INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
_ l’unité de commande de la machine électrique 15 mesure le courant circulant dans l’au moins un pôle 21a, 21b ou 21c du stator 21 affecté par la défaillance, selon une périodicité F2 prédéterminée, ou récupère l’information relative à ce courant (étape de mesure E220, ). La périodicité F2 est de préférence choisie entre 2 et 40 millisecondes, de préférence encore entre 4 et 20 millisecondes, de préférence encore la périodicité F2 est de 5 millisecondes ;
_ l’unité de commande de la machine 15 compare le courant mesuré dans au moins un des pôles 21a, 21b ou 21c avec le seuil de rétablissement SRImin (étape de comparaison E230) ; on note que le seuil SRImin est ici la valeur absolue d’un seuil positif +SRImin, et d’un seuil négatif -SRImin selon que l’évolution sinusoïdale de la mesure de courant se trouve de part et d’autre d’une valeur nulle.
A l’étape E230, l’unité de commande de la machine 15 compare la mesure du courant circulant dans chacun des pôles 21a, 21b ou 21c avec le seuil de rétablissement SRImin.
Si le courant mesuré i a , i b et i c dépasse le seuil de rétablissement SRImin (Y, à droite du bloc de l’étape E230 en ), le compteur de temps de rétablissement est réinitialisé à 0, de préférence 0 ms (étape de réinitialisation du compteur E240) et le processus revient à l’étape de mesure E220. Cette réinitialisation du compteur de temps permet de s’assurer de l’écoulement effectif d’une durée de rétablissement DR2 avant acquittement de la défaillance.
Si le courant mesuré i a , i b et i c ne dépasse pas le seuil de rétablissement SRImin, c’est-à-dire reste en dessous de celui-ci (N, en dessous du bloc de l’étape E230), le processus poursuit vers l’étape de vérification du temps écoulé E250.
L’étape E250 de vérification du temps écoulé est une étape de comparaison du temps écoulé depuis la dernière initialisation à 0 du compteur de temps de rétablissement, par la machine électrique 10, avec la deuxième durée d’analyse DR2. Cette étape E250 a pour but de constater l’absence de défaillance sur une durée suffisamment longue pour que le redémarrage de la machine électrique 10 soit jugé sûr, avant que la MCU 15 ne réautorise effectivement l’alimentation du courant aux bornes de la machine électrique 10.
Si le temps écoulé depuis la dernière initialisation à 0 du compteur de temps de rétablissement atteint ou dépasse la deuxième durée d’analyse DR2, la défaillance n’a plus été détectée au cours des répétitions de l’étape E220 de mesure du courant et de l’étape E230 de de comparaison de celui-ci avec le seuil de rétablissement. Il est donc considéré que la défaillance a disparu ou est acquittée (Y, en dessous du bloc de l’étape E250). Le processus de rétablissement s’achève alors (étape E260).
Sinon, tant que le temps écoulé depuis la dernière initialisation à 0 du compteur de temps de rétablissement n’a pas atteint ou dépassé la deuxième durée d’analyse DR2 (N, à droite du bloc de l’étape E250), la condition de persistance suffisante du courant sous le seuil de rétablissement n’est pas satisfaite et l’analyse des conditions de rétablissement se poursuit avec l’étape E210 (ou directement avec l’étape E220 de mesure du courant).
Ces données sont annotées en utilisant un logiciel dédié selon un masque sémantique qui utilise une valeur par classe considérée pour chaque pixel de l’image. Ces données sont pré-traitées pour être mises au format compatible avec l’algorithme d’entraînement de chaque type de réseau.
Compte tenu de la nature des données, le réseau de masque RCNN comprend un backbone correspondant à un Resnet-50 (voir par exemple https://web.archive.org/web/20211227064145/https://iq.opengenus.org/resnet50-architecture/ pour une description de Restnet-50), dont les entrées sont les mêmes que celles du réseau U-Net décrit plus bas, c’est-à-dire une pile de 20 images de différents cycles. La seule modification par rapport à un masque RCNN classique est que l’entrée n’a pas 3 canaux mais 20. Le réseau ne peut donc pas être ré-appris à partir d’un réseau pré-entraîné. L’apprentissage est effectué comme dans l’article de He cité plus haut.
