INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Selon une réalisation, les étapes de recevoir les deuxièmes données, de déterminer le deuxième vecteur et de détecter l’anomalie sont réalisées par l’unité de calcul.
Selon une réalisation, la vanne est montée dans une canalisation permettant à un gaz de circuler d’amont en aval.
Selon une réalisation, l’étape de détection d’une anomalie de la vanne par apprentissage supervisé comportant les étapes suivantes :
entrainer un modèle de détection d’anomalies à partir des premiers vecteurs ; détecter à l’aide de ce modèle entrainé, si le deuxième vecteur est une anomalie, l’apprentissage supervisé mettant notamment en œuvre une méthode du type « k plus proches voisins » encore appelée « k-NN », par exemple une méthode dite « LOF », pour « Local Outlier Factor ».
Selon une réalisation, le procédé comporte l’étape d’afficher une information sur un écran, lorsqu’une anomalie de la vanne est détectée.
Selon une réalisation, le procédé comporte l’étape de demander à un opérateur de confirmer la prise en compte de l’anomalie et/ou d’effectuer, lors de l’apparition d’une anomalie, un contrôle, notamment de la vanne.
Les caractéristiques qui précèdent sont applicables, seules ou en combinaison, à ce procédé.
La est une représentation schématique d’un dispositif selon l’invention ; et
La est une représentation schématique d’un procédé selon l’invention.
En référence à la , on a représenté un dispositif 1 de détection d'une anomalie d'une vanne V montée dans une canalisation E, S, la canalisation E, S permettant à un fluide G de circuler d’amont E en aval S.
Le dispositif 1 comporte :
- une intensité à l’entrée I LA du MZM de 10 dBm (10mW) ;
Les intensités I MAX et I MIN sont alors définies par les relations suivantes :
I MAX = I LA x IL x cos(F) x (1 + cos (M1))
I MIN = I LA x IL x cos(F) x (1+cos(M2))
où M1 = pi/2 + (Vpp/2) x (pi/Vpi), et M2 = pi/2 –(Vpp/2) x (pi/Vpi)
Ainsi, ces considérations permettent de déterminer le taux d’extinction ER ainsi qu l’amplitude de modulation optique OMA tabulées ci-après : ER 6,6 dB OMA -0,7 dBm
Aussi, afin d’augmenter la bande passante BW du modulateur de Mach-Zehnder, il est proposé de réduire la longueur L des sections de modulation. Plus particulièrement, et selon la présente invention, la longueur L est inférieure à une longueur prédéterminée Lp, ladite longueur prédéterminée est une longueur en deçà de laquelle la bande passante BW est supérieure à 35 GHz, avantageusement supérieure à 50 GHz, encore plus avantageusement supérieure à 60 GHz. A titre d’exemple, la longueur prédéterminée Lp peut être inférieure ou égale à 3 mm, et par exemple être égale à 3 mm. Toujours à titre d’exemple, la longueur prédéterminée Lp peut être inférieure ou égale à 2,5 mm, et par exemple être égale à 2,5 mm. Toujours à titre d’exemple, la longueur prédéterminée Lp peut être inférieure ou égale à 2 mm, et par exemple être égale à 2 mm. Toujours à titre d’exemple, la longueur prédéterminée Lp peut être inférieure ou égale à 1,5 mm, et par exemple être égale à 1,5 mm.
Il a notamment pu être démontré qu’une longueur L des sections de modulation égale à 1 mm permettait d’obtenir une bande passante BW égale à 70 GHz. Néanmoins, un tel modulateur de Mach Zehnder (présentant des pertes de 22 dB/cm et une valeur Vpi = 1.8V/L(cm)), mis en œuvre au point de quadrature, présentera un Vpi de 18 V. Ainsi, ce modulateur de Mach-Zehnder, modulé à une tension de modulation Vpp = 2Vpp, présentera un taux d’extinction réduit. A titre d’exemple, et selon les conditions énoncées ci-avant, dès lors que la longueur L des sections de modulation est égale à 1 mm, le taux d’extinction est réduit à 1,5 dB. L’OMA reste quant à elle à un niveau acceptable de 0.2 dBm.
Le taux d’extinction est alors bien inférieur aux taux attendus pour une transmission optique sans erreur. Afin de pallier ce problème, il est possible de considérer une tension de modulation plus importante. Néanmoins, cette dernière considération entraine une surconsommation qui est pénalisante (en effet, la consommation est approximativement proportionnelle à (Vpp) 2 ). Ainsi, et à titre d’exemple, pour recouvrer un taux d’extinction de 6 dB, il faut une tension de modulation 4 fois plus grande, soit Vpp = 8V, et donc une consommation 16 fois plus élevée.
