INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
est une vue en coupe transversale verticale du dispositif de commande selon l’invention en position poussée de seconde détente, prise selon le plan de coupe VIII-VIII de la ; et
représente deux courbes force-déplacement angulaire de l’actionneur correspondant à deux conformations différentes du dispositif de commande selon l’invention.
La représente un dispositif de commande 1 destiné à être intégré dans une console de commande non représentée d’un véhicule automobile et implantée par exemple dans l’accoudoir d’une portière latérale avant de ce véhicule pour piloter l’ouverture et la fermeture d’au moins un ouvrant tel qu’une vitre de portière ou un toit ouvrant.
En outre, lorsque l’utilisateur 16 est le conducteur du véhicule 10, cette fonctionnalité permet de mettre le conducteur dans de meilleures dispositions pour conduire le véhicule 10, et d’améliorer alors la sécurité de conduite du véhicule 10.
Le dispositif électronique d’assistance 30 selon l’invention permet aussi à l’utilisateur 16 d’utiliser plus efficacement le temps passé à bord du véhicule 10, en l’incitant à faire travailler ses muscles du visage, ce qui permet de conserver une meilleure tonicité de son visage. Autrement dit, le dispositif électronique d’assistance 30 joue alors également un rôle d’assistant sportif (de l’anglais coach ), en guidant l’utilisateur 16 pour effectuer des exercices musculaires avec son visage, et améliorer alors sa santé.
En complément, l’exercice indiqué par le module d’entrainement 40, puis évalué par le module d’évaluation 46, est un exercice de yoga.
On conçoit alors que le dispositif électronique d’assistance 30 selon l’invention, et le procédé d’assistance associé, permettent d’offrir une fonctionnalité supplémentaire pour l’utilisateur 16 à bord du véhicule 10, tout en améliorant la sécurité à bord dudit véhicule.
Gestion Augmentée d’Entrainement des Opérateurs qui Réalisent les Processus Industriels L’invention concerne les consignes fournies à un opérateur en train de réaliser des processus industriels. Plus particulièrement, l’invention concerne un système de gestion augmentée basée sur un couplage entre les outils de la réalité augmentée et la mesure des mouvements de doigts d’un opérateur en cours d’entrainement des tâches associées avec un ou des processus industriels.
Contexte Dans le domaine de processus industriels, le travail de montage, de démontage, d’opération et de maintenance comprend des actions complexes. Chaque action nécessite des connaissances et des techniques spécifiques pour chaque machine et équipement en fonction des tâches associées. En raison de la variété des machines et des équipements, les entreprises industrielles se trouvent dans l'obligation d'assurer une formation régulière des opérateurs, des utilisateurs, des travailleurs et des techniciens (collectivement, « opérateurs »). Par conséquent, améliorer l’autonomie des opérateurs dans la gestion des compétences nécessaires à leurs polyvalences grâce à un nouveau moyen d’entrainement serait avantageux pour l'industrie.
Parmi les méthodes de formation connues, la formation sur site se déroule directement dans le contexte du travail. Elle est la plus efficace parce que l’opérateur apprend par l’expérience en suivant directement les consignes fournies pendant la formation. En revanche, ce type de formation peut nécessiter des temps longs de formation. Certaines machines et certains services doivent donc être mis en pause en raison de l’absence des opérateurs. Aussi, si les équipements sont endommagés pendant l’entrainement, les coûts de réparation supplémentaires augmenteront. En outre, les processus industriels comprennent souvent des tâches dangereuses qui comportent des risques pour les opérateurs.