Un post-traitement peut être nécessaire en sortie de réseau, par exemple lorsque certains pixels sont recouverts par plusieurs instances d’objets ou par aucune. Pour les pixels qui ne sont recouverts par aucune instance d’objet, si le pixel est dans la zone de la chambre plate, il se voit attribuer la classe “zone de PCR inactive”, et si le pixel est hors de la zone de la chambre plate, il se voit attribuer la classe “extérieur de la chambre plate”. Pour les pixels recouverts par plusieurs instances d’objets, ils se voient attribuer la classe ayant le score le plus élevé.
De la même manière que dans l’article de référence, nous appliquons des méthodes d’augmentation de données : rotations, bruit sur les pixels et déformations élastiques. De plus, comme notre entrée comprend 20 cycles de PCR parmi une quarantaine (valeur dépendant des kits de réactifs utilisés), nous pouvons augmenter nos données en décalant les cycles proposés en entrée au cours de l’apprentissage.
Dans ce cas les images de chaque film sont fournies à l'analyseur 6 qui retourne les zones classifiées sémantiquement.
Toujours en variante, l'analyseur 6 pourrait être mis en œuvre au moyen d'un réseau de neurones de type U-Net simplifié. L'article de Ronneberger et al. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation", Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) LNCS 9351, pages 234--241 (2015), Springer disponible à l'adresse https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf décrit la mise en œuvre de ce type de réseau de neurones. Dans le cas présent, la Demanderesse a identifié qu'il est favorable d'utiliser un U-Net à 3 couches au lieu des 5 du modèle originel, avec 20 canaux d'entrée qui correspondent chacun à une image d'un cycle répartis au cours de la réaction PCR temps réel dont est tiré le film. L'entraînement du réseau U-Net a été réalisé avec les images et les données issues de 1000 réactions PCR temps réel, dont 10% ont été préservés pour la réalisation des tests. Comme dans l'article de référence cité ci-dessus, il est avantageux d'utiliser des méthodes d’augmentation de données : rotations, bruit sur les pixels et déformations élastiques. Le rééquilibrage des différentes classes considérées est assuré par une carte de pondération qui prend aussi en compte la distance des pixels aux zones de frontières. La représente un exemple de mise en œuvre de l'architecture du réseau U-Net décrit ici.
La sortie du masque R-CNN et du réseau U-NET est à chaque fois une liste de zones classifiées sémantiquement, avec la densité de probabilité pour la classe "zone de PCR active".
La représente un exemple de réalisation d'une fonction mise en œuvre par l'évaluateur 8.
Cette fonction commence par une opération de mixage 300 dans laquelle les images du film et l'image d'activité PCR déterminée par l'évaluateur 6 sont combinées. Dans l'exemple décrit ici, la valeur de chaque pixel dans chaque image du film est pondérée par la valeur du pixel qui lui correspond dans l'image d'activité PCR.
Ensuite, dans une opération 320, l'évaluateur 8 applique un algorithme sur les images résultantes à chaque zone d'intérêt ou à chaque pixel, de la même manière que cela est fait pour l'ensemble de l'image dans l'état de l'art.
La sortie de cet algorithme peut être une valeur indiquant la détection ou non d'une amplification et/ou une valeur d'indice de cycle à partir duquel l'amplification est significative. Cet algorithme est connu par ailleurs. La sortie de cet algorithme peut aussi être la courbe de concentration représentée sur la . Sur cette figure, la courbe continue représente la courbe de concentration mesurée grâce au dispositif de l'invention, tandis que la courbe en pointillés représente la concentration mesurée avec la méthode de l'état de l'art.
Il est donc possible d'obtenir une valeur Ct pour chaque zone d'intérêt, voire pour chaque pixel dont la probabilité associée dans la densité de probabilité de l'image d'activité PCR est non nulle.
De manière optionnelle, l'évaluateur 8 peut retourner une valeur Ct pour la réaction PCR temps réel à partir de ces valeurs Ct locales.