Il est ici proposé la juxtaposition d’un amplificateur optique à matériaux semi-conducteurs SOA au modulateur de Mach-Zehnder. avec les caractéristiques suivantes pour le modulateur de Mach-Zehnder et le SOA, assurant une consommation globale du transmetteur diminuée :
1- caractéristiques du modulateur de Mach-Zehnder : afin de conserver une tension de modulation faible (par ex 2Vpp), tout en bénéficiant d’un taux d’extinction suffisant, le point de fonctionnement du modulateur est décalé. Notamment, le point de fonctionnement peut être ajusté à une valeur comprise entre 0,6*pi et 0,9*pi, avantageusement comprise entre 0,65*pi et 0,85*pi, encore plus avantageusement comprise entre 0,7*pi et 0,8*pi ( ). La considération d’un point de fonctionnement dans une des gammes précitée permet d’accroître le taux d’extinction ER.
A titre d’exemple, et selon ces conditions, dès lors que L = 1mm, Vpp = 2V, et F = 0,85 x pi , le taux d’extinction ER vaut 6.6 dB. L’amplitude de modulation optique OMA associée à un tel point de fonctionnement est pénalisée, et notamment devient égale à -3.2 dBm. Cette valeur d’OMA est insuffisante.
2- Afin de compenser cette diminution de l’amplitude de modulation optique OMA, il est proposé de mettre en œuvre un amplificateur optique à matériaux semi-conducteur SOA en sortie 104 du modulateur de Mach-Zehnder. Le gain de amplificateur optique à matériaux semi-conducteur SOA est par ailleurs ajusté à la compensation de perte de l’OMA. Les amplificateurs SOA sont généralement utilisés après propagation des signaux dans la fibre optique, comme répéteurs, pour compenser les pertes de propagation dans la fibre (généralement après plusieurs dizaines de kilomètres) [3]. Selon la présente invention, l'amplificateur optique à matériaux semi-conducteurs SOA est intégré au niveau du transmetteur, à la sortie du modulateur de Mach-Zehnder. Le SOA est ici est mis en œuvre avec un gain compris entre 3dB et 20 dB , par exemple égal à 3dB, ou 4.8 dB, ou supérieur à 7dB, ou supérieur à 100 (soit 20 dB).
La consommation d’un SOA reste faible (environ 1.2 V x 50 mA, soit environ 60 mWatt pour un gain de 7dB, ou environ 1.5V x 120 mA pour un gain de 20dB). Cette consommation additionnelle reste très inférieure à la surconsommation liée à l’utilisation d’une tension de modulation 4 fois plus élevée (par ex Vpp = 8V par rapport à Vpp = 2V). Avec un gain de 3dB, l’OMA devient ainsi acceptable et égale à -0.2 dBm. Enfin, l’utilisation du SOA en faible gain présente un autre avantage : la mise en œuvre d’un faible gain par un faible courant de pilotage du SOA s’accompagne d’un faible facteur de bruit [3].
Résumé d’une premi è re mise en œuvre de l’invention
Le tableau suivant reprend les caractéristiques d’un modulateur de Mach Zehnder connu de l’état de la technique :
L’ensemble d’apprentissage comprend ainsi des paires ou des triplets de régions en correspondance, de préférence des paires ou des triplets de vecteurs caractéristiques associés à un type de défaut verrier.
Ce classifieur d’images qui a été entrainé lors d’une phase d’apprentissage est utilisé lors de l’inspection des récipients, pour assurer un classement des récipients en fonction des données d’entrées appliquées au classifieur d’images et représentatives des récipients inspectés. L’unité de traitement d’informations 13 est ainsi configurée pour assurer l’exécution ou la mise en œuvre du classifieur d’images ayant été entraîné préalablement par apprentissage supervisé de manière que ce classifieur d’images entraîné classe les récipients.
Selon les exemples illustrés aux figures 5 et 6, les données d’entrées du classifieur d’images sont les informations du vecteur Cc de dimension n+m représentant les caractéristiques m1i, m2i obtenues pour chaque région candidate mise en correspondance entre les images d’analyse selon la première et la deuxième modalité. D’une manière générale, les caractéristiques de classification selon la première modalité et les caractéristiques de classification selon la deuxième modalité et/ou les caractéristiques de classification selon la troisième modalité, sont les données d’entrées du classifieur d’images.
Selon l’exemple de réalisation illustré à la , le classifieur d’images qui est un réseau de neurones convolutif CNN a comme données d’entrée, une paire de régions candidates (RL1, RL2), obtenues après l’opération de mise en correspondance MC de ces régions candidates.
