INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Entre parenthèses : intervalle de confiance à 95 % des CErX % (si calculable)
Critères de validité
Taux de croissance moyen du témoin à 72 heures supérieur à 1.4 j-1(2.50 j-1)
Coefficient de variation du taux de croissance des solutions témoins inférieur à 5 % (2.51 %)
Variation du pH inférieure à 1,5 unité dans les récipients témoins après 72 heures d’incubation (-0.2 unité pH).
Substance de référence réalisée du 14 mars au 17 mars 2022 : (2.5 DCP) CE50r-72h = 3.9 mg/L (valeur conforme aux résultats précédemment obtenus par le laboratoire et comprise entre 2.08 mg/L et 4.68 mg/L – gamme acceptable de sensibilité des algues P.subcapitata comme définie dans la norme NF EN ISO 8692 : 2012).
En résumé :
L’invention consiste en une solution d’actifs mélangés dans de l’eau biosmosée, l’invention est un concentré, à diluer dans une solution d’urée technique employée dans les dispositifs de post-traitement des gaz d’échappement pour la suppression des Nox, les actifs entrant dans sa composition ont pour fonction la diminution des amas cristallins d’acide cyanurique obstruant et détruisant le SCR, la diminution des amas bactériens qui constituent des contaminants nocifs pour dispositifs de post-traitement des gaz d’échappement, la diminution des proliférations fongiques qui constituent des contaminants nocifs pour dispositifs de post-traitement des gaz d’échappement et la diminution de la formation des paillettes de givre ou les amas de glace obstruant et détruisant le SCR et constituant des contaminants nocifs pour dispositifs de post-traitement des gaz d’échappement, les composants de l’invention permettent la biodégradabilité et l’absence d’écotoxicité de l’invention, que l’invention soit considérée seule sous sa forme concentrée ou diluée dans une solution d’urée technique, le conditionnement de l’invention permet un dosage simple respectant les règles de dilution dans une solution d’urée technique.
L ’invention est donc une solution liquide concentrée destinée à être diluée facilement dans n’importe quelle solution aqueuse d’urée répondant à la Norme ISO 22241-1, laquelle solution d’urée est portée à une température comprise entre 200°C et 400°C et introduite et vaporisée, au moyen d’un injecteur, en amont du système de type SCR de post traitement des gaz d’échappement équipant les moteurs fonctionnant au gazole ou diesel. L’invention est obtenue en mélangeant dans de l’eau biosmosée ou, à défaut, désionisée, constituant un excipient aqueux dépourvu d’impureté, un premier composant dont la fonction est de diminuer la tension de surface d’une solution dans laquelle il est directement ou indirectement introduit, ce composant présente obligatoirement le même degrés de biodégradabilité et d’absence d’écotoxicité qu’un composé d’origine végétale, un composant dont la fonction est de retarder la formation de mousse, végétaux pionniers et moisissure, un composant dont la fonction est de retarder la formation d’organismes du règne des fungi ou mycètes ou encore mycota, et d’un composant dont la fonction est, une fois ajouté à un liquide, même en présence d’une forte dilution, de le rendre congelable à un degré inférieur. L’ensemble des composants et de l’excipient constituant l’invention devra, sous la forme concentrée, ou dilué dans une solution d’urée technique, être biodégradable et non ecotoxique.
L’invention est une solution selon la revendication l’un des modes de réalisation précédents qui se caractérise en ce que sa composition présente une biodégradabilité et une non-écotoxicité comparable à un composé d’origine végétale et une diminution de la tension de surface supérieure ou égale à celle générée par un composé chimique non biodégradable et ou écotoxique.
L’invention est une solution revendication l’un des modes de réalisation précédents qui se caractérise en ce qu’elle se présente sous la forme d’une solution liquide concentrée à diluer, à raison de 2 litres de l’invention pour traiter 1000 litres d’une solution d’urée technique répondant à la Norme ISO 22241-1, l’invention, par sa concentration, présente donc un volume très faible par rapport à la quantité de solution d’urée technique à traiter, est donc facile à stocker, peu encombrante, peut être aisément transportée à bord d’un engin à moteur thermique diesel équipé du système SCR,
L’invention n’altère pas et ne modifie pas l’action de la solution d’urée répondant à la Norme ISO 22241-1 et n’altère pas et ne modifie pas le fonctionnement normal du système SCR.