Ainsi, la valeur Ct peut être calculée comme , où St est la surface totale des zones d'intérêt (par exemple en pixels), Si est la surface de chaque zone d'intérêt (par exemple en pixels), et Ct i est la valeur de Ct de la zone d'intérêt d'indice i. Cette approche peut être poussée à l'extrême en réduisant chaque zone d'intérêt à un pixel unique.
Comme la concentration en séquence d'acide nucléique recherchée double à chaque cycle, la concentration de cette séquence est donc proportionnelle à 2 -Ct .
Les figures 4 à 6 illustrent les images obtenues par la mise en œuvre du dispositif 2 avec un analyseur 6 conforme à celui décrit avec la .
La durée de l’irradiation électromagnétique dépend notamment de la dose de l’irradiation électromagnétique et de l’intensité de ladite irradiation électromagnétique.
Dans le présent procédé, pour une même intensité d’irradiation électromagnétique, l’augmentation de la durée de ladite irradiation électromagnétique conduit avantageusement à une diminution du temps ouvert.
De préférence, l’étape d’activation iii) est réalisée de sorte à ne pas dépasser 60°C.
Etape additionnelle Le procédé selon l’invention peut comprendre une étape additionnelle de chauffage, par exemple à une température allant de 40°C à 100°C. L’étape de chauffage peut être réalisée pendant ou après l’étape de réticulation v). En général, l’étape de chauffage permet d’accélérer ou d’achever l’étape de réticulation.
Le procédé d’assemblage selon l’invention peut comprendre une étape additionnelle de préparation des composants A et B, indépendamment l’une de l’autre. Cette étape peut intervenir avant l’étape i) telle que définie ci-dessus.
L’étape de préparation du composant A peut comprendre le mélange des différents ingrédients du composant A, par exemple à une température allant de 10°C à 80°C.
L’étape de préparation du composant B peut comprendre le mélange des différents ingrédients du composant B, par exemple à une température allant de 10°C à 80°C.
Le procédé selon l’invention mis en œuvre permet avantageusement de pré-activer le ou les substrat(s) avant leur mise en contact.
Les inventeurs ont avantageusement montré que le procédé selon l’invention permet avantageusement de contrôler le temps ouvert des compositions, ce qui présente un avantage pour l’utilisateur final qui dispose de plus de flexibilité pour coller les substrats selon l’application souhaitée. Le démarrage de la réticulation peut être avantageusement régler en jouant sur la dose d’irradiation électromagnétique, la présence ou non de photo-amorceur radicalaire P1, la quantité des composés de formule (VI), la quantité des dérivés organiques de cuivre, etc… En effet, dans le cas de collage de petites pièces, des temps ouverts courts sont préférables. En revanche, le collage de grandes pièces telles que des pâles d’éolienne nécessite des temps ouverts plus longs. Par ailleurs, le fait d’augmenter les temps ouverts (retarder démarrage de la réticulation) permet également avantageusement de bien positionner les substrats. En outre, il a été démontré que retarder la réticulation (temps ouvert plus long) n’impacte avantageusement pas la réactivité du système : les compositions présentent avantageusement une montée en cohésion rapide (réactivité élevée) et ce indépendamment du temps ouvert.
- SR® 506 D : l’isobornyl acrylate (IBOA) (n° CAS: 5888-33-5) commercialisé par ARKEMA ;
- Cu(Acac) 2 : acétylacetonate de cuivre II (n° CAS : 13395-16-9) disponible chez SIGMA-ALDRICH ;
Le module d’exploitation 20 comprend un module de localisation 100, un module de suivi 102, un module de détermination de paramètres statiques 103, un module de comparaison 104, un module de comptage 106 et un module de détection 108.
Le module de localisation 100 est configuré pour localiser, pour chaque posture 28 identifiée, la zone 24, 25 de l’image 18 dans laquelle ladite posture 28 est localisée. Le module de localisation 100 est également configurer pour arrêter l’analyse de la posture 28 lorsque la posture 28 est localisée dans une zone d’exclusion de la détection de chute 25 et pour enclencher la poursuite de l’analyse de la posture 28 lorsque la posture 28 est localisée dans une zone de vigilance 24.
