INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Puis, sur chacune des images d’apprentissage, on entoure chaque particule de plastique au moyen d’une forme géométrique prédéfinie. La forme géométrique prédéfinie délimite des portions des images d’apprentissage qui comportent une particule de plastique. De préférence, on peut utiliser la même forme géométrique prédéfinie pour toutes les particules de plastique, et seules les dimensions de la forme géométrique prédéfinie varient d’une forme géométrique à l’autre en fonction des dimensions des particules de plastique. Selon un mode de réalisation, la forme géométrique prédéfinie peut être choisie parmi un carré, un rectangle, une ellipse, un polygone, un cercle, ou toute forme analogue. La forme géométrique associée à une particule de plastique peut être décrite par ses coordonnées au sein d’un repère associé à l’image.
Puis, lors de cette étape préalable de construction de la base d’apprentissage, on associe à chaque forme géométrique prédéfinie de chaque image d’apprentissage au moins une classe de particules de plastique. En d’autres termes, on identifie la classe de la particule de plastique entourée par la forme géométrique (par exemple une mousse, une fibre, un pellet, un fragment, etc.) selon la classification prédéfinie, et on associe à la forme géométrique prédéfinie la classe de la particule de plastique identifiée.
Selon une mise en œuvre de l’invention, à partir de la base d’apprentissage pré-existante ou construite dans une étape préalable tel que décrit ci-dessus, on peut entrainer : Le réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique sur la base d'apprentissage ; et Le réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur la base d'apprentissage.
Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut améliorer l’entraînement de l’un et/ou l’autre des réseaux de neurones convolutifs selon les méthodes suivantes :
- enrichissement préalable de la base d’apprentissage par agitation des échantillons d’apprentissage, notamment lorsqu’ils sont disposés dans un contenant adapté (tamis, verre transparent, boite de petri, …), et acquisition d’une image d’apprentissage après chaque agitation ; et/ou
- enrichissement de la base d’apprentissage par des méthodes classiques en traitement d’image pour des réseaux convolutifs (rotation, translation, déformations, transformation de luminosité, ajout de bruit …)
Il est entendu que chaque détail d’un mode de réalisation ci-dessous peut être combiné à chaque autre détail des autres modes de réalisation.
représente une vue en coupe longitudinale d’une turbomachine selon l’invention, ladite turbomachine comprenant un échangeur de chaleur dans une veine de flux tertiaire ;
représente une vue de face de la veine de flux tertiaire de la comprenant plusieurs échangeurs de chaleur ;
représente une vue en coupe d’un montage d’une virole interne sur l’échangeur au moyen d’un flasque de fixation, selon un premier mode de réalisation de l’invention ;
représente une vue en coupe d’un montage de la virole interne sur l’échangeur au moyen du flasque de fixation, selon un deuxième mode de réalisation de l’invention ;
est une vue en coupe agrandie du montage de la , avec le flasque comprenant au moins une connexion hydraulique ;
illustre schématiquement une vue de face du flasque comprenant l’au moins une connexion hydraulique.
Description détaillée Dans la description qui va suivre, les termes « interne » et « externe » renvoient à un positionnement par rapport à l'axe longitudinal de rotation d'une turbomachine. La direction axiale correspond à la direction le long de l'axe longitudinal de rotation de la turbomachine. La direction radiale est perpendiculaire à l'axe longitudinal. L'amont et l'aval sont en référence au sens d'écoulement d’un flux dans la turbomachine.
La illustre une turbomachine 2 comprenant une hélice 4 solidaire d’un moyeu 6 tournant autour d’un axe longitudinal 8.
La turbomachine 2 évolue dans un flux d’air F dont le mouvement relatif à la turbomachine 2 est généré par la rotation de l’hélice 4 et l’avancement de l’aéronef sur laquelle la turbomachine 2 est montée.
Le flux d’air F est séparé par un premier bec de séparation 10 en un flux d’air radialement interne F’ et un flux d’air radialement externe F2, dit flux secondaire F2. L’hélice 4 peut être disposée en amont du premier bec de séparation 10 ou en aval.
Le flux d’air radialement interne F’ traverse une roue mobile 12 qui dirige ce dernier vers un deuxième bec de séparation 14 apte à séparer le flux d’air radialement interne F’ en un flux primaire F1 et un flux tertiaire F3, ce dernier est distinct du flux secondaire F2.