Dans les processus industriels dont les interventions par main sont prévues, un geste de la main est une forme non verbale de communication entre une personne et une machine. La reconnaissance des gestes de la main est donc considérée comme un aspect important de l'interaction homme-machine (ou « human-computer interaction » ou « HCI »), qui donne aux ordinateurs la possibilité de capter et de comprendre les gestes de la main, puis d'exécuter des actions. Des systèmes standardisés de reconnaissance des gestes de la main sont basés sur la vision, incorporant le prétraitement (y compris la détection de la zone de la main), l’extraction de caractéristiques et l’étiquetage. Une technique de formation couramment utilisée est celle des capteurs d'électromyographie de surface (ou « sEMG ») pour les gestes de la main intégrés. L'apprentissage automatique (ou « machine learning » ou « ML ») est utilisé pour résoudre le problème de la reconnaissance des gestes de la main à partir des signaux sEMG. Les classificateurs pour la reconnaissance des gestes de la main comprennent, sans limitation, les machines à vecteurs de support (ou « Support Vector Machine » ou « SVM »), k-nearest neighbors (ou « k-NN »), les arbres de décision (ou « decision trees »), la forêt aléatoire (ou « random forest »), l'analyse discriminante linéaire, le réseau neuronal artificiel (ou « artificial neural network » ou « ANN »), les réseaux de neurones convolutifs ((ou « convolutional neural networks » ou « CNNs ») et leurs équivalents.
Les gestes de la main sont souvent utilisés dans les systèmes d’HCI et de réalité augmentée en raison de leur interprétabilité et de leur rapidité de communication. La variété et la diversité des gestes ont un effet significatif sur le taux d'identification et l'efficacité de la méthode d'identification des gestes de la main. Les méthodes d’apprentissage automatiques peuvent être utilisées pour améliorer le rythme auquel les gestes des mains sont reconnus.
Diverses technologies peuvent permettre à un opérateur de faire l'entrainement dans un mélange de mondes réels et virtuels (intégrant, par exemple, des éléments des deux). Par exemple, la reconnaissance des gestes de la main pourrait être obtenue à partir d’un capteur de profondeur (par exemple, un capteur du type appelé « Kinect ») pour mesurer la dissimilarité entre les formes de mains (voir . Robust Part-Based Hand Gesture Recognition Using Kinect Sensor , Zhou Ren, Junsong Yuan, Jingjing Meng , Zhengyou Zhang , IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, Vol. 15, No. 5 (août 2013) (“la reference Zhou”)(KINECT® est une marque enregistrée appartenant à Microsoft Corporation). Au lieu de porter un gant de données, le capteur de profondeur peut détecter et segmenter les mains de manière robuste pour construire une base valable pour la reconnaissance des gestes de la main.
En outre, la reconnaissance des gestes de la main en temps réel pourrait être obtenue à partir des signaux de sEMG (voir Real-Time Surface EMG Pattern Recognition for Hand Gestures Based on an Artificial Neural Network , Zhen Zhang, Kuo Yang, Jinwu Qian and Lunwei Zhang, www.mdpi.com/journal/sensors (18 juillet 2019). Un brassard acquiert les signaux sEMG et une approche de fenêtre glissante est appliquée pour segmenter les données correspondantes dans l'extraction des caractéristiques. Un réseau neuronal artificiel (ANN) est entraîné par l'ensemble de données, et une méthode de test est utilisée dans laquelle le geste sera reconnu lorsque les temps d'étiquetage reconnus atteignent le seuil des temps d'activation par le classificateur ANN. Par conséquent, le système de reconnaissance pourrait être capable de reconnaître un geste avant que celui-ci ne soit terminé.
Dans un autre exemple, certains dispositifs d'affichage, tels que divers dispositifs d'affichage montés sur la tête, peuvent avoir des affichages transparents qui permettent la superposition d'images affichées sur un environnement de fond du monde réel. Les images peuvent apparaître devant l'environnement de fond du monde réel lorsqu'elles sont vues à travers l'affichage transparent. En particulier, les images peuvent être affichées sur l'écran transparent de telle sorte qu'elles apparaissent mélangées à des éléments de l'environnement de fond du monde réel dans ce que l'on peut appeler la réalité augmentée.