La poursuite de l’analyse de la posture 28 est mise en œuvre par le module de suivi 102, le module de détermination de paramètres statiques 103, le module de comparaison 104, le module de comptage 106 et le module de détection 108.
Le module de suivi 102 est configuré pour suivre chaque posture 28 de l’image analysée 18 dans le temps.
A cet effet, le module de suivi 102 est configuré pour calculer, pour chaque posture 28 de l’image analysée 18, un score de similarité normal et un score de similarité inversé avec chaque posture antérieure de l’image analysée précédente, c’est-à-dire de l’image analysée immédiatement antérieure à l’image analysée 18. Il est également configuré pour associer chaque posture 28 à une posture antérieure de l’image analysée précédente en fonction des scores de similarité normaux et inversés.
En particulier, pour calculer le score de similarité normal, le module de suivi 102 est configuré pour mesurer la distance absolue euclidienne entre chaque point postural 30 de la posture 28 et le point postural correspondant de la posture antérieure. Il est également configuré pour sommer les distances ainsi obtenues et diviser cette somme par le nombre de valeurs contributives, les points posturaux 30 qui n’ont pas d’équivalents dans la posture antérieure étant exclus, le rapport ainsi obtenu constituant le score de similarité normal.
Pour calculer le score de similarité inversé, le module de suivi 102 est configuré pour mesurer la distance absolue euclidienne entre chaque point postural 30 de la posture 28 et le point postural miroir de la posture antérieure, c’est-à-dire le point postural correspondant au symétrique du point postural 30 considéré relativement au plan médian sagittal (ce qui revient à faire une inversion droite/gauche de la posture antérieure). Il est également configuré pour sommer les distances ainsi obtenues et diviser cette somme par le nombre de valeurs contributives, les points posturaux 30 qui n’ont pas d’équivalents miroirs dans la posture antérieure étant exclus, le rapport ainsi obtenu constituant le score de similarité inversé.
Avantageusement, le module de suivi 102 est configuré pour exclure tout score de similarité normal ou inversé dont le calcul repose sur moins de cinq valeurs contributives, c’est-à-dire pour exclure tout score de similarité calculé vis-à-vis d’une posture antérieure dans laquelle le nombre d’équivalents à des points posturaux 30 de la posture 18 est inférieur à cinq.
Pour associer chaque posture 28 à une posture antérieure de l’image analysée précédente, le module de suivi 102 est configuré pour associer tour à tour chaque posture 28 à la posture antérieure de l’image analysée précédente avec laquelle la posture 28 présente le plus faible de tous les scores de similarité normaux et inversés calculés pour cette posture 28, en prenant à chaque fois celle des postures 28 qui, de toutes les postures 28 restantes (non encore associées), présente le plus faible score de similarité normal ou inversé.
Le module de suivi 102 est encore configuré pour attribuer à chaque posture 28 un numéro de suivi égal au numéro de suivi attribué à la posture antérieure à laquelle elle est associée. Dans le cas où le nombre de postures 28 dans l’image analysée 18 est supérieur au nombre de postures antérieures dans l’image précédente, le module de suivi 102 est configuré pour attribuer à chaque posture 28 non associée à une posture antérieure un nouveau numéro de suivi, différent du ou de chacun des numéro(s) de suivi attribué(s) à la ou aux posture(s) antérieure(s).
Le module de suivi 102 est également configuré pour déterminer, pour chaque posture 28 de l’image analysée 18, une évolution de la posture par comparaison de ladite posture 28 avec la posture antérieure associée.
A cet effet, le module de suivi 102 est configuré pour comparer au moins une partie des éléments de la posture 28, par exemple certains points posturaux 30 et/ou le vecteur de corps 80, avec l’élément correspondant de la posture antérieure associée, et pour en déduire certains paramètres comme une direction de déplacement, une vitesse de déplacement, un pivotement et/ou une variation de longueur de membre ou de vecteur.
