l’étape 606 de traitement peut simplement comprendre l’extraction de la composante pulsatile AC. Si les signaux optiques sont suffisamment différents entre deux longueurs d’onde, la composante pulsatile AC peut suffire pour les discriminer : on peut alors utiliser Opt1=AC λ1 et Opt2=AC λ2. De la même façon, la composante continue DC seule pour suffire, puisque la composante DC tend à baisser lorsque le sang est chassé des tissus superficiels : on peut alors utiliser Opt1=DC λ1 et Opt2=DC λ2 . D’autres grandeurs, moins usuelles, peuvent être utilisées, comme AC(t)/DC(t0) où t0 est un temps donné et AC(t) est la composante pulsatile qui varie en fonction du temps, ou bien AC(t)/avg(DC(t)), où avg(DC(t)) est la moyenne de la composante DC sur un intervalle de temps donné. On peut aussi utiliser PPG(t)/DC(t). De la même façon que décrite précédemment, une étape subséquente d’extraction d’extrema ou de calcul d’une moyenne temporelle peut être effectuée pour générer les données optiques.
Description de l’analyse des données optiques
La représente un diagramme 1000 illustrant le détail de l’étape 506 d’analyse selon un mode de réalisation.
Dans une étape 1002 de calcul, la circuiterie de contrôle 302 effectue la comparaison au moyen du calcul d’un paramètre vasculaire P. Le paramètre vasculaire P est une donnée obtenue à l’aide et à partir d’une combinaison des premières données optiques et des deuxièmes données optiques permettant de les comparer entre elles. Formulé autrement, si on appelle les premières données optiques Opt1 et les deuxièmes données optiques Opt2, on définit la fonction F pour calculer le paramètre P comme suit : F:(Opt1, Opt2) => F(Opt1, Opt2) = P, dont la valeur est un nombre réel. La fonction F est une fonction choisie pour comparer les premières données optiques avec les deuxièmes données optiques (et inversement). En particulier, la fonction F peut comprendre un ratio, de sorte que le paramètre vasculaire est entre les premières données optiques et les deuxièmes optiques, tel que P = F(Opt1, Opt2) = Opt1/Opt2 ou P = F(Opt1, Opt2) = Opt2/Opt1 (appelé « ratio de ratios »). Dans un mode de réalisation, le paramètre vasculaire est uniquement formé par le ratio (sans ajout d’autres données). L’intérêt d’un ratio est qu’il permet au dispositif de mesure d’opérer en relatif et donc d’avoir un paramètre vasculaire indépendant des facteurs extérieurs déjà mentionnés. Néanmoins, la fonction F peut inclure une soustraction, avec normalisation (par exemple (Opt1-Opt2)/Op2) ou sans normalisation (par exemple (Opt1-Opt2)). D’autres traitements peuvent être appliqué (valeur absolue, élévation au carré, etc.).
La illustre une pluralité de courbes dans le cas d’un dispositif de mesure 100 avec une pression de contact considérée comme appropriée entre le capteur optique 202 et la peau : le graphe G7 (similaire au graphe G3) illustre les signaux PPG (c’est-à-dire les signaux optiques reçus et filtrés) normalisés par la composante continue DC de chaque signal PPG pour les longueurs d’onde dans le vert (courbe 1102), le rouge (courbe 1104) et l’infrarouge (courbe 1106) et le graphe G8 illustre le paramètre vasculaire sous forme du ratio de ratios (P=Opt1(vert)/Opt2(rouge ou infrarouge)) pour les longueurs d’onde vert/rouge (courbe 1108), et vert/infrarouge (courbe 1110). Les unités du graphe G7 sont arbitraires. On remarque que les paramètres vasculaires vert/rouge et vert/infrarouge sont largement supérieurs à 1.
La illustre une pluralité de courbes dans le cas d’un dispositif de mesure 100 avec une pression de contact trop importante entre le capteur optique 202 et la peau : le graphe G9 (similaire au graphe G5) illustre les signaux PPG (c’est-à-dire les signaux optiques reçus et filtrés) normalisés par la composante continue DC de chaque signal PPG pour les longueurs d’onde dans le vert (courbe 1202), le rouge (courbe 1204) et l’infrarouge (courbe 1206) et le graphe G10 illustre le paramètre vasculaire sous forme du ratio de ratios (P=Opt1(vert)/Opt2(rouge ou infrarouge)) pour les longueurs d’onde vert/rouge (courbe 1208), et vert/infrarouge (courbe 1210). Les unités du graphe G9 sont arbitraires. On remarque que les paramètres vasculaires vert/rouge et vert/infrarouge sont quasiment tout le temps inférieurs à 1.
