INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le levier 43 présente une extrémité 431 coudée à environ 90°, adjacente à la première articulation 45, ce qui permet de limiter la course en rotation du levier 43 par rapport aux bras 41. L’extrémité coudée 431 du levier permet d’interdire l’utilisation du système si le levier 43 et la biellette 44 sont placés au-dessus des triangles formés par les couples de bras reliés. Si le levier et la biellette étaient placés au-dessus des triangles formés par les couples de bras reliés, il serait facile par flexion du levier d’atteindre l’alignement des articulations et de perdre ainsi la fonction de retour automatique à la manière d’une genouillère.
Le dispositif de déverrouillage 4 est réversible, c’est-à-dire qu’il peut être installé de façon à être utilisé de l’arrière de la machine formée de l’ensemble 1 et du moteur 6, coté frein 2, comme illustré sur la , ou de l’avant, coté moteur 6.
La distance d entre la tête des vis 31 et les culasse 25a et 25b respectives est réglée en usine. Cette distance d permet l’introduction des fourches 42 sous les têtes de vis, comme illustré sur les figures 5 à 7. La distance d est strictement positive et correspond à la somme de l’épaisseur e d’une fourche et d’un jeu j , le jeu j étant par exemple compris entre 0.26mm et 0.74mm.
Le levier 43 est orienté vers le frein 2 au début de son actionnement, avec une orientation assez proche de la verticale, l’actionnement du levier 43 pour déverrouiller le frein s’effectuant alors par un mouvement l’éloignant du frein 2.
L’action sur le levier 43, écarte les deux paires de bras 41a et 41b. On observe, sur la , que les fourches 42 s’inclinent lors de l’actionnement du levier 43, une dent de chaque fourche 42 prenant alors appui sur la culasse respective et l’autre dent prenant appui sur la tête 31 de la vis 3 pour déplacer cette dernière. En pivotant, la fourche 42 écarte ainsi la tête de vis 31 de la culasse respective, déplaçant l’armature associée, ce qui libère le disque de frein correspondant. Le frein électromécanique 2 est alors déverrouillé.
Bien entendu, l’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits. Par exemple, le frein électromécanique 2 peut être à déplacement d’armatures opposé, les vis de traction 3 portées par l’armature 22a étant alors orientées à l’opposé des vis de traction 3 portées par l’armature 22b.
Volant primaire squelettique recouvert de coquilles d’étanchéité L’invention concerne un volant d’inertie squelettique, sous forme de cage étanche, notamment au sein d’un double volant amortisseur pour des systèmes motopropulseurs. L’invention a aussi pour objets : une masse d’inertie squelettique, un couvercle squelettique, un volant primaire squelettique formé de ces derniers, et un double volant amortisseur comprenant ces derniers. L’invention concerne aussi un procédé de fabrication d’un tel volant d’inertie.
Les moteurs à explosions ne génèrent pas un couple constant et présentent des acyclismes provoqués par les explosions se succédant dans leurs cylindres. Ces acyclismes génèrent des vibrations qui sont susceptibles de se transmettre à la boîte de vitesses et d’engendrer ainsi des chocs, bruits et nuisances sonores indésirables.
Dans le cas où le pion 3 doit présenter un diamètre important, supérieur à l’épaisseur du support 1, le pion 3 est par exemple un cylindre creux dont l’épaisseur de paroi est égale à l’épaisseur du support 1 et de la ou des parois 4. Ce mode de réalisation, illustré par la , permet d’éviter un phénomène de retassure dans le cas d’une épaisseur du pion 3 trop importante.
L’élément autobloquant 5 peut quant à lui être un élément standard en matériaux plastique ou acier. Une rondelle autobloquante 5 du type de celle décrite est par exemple réalisée par emboutissage.
Un exemple de blocage de fils ou câbles 6 est illustré par la .
Dans une première étape E1, au moins un fil ou un câble 6 est mis en place dans un passage 41 formé par la base 2, le pion 3 et au moins une paroi 4. Selon le nombre de parois 4 et selon les cheminements que l’on veut organiser pour les fils ou câbles, des fils et/ou câbles 6 peuvent être positionnés dans plusieurs passages 41 d’un même dispositif 10.
Dans une deuxième étape E2, l’élément autobloquant 5 est pré-positionné sur le pion 3. Le pré-positionnement est facilité par le chanfrein 31 du pion 3 et par la forme tronconique formée par l’ensemble des griffes 52. Dans le cas d’une rondelle autobloquante 5 du type de celle décrite, la partie interne 55 de la rondelle autobloquante 5 formée par les griffes 52 est en contact avec le chanfrein 31 du pion 3. Suite à cette étape E2 de pré-positionnement, la rondelle autobloquante 5 recouvre les passages 41 entre les parois 4 et le pion 3.