En particulier, le module de suivi 102 est configuré pour comparer le vecteur de corps 80 de la posture 28 avec le vecteur de corps de la posture antérieure associée, et pour en déduire une variation de longueur du vecteur de corps 80. Ladite variation de longueur est égale à la différence entre la longueur du vecteur de corps 80 de la posture 28 et la longueur du vecteur de corps de la posture antérieure associée.
Le module de suivi 102 est également configuré pour déduire de cette variation de longueur une valeur de raccourcissement du vecteur de corps 80. Cette valeur de raccourcissement vaut zéro lorsque la variation de longueur du vecteur de corps 80 est positive, et égale à la valeur absolue de la variation de longueur du vecteur de corps 80 lorsque ladite variation de longueur du vecteur de corps 80 est négative.
Le module de suivi 102 est encore configuré pour comparer le point de tête de la posture 28 avec le point de tête de la posture antérieure associée, et en déduire un sens de déplacement du point de tête selon une direction verticale et une distance de déplacement du point de tête. Le sens de déplacement du point de tête selon la direction verticale est fonction du signe de la différence entre l’ordonnée du point de tête dans l’image analysée 18 et l’ordonnée du point de tête dans l’image précédente : si ce signe est positif, alors le point de tête se déplace vers le sol (dans l’hypothèse la plus courante d’un repère d’image dont l’origine est dans le coin supérieur gauche) et si ce signe est négatif alors le point de tête se déplace vers le haut. La distance de déplacement du point du tête, quant à elle, est égale à la distance euclidienne entre la position du point de tête dans l’image analysée 18 et la position du point de tête dans l’image précédente.
Le module de détermination de paramètres statiques 103 est configuré pour déterminer au moins un paramètre statique de la posture 28 dans l’image analysée 18.
A cet effet, pour réduire les ondes parasites et améliorer la transmission des ondes radars R1, comme les couches 112 du deuxième sous-ensemble S2 peuvent être considérées comme une couche équivalente car il y a un faible delta d’indice de réfraction entre les différentes couches 112, cette couche équivalente va être dimensionnée de sorte à avoir un déphasage de π modulo 2π entre R11 et R14. Par contre, en cas de fort delta d'indice de réfraction entre deux couches successives, ces dernières ne peuvent être considérées comme une couche équivalente. Ceci est le cas avec la couche 110 et la couche équivalente formée par les couches 112a et 112b. Dans ce cas, chaque couche non équivalente doit être optimisée séparément pour réduire les ondes parasites et améliorer la transmission des ondes radars R1. Dans ce cas, chaque couche non équivalente doit induire un déphasage de π modulo 2π.
Ci-après est maintenant décrite la manière dont on réalise des interférences destructrices entre R11 et R12. Comme on va le voir, à cet effet, on optimise l’épaisseur e1.
L’épaisseur totale e1 du premier sous-ensemble S1 de couches 110 est dimensionnée de sorte qu’il existe un déphasage de π modulo 2π entre R11 et R12. Autrement dit, L’épaisseur totale e1 du premier sous-ensemble S1 de couches 110 est dimensionnée de sorte qu’il existe un déphasage de π modulo 2π entre les ondes incidentes R11 des ondes radars R1 sur la face extérieure S1.1 du premier sous-ensemble S1 et les ondes réfléchies R12 sur l’interface J12 entre ledit premier sous-ensemble S1 et ledit deuxième sous-ensemble S2 lorsqu’elles ressortent dudit premier sous-ensemble S1.
La différence de phase Δφ, autrement appelée déphasage Δφ, entre ces deux ondes réfléchies R11 et R12 est égal à :
Avec : - n eq 1 , l’indice de réfraction équivalent pour le premier sous-ensembles S1, ici égal à n10 car il n’y a qu’une seule couche 110 dans l’exemple non limitatif pris, - δ le trajet de l’onde réfléchie R12 dans la matière égal à 2e1 /cos(r), - nδ/ λ le déphasage dû au parcours dans la matière, - π le déphasage dû à la réflexion interne dans le premier sous-ensemble S1, - - ((2e1 tan(r) sin(θ))/λ) le déphasage dans l’air dû l’écart entre le point de réflexion Pt1 de l’onde réfléchie R11 et le point d’émergence Pt2 de l’onde réfléchie R12 illustrés sur la .
