INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Par exemple, des unités de récupération 160 prenant la forme de récipients sont disposés à proximité du fond 112, à l’intérieur ou à l’extérieur de la cuve 110.
Les unités de récupération 160 permettent ainsi de collecter et de récupérer aisément les fibres 120 triées.
Le dispositif de tri 100 fonctionne comme décrit ci-après.
La cuve 110 est remplie d’un liquide chargé de fibres 120, qui est destiné à être filtré et dont les fibres 120 sont destinées à être triées.
Comme indiqué ci-avant, le liquide peut par exemple comprendre de l’eau. Le liquide peut également comprendre un soluté tel que du sel, c’est-à-dire que le liquide comprend de l’eau salée, tel que de l’eau de mer.
Le liquide est généralement un liquide pollué par des fibres 120, qui sont en particulier des fibres synthétiques. Les fibres synthétiques peuvent provenir d’activités humaines, tel que le lavage de vêtements en matière synthétique.
En particulier, les fibres synthétiques contenues dans le liquide comprennent notamment des fibres de polyester, de polyoléfines, acryliques, de nylon.
Préférentiellement, la cuve 110 est auparavant remplie d’un liquide identique ou différent, de façon à au moins immerger le réseau d’obstacles 130.
En effet, le tri de fibres est opéré préférentiellement lorsque liquide contenu dans la cuve 110 est quasiment au repos.
En d’autres termes, le nombre de Reynolds, caractérisant le comportement du liquide dans la cuve 110, est inférieur à 1, préférentiellement compris entre 0.1 et
Plus précisément, le nombre de Reynolds peut ici être défini de la manière suivante : , où est la vitesse de la fibre 120, donnée par l’équilibre entre la gravité et la viscosité du liquide, est la longueur moyenne d’une fibre, est la densité du fluide et est la viscosité dynamique du liquide.
Ainsi, non seulement l’écoulement du liquide est laminaire, il est préférentiellement quasi statique, c’est-à-dire que le fluide est sensiblement au repos.
Dans une première étape 31, des données d’intersection représentatives d’intersection entre la première portion de route et un ensemble de deuxièmes portions de route situées en aval d’une position courante du véhicule sont reçues, les données d’intersection comprenant pour chaque deuxième portion de route :
● une valeur de distance entre la position courante du véhicule et l’intersection entre la première portion de route et chaque deuxième portion de route, et
● une valeur d’angle entre la première portion de route et chaque deuxième portion de route,
une même valeur de distance étant associée à une pluralité de deuxièmes portions de route de l’ensemble, une deuxième portion de route, dite de continuation, de la pluralité de deuxièmes portions de route étant identifiée dans les données d’intersection comme correspondant à une continuité de la première portion de route.
Dans une deuxième étape 32, la valeur absolue de la valeur d’angle associée à chaque deuxième portion de route de la pluralité est comparée avec une première valeur d’angle déterminée.
Dans une troisième étape 33, une valeur d’angle de référence est sélectionnée parmi la valeur d’angle associée à la deuxième portion de route de continuation et une deuxième valeur d’angle déterminée.
Dans une quatrième étape 34, une deuxième portion de route est sélectionnée parmi la pluralité de deuxièmes portions de route en fonction d’un résultat d’une comparaison des valeurs d’angle associées à la pluralité de deuxièmes portions de route avec la valeur d’angle de référence.
Dans une cinquième étape 35, le système ADAS est contrôlé en fonction de la deuxième portion de route sélectionnée à la quatrième étape 34.
Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de sélection d’une portion de route dans une intersection qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé.
Par exemple, s’agissant de l’observation de cristaux, des gouttes disposées selon un motif régulier (e.g. périodique) représentent le maillage cristallin régulier. En deux dimensions, les gouttes sont également appelées taches. En une dimension, les gouttes sont des points.
Mathématiquement, une goutte est une composante simplement connexe d’un espace topologique discret, au sens de la topologie générale. Cela signifie que tout lacet tracé dans une goutte peut être réduit par homotopie à un point. Physiquement, une goutte représente par exemple le signal électrique produit par les pixels d’un détecteur matriciel suite à l’impact d’une particule (électron, photon, ion, fermions, boson, etc.). La particule est toujours beaucoup plus petite que le pixel, donc la goutte peut toujours se réduire à un point par homotopie, conformément à la définition mathématique de la goutte. Il existe donc un accord précis entre la définition physique et la définition mathématique de la goutte.