A cet effet, l’invention a pour objet une ensacheuse configurée pour remplir des sacs et comprenant dans un sens de déplacement des sacs, au moins un poste d’alimentation en sacs vides, un poste de remplissage ainsi qu’un poste de fermeture. Selon l’invention, l’ensacheuse comprend : plusieurs modules comportant chacun au moins un poste parmi un poste d’alimentation en sacs vides, un poste de remplissage et un poste de fermeture, les postes de remplissage et de fermeture étant positionnés dans des premier et deuxième modules différents, au moins un bras robotisé configuré pour transférer les sacs entre au moins les premier et deuxième modules.
Le fait de répartir les postes dans différents modules et de prévoir au moins un bras robotisé pour le transfert des sacs d’un module à l’autre permet d’obtenir une ensacheuse plus flexible, qui peut être modifiée et adaptée à une nouvelle configuration sans modification lourde et coûteuse
est une vue schématique de dessus d’une ensacheuse illustrant une première configuration de l’invention,
est une vue schématique de dessus d’une ensacheuse illustrant une deuxième configuration de l’invention,
est une vue schématique de dessus d’une ensacheuse illustrant une troisième configuration de l’invention,
est une vue schématique de dessus d’une ensacheuse illustrant une quatrième configuration de l’invention,
est une vue de face d’un premier outil de transfert, adapté pour conformer un sac, illustrant un mode de réalisation de l’invention,
est une vue de dessus du premier outil de transfert visible sur la ,
est une vue de dessus d’un deuxième outil de transfert, adapté pour transférer un sac vide, dans un premier état illustrant un mode de réalisation de l’invention,
est une vue de dessus du deuxième outil de transfert visible sur la dans un deuxième état,
est une vue de face du deuxième outil de transfert visible sur la ,
est une vue latérale d’un troisième outil de transfert, adapté notamment pour les palettes vides, illustrant un mode de réalisation de l’invention,
est une vue latérale d’une tête d’un bras robotisé, supportant plusieurs outils de transfert, illustrant un mode de réalisation de l’invention,
est une vue schématique des postes de remplissage, de conformage et de fermeture d’une ensacheuse illustrant un mode de réalisation de l’invention,
Tel qu’illustré par la et précédemment mentionné, le dispositif APP de classification et de localisation comprend un module classificateur-localisateur X_NN pour déterminer, à partir d’une séquence d’images IMG_SEQ, au moins une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ audit au moins un objet OBJ de la séquence IMG_SEQ et au moins une position estimée EST_POS_OBJ dudit au moins un objet OBJ.
Dans le mode de réalisation particulier illustré par la , le module classificateur-localisateur X_NN produit en sortie une position estimée EST_POS_OBJ_1, ..., EST_POS_OBJ_N de l’objet OBJ pour chacune des images IMG_1, ..., IMG_N de la séquence IMG_SEQ. Par exemple, la position estimée EST_POS_OBJ de l’objet OBJ par le module classificateur-localisateur X_NN est la moyenne de ces positions estimées EST_POS_OBJ_1, ..., EST_POS_OBJ_N, ou la position la plus proche, ou encore la position la plus éloignée. En outre, le module classificateur-localisateur X_NN produit, en complément de la classe attribuée ATR_CLAS_OBJ à l’objet OBJ, un ensemble de valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M. Chacune des valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M est représentative d’une probabilité d’appartenance de l’objet OBJ à une classe de la liste des classes attribuables. En d’autres termes, pour chaque classe de la liste, le module classificateur-localisateur X_NN fournit une valeur PP_CLAS_1 caractérisant la probabilité que l’objet OBJ appartienne à cette classe. À titre illustratif et non limitatif, le module classificateur-localisateur X_NN attribue à l’objet OBJ de la séquence IMG_SEQ la classe dont la valeur PP_CLAS_1 est la plus élevée.
Selon un mode de réalisation de l’invention, décrit ci-dessus et illustré par la , le module classificateur-localisateur X_NN comprend : un encodeur CNN fournissant en sortie des données encodées LS_DATA à partir de la séquence IMG_SEQ ; un classificateur CLA_NN dont la sortie est au moins une classe attribué ATR_CLA_OBJ à l’objet OBJ et est déterminée à partir des données encodées LS_DATA ; et un localisateur LOC_NN pour déterminer une position estimée EST_POS_OBJ de l’objet sur la base des données encodées LS_DATA. La illustre un mode de réalisation particulier de l’invention dans lequel l’encodeur CNN, le classificateur CLA_NN et le localisateur LOC_NN sont respectivement mis en œuvre par un réseau de neurones.