Dans un environnement augmenté, une technologie de réalité augmentée peut rendre meilleure et plus efficace l’entrainement des tâches associées aux processus industriels, permettant une formation selon l'approche de l'apprentissage par la pratique. Par exemple, le brevet US9,643,314 divulgue une méthode de pilotage d’un robot pour manipuler des objets en monde virtuel par l’acquisition des mouvements de l’opérateur. Dans ce cas, l’acquisition du geste de la main de l’opérateur est transcrite à un robot et pas comparé à un attendu.
Dans un autre exemple, le brevet US10,952,488 divulgue un dispositif d'interface de soudage qui emploi un capteur optique et un capteur de temps de vol pour collecter une image d'un environnement de soudage. Le dispositif comprend aussi un contrôleur de réalité augmentée pour déterminer un objet simulé à présenter dans un champ de vision, une position de l'objet simulé dans le champ de vision, et une perspective de l'objet simulé dans le champ de vision . Un affichage semi-transparent du dispositif présente l'objet simulé rendu dans le champ de vision en fonction de la position déterminée par le contrôleur de réalité augmentée, au moins une partie de l'environnement de soudure étant observable à travers l'affichage semi-transparent lorsque l'affichage présente l'objet simulé rendu.
Il est donc entendu que l’entrainement pourrait être réalisé de manière virtuelle pour éviter qu’un opérateur soit blessé pendant l’entrainement, ce qui ne donne pas aux opérateurs le sens des lieux de travail réels et les outils qu'ils doivent utiliser, y compris le manque de compréhension du processus de travail réel. En conséquence, les opérateurs ne peuvent pas percevoir profondément le geste approprié.
Ainsi, l’invention divulguée concerne un système de reconnaissance et d’évaluation automatique d’entrainement des tâches associées avec des processus industriels. L’invention divulguée propose une solution pour préparer les séquences d’entrainement basées sur la réalité augmentée en mettant l'accent sur l’aspect acquisition, l'évaluation et la comparaison de différentes gestes de la main. Le problème visé par l’invention est celui de reconnaissance automatique de tâches pour reconnaître des tâches associées avec un procédé prédéterminé et l’ordre de leur réalisation. Ainsi, l’invention se distingue de l’art antérieur en offrant une analyse en temps réel du travail de l’opérateur et permet à ce dernier de se corriger et de valider ses travaux.
Le support de sac 50 comporte un orifice traversant 51 dont l’axe est parallèle à la direction de convoyage D0 et est configuré pour maintenir un emballage étanche B, de type sac sans fin à gueule ouverte, ouvert au niveau de l’orifice traversant 51.
En utilisation, comme on peut le voir de manière schématique sur la , l’installation de pré-traitement selon la présente invention nécessite la présence de deux opérateurs O1, O2, le cas échéant en dehors du sas 1, dont un premier opérateur O1 côté zone amiantée ZA et un second opérateur O2 côté zone extérieure ZE.
Le premier opérateur O1 a pour mission d’introduire les sacs de déchets amiantés A, un à un, dans le module de décontamination 2. Le premier opérateur O1 a également pour mission de remplir le réservoir de stockage d’eau 4B avant la mise en route de l’installation. Plus précisément, le premier opérateur O1 ouvre la trappe d’entrée 16, introduit chaque sac de déchets A à travers l’ouverture d’entrée 11b et le dépose sur le convoyeur 3 au niveau de son extrémité amont 3a, puis il referme la trappe d’entrée 16.
Chaque sac de déchets A est alors décontaminé de manière semi-automatique par le module de décontamination 2. Tout d’abord chaque sac A est acheminé par le convoyeur 3 le long de la direction de convoyage D0. Au cours de son cheminement, chaque sac A est nettoyé par les moyens de projection d’eau 4A puis mis dans un emballage étanche B par l’unité d’ensachage 5. Les moyens de projection d’eau 4A sont actionnés par le démarrage de la pompe 4C, notamment par le second opérateur O2. Lorsque la pompe 4C est démarrée, le second opérateur O2 contrôle la fermeture de l’ouverture d’admission d’air 18 afin de s’assurer de la mise en surpression du module de décontamination 2.