Comme sin(θ) = n eq 1 x sin(r), on obtient :
Comme les ondes réfléchies R11 et R12 reviennent en direction du capteur radar 10, elles entraînent des perturbations sur le capteur radar 10, à savoir une atténuation du rapport signal sur bruit. Afin de supprimer ces perturbations, on va définir l’épaisseur totale e1 du premier sous-ensemble S1 de sorte que les ondes réfléchies R11 et R12 soient en opposition de phase pour créer des interférences destructrices. Pour obtenir des interférences destructrices, la différence de phase Δφ entre les deux ondes réfléchies R11 et R12 doit être égale à π modulo 2π. Ainsi, on a Δφ = (2m+1)*π, avec m un entier naturel. On obtient donc :
Soit e1 = m λ/ (2n eq 1 cos (r)).
On notera que l’équation e1 = m λ/ (2n eq 1 cos (r)) est appliquée quelle que soit la valeur de l'angle r. Ainsi, cette épaisseur e1 est dimensionnée de sorte qu’elle soit égale à m fois une longueur d’onde λ de ladite plage Δ1 le tout divisé par deux fois un indice de réfraction équivalent n eq 1 du premier sous-ensemble S1 de couches 110, fois le cosinus d’un angle réfracté r correspondant à l’angle d’incidence θ des ondes radars R1, avec m entier. Ainsi, à partir de l'indice de réfraction équivalent n eq 1 et de la longueur d'onde λ utilisée sur la plage de fréquence de fonctionnement du capteur radar 10, l'épaisseur e1 du premier sous-ensemble S1 peut être déterminée de sorte que lesdites ondes réfléchies R11 et R12 s'annulent entre elles. Dans un mode de réalisation non limitatif, la longueur d’onde λ choisie est celle du milieu de ladite plage Δ1.
Une épaisseur totale e1 idéale est définie lorsque l’angle d’incidence est égal à 0; et m est égal à 1. Lorsque θ = 0, r = 0. En conséquence pour m=1, l’épaisseur totale e1 idéale du premier sous-ensemble S1 est donc e1 = λ /(2n eq 1 ), quand r = 0°, à savoir cos (r) = 1. Autrement dit, ici dans l’exemple non limitatif d’une seule couche e1 = λ /(2n10).
On va ainsi adapter l’épaisseur totale e1 pour obtenir l’épaisseur totale e1 idéale = λ /(2n eq 1 ) lorsque θ = 0 ou pour obtenir e1 = m λ/ (2n eq 1 cos (r)) lorsque θ ≠ 0.
Dans un mode de réalisation non limitatif, le premier ensemble de couches S1 comprend une épaisseur totale e1 qui est comprise entre 0,8 et 1,2 fois ladite épaisseur totale e1 idéale. Cette plage de valeurs prend en compte les angles d'émission possibles du capteur radar 10. Les valeurs possibles de l'angle d'incidence θ sont définies dans les spécifications techniques du capteur radar 10, ce qui signifie que les valeurs possibles de l'angle d'incidence θ sont en le champ de vision du capteur radar 10. Dans un exemple non limitatif, l'angle d'incidence θ est compris entre 0° et + -30 °. Cette valeur de plage de 0,8 à 1,2 permet de prendre en compte les tolérances de fabrication de l'épaisseur totale e0. On notera que dans l’exemple non limitatif pris, l’épaisseur e10 de la couche 110 de matériau réfléchissant blanc qui est composé de particules de titane Tio2 est facilement maîtrisable en matière de processus industriel.
Le système 10 est configuré pour mettre en œuvre un procédé de gestion continue en vol du générateur de faisceaux 11 embarqué dans l’aéronef 1 dont un schéma synoptique est représenté sur la . Ce procédé de gestion continue en vol du générateur de faisceaux 11 comporte les étapes suivantes.