Dans une étape 1004 de comparaison, la circuiterie de contrôle 302 peut effectuer une comparaison de la valeur du paramètre vasculaire par rapport à un seuil. En effet, ainsi qu’il l’a été expliqué, il est attendu que les données optiques associées à la longueur d’onde qui pénètre le moins dans les tissus soient altérées lorsqu’une pression est appliquée sur la peau à l’endroit où se situe le capteur optique 202 : cette modification se retrouve donc dans la valeur du paramètre vasculaire. La comparaison de la valeur du paramètre vasculaire par rapport à un seuil permet ainsi d’évaluer la pression appliquée sur la peau. En particulier, il a été expliqué que la composante pulsatile AC du signal optique PPG à la première longueur d’onde λ1 était fortement atténuée lorsque la pression de contact était trop importante.
Le tableau 1 ci-dessous illustre un premier exemple non limitatif d’une base de données d’apprentissage associant à chaque image de chaussées de référence deux critères, sous la forme d’une forme de salissure de référence et d’une épaisseur de salissure de référence. Pour chaque image de chaussée de référence, un niveau de salissure de référence respectif est défini en fonction de de l’ensemble des deux critères associé à l’image de référence respective.
Définition du niveau de salissure de référence Forme de salissure de référence Petite (tâches) Moyenne (traces) Etendue (surface) Epaisseur de salissure de référence Fine 20 30 40 Intermédiaire 40 60 80 Epaisse 60 90 100
Le tableau 2 ci-dessous illustre un deuxième exemple non limitatif d’une base de données d’apprentissage associant à chaque image de chaussées de référence trois critères, sous la forme d’une catégorie de matériau de référence, d’une forme de salissure de référence et d’une épaisseur de salissure de référence. Plusieurs niveaux de salissure de référence respectifs sont définis en fonction de l’ensemble de critères associé aux plusieurs images de référence respectives.
Image de chaussée de référence Critères Niveau de salissure de référence Catégorie de matériau de référence Forme de salissure de référence Epaisseur de salissure de référence R1 Boue Petite Intermédiaire 150 R2 Sable Etendue Fine 100 R3 Gravier Moyenne Epaisse 250 … … … … …
E200 : apprentissage Le procédé de détermination du niveau de salissure d’une chaussée peut comprendre en outre une étape préalable E200 d’entraînement du modèle de type réseau de neurones sur la base de données d’apprentissage établie à l’étape E100. Ainsi, le modèle de type réseau de neurones est un algorithme d’intelligence artificielle spécialisé pour évaluer le niveau de salissure d’une chaussée. Le modèle de type réseau de neurones est entraîné spécifiquement pour le cas d’usage correspondant à la détermination du niveau de salissure d’une chaussée, le ou les critères définis dans la base de données de référence étant spécifiques à la détermination du niveau de salissure d’une chaussée. Le modèle est donc à même de déterminer, à partir d’une image de chaussée acquise à l’étape E1, un niveau de salissure fiable et représentatif de la réalité. En outre, l’entraînement du modèle de type réseau de neurones permet de ne pas considérer comme une salissure d’autres éléments susceptibles de modifier l’aspect extérieur de la chaussée, par exemple des traces de goudron, un raccord de bitume, une tâche d’humidité, ou encore une tâche permanente sur la chaussée.
Une fois l’entraînement effectué, la détermination du niveau de salissure de la chaussée peut être réalisée à l’étape E4 pour une image acquise à l’étape E1, le cas échéant prétraitée à l’étape E3, par l’intermédiaire du modèle de type réseau de neurones, sans nécessiter de consultation de la base de données d’apprentissage.
L’architecture retenue pour le modèle de réseau de neurones peut être une architecture dite « multi-tâches ».