Dans une troisième étape E3 l’élément autobloquant 5 engagé sur le pion 3 est poussé sur celui-ci afin de venir se bloquer mécaniquement en position de blocage entre le pion 3 et la (ou les) paroi(s) 4.
Dans le cas de la rondelle autobloquante 5 décrite ci-dessus, le positionnement en position de blocage sur le pion 3 est irréversible du fait de la présence des griffes 52 qui sont adaptées pour entrer en contact avec le pion 3. Une fois positionnée, la rondelle autobloquante 5 ne peut pas être retirée du pion 3 sans endommager le dispositif 10.
De manière avantageuse, un outil 7 d’insertion est utilisé pour positionner l’élément autobloquant 5 en position de blocage. Typiquement, l’outil 7 vient exercer une pression sur la couronne 53 de la rondelle autobloquante 5. Cette outil 7 d’insertion comprend préférentiellement une jupe 70, dont le bord sert à pousser l’élément autobloquant. Cette jupe 70 délimite une cavité 71 avec un fond 72 venant en butée contre l’extrémité du pion 3 afin de ne pas pincer les fils ou câbles 6 et de les laisser de libres de coulisser dans le ou les passages 41.
De cette manière, un ou des fils (et ou câble(s)) 6 sont
soit maintenu(s) fixement dans le (ou les) passage(s) 41 si la rondelle autobloquante 5 entre en contact avec un (ou plusieurs des) fil(s)/câbles 6 avant que le fond 72 de la cavité 71 ne vienne en butée contre l’extrémité du pion 3, soit laissé(s) coulissant avec un degré de liberté dans le (ou les) passages 41 si la rondelle autobloquante 5 vient en butée contre l’extrémité du pion 3 avant d’entrer en contact avec le (ou les) fil(s)/câble(s) 6.
Pour un même dispositif 10, différents dimensionnements d’outils et de profondeur pour le fond 72 sont envisageables. De cette manière, il est possible de s’adapter aux dimensions des fils et câbles 6 que l’on veut positionner dans les passages 41.
Selon un autre mode de mise en œuvre et en fonction de la structure de l’élément autobloquant 5, celui-ci peut être positionné dans une position de blocage sur le pion 3 d’une manière différente, comme par exemple par frettage.
De manière préférentielle, le support 1, la base 2 le pion 3 et la ou les parois 4 sont moulés d’une pièce avec au moins une paroi d’un boitier B, ladite paroi constituant une base 2 pour le dispositif, comme illustré par la .
Le support 1 peut être une paroi du boitier B, par exemple une paroi d’un boitier de compteur intelligent. La base 2 peut elle-même être confondue avec cette paroi.
Ainsi, le moulage de la base 2, du pion 3 et de la ou des parois 4 se fait dans le cadre du moulage du boitier B, un seul et unique moule permettant de fabriquer le boitier B avec un tel support 1. Le moule permettant d’obtenir le boitier B avec le support 1 est un moule simple sans tiroirs, ce qui facilite la production.
Contexte Dans le domaine de processus industriels, les surfaces des pneumatiques destinés à équiper les véhicules roulants sont difficiles à contrôler. Ces pneumatiques ont généralement une couleur noire du fait de la matière gomme noire qui les constitue (en raison de l’utilisation du carbone pour renforcer les mélanges élastomériques). Ainsi, la détection automatisée d’anomalies de surface (qui inclut, sans limitation, les tâches diverses (y compris des tâches de graisse), les griffures, les manques de matière, les excès de matière, les différences de teintes de noir, les fissures, les matériaux gravés et les décolorations localisées) est très difficile à réaliser. Comme utilisé ici, le terme « anomalie » (dans le singulier ou dans le pluriel) fait référence à une différence détectée (représentée, par exemple, par un écart à une valeur standard) sans autre information (donc, une « anomalie » n’est pas automatiquement interprétée comme un « défaut »).