Une difficulté particulière est l’observation de déformations, dans un échantillon observé, par rapport à une référence représentative d’un matériau parfait. Une déformation représente une déviation par rapport à la position théorique attendue pour le matériau considéré.
Dans l’état de la technique, on connaît des méthodes de mesure de déformations dans des matériaux observés par microscopie. En particulier, une technique appelée diffraction d’électrons par précession (de l’anglais « Precession electron diffraction ») a été proposée dans l’article de R. Vincent et P.A. Midgley « Double conical beam-rocking system for measurement of integrated electron diffraction intensities », publié dans Ultramicroscopy, Vol. 53, n°3, 1994. Cette technique permet d’obtenir une résolution spatiale de l’ordre de 2 nm et une précision de 0,02 %. De plus, l’acquisition des données nécessite une irradiation électronique de durée assez longue, ce qui peut endommager l’échantillon analysé pour les matériaux les plus fragiles.
Il existe donc un besoin d’améliorer la précision de localisation des déformations, tout en préservant l’échantillon observé.
A cet effet, l’invention propose, selon un aspect, un procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de déformations dans un échantillon, comportant une acquisition d’au moins une image de microscopie formant un pavé de données d’entrée, la ou chaque image dudit pavé étant représentative d’une partie de l’échantillon observé, ledit pavé de données d’entrée étant représenté dans un espace à N dimensions, N étant supérieur ou égal à deux. Le procédé comporte des étapes de :
-pour au moins un sous-pavé de données dudit pavé de données d’entrée, dit sous-pavé de composante, comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé, application d’un traitement pour obtenir un sous-pavé, dit sous-pavé de gouttes, comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé ;
-application d’une transformation de Fourier sur le sous-pavé de gouttes pour obtenir un sous-pavé de données de fréquences, dans le domaine fréquentiel,
-application d’un masque de sonde dans le domaine fréquentiel au sous-pavé de données de fréquences, ledit masque de sonde étant déterminé en fonction dudit au moins un matériau de l’échantillon observé, et ensuite application d’une transformation de Fourier inverse pour obtenir un sous-pavé de données positionnelles de sonde,
-application d’un masque de référence dans le domaine fréquentiel au sous-pavé de données de fréquences, ledit masque de référence étant déterminé en fonction dudit au moins un matériau de l’échantillon observé, et ensuite application d’une transformation de Fourier inverse pour obtenir un sous-pavé de données positionnelles de référence,
-estimation d’un déplacement entre le sous-pavé de données positionnelles de sonde et le sous-pavé de données positionnelles de référence selon au moins une dimension desdites N dimensions, permettant d’obtenir une cartographie des déformations selon ladite au moins une dimension.
Avantageusement, le procédé proposé permet d’obtenir une très bonne précision, allant jusqu’à l’atome individuel, et fonctionne avec des technologies d’acquisition rapides.
Le procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de déformation selon l’invention peut également présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous, prises indépendamment ou selon toutes les combinaisons techniquement envisageables.
Le procédé comporte une étape de découpage du pavé de données d’entrée en sous-pavés de composantes, chaque sous-pavé de composante comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé.
L’étape de découpage met en œuvre une segmentation automatisée par apprentissage machine.
Le critère d’homogénéité est un critère d’homogénéité de structure, et/ou de valeurs d’intensité des données et/ou de permittivité diélectrique et/ou de propriétés électromagnétiques.
La garniture intérieure 611 de la porte 61 comprend à cet effet une paroi d’indexage 6111 situé à proximité de la zone de charnière. Le paroi d’indexage 6111 du câble au travers duquel s’étend le brin 121 de câble.
Le rôle de la paroi d’indexage 6111 est double : - le long d’une première course angulaire comprise entre la position de fermeture de la porte 61 et la position d’ouverture stable, le brin 121 de câble 12 est monté libre à coulissement au travers du bras d’indexage - le long d’une seconde course angulaire, comprise entre la position d’ouverture stable et la position d’ouverture maximale, le paroi d’indexage 6111 exerce un effort de traction du brin 121 de câble par le biais d’une butée d’extrémité, notamment une butée sphérique, aussi qualifiée d’olive d’extrémité au regard de sa géométrie.
En l’état de fermeture, la paroi d’indexage 6111 est située à proximité de, voire en appui contre l’interface de fixation 623 formant une partie de structure fixe, rigide et en saillie du bol 62, comme cela est rendu visible sur la .