A la sortie de l’unité d’ensachage 5, le double sac A-B est récupéré par le second opérateur O2. Pour cela, le second opérateur O2 ouvre la trappe de sortie 17, récupère le double sac A-B puis referme la trappe de sortie 17. Le second opérateur O2 a également pour mission de placer des sacs B sur le support de sac 50 de l’unité d’ensachage 5 avant la mise en route de l’installation.
A la fin de l’opération de pré-traitement des sacs de déchets A, la pompe 4C est arrêtée, les eaux de lavage sont évacuées et l’ouverture d’admission d’air 18 est ouverte afin de renouveler l’air à l’intérieur du caisson 42-43 du module de décontamination 2.
Avec une telle installation, l’opération de lavage des sacs de déchets A sur une journée de travail entraîne la consommation uniquement de la quantité d’eau contenue dans le réservoir de stockage d’eau 4B, par exemple de 50 litres dans le cas d’un réservoir de 50 litres. L’installation selon la présente invention permet donc des économies d’eau par comparaison avec le lavage manuel pratiqué actuellement qui entraîne la consommation d’environ 200 litres d’eau pour le lavage de 100 sacs de déchets de 15 Kg chacun. Cette installation est également écologique puisque l’eau est recyclée, tandis que l’eau de lavage est actuellement filtrée pour être rejetée dans les égouts. Par ailleurs, l’installation étant semi-automatisée, elle permet un gain de temps considérable en comparaison avec les opérations manuelles actuelles. En effet, avec l’installation selon la présente invention, le temps total de pré-traitement est de 25 à 35 secondes par sac, soit 35 à 50 minutes pour le pré-traitement de 100 sacs de déchets d’environ 15 kg chacun. En comparaison, avec les opérations manuelles actuelles, il faut compter 2h à 2h30 pour le pré-traitement de 100 sacs de déchets d’environ 15 kg chacun.
Outil de formage vibratoire 1. Domaine technique L’invention concerne le domaine du formage, et plus particulièrement du formage incrémental. Le formage est un procédé de fabrication consistant à mettre en forme un sous-produit, typiquement une plaque ou une tôle. Le formage est classiquement réalisé en comprimant ou pressant le sous-produit entre deux formes prédéterminées, appelées respectivement matrice et contre-matrice.
Le formage classique est cependant un procédé rigide, car une paire de matrices données ne permet de fabriquer qu’une forme donnée. Ainsi, lorsqu’on souhaite changer la forme du produit issu du formage, ou ne serait-ce que modifier marginalement cette forme, il faut changer les matrices utilisées. Le formage classique est en outre lourd à mettre en place, en particulier dès lors que la tôle à mettre en forme est de grande taille, et nécessite des efforts très importants pour appliquer une pression suffisante et uniforme sur la tôle à former.
Afin de pallier les défauts du formage classique, on a développé au cours des deux dernières décennies le formage dit incrémental (« incremental sheet forming » en anglais, ou ISF). Le formage incrémental consiste à utiliser déformer localement et de manière itérative une tôle afin de lui conférer la forme voulue. Pour ce faire, on déforme localement la tôle à l’aide d’une tête d’outil (aussi appelée poinçon), et on itère ce processus jusqu’à atteindre la forme souhaitée. Pour contrôler le formage incrémental, on commande en position la tête d’outil. Il est même possible de piloter en accélération l’outil, de sorte à contrôler la force que le poinçon exerce sur la tôle.
Le formage incrémental présente de nombreux avantages notamment vis-à-vis des procédés de formage classiques. La forme du produit du formage résulte de la commande numérique pilotant la position de la tête d’outil, et peut ainsi être aisément modifiée en changeant les instructions à l’origine de la commande numérique (par exemple un modèle 3D), et ce sans avoir à changer l’outil de formage lui-même contrairement au formage classique. Le formage incrémental peut avantageusement être mis en œuvre en intégrant la tête d’outil au bout d’un bras robotisé ou dans une machine à commande numérique. Le bras robotisé ou la machine à commande numérique pilote alors la position de la tête d’outil, ce par quoi on conforme la tôle.