Il existe des solutions dans l’art antérieur pour surmonter ce défi. Par exemple, le brevet FR3103555 de la Demanderesse divulgue un système permettant l’évaluation de l’état d’un pneumatique par l’acquisition d’une image visuelle. En se référant à la (qui correspond à la figure 5 du brevet FR3103555), le système divulgué réalise une acquisition des images d’un pneumatique 10 ayant des zones externes (y compris les flancs 12, les épaules 14 et la bande de roulement (ou « sommet ») 16 ) et les zones internes (y compris les côtés internes 18 et la couronne intérieure 20) en utilisant à la fois des caméras (ou « capteurs ») en deux dimensions et en trois dimensions. Les capteurs en deux dimensions sont utilisés à la fois pour l’intérieur et l’extérieur (dans des modes de réalisation incorporant les capteurs trois dimensions, ces capteurs sont utilisés uniquement pour les surfaces externes du pneumatique 10). Au cours d’un procédé réalisé par le système divulgué, le pneumatique 10 entre dans le système où il est bloqué et il est mis en rotation pour que les différents capteurs puissent prendre les images du pneumatique (par exemple, en descendant rapidement le capteur jusqu’à proximité de la zone où il doit se situer, puis en passant en vitesse lente pour ajuster précisément la position).
Il existe aussi des développements récents qui emploient des méthodes d’intelligence artificielle (ou « IA »), et en particulier par apprentissage profond (ou « deep learning ») permettant d’interpréter les images acquises d’un pneumatique (y compris le moyen d’acquisition employé dans la publication WO2021/105597). Ces techniques nécessitent de grandes quantités de données annotées pour révéler toute leur efficacité. En conséquence, leur coût initial de mise en place n’est pas négligeable.
En dehors de l’obtention « brutale » (c’est-à-dire coûteuse mais simple de nouvelles données réelles), il est classiquement possible d’améliorer les performances d’un réseau de neurones profond par des techniques d’augmentation (voir, par exemple, Li, Wei et al., Data Augmentation for Hyperspectral Image Classification With Deep CNN , IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 16.4, 593-597 (2018)(qui propose une méthode d'augmentation des données à partir d’un CNN profond (ou « deep CNN »)) pour augmenter le nombre d'échantillons d'entraînement (« l'augmentation du nombre d’échantillons par trois est souvent suffisante pour atteindre la limite supérieure »). Il existe aussi des travaux qui proposent des méthodes d’apprentissage few-shot (ou « few-shot learning » ou « FSL ») qui visent à obtenir de bonnes performances d'apprentissage compte tenu d'informations supervisées limitées fournies dans l'ensemble d'apprentissage pour alléger la charge que représente la collection de données supervisées à grande échelle (voir, par exemple, Jing, Bai et al., Class Incremental Leanring With Few-Shots Based on Linear Programming for Hyperspectral Image Classification , IEEE Transactions on Cybernetics (2020)) (voir aussi, par example, Fei-Fei, Li, Fergus, Rob et Perona Pietro, One-Shot Learning of Object Categories ", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 28, Issue 4, p. 594-611 (April 2006)).
Toutefois, avec les changements d’éléments de design de pneumatiques et l’évolution des procédés de leur fabrication, le modèle initialement entraîné est de moins en moins bien adapté aux produits à contrôler (voir Castro, Francisco et al., End-to-End Incremental Learning , Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV)(2018))(« Bien que les approches d'apprentissage profond se soient démarquées au cours des dernières années en raison de leurs résultats de pointe, elles continuent de souffrir d'un oubli catastrophique. »). Dans une application réelle à l’échelle industrielle, avant même de considérer une amélioration des performances, avoir un lot d’apprentissage le plus représentatif possible de la diversité des anomalies à détecter et de l’aspect conforme des produits sert déjà en premier lieu à maintenir les performances dans le temps.
La génération d’images de synthèse peut être employée pour séparer et pour recombiner le contenu et le style d'images des surfaces de pneumatiques différentes où des anomalies de surface pourraient être présentes. Par exemple, un algorithme neuronal de style artistique permettant de produire de nouvelles images de haute qualité perceptuelle peut être employé, qui combine le contenu d'une image arbitraire avec l'apparence de nombreuses images connues (voir Gatys, L.A. et el., Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks”, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), p. 2414-2423 (June 2016)) ( « …les représentations du contenu et du style dans le réseau neuronal convolutif sont bien séparables...nous pouvons manipuler les deux représentations indépendamment pour produire de nouvelles images perceptivement significatives. Pour démontrer cette découverte, nous générons des images qui mélangent la représentation du contenu et du style à partir de deux images sources différentes. »).
Dans un autre exemple, un type de méthode paramétrique qui a été largement appliqué et étudié pour la synthèse d'images implique les réseaux du type adversaires génératifs (ou « generative adversarial networks » ou « GAN »). En cours d’entrainement des réseaux générateurs et discriminateurs, l'objectif du discriminateur est de classifier les images "réelles" et les images "fausses" générées. Le générateur vise à tromper le discriminateur en générant des images qui sont indiscernables des images réelles. Une fois entraîné, le générateur peut être utilisé pour synthétiser des images lorsqu'il est ensemencé avec un vecteur de bruit. Même si le GAN "classique" est capable de générer des images réalistes à partir de bruit, il n'est pas facilement contrôlable.