Selon l’exemple de réalisation illustré à la , le classifieur d’images comporte un premier réseau de neurones convolutif CNN1 (Convolutional Neural Network) ayant comme données d’entrée, une région candidate selon la première modalité (RC1, RE1, RL1) obtenue après l’opération SR1 de segmentation et de détection de régions candidates sur les images d’analyse selon la première modalité. Le classifieur d’images comporte également un deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 (Convolutional Neural Network) ayant comme données d’entrée, une région candidate selon la deuxième modalité (RC2, RE2, RL2) obtenue après l’opération SR2 de segmentation et de détection de régions candidates sur les images d’analyse selon la deuxième modalité. Le classifieur d’images comporte également un troisième réseau de neurones convolutif CNN3 (Convolutional Neural Network) ayant comme données d’entrée, une région candidate selon la troisième modalité (RC3, RE3, RL3) obtenue après l’opération SR3 de segmentation et de détection de régions candidates sur les images d’analyse selon la troisième modalité.
Le premier réseau de neurones convolutif CNN1, le deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 et le troisième réseau de neurones convolutif CNN3 travaillent chacun parallèlement respectivement sur une région candidate en absorption, sur une région candidate en biréfringence et sur région candidate en réfraction, ces trois régions selon les trois modalités, étant associées par l’opération de mise en correspondance MC selon les techniques expliquées ci-dessus.
Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1, du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 et du troisième réseau de neurones convolutif CNN3 sont les données d’entrée d’un classifieur d’images par exemple de type SVM, Random Forest, bayésien, et de préférence un réseau de neurones NN, permettant de classifier selon les trois modalités. Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1, du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 et du troisième réseau de neurones convolutif CNN3 sont par exemple des hypothèses de classes d’appartenance mais il peut s’agir de données plus complexes avec des vecteurs de dimensions supérieures au nombre p de classes. Il est rappelé que l’ensemble d’apprentissage des réseaux de neurones contient des triplets de régions candidates selon les trois modalités d’inspection, avec comme étiquette, une classe d’objet parmi la liste de classes possibles.
Selon un deuxième mode de réalisation mis en œuvre dans les exemples de réalisation des figures 9 et 10, les opérations d’analyse des images ne visent pas à en extraire, une région candidate mais à prendre en compte tout ou partie des images d’analyse selon la première modalité et des images d’analyse selon la deuxième modalité et/ou selon la troisième modalité, sans la mise en œuvre d’une opération préalable de segmentation. Si des parties d’images seulement sont analysées, ces parties correspondent de préférence à une ou plusieurs régions d’intérêt du récipient telles que la bague, le col, l’épaule, le corps, le jable ou bien un demi-côté droit ou gauche ou une zone de présence de gravures. Selon ces deux exemples de réalisation illustrés aux figures 9 et 10, les opérations d’analyse reposent sur la mise en œuvre de réseaux de neurones, en tant que classifieur d’images entrainé par apprentissage supervisé.
Dans l’exemple de réalisation illustré à la , il est réalisé une opération MC de mise en correspondance d’une image d’analyse selon la première modalité et d’une image d’analyse selon la deuxième modalité afin d’obtenir une image fusionnée IF. L’image fusionnée IF est obtenue par fusion d’au moins une image d’analyse selon la première modalité avec au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité d’un récipient ou par fusion de régions d’au moins une image selon la première modalité avec des régions correspondantes d’au moins une image selon la deuxième modalité. D’une manière générale, comme déjà expliqué, l’image fusionnée IC est obtenue par fusion d’au moins une image d’analyse selon la première modalité avec au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité d’un récipient ou par fusion de régions d’au moins une image d’analyse selon la première modalité avec des régions correspondantes d’au moins une image d’analyse selon la deuxième modalité et/ou une image d’analyse selon la troisième modalité. De même, l’image fusionnée IF peut être identique directement à une image composite délivrée par un capteur d’images.
Les images d’analyse selon les diverses modalités sont prises lors des opérations d’acquisition Ac1, Ac2 réalisées par le système d’inspection 10, comme expliqué dans la description ci-dessus. Cette mise en correspondance MC des images pixel à pixel est réalisée comme expliqué dans l’exemple de réalisation de la . Cette image fusionnée est utilisée comme données d’entrée d’un réseau de neurones convolutif CNN qui est apte par apprentissage supervisé, à prendre en compte les caractéristiques de position, taille, forme et photométrie qui sont significatives pour la classification prévue. Il est rappelé que l’ensemble d’apprentissage contient des images fusionnées IF ou des régions d’images fusionnées avec comme étiquette, une classe d’objets parmi la liste de classes possibles. Les caractéristiques de classification selon les diverses modalités sont prises en compte dans les poids résultant de l’apprentissage et définissant le réseau de neurones convolutif CNN. Il est à noter que contrairement aux exemples des figures 6 et 7, l’opération de segmentation n’est pas nécessaire dans cette variante car les étages du réseau de neurones convolutif sont aptes par apprentissage, à classifier les images selon leur contenu sans segmentation préalable, et à déterminer localement les caractéristiques de position, taille, forme et photométrie qui sont significatives pour la classification. Mais une opération de segmentation est possible par exemple en remplaçant en l’extraction de caractéristiques EC et le classifieur d’images CL par un classifieur d’images à base de réseau de neurones convolutif CNN.