Le modèle de type réseau de neurones peut comprendre un extracteur de caractéristiques (« feature extractor » en anglais), adapté pour extraire un vecteur de caractéristiques de l’image prétraitée lors de l’étape E3. L’extracteur de caractéristiques peut être un extracteur de caractéristiques standard pré-entraîné, tel que MobileNetV2.
Le modèle de type réseau de neurones peut comprendre en outre au moins une tête adaptée pour analyser l’image et pour déterminer en conséquence au moins un critère correspondant. Le nombre de têtes du réseau de neurones peut correspondre au nombre de critères de l’ensemble de critères, chaque tête déterminant un critère correspondant parmi les un ou plusieurs critères de l’ensemble. Plus particulièrement, chaque tête peut être adaptée pour réaliser un classement en fonction du vecteur de caractéristiques extrait par l’extracteur de caractéristiques. Le cas échéant, chaque tête peut sélectionner et affiner les caractéristiques du vecteur de caractéristiques avant de réaliser leur classification. En particulier, le modèle de type réseau de neurones peut comprendre trois têtes. Une première tête est adaptée pour déterminer une catégorie de matériau de salissure, une deuxième tête est adaptée pour déterminer une forme de salissure, et une troisième tête est adaptée pour déterminer une épaisseur de salissure, à partir de l’analyse de l’image prétraitée lors de l’étape E4.
Le modèle de type réseau de neurones peut être entraîné en utilisant une fonction d’erreur composée (« compound loss function » en anglais).
E10, E20 : mise à jour du modèle Le procédé de détermination du niveau de salissure d’une chaussée peut comprendre en outre les étapes suivantes : E10 : mise à jour de la base de données d’apprentissage par ajout de l’image de chaussée acquise lors de l’étape E1 et d’un ensemble de critères comprenant l’un au moins parmi une catégorie de matériau, une forme de salissure et une épaisseur de salissure associés ; et E20 : mise à jour du modèle de type réseau de neurones par entraînement sur la base de données d’apprentissage mise à jour.
Les étapes de mise à jour de la base de données d’apprentissage E10 et de mise à jour du modèle de type réseau de neurones E20 permettent d’améliorer la fiabilité et la robustesse de la détermination du niveau de salissure par le modèle de type réseau de neurones.
La mise à jour de la base de données d’apprentissage peut être effectuée à l’étape E10 en associant manuellement à une image de référence supplémentaire acquise par le capteur optique 10, le cas échéant prétraitée lors de l’étape E3, au moins un parmi l’ensemble de critères, tels qu’une catégorie de matériau de salissure, une forme de salissure et/ou une épaisseur de salissure. Un niveau de salissure de référence supplémentaire est défini en fonction de l’ensemble de critères associé à l’image de chaussée de référence supplémentaire. L’image de référence supplémentaire est ainsi labélisée manuellement pour indiquer au modèle de type réseau de neurones ce qui est attendu de lui. La base de données est alors mise à jour pour lui ajouter, en plus des images de chaussées de référence déjà présentes, l’image de chaussée de référence supplémentaire.
La base de données d’apprentissage est ainsi complétée avec une ou plusieurs images de chaussées de référence qui peuvent être extraites de positions réelles des capteurs optiques 10. L’entraînement mis à jour du modèle de type réseau de neurones est donc un entraînement ciblé qui s’appuie sur la position réelle du capteur optique 10 ainsi que sur des images issues de différents contextes, par exemple un contexte de chaussée humide, de surexposition, ou un contexte normal. En d’autres termes, le modèle de réseau de neurones est réentraîné, pour prendre en compte à la fois les images de chaussées de référence génériques comprises dans la base de données d’apprentissage, et des images de chaussées de référence supplémentaires extraites des positions réelles des capteurs optiques 10, ce qui permet d’en améliorer la fiabilité.
Les étapes de mise à jour de la base de données E10 et de mise à jour du modèle de type réseau de neurones E20 peuvent être réalisées à n’importe quel moment après l’étape E100 d’établissement de la base de données d’apprentissage et l’étape E200 d’entraînement du modèle de réseau de neurones sur la base de données d’apprentissage. La détermination du niveau de salissure par le serveur 20 lors de l’étape E4 peut être mise à jour en conséquence pour l’ensemble des capteurs optiques 10 en service.