Le premier bec de séparation 10 comprend une paroi interne formant une première paroi de guidage externe 11 du flux d’air radialement interne F’, ladite première paroi de guidage externe 11 formant un profil convexe vu depuis ledit flux d’air radialement interne F’.
Le deuxième bec de séparation 14 comprend une paroi externe formant une deuxième paroi de guidage externe 13 du flux d’air radialement interne F’ ayant traversé la roue mobile 12, ladite deuxième paroi de guidage externe 13 formant un profil convexe vu depuis le flux tertiaire F3. A cet effet, la deuxième paroi de guidage externe 13 correspond à une paroi de guidage radialement interne 13 du flux tertiaire F3.
Le flux tertiaire F3 pénètre dans une veine de flux tertiaire 16 radialement externe audit flux primaire F1. Le flux tertiaire F3 traverse un échangeur de chaleur 18, 118 disposé dans la veine de flux tertiaire 16.
Ce canal est de préférence également pourvu d’un filetage interne femelle propre à coopérer avec le filetage de la vis 72 qui le traverse. A cet effet, cet embout 42 loge dans le canal, un insert métallique tubulaire 46 pourvu du filetage interne selon sa direction longitudinale. De préférence, cet insert métallique 46 est assemblé par surmoulage à la paroi externe 40 à l’intérieur de l’embout 42.
En outre, de préférence, la paroi extérieure 40 comprend des nervures de rigidification 44 sur sa face intérieure 40B.
Dans cet exemple, le tube flexible 220 comprend une deuxième extrémité 224 de raccordement au support. De préférence, comme cela est visible sur la , la deuxième extrémité 224 se présente sous la forme d’une tige filetée configurée pour coopérer avec la platine 238 par exemple par vissage ( ).
De préférence, les première 222 et deuxième 224 extrémités de raccordement du tube flexible 220 sont formées par des pièces usinées puis serties à l’âme métallique du tube flexible 220.
On va maintenant décrire les principaux aspects du fonctionnement et de fabrication d’un appareil de traitement et dispositif de traitement selon l’invention.
En référence à la , lors de la mise sous tension de l’appareil 100, un opérateur règle grossièrement la hauteur du masque 10 en faisant coulisser le tube 234 à l’intérieur du tube 232 puis il ajuste plus finement le réglage grâce à la flexibilité du tube 220, la position du masque relativement au visage de manière à ce que ces yeux coïncident avec les évidements 16 du masque 10. Le protocole de traitement peut alors démarrer.
Dispositif de panneau repliable, notamment pour planche de sport ou pour pont amovible L’invention se rapporte au domaine des dispositifs de panneau ou autre tablier, notamment pour des planches de sport telles que des planches à roulettes par exemple de type longboard, skateboard, etc., ou des planches de sport de glisse ; ou encore pour des ponts.
Dans ce domaine, ce type de dispositif est généralement utilisé sous une forme longitudinale étendue de sorte qu’il occupe un volume considérable.
Dans les cas où ces dispositifs doivent être rangés, par exemple dans un sac à dos d’un utilisateur de planche à roulette ayant fini de l’utiliser, ou pour un pont de secours amovible à ranger dans un camion ou un container, le volume et l’encombrement de ces dispositifs pose un problème.
Par ailleurs, ces dispositifs doivent supporter de fortes charges en utilisation, en raison des poids des personnes les utilisant ou leurs véhicules.
Il y a donc un besoin d’un dispositif de panneau repliable permettant de gagner le plus d’espace possible lorsqu’il est replié, et ayant aussi une forte tenue mécanique lorsqu’il est déplié.
Pour répondre à ce besoin, l’invention propose un dispositif de panneau comprenant : - une plaque s’étendant longitudinalement, qui comprend plusieurs segments transversaux repliables l'un sur l'autre de sorte à enrouler la plaque dans le sens longitudinal, la plaque ayant une configuration déroulée où les segments sont sensiblement alignés dans le sens longitudinal, et une configuration enroulée où les segments sont repliés de sorte à enrouler la plaque ; - des ailettes latérales sur les segments, configurées pour être repliables dans le sens transversal d'une position déployée où elles sont, chacune, sensiblement alignée au segment correspondant, vers une position reployée où elles sont, chacune, oblique ou sensiblement perpendiculaire audit segment ; le dispositif de panneau ayant - une configuration dépliée dans laquelle la plaque est dans la configuration déroulée et les ailettes sont en position reployée ; et - une configuration repliée dans laquelle la plaque est dans la configuration enroulée et les ailettes sont en position déployée.