Dans l’exemple de réalisation illustré à la , l’image d’analyse selon la première modalité (en partie ou en totalité) est utilisée comme données d’entrée d’un premier réseau de neurones convolutif CNN1 tandis que l’image d’analyse selon la deuxième modalité (en partie ou en totalité) est utilisée comme données d’entrée d’un deuxième réseau de neurones convolutif CNN2. Comme expliqué ci-avant, ces réseaux de neurones convolutifs ont été préalablement entrainés par apprentissage supervisé afin de pouvoir déterminer les caractéristiques de morphologie telles que position, taille, forme et de photométrie qui sont significatives pour la classification prévue.
Le premier réseau de neurones convolutif CNN1 et le deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 travaillent chacun parallèlement sur deux images candidates dans chaque modalité. Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1 et du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont les données d’entrée d’un classifieur par exemple de type SVM, Random Forest, bayésien, et de préférence un réseau de neurones NN, permettant de classifier les récipients selon les deux modalités. Il est à noter que les deux images candidates dans chaque modalité sur lesquelles travaillent le premier réseau de neurones convolutif CNN1 et le deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont associées par une opération de mise en correspondance.
Les sorties du premier réseau de neurones convolutif CNN1 et du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 sont par exemple des hypothèses de classes d’appartenance mais il peut s’agir de données plus complexes avec des vecteurs de dimensions supérieures au nombre p de classes. Il est à noter que contrairement à l’exemple de la , l’opération de segmentation n’est pas nécessaire dans cette variante car les étages du réseau de neurones convolutif sont aptes par apprentissage, à classifier les images selon leur contenu sans segmentation préalable, et à déterminer localement les caractéristiques de morphologie, par exemple, position, taille ou forme et de photométrie qui sont significatives pour la classification.
Il ressort de la description qui précède que le procédé selon l’invention permet non seulement d’identifier en transmission les défauts verriers des récipients mais de classer ces défauts pour permettre de passer de l’inspection à l’optimisation du procédé de fabrication. Une des caractéristiques de l’invention est de définir une liste de classe comportant des classes de défauts, ce qui permet de mettre en relation les défauts verriers avec des caractéristiques du procédé de fabrication à réguler. L’amélioration de la classification des défauts verriers permet de mieux remonter aux causes des défauts verriers.
L’objet de l’invention est avantageusement exploité dans le cadre des installations de fabrication pour permettre une meilleure détection et catégorisation des défauts présents au sein des récipients. Certains défauts peuvent être vus, détectés et catégorisés plus facilement grâce à la combinaison des deux modalités ou trois modalités.
De préférence, le procédé d’inspection selon l’invention est conçu de manière que le classifieur d’images associe un score de confiance au classement des récipients issus d’une production. Le score de confiance est typiquement la probabilité d’appartenance du récipient à la classe d’appartenance. Le score peut s’exprimer comme un % ou une valeur entre 0 et 1.
Dans la position dite de contact fermé PON, le sens d’introduction SI est dirigé vers la face avant 7.
Dans la position dite de contact ouvert PPARK, le sens d’introduction SI est dirigé vers la face de réception 8.
Pour démonter l’accessoire de verrouillage 2 de l’appareillage électrique de coupure 1, il suffit de démonter le porte-fusible 5 de la base 9 comme l’illustrent les figures 9 et 10 qui montrent l’opération de démontage et le porte-fusible 5 dans une position intermédiaire PI.
Le passage 11 est en outre agencé pour permettre que le porte-fusible 5 puisse être démonté de la base 9 sans avoir à découpler l’accessoire de verrouillage 2 de la base 9 si aucun cadenas n’est verrouillé sur la portion de cadenassage 4. En effet, si le porte-fusible 5 est retiré de la base 9, le passage 11 est mobile en translation relativement à l’accessoire de verrouillage 2, qui lui reste couplé à la base 9, selon la direction de déplacement D1 et dans un sens opposé au sens d’introduction SI.