Dans le mode de réalisation décrit ici, l’encodeur CNN est implémenté en utilisant un réseau de neurones convolutif. En particulier, le réseau de neurones convolutif est structuré de la manière suivante. Le réseau de neurones convolutif CNN, comme le montre la , comprend : une ou plusieurs couches de convolution CNN_CONV_L1, CNN_CONV_L2 ; une plusieurs couches de sous-échantillonnage CNN_POOL_L1, CNN_POOL_L2, couches dites de « pooling » ; et au moins une couche entièrement connectée CNN_FC_L, les nœuds de cette couche étant tous connectés aux nœuds de la couche suivante. Bien évidemment, le réseau CNN comprend, selon d’autres variantes de l’invention, d’autres couches de neurones, aucune limitation n’étant attachée à la nature de ces dernières.
La fonction d’une couche de convolution est de réaliser des opérations de convolution entre les données d’entrées de la couche et des filtres, filtres couramment appelés noyaux (ou avec l’expression anglo-saxonne « kernels »). Dans la présente description, et par simplification, le terme « convolution » est utilisé pour faire référence à un produit de convolution, l’opération mathématique généralement notée . Dans le cas de données discrètes à deux dimensions, la convolution d’une image et d’un filtre est définie par . Prenons l’exemple d’une image I fournie en entrée et d’une couche de convolution utilisant deux filtres et , les convolutions et sont évaluées pour obtenir deux images intermédiaires. Ces images intermédiaires produites en sortie d’une couche de convolution sont couramment dénommées avec l’expression anglo-saxonne « feature maps ». Ainsi, les paramètres d’une couche de convolution sont entre autres les suivants : le nombre et la taille des filtres, le pas de contrôle et la marge utilisés par la couche de convolution (ces deux derniers paramètres sont plus couramment dénommés avec les expressions anglo-saxonnes « stride » et « padding »). Dans le cadre d’une opération de convolution ou de pooling, le pas de contrôle et la marge font respectivement référence au nombre de pixels par lesquels le filtre se déplace à chaque décalage et à une technique consistant à ajouter des pixels en bordure de l’image fournie en entrée (e.g. zero-padding). Ainsi, en réalisant des convolutions, une couche de convolution permet d’extraire des caractéristiques spatio-temporelles d’images fournies en entrée. En l’espèce, dans un but de classification et de localisation d’un objet OBJ dans une séquence d’images IMG_SEQ, les couches de convolutions permettent de mettre en évidence dans la séquence d’images IMG_SEQ des informations sur l’objet OBJ telles que des informations de taille, de forme, de vitesse, de déplacement, etc.
Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, les couches de convolution CNN_CONV_L1, CNN_CONV_L2 du réseau de neurones d’encodage CNN réalisent des convolutions entre la séquence IMG_SEQ et des filtres dans le domaine spatiale et dans le domaine temporel. Réaliser des convolutions selon les trois dimensions de la séquence d’images IMG_SEQ, deux dimensions pour le domaine spatial des images et une dimension pour le domaine temporel de la séquence, permet d’extraire des caractéristiques spatio-temporelles de la séquence d’images IMG_SEQ. Plus particulièrement, selon une variante de l’invention, les couches de convolutions réalises des convolutions dites « pseudo-convolutions 3D », les détails de mises en œuvre des pseudo-convolutions 3D sont par exemple explicités dans le document suivant : Zhaofan Qiu, et al., « Learning spatio-temporal representation with pseudo-3d residual networks », in proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pages 5533–5541, 2017. Exploiter des pseudo-convolution 3D permet d’extraire des caractéristiques spatio-temporelles de la séquence d’images IMG_SEQ, tout en réduisant la complexité du réseau, en comparaison à des convolutions classiques en trois dimensions.
Une couche de pooling, également dénommée couche de mise en commun, permet de réaliser un sous-échantillonnage des données fournies en entrée de la couche. Prenons pour exemple le cas d’une image, l’image fournie en entrée est partitionnée en une pluralité de rectangles de pixels, ces rectangles étant en général appelés tuiles, et une valeur de sortie est produite par tuile. Avec des tuiles de taille 2 x 2 pixels, la couche de pooling permet une compression par un facteur 4 des données d’entrées. À titre illustratif, la valeur de sortie pour une tuile est la valeur maximale des données de la tuile, une telle couche de pooling est communément appelée « Max-Pool 2x2 ». Selon un exemple différent, la valeur de sortie associée à une tuile est la valeur minimum des données d’entrée de la tuile ; dans ce cas, l’expression « Min-Pool 2x2 » est employée. Ainsi, une couche de pooling permet de réduire la taille des données traitées par la couche suivante du réseau de neurones et ainsi de réduire la complexité de ce dernier.