Le formage incrémental à l’aide d’un bras robotisé est tout particulièrement avantageux en ce qu’il peut permettre de réaliser un formage sur une tôle de grande dimension tout en étant nettement moins coûteux qu’une machine à commande numérique, et encore moins coûteux qu’un formage traditionnel avec une matrice et une contre-matrice (qui sont, par définition, de la taille de la tôle à former).
Grâce à sa souplesse et sa facilité de mise en œuvre, le formage incrémental présente de nombreux avantages, et trouve sa place dans la fabrication de prototypes ou de petites séries.
2. Technique antérieure Comme expliqué ci-dessus, le formage incrémental repose sur la déformation locale d’une tôle. Cette déformation résulte de l’application locale d’une force (ou une pression) sur cette tôle par le poinçon. Cette force provoque donc en retour une déformation élastique du bras robotisé. Si cette déformation est trop importante, cela déplace le bras robotisé et perturbe le contrôle de la position du poinçon. Ainsi, les efforts que l’on peut appliquer sur la tôle à former sont limités par la rigidité du bras robotisé avec lequel on forme la tôle, et d’autant plus limités que la tôle est épaisse. Des problématiques similaires émergent lorsqu’on utilise une machine à commande numérique pour réaliser un formage incrémental.
Il a cependant été découvert qu’en faisant vibrer le poinçon à des fréquences de l’ordre de du kilohertz jusqu’au domaine des ultrasons de basses fréquences, on adoucit localement le matériau de la tôle, le rendant plus ductile, ce par quoi les efforts nécessaires pour la déformer sont amoindris. Le retour élastique de la tôle est alors également diminué. On peut ainsi, à l’aide de ces vibrations, former des tôles plus épaisses et/ou avoir recours à un bras robotisé de plus petites dimensions. Les vibrations sont classiquement générées par un actionneur piézoélectrique.
Ici, l’unité de traitement 5 obtient une mesure de la température de couleur en suivant les étapes suivantes.
L’unité de traitement 5 acquiert une image produite par la caméra 30 au format RVB (Rouge Vert Bleu).
L’unité de traitement 5 calcule la couleur moyenne des pixels de l’image.
L’unité de traitement 5 estime alors la température de couleur à partir de la couleur moyenne des pixels de l’image, par exemple en utilisant le logiciel open source « color-temperature ».
L’unité de traitement 5 calcule le rapport entre la moyenne des composantes bleues des pixels de l’image et la moyenne des composantes rouges des pixels de l’image.
L’unité de traitement 5 cherche alors par dichotomie la température de couleur qui correspond à une couleur ayant le même rapport entre sa composante rouge et sa composante bleue.
Avantageusement, l’unité de traitement 5 peut comparer directement le rapport ρ à un ou des seuils fixés plutôt que d’effectuer explicitement la conversion et de comparer les températures de couleurs en Kelvin.
On note qu’il existe d’autres méthodes pour estimer la température de couleur à partir d’une image (voir par exemple le document « Estimating the Illuminant Color from the Shading of a Smooth Surface », Hsien-Che Lee, MIT A.I. Memo No. 1068 (1988)).
Il peut être pertinent de réaliser une phase de calibration, en opération, sur le capteur photosensible 10. En particulier, lorsque le capteur photosensible 10 utilisé est intégré dans une caméra 30, la mesure de luminosité ou de température de couleur peut être fortement affectée par la scène vue par la caméra.
Par exemple, la présence de rideaux ou de papier peint bleu pourra donner une température de couleur mesurée plus chaude que si les rideaux ou le papier peint était rouges dans les mêmes conditions d’éclairage. Il peut donc être intéressant de prévoir, au cours d’une phase de calibration, d’ajuster automatiquement les seuils prédéterminés aux conditions d’utilisation du boîtier décodeur 1.