Il existe donc des propositions pour la synthèse de texture et transfert de style (voir, par exemple, Xian, W., et al., TextureGAN: Controlling Deep Image Synthesis with Texture Patches , Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)(2018))(discutant les GANs conditionnels « qui synthétisent des images en fonction de modalités d'entrée autres que le simple bruit, offrant ainsi un meilleur contrôle des résultats générés…pour fonctionner de manière interactive lorsque les utilisateurs modifient les suggestions d'esquisses ou de textures. »). La synthèse de texture et le transfert de style sont deux sujets étroitement liés à la synthèse d'images. La synthèse de texture prend en entrée une image de texture d'entrée pour générer de nouvelles images ayant des textures visuellement similaires. Le transfert de style prend en entrée des images de contenu et de style pour synthétiser des images ayant la disposition et la structure de l'image de contenu et la texture de l'image de style (par exemple, « TextureShop » utilise la synthèse de texture non-paramétrique et le « shape-from-shading » pour raccourcir la texture afin qu'elle semble suivre la surface d'un objet photographié (voir « Textureshop : Texture Synthesis as a Photograph Editing Tool », Hang, Fui et Hart, John C., ACM Transactions on Graphics (June 2004)) (DOI:10.1145/1186562.1015728).
La résolution et la qualité des images produites par des méthodes génératives (telles que les réseaux du type GAN) se sont rapidement améliorées. A titre d’exemple, la publication US2021/0012486 divulgue un appareil pour effectuer une synthèse d'images médicales dont l’appareil réalise la génération d'une image cible dans une première modalité d'imagerie à partir d'une image source dans une deuxième modalité d'imagerie sur la base d'une opération de propagation de texture dans un réseau adversaire génératif (GAN) bidirectionnel. Dans un mode de réalisation de l’appareil divulgué, l'opération de propagation de texture comprend la propagation de détails de texture de l'image source à l'image cible en utilisant une pluralité de cartes de caractéristiques d'un réseau profond pour préserver les détails de texture locaux au niveau d'une pluralité de couches de convolution du réseau profond.
D’autres exemples sont divulgués dans le domaine médical (voir, par exemple, la publication chinoise CN112862738 qui divulgue une méthode, un dispositif, un support de stockage et un processeur de synthèse d'image multimodale, de manière à résoudre l'incapacité à effectuer un calcul de dose pour les images médicales)(voir aussi la publication chinoise CN111402179 qui divulgue un procédé et un système de synthèse d'image qui combine un auto-encodeur et un réseau de génération pour amplifier les données d'échantillon sur un ensemble limité de données d'image médicale).
Il n’existe rien dans l’art antérieur qui implique des propositions pour la synthèse de texture et transfert de style des pneumatiques de manière à construire et mettre à jour les modèles entraînés. En effet, les approches GAN de l’art antérieur prennent en entrée du générateur une source de bruit aléatoire. L’apport d’une image de synthèse apporte non seulement beaucoup d’information a priori, mais aussi potentiellement la possibilité d’avoir des images du domaine « synthèse » et du domaine « acquisition » parfaitement recalées, ce qui démultiplie l’efficacité (ratio performance / nombre d’images nécessaires à l’entraînement) des GAN.
Ainsi, l’invention divulguée concerne un système permettant la génération d’images de synthèse à partir de représentations trois-dimensionnelles (ou « 3D ») de pneumatiques. En utilisant la connaissance de l’objet recherché (ou « CAO ») des pneumatiques, l’invention divulguée optimise l’utilité des données disponibles afin de générer une image de synthèse comme si elle provenait d’une machine d’acquisition et de guider le transfert de style.