Selon un mode de réalisation, le réseau convolutif CNN comprend une ou plusieurs successions d’une couche de convolution et d’une couche de pooling. Selon le mode de réalisation particulier illustré par la , le réseau CNN comprend deux dites successions et une couche entièrement connectée, i.e. CNN : CNN_CONV_L1 > CNN_POOL_L1 > CNN_CONV_L2 > CNN_POOL_L2 > CNN_FC_L. Selon cette variante, les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ sont fournies en entrée de la première couche de convolution CNN_CONV_L1, et les données encodées LS_DATA sont produites en sortie de la couche entièrement connectée CNN_FC_L. Selon une variante de réalisation, le réseau CNN comprend également des couches de neurones, dites de correction, intercalées entre les couches de convolution et de pooling susmentionnées. Ces couches de correction appliquent une fonction d’activation à tous les pixels des images intermédiaires, ce qui permet d’introduire des complexités non-linéaires et ainsi d’améliorer le traitement réalisé par le réseau CNN. En comparaison à un réseau de neurones de type perceptron multicouche entièrement connecté, un réseau de neurones convolutif permet une mise en œuvre efficace d’extraction de caractéristiques des données d’entrée. En effet, les successions de couches de convolution et de pooling présentent une complexité et une connectivité minimes, et ainsi une mise en œuvre pratique simplifiée avec de meilleures performances. En outre, les perceptrons multicouches entièrement connectés utilisés pour mettre en œuvre de tels extractions de caractéristiques sont prompts aux problèmes de surentrainements.
Selon un mode de réalisation, le réseau de neurones convolutif CNN est mis en œuvre en utilisant un réseau de neurones de type ResNet ou une de ses variantes. La mise en œuvre d’un tel réseau est par exemple détaillée dans le document mentionné ci-dessus de Zhaofan Qiu, et al.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le réseau de neurones de localisation LOC_NN comprend une ou plusieurs couches de neurones. À titre d’exemple, le réseau LOC_NN est un perceptron multicouche. Tel qu’illustré par la , et selon une variante de l’invention, le réseau de neurones de localisation LOC_NN est un perceptron comprenant une couche entièrement connectée LOC_FC_L dont les entrées sont les données encodées LS_DATA et les sorties sont un ensemble de positions estimées EST_POS_OBJ_1, …, EST_POS_OBJ_N. Chacune des positions estimées EST_POS_OBJ_1 correspond à une estimation de la position POS_OBJ de l’objet OBJ pour une image IMG_1 de la séquence IMG_SEQ. Selon un mode de réalisation, une position estimée agrégée EST_POS_OBJ de l’objet OBJ est évaluée sur la base des positions estimées EST_POS_OBJ_1, …, EST_POS_OBJ_N, par exemple en prenant la moyenne, la médiane, le minimum ou le maximum de ces dernières. À titre d’exemple, considérons un mode de réalisation où le réseau de neurones de localisation LOC_NN produit une estimation de position pour chacune des images de la séquence IMG_SEQ, et où une position estimée EST_POS_OBJ_1 est une estimation d’une distance DIST_OBJ entre un objet OBJ et une caméra CAM. Dans ce mode de réalisation, et pour une séquence IMG_SEQ de N images, le réseau de neurones de localisation LOC_NN comprend une couche de sortie avec N neurones, chacun d’entre eux produisant une valeur d’estimation EST_POS_OBJ_1 de la distance DIST_OBJ associée à une image IMG_1.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le réseau de neurones de classification CLA_NN est un réseau de neurones de type « classifieur ». Le réseau CLA_NN comprend une ou plusieurs couches de neurones. À titre d’exemple, le réseau CLA_NN est un perceptron multicouche. Tel qu’illustré par la figure 6, et selon une variante de l’invention, le réseau de neurones de classification CLA_NN est un perceptron comprenant une couche entièrement connectée CLA_FC_L dont les entrées sont les données encodées LS_DATA et les sorties sont un ensemble de valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M. Ces valeurs sont représentatives d’une probabilité d’appartenance de l’objet OBJ aux classes de la liste de classes attribuables. Selon un mode de réalisation, la classe attribuée ATR_CLAS_OBJ à l’objet est la classe de la liste dont la valeur PP_CLAS_1 est la plus élevée. Selon une variante de réalisation, le réseau CLA_NN comprend une couche de type « Softmax » pour déterminer à partir des sorties de la couche CLA_FC_L l’ensemble de valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M ; l’utilisation d’une couche Softmax permet de normaliser les valeurs de sorties, de telle sorte que celles-ci soient comprises entre 0 et 1 et ainsi représentatives de probabilités. Plus particulièrement, pour des entrées , les sorties de la couche Softmax sont exprimées par :
[Math 4] .