À cet effet, l’unité de traitement 5 calcule une moyenne glissante sur plusieurs jours des luminosités et des températures de couleur mesurées et ajuste les seuils prédéterminés en fonction de ladite moyenne.
Par exemple, l’unité de traitement 5 calcule un seuil prédéterminé égal à la moyenne multipliée par un coefficient fixé (égal par exemple à 0,75). Ce mode de fonctionnement est particulièrement adapté pour la luminosité.
Par exemple, l’unité de traitement 5 calcule un seuil prédéterminé égal à la moyenne à laquelle est ajoutée (ou soustraite) une constante prédéterminée.
L’unité de traitement 5 peut calculer en outre un écart-type glissant sur plusieurs jours, et le seuil prédéterminé est alors égal à la moyenne à laquelle est ajouté (ou soustrait) l’écart-type multiplié par une constante prédéterminée. On a donc :
où τ désigne le seuil prédéterminé, μ désigne la moyenne, σ désigne l’écart-type, et k désigne la constante prédéterminée (par exemple. k  = -1,5).
On note que la mesure de température de couleur n’est pas fiable si la luminosité est trop faible. Avantageusement le calcul de moyenne et d’écart-type de la température de couleur ignore les mesures pour lesquelles la luminosité est inférieure à un seuil fixé (par exemple 10 lux).
De préférence, l’épaisseur du premier isolant peut être inférieure ou égale à 100 mm et l’épaisseur du deuxième isolant est inférieure ou égale à 150 mm.
De préférence, le deuxième isolant présente une épaisseur comprise entre 0 mm exclu et 100 mm inclus. Il est à noter que l’épaisseur minimale du deuxième isolant dépend des dimensions et des caractéristiques des moyens de fixation et des deuxièmes éléments de fixation utilisés et peut, par exemple, être environ égal à 40 mm.
De préférence, le premier isolant présente une épaisseur comprise entre 40 mm inclus et 150 mm inclus. En particulier, lorsque l’épaisseur du premier isolant est supérieure à 150 mm, la première plaque isolante présente alors un poids élevé, ce qui peut provoquer un fléchissement et/ou une altération des moyens de fixation. Par ailleurs, si l’épaisseur est inférieure à 40 mm, la résistance thermique associée à ce premier isolant est alors trop faible et le confort thermique des logements isolés n’est alors pas optimal, et la résistance thermique associée peut en particulier être inférieure à 1 m². K/W.
Selon un exemple de réalisation, chaque plaque isolante peut être une plaque de laine de roche.
Selon un exemple de réalisation, le système peut comprendre en outre un élément joint entre chaque plaque de parement. De cette façon, les fuites ou ponts thermiques au niveau des raccords entre chaque plaque de parement sont limités. Cette limitation est également améliorée du fait d’une fabrication dimensionnelle très précise des plaques de parements et plaques isolantes.
De préférence, l’élément joint peut être en élastomère. Il peut être caractérisé par un module d’Young compris entre 3100 et 5100 MPa. Il peut présenter une épaisseur comprise 4 et 7 mm.
Selon un exemple de réalisation, les bords latéraux des plaques de parement de pierres peuvent ne comprendre ni de feuillures, ni d’emboitements femelles ou males.
Selon un exemple de réalisation, au moins une perforation peut être pratiquée au travers de chacune des ailes verticales des premiers et deuxièmes rails, d’une part, pour les premiers et deuxièmes éléments de fixation, et d’autre part, pour pouvoir passer un outil servant à fixer ces premiers et deuxièmes éléments de fixation.
Selon un exemple de réalisation, chaque plaque de parement peut être fixée transversalement à la deuxième plaque isolante en formant un décalage longitudinal entre les bords latéraux de la plaque de parement et les bords latéraux de la deuxième plaque isolante.