La paroi d’indexage 6111 comprend une face d’extrémité 6112 qui s’étend de manière sensiblement radiale à la zone charnière de la garniture intérieure 611 de la porte 61, comme cela est notamment rendu visible sur la . La face d’extrémité 6112 est prolongée vers l’arrière par une portion de disque 6113 dont le flanc comprend une rainure 6114 à l’intérieur de laquelle le brin 121 est apte à se loger durant la manœuvre du moyen de préhension 11. La géométrie de la paroi d’indexage 6111, c’est-à-dire la position de la face d’extrémité et/ou le rayon de la portion de disque 6113 est ainsi définie selon la course utile au brin 121 pour déverrouiller la serrure de capot avant.
En l’état de fermeture, la butée d’extrémité du brin 121 est éloignée de la face d’extrémité 6112 de la paroi d’indexage 6111, comme cela est visible en la .
Entre la position de fermeture de la et d’ouverture stable de la , le brin 121 de câble coulisse le long de la face d’extrémité tout en se plaçant de manière concomitante à l’intérieur de la rainure 6114 de la portion de disque 6113 de telle manière qu’en l’état stable, la butée d’extrémité du brin 121 est en appui contre la face d’extrémité 6112.
En l’état « activé » du dispositif de sécurité 13, le curseur est solidaire de la structure du bol 62 par le biais du doigt escamotable de la partie mobile 132 du dispositif de sécurité alors en position déployée.
En l’état « désactivé » du dispositif de sécurité 13, le basculement du moyen de préhension 11 de la position d’ouverture stable vers la position maximale est rendue possible, ce qui a pour conséquence de tirer sur le brin 121 afin d’opérer manuellement un déverrouillage de la serrure de capot avant en basculant la porte 61 de la trappe de charge 6. A titre d’exemple, une traction sur le moyen de préhension 11, un débattement à coulissement de 20 millimètres du brin 121 dans sa gaine 122, permet le déverrouillage de la serrure, ce qui correspond approximativement à Φ=β-α compris entre 10° et 20° autour de l’axe A-A.
Ainsi, le moyen de préhension 11 est utilisable pour le déverrouillage de la serrure avant uniquement lorsqu’une personne située à proximité du véhicule est reconnue par le moyen d’authentification 3 comme étant un usager du véhicule.
Ledit moyen d’authentification 3 d’un usager du véhicule est aussi en relation avec un dispositif de verrouillage/déverrouillage 30 de la trappe de charge 6 du véhicule 100. Ledit moyen d’authentification 3 commande ainsi le dispositif de verrouillage/déverrouillage 30, de sorte que - si un usager du véhicule est authentifié à proximité du véhicule, le dispositif de verrouillage/déverrouillage 30 en l’état « désactivé », de sorte qu’il rend possible le déverrouillage de la trappe 6 fermée, - sinon le dispositif de verrouillage/déverrouillage 30 est en l’état « activé », la trappe 6 de charge.
Le bol 62 peut comprendre une ouverture 623 au travers de laquelle la paroi d’indexage 6111, du tout moins la face d’extrémité 6112 est apte à circuler librement de telle sorte que la géométrie du bol n’a aucune d’incidence sur la géométrie du dispositif de déverrouillage.
Dans le cas d’un passage en force ayant pour conséquence la casse de la porte 61 et la paroi d’indexage 6111, le câble peut être libéré mais pas actionnable car le dispositif de sécurité 13 reste en prise avec le curseur 123, ce qui empêche tout mouvement relatif du brin 121 par rapport à la gaine 122 de câble 12.
Selon une variante de réalisation non représentée, la paroi d’indexage 6111 est conformée de sorte à évoluer continuellement derrière le bol 62 de sorte que celui-ci ne comporte pas l’ouverture susmentionnée. Cela permet de rendre inaccessible le câble 12 et l’élément de sécurité 13, qui sont alors protégés de tout usage frauduleux, lorsque la porte 61 est en l’état d’ouverture stable.
De préférence, l’étape 44 et les étapes suivantes sont répétées, de manière analogue, pour chaque sous-pavé de composante obtenu à l’étape 42.
Dans un premier mode de réalisation, l’étape 44 met en œuvre un algorithme d’apprentissage machine pour distinguer deux classes, respectivement la classe de « gouttes » (ou « spots » en anglais) et la classe de « fond ». L’apprentissage est effectué de manière différenciée sur des pavés de données correspondant à des matériaux cristallins, pour chaque orientation cristallographique et pour chaque réglage de microscope, et sur des pavés de données correspondant à des matériaux amorphes, pour chaque famille de paramètres de matériaux ou d’acquisition de données.