À titre d’exemple, considérons un mode de réalisation où le réseau de neurones de classification CLA_NN produit l’ensemble de valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M. Dans ce mode de réalisation, et pour une liste de M classes attribuables, le réseau CLA_NN comprend une couche de sortie avec M neurones, chacun d’entre eux produisant une valeur PP_CLAS_1 représentative de la probabilité d’appartenance de l’objet OBJ à une classe. En combinaison avec l’exemple décrit ci-dessus d’un réseau LOC_NN avec N neurones en sorties, le réseau de neurones X_NN comprend alors une couche de sortie avec M+N neurones.
La représente schématiquement un exemple d’architecture logicielle et matérielle d’un système de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention.
Tel qu’illustré par la , le système SYS comprend un dispositif APP et une caméra CAM. Le dispositif APP de classification et de localisation comprend notamment : une unité de traitement ou processeur PROC ; et une mémoire MEM. Bien entendu, le dispositif APP comprend des interfaces et un module de communication pour échanger des données avec la caméra CAM. Le dispositif APP dispose de l’architecture matérielle d’un ordinateur, et comporte, à ce titre, un processeur PROC, une mémoire vive, une mémoire morte MEM, et une mémoire non volatile.
Dans le mode de réalisation décrit ici, la mémoire MEM associée au dispositif constitue un support d’informations ou d’enregistrement conforme à l’invention, lisible par ordinateur et par le processeur PROC et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur conforme à l’invention. Le programme d’ordinateur comporte des instructions pour la mise en œuvre des étapes d’un procédé selon l’invention, lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par le processeur PROC. Le programme d’ordinateur définit les modules fonctionnels représentés par la du dispositif APP, qui s’appuient ou commandent les éléments matériels de cette dernière.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le canal de sortie de vapeur s’étend le long d’un bord périphérique du couvercle.
Selon un mode de réalisation de l’invention, l’au moins une ouverture d’évacuation de vapeur débouche dans le canal de sortie de vapeur.
Selon un mode de réalisation de l’invention, les premier et deuxième circuits d’écoulement de vapeur se rejoignent au niveau d’une zone de jonction, le canal de sortie de vapeur étant relié fluidiquement aux premier et deuxième circuits d’écoulement de vapeur au niveau de la zone de jonction.
Selon un mode de réalisation de l’invention, la zone de jonction est située à proximité d’un bord périphérique de la face inférieure du couvercle.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le premier circuit d’écoulement de vapeur comporte un canal de liaison configuré pour relier fluidiquement la première chambre de détente au canal de sortie de vapeur.
Selon un mode de réalisation de l’invention, les premier et deuxième canaux d’écoulement de vapeur s’étendent en direction d’une partie arrière du couvercle, et par exemple à l’opposé du bec verseur.
Selon un mode de réalisation de l’invention, les premier et deuxième canaux d’écoulement de vapeur convergent l’un vers l’autre en direction d’une partie arrière du couvercle.
Selon un mode de réalisation de l’invention, chacun des premier et deuxième canaux d’écoulement de vapeur est sensiblement rectiligne.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le premier canal d’écoulement de vapeur et la première chambre de détente comportent des parois de fond qui sont configurées pour être inclinées par rapport à l’horizontale lorsque le contenant repose sur une surface horizontale et qui sont configurées pour guider de l’eau contenue dans le premier canal d’écoulement de vapeur et la première chambre de détente vers le premier orifice d’admission de vapeur, et le deuxième canal d’écoulement de vapeur et la deuxième chambre de détente comportent des parois de fond qui sont configurées pour être inclinées par rapport à l’horizontale lorsque le contenant repose sur une surface horizontale et qui sont configurées pour guider de l’eau contenue dans le deuxième canal d’écoulement de vapeur et la deuxième chambre de détente vers le deuxième orifice d’admission de vapeur. Une telle configuration du couvercle permet d’éviter une accumulation d’eau et une stagnation d’eau dans le couvercle.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le canal de liaison et le canal de sortie de vapeur comportent des parois de fond qui sont configurées pour être inclinées par rapport à l’horizontale lorsque le contenant repose sur une surface horizontale et qui sont configurées pour guider de l’eau contenue dans le canal de liaison et le canal de sortie de vapeur vers la deuxième chambre de détente. Une telle configuration du couvercle permet également d’éviter une accumulation d’eau et une stagnation d’eau dans le couvercle.