L’invention concerne un procédé d’apprentissage anticipé d’un modèle d’évaluation de la surface d’un pneumatique identifié mis en œuvre par un système de transfert de style comprenant un ou des processeurs connectés de manière opérationnelle à une mémoire configurée pour stocker une application d'analyse des données représentatives des pneumatiques imagés, le ou les processeurs comprenant un module d’exécution de l'application d'analyse qui réalise le traitement d’images dont le ou les processeurs sont capables d'exécuter des instructions programmées stockées dans la mémoire pour réaliser le procédé, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes suivantes : - une étape de réception d’une ou des images de référence réalisée par un dispositif de traitement du système qui utilise les données provenant d’au moins un modèle de conception assistée par ordinateur (fichier CAO) d’un pneumatique identifié, avec le ou les fichiers CAO comprenant une ou des images sources dont un contenu source sémantique est incorporé ; - une étape de génération d’images de synthèse réalisée par un synthétiseur du système qui alimente des données supplémentaires aux fichiers CAO à partir de paramètres de rendu fournis par le synthétiseur ; - une étape de création d’une ou des images de synthèse du pneumatique identifié à partir des fichiers CAO et des paramètres de rendu ; - une étape de construction d’un ou des modèles de l’aspect réaliste à partir d’une base d’acquisitions visuelles existantes stockées dans une base de données du système ; - une étape d’entrainement d’un réseau de transfert de style qui fonctionne sur le processeur du système, le réseau de transfert de style comprenant au moins un encodeur qui encode le contenu d’une image source reçue du processeur du système et qui génère les caractéristiques de l'image source, et au moins un décodeur qui décode les caractéristiques de l'image source et qui applique le style d’images cibles pour générer des images photoréalistes ; - une étape d’extraction des données de caractéristiques sémantiques sources du contenu sémantique source de l'image source réalisée par l’encodeur ; - une étape d’introduction au décodeur les données de caractéristiques sémantiques extraites par l’encodeur pour que le décodeur puisse sortir une image synthétique comprenant au moins une partie de contenu sémantique de l'image source dans un style cible ; - une étape de détermination d’une perte de contenu en utilisant les données de caractéristiques sémantiques sources et les données de caractéristiques synthétiques ; - une étape d’introduction des images photoréalistes incorporant des données caractéristiques synthétiques et les images cibles ; - une étape de détermination d’une perte de style ; - une étape de détermination d’une perte totale en fonction de la perte du contenu et la perte du style, réalisée par le processeur du système ; et - une étape d’entrainement du modèle d’évaluation pour construire un modèle d’images photoréalistes représentant le ou les pneumatiques identifiés dans un état sans anomalies.
Dans certains modes de réalisation du procédé de l’invention, le réseau de transfert de style comprend au moins un réseau adversaire génératif (GAN) comprenant : - un générateur qui prend en entrée les images de synthèse synthétisées par le synthétiseur et les images cibles de la base de données comme les images sources, le générateur comprenant : - au moins un encodeur qui encode le contenu d’une image source reçue du processeur du système et qui génère les caractéristiques de l'image source ; - au moins un décodeur qui décode les caractéristiques de l'image source et qui applique le style d’images cibles pour générer des images photoréalistes ; et - et au moins un discriminateur qui compare les images photoréalistes générées par le générateur et des images cibles obtenues de la base de données .
Dans certains modes de réalisation du procédé de l’invention, pendant l’étape d’entraînement du réseau de transfert de style, le discriminateur apprend à distinguer l'image photoréaliste générée par le générateur et des images réelles du domaine cible de sorte que le réseau de transfert de style est entrainé pour sortir des paramètres de rendu afin de modéliser une image rendue résultante permettant d’effectuer un transfert de style présent dans les images sources vers les images cibles.
Dans certains modes de réalisation du procédé de l’invention, pendant l’étape d’entrainement du réseau de transfert de style, la modélisation est réalisée sur un ou des composants CNN du type ImageNet-VGG.
L’invention concerne également un procédé de raccordement de tuyaux d’un système de freinage d’un véhicule automobile au moyen d’une visseuse à rochet obtenue selon l’invention, ledit système de freinage comportant un premier tuyau et un deuxième tuyau, ledit premier tuyau comportant une extrémité de raccordement comportant un raccord femelle, libre en rotation sur ledit premier tuyau, et ledit deuxième tuyau comportant une extrémité de raccordement comportant un raccord mâle, ledit procédé étant remarquable en ce qu’il comporte une étape visant à maintenir en rotation ledit raccord femelle par ladite fourchette anti-rotation de ladite visseuse à rochet et à visser ledit raccord mâle sur ledit raccord femelle par ladite tête de visseuse de ladite visseuse à rochet.
illustre une caisse de véhicule automobile selon l’art antérieur, vue de dessous.
montre une réalisation du raccordement entre un tuyau avant et un tuyau arrière servant à raccorder les ensembles de freinage avant et arrière d’un véhicule automobile.
est une vue isométrique de la fourchette anti-rotation obtenue selon un exemple de réalisation de l’invention.
est une vue de face de la fourchette anti-rotation de l’invention.
montre un exemple de mise en œuvre d’une étape de raccordement entre deux tuyaux d’un système de freinage d’un véhicule automobile.
On se réfère aux figures 3 et 4 auxquelles on a représenté la fourchette anti-rotation 23 selon l’invention, respectivement en vue isométrique et en vue de face.