Par exemple, l’apprentissage machine est effectué avec un algorithme de type forêt aléatoire rapide « fast random forest », décrit dans l’article de Leo Breiman (2001). « Random Forests », publié dans Machine Learning. 45(1):5-32).
Optionnellement, la classification en deux classes est suivie d’une segmentation par ligne de partage des eaux (en anglais « watershed »), qui est une méthode de segmentation morphologique classique. J.B.T.M. Roerdink et A. Meijster. “The watershed transform: definitions, algorithms, and parallellization strategies”. Dans Fundamenta Informaticae 41 (2000), p. 187-228. Cette méthode de segmentation d'image issue de la morphologie mathématique considère l’image à niveaux de gris comme un relief topographique dont on simule l’inondation.
En règle générale, les gouttes représentent moins de 20 % de l’image, et leur taille est inférieure à 1 nm, après calibration sur les tailles réelles dans l’échantillon. Les simulations des images théoriques permettent de déterminer quel est la distribution attendue des gouttes dans l’image afin de vérifier que la segmentation est correcte. Une segmentation est correcte si le nombre et la position des gouttes s’approche des valeurs théoriques attendues au-delà d’un seuil d’incertitude donné. Optionnellement également, un filtrage de convolution pour combler d’éventuels trous à l’intérieur des gouttes obtenues est mis en œuvre. Par exemple, un filtre tel que décrit dans la demande de brevet FR2013932 est mis en œuvre, et/ou un algorithme de type « fill holes » (K.-J. Oh, S. Yea, and Y.-S. Ho, “Hole filling method using depth based inpainting for view synthesis in free viewpoint television and 3- D video,” in Proc. Picture Coding Symp., Chicago, IL, May 2009.). A nouveau, l’objectif consiste à s’approcher de la forme théorique idéale, généralement exempte de trous.
Le premier mode de réalisation s’applique pour tout type de composante (cristal, amorphe ou mélange).
Dans un deuxième mode de réalisation, l’étape 44 est mise en œuvre de manière distincte selon le type de matériau, i.e. matériau cristallin ou matériau amorphe.
Dans ce deuxième mode de réalisation, l’étape 44 met en œuvre un filtrage du sous-pavé de composante, et optionnellement une normalisation et une binarisation.
Par exemple, pour un sous-pavé de composante d’un matériau cristallin, l’étape 44 met en œuvre un filtrage par convolution avec un noyau HBSG (pour « Half Ball Savitzky-Golay ») tel que décrit dans la demande de brevet FR2013932. Ce filtrage, par exemple utilise un noyau HBSG de taille 21x21 pixels, avec un lissage d’ordre 2 ou 3, puis une normalisation locale des niveaux de gris selon la méthode décrite dans la demande de brevet FR2013933, et enfin un seuillage, par exemple en appliquant un seuillage adaptatif de Bernsen. décrit dans "Dynamic Thresholding of Grey-Level Images", Proc. of the 8th Int. Conf. on Pattern Recognition, 1986, avec un rayon de 10 pixels. C’est la simulation atomistique des images théoriques « parfaites » qui permet de vérifier que les paramètres de traitement d’images permettent de converger vers la forme théorique parfaite, pour chaque cristal, chaque orientation et chaque jeu de paramètres instrumentaux.
La illustre, sur des exemples d’images numériques 2D, le résultat de l’étape 44 dans son deuxième mode de réalisation décrit ci-dessus : le traitement est appliqué sur une image de composante homogène 55, l’image 57 est obtenue par filtrage par convolution avec un noyau HBSG, l’image 59 est l’image obtenue par normalisation locale à partir de l’image 57 et l’image 61 est le résultat du seuillage de Bernsen de l’image 59 qui montre les gouttes (représentées par des taches claires) sur un fond sombre uniforme.
La illustre, sur des exemples d’images numériques 2D, le résultat de l’étape 44 dans son premier mode de réalisation, dans le cas d’un matériau amorphe : l’image 63 est l’image d’entrée et l’image 65 est l’image de gouttes obtenue par classification obtenue en appliquant un algorithme de classification entraîné par apprentissage machine suivi d’un traitement par ligne de partage des eaux.
Au final l’étape 44 permet d’obtenir le sous-pavé de gouttes pour chaque sous-pavé de composante.
L’étape 44 est suivie d’une transformation de Fourier 46, appliquée sur le sous-pavé de gouttes pour obtenir un sous-pavé de données de fréquence.