Il en résulte que dans une position démontée PD (non représentée) du porte-fusible 5 dans laquelle le porte-fusible 5 est démonté de la base 9 et n’est pas contenu dans la zone d’accueil 10, l’accessoire de verrouillage 2 couplé à la base 9 est accessible et l’opérateur peut démonter l’accessoire de verrouillage 2 dans une étape ultérieure.
La zone de couplage 12 dudit accessoire de verrouillage 2 est en outre agencée pour permettre le couplage avec la portion de couplage 3 aussi dans la position démontée PD du porte-fusible 5.
La capacité de couplage de l’accessoire de verrouillage 2 avec la base 9 permet avantageusement aussi de garantir qu’en cas de démontage du porte-fusible 5 dans la position démontée PD, l’accessoire de verrouillage 2 reste couplé mécaniquement à la base 9 dans la position de couplage PC et ne tombe pas, notamment lorsque l’appareillage électrique de coupure 1 est disposé à la verticale.
De préférence, le passage 11 comprend un manchon traversant ou un canal traversant qui débouche à une première extrémité sur une première ouverture située au niveau de la face avant 7 et à une deuxième extrémité sur une deuxième ouverture située au niveau de la face de réception 8. De préférence, l’axe longitudinal du manchon traversant est sensiblement parallèle à la direction de déplacement D1.
De préférence, le passage 11 et l’accessoire de verrouillage 2 présentent une section de forme complémentaire ou identique par exemple, rectangulaire comme l’illustrent les figures, pour permettre audit accessoire de verrouillage 2 de passer au travers dudit couvercle 6 selon la direction de déplacement D1 au moins dans le sens d’introduction SI et le cas échéant également dans le sens opposé au sens d’introduction SI. Cet exemple n’est pas limitatif et s’étend par exemple à des sections de forme carrée ou circulaire.
De préférence et comme l’illustrent les figures, l’accessoire de verrouillage 2 présente un diamètre de section inférieur au diamètre de section du passage 11 pour permettre audit accessoire de verrouillage 2 de passer au travers dudit couvercle 6 selon la direction de déplacement D1 au moins dans le sens d’introduction SI et le cas échéant également dans le sens opposé au sens d’introduction SI. Cet exemple n’est pas limitatif et s’étend par exemple à des sections de forme carrée ou circulaire.
De préférence, la portion de couplage 3 comprend un premier organe de verrouillage 13, la zone de couplage 12 comprend un deuxième organe de verrouillage 14, et dans la position de couplage PC, ledit premier organe de verrouillage 13 et ledit deuxième organe de verrouillage 14 sont reliés mécaniquement entre eux de préférence par complémentarité de forme, par exemple par clippage, pour empêcher le déplacement de l’accessoire de verrouillage 2 dans un sens du retrait SR opposé au sens d’introduction SI dans la position de coulage PC.
Avantageusement, cette configuration permet d’éviter le déplacement de l’accessoire de verrouillage 2 dans le sens du retrait SR dans la position de coulage PC.
Préférentiellement, le premier organe de verrouillage 13 comprend une première ouverture traversante 15 ou borgne et le deuxième organe de verrouillage 14 comprend au moins un crochet 16.
Avantageusement, dans la position de couplage PC, le crochet 16 est accroché dans la première ouverture traversante 15 ou borgne, ce qui permet le couplage de l’accessoire de verrouillage 2 avec la base 9.
De préférence, la première ouverture traversante 15 est de forme carrée comme l’illustre l’exemple représenté notamment par les figures 1 et 2 ou circulaire d’après un exemple non représenté.
De préférence et comme l’illustre notamment la , le crochet 16 présente une rampe 23 sur laquelle l’extrémité libre 18a de la portion de couplage 3 décrite ci-après peut glisser après avoir traversé la passage 11 pour faciliter le couplage de l’accessoire de verrouillage 2 avec la base 9. L’extrémité libre 18a de la portion de couplage 3 peut également comprendre un bord 24 biseauté pour faciliter le mouvement de glissement.
La deuxième branche 102 comprend en général des premiers moyens d’ajustement 107 (par exemple un module de déphasage) configurés pour imposer un déphasage fixe F (également nommé « point de fonctionnement » du modulateur de Mach-Zehnder, donné en radian) à un rayonnement lumineux susceptible d’être guidé par ladite deuxième branche 102 venant s’ajouter au déphasage -Mu(t)/2. Ces deux rayonnements guidés par, respectivement, la première branche 101 et la deuxième branche 102, sont ensuite recombinés au niveau de la sortie optique 104 pour former un rayonnement de sortie d’intensité Iout.