De manière optionnelle, un cadre périphérique noir (zero-padding) est ajouté sur le pourtour du sous-pavé de gouttes pour augmenter la résolution spatiale après transformation de Fourier.
Par la suite, plusieurs traitements sont appliqués au sous-pavé de données de fréquences, sensiblement en parallèle ou successivement.
Selon la quatrième variante, si la fonction de composition est un code linéaire, la détermination du majorant B F du biais en sortie de la fonction de composition F selon l’équation (16) ne comprend le produit que des d-M majorants de biais B i les plus élevés.
Des variantes de l’estimation du minorant H min et/ou de la valeur moyenne des coefficients d’aléa vont maintenant être décrites.
Selon une cinquième variante, si la fonction de composition F est linéaire, la valeur moyenne est calculée selon l’équation suivante :
plutôt que selon l’équation (11). Il est clair que selon cette cinquième variante, lors de l’étape d’estimation 106, les coefficients et ne sont pas calculés.
Préférentiellement, cette cinquième variante est combinée avec la troisième variante.
Selon une sixième variante, lors de l’étape d’estimation 106, le calcul de la valeur moyenne est remplacé par le calcul d’une valeur maximale qui est toujours supérieure à la valeur moyenne .
Selon cette sixième variante, la valeur maximale est calculée selon l’équation suivante :
Selon cette sixième variante, lors de l’étape d’estimation 106, les coefficients ne sont pas calculés.
Selon une première sous-variante de cette sixième variante, si la fonction de composition F est linéaire, la valeur maximale est calculée selon l’équation suivante :
plutôt que selon l’équation (18)
Selon une deuxième sous-variante de la sixième variante, si la fonction de composition F est un code linéaire, lors de l’étape d’estimation 106, aucun des coefficients , de la valeur moyenne , ou de la valeur maximale ne sont calculés. A la place, lors de l’étape d’estimation 106, le minorant H min du taux d’entropie est directement calculé à partir du majorant B F du biais en sortie de la fonction de composition F, et du nombre k de bits dans le vecteur de bits V en sortie du module de composition 18, par exemple selon l’équation suivante :
Un procédé 200 de conception du générateur 10 va maintenant être décrit en référence à la représentant un organigramme de ce procédé 200.
Le procédé de conception 200 met en œuvre le dispositif électronique de qualification 20 de la .
Lors d’une étape de réception 202, le module d’entrée 40 reçoit, depuis l’utilisateur, la fonction de composition F comprenant le cas échéant les coefficients réglables C, les paramètre intrinsèques à chaque oscillateur à anneau 11, à savoir : le rapport cyclique et la volatilité , le nombre L d’oscillateurs à anneau 11 dans le générateur 10 et optionnellement la marge M. Ces éléments reçus depuis l’utilisateur forment par exemple un cahier des charges de générateur 10.
Lors d’une étape d’initialisation 204, la fréquence d’acquisition f acq et les coefficients réglables C de la fonction de composition F si ladite fonction F est une fonction linéaire qui n’est pas un code linéaire, sont initialisés à des valeurs initiales respective par l’utilisateur, via le périphérique 24.
La est une vue en coupe de la deuxième partie de la pièce 100 selon une réalisation particulière. La montre une cavité 104 ménagée à l’intérieur de la partie 102. La cavité est par exemple une bulle d’air ou de tout autre gaz adapté. Dans une réalisation particulière, le gaz compris dans la cavité 104 est de l’azote.
La est une vue en coupe de la deuxième partie de la pièce 100 selon une autre réalisation particulière selon laquelle la dureté de la deuxième partie est réduite grâce à une pluralité de cavités 104 ménagées à l’intérieur deuxième partie. Les cavités sont par exemple des bulles d’air ou de tout autre gaz adapté. Dans une réalisation particulière, le gaz compris dans les cavités 104 est de l’azote.
Bien entendu, selon l’utilisation envisagée, différentes formes peuvent être envisagées pour la première partie 101 comme pour la deuxième partie 102, sans qu’il soit nécessaire de modifier l’invention. En outre, le nombre, la forme, la localisation et/ou le volume des cavités peut varier selon la dureté souhaitée pour la deuxième partie 102.
Selon un mode particulier de réalisation représenté sur la , la pièce est telle que la première partie 101 est un joint d’étanchéité périphérique d’un boitier, vers l’intérieur duquel s’étend la deuxième partie 102 pour former un amortisseur entre le boitier et au moins un composant à l’intérieur du boitier.