Avantageusement, le système d’ailettes repliées permet de rigidifier la plaque déroulée et de lui donner une très bonne tenue mécanique. La tenue mécanique est augmentée lorsque les ailettes sont perpendiculaires aux segments car les ailettes sont contraintes les unes contre les autres. En outre, les segments enroulés permettent de replier le dispositif en gagnant un volume significatif.
En particulier, le dispositif de panneau comporte au moins quatre segments. Cela permet d’enrouler le dispositif de sorte à avoir une forme quasi-circulaire et gagner davantage d’espace. Plus il y a de segments plus la forme enroulée fait gagner de l’espace.
Plus particulièrement, la plaque en configuration déroulée définit un premier côté et un deuxième côté de part et d’autre des segments sensiblement alignés, la plaque étant configurée pour que l’enroulage se fasse d’un premier côté ; les ailettes étant configurées pour que le pliage vers la position reployée se fasse du même premier côté que l’enroulage. Cela permet d’optimiser la tenue mécanique du dispositif en utilisation au niveau dudit premier côté, par exemple en dessous de la plaque ; et de ne pas gêner l’utilisateur en utilisation au niveau deuxième côté, par exemple sur le dessus de la plaque.
I) Application du réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique
Ainsi, pour chaque image de l’échantillon acquise à l’étape précédente, on applique le premier réseau de neurones convolutif (permettant une segmentation sémantique) sur l’image considérée, et on obtient une image segmentée pour cette image. De manière générale, un réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique fournit une image en niveaux de gris dont chaque pixel correspond à une probabilité d'appartenance à une classe. On peut déterminer une segmentation de l’image en appliquant un seuil à cette image en niveaux de gris, le seuil étant compris entre 0 et 1, par exemple 0,5.
Puis pour l’image segmentée obtenue pour l’image de l’échantillon du milieu considérée, on détermine une pluralité de contours englobant chacun une particule de plastique. Selon une mise en œuvre de l’invention, les contours peuvent être de forme quelconque et être choisie parmi un carré, un rectangle, une ellipse, un polygone, un cercle, ou toute forme analogue. Un contour associé à une particule de plastique peut être décrit par ses coordonnées.
Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer la pluralité de contours englobant chacun une particule de plastique au moyen d’un algorithme de détection des composantes connexes d’une image. De manière générale, la connexité est une notion de topologie qui formalise le concept d'« objet d'un seul tenant ». Un objet est dit connexe s'il est fait d'un seul « morceau ». Dans le cas contraire, chacun des morceaux est une composante connexe de l'objet étudié. Dans le domaine de la détection d’objets dans une image, un algorithme de détection des composantes connexes peut consister à parcourir une image en assignant une classe à chaque composante connexe de l’image. Les contours correspondent alors aux coordonnées limites des pixels appartenant à la même classe. Il s’agit d’une opération bien connue de l’homme du métier. On peut par exemple utiliser l’algorithme de détection des composantes connexes d’une image décrit dans le document (Lumia et al., 1983). Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer des contours de forme rectangulaire à partir des abscisses et ordonnées minimum et maximum des composantes connexes identifiées.
A l’issue de la sous-étape I), on obtient donc une pluralité de contours englobant chacune des particules de plastique d’une image segmentée obtenue pour une image de l’échantillon du milieu. Autrement dit au cours de cette sous-étape, on a détecté, et même localisé, les particules de plastique dans l’image de l’échantillon du milieu considérée.
Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut en outre, à l’issue de la sous-étape I), déterminer le nombre de particules de plastiques contenues dans l’échantillon, par exemple en dénombrant le nombre de contours déterminés.
Selon une autre mise en œuvre de l’invention, on peut en outre, à l’issue de la sous-étape I), déterminer des caractéristiques relatives à la morphologie des particules, comme par exemple leur forme (par exemple en déterminant des paramètres de forme tel que le grand axe et le petit axe des particules) et/ou leur surface et/ou leur périmètre et/ou le diamètre moyen et/ou le rapport d’aspect, par des outils standard de traitement d’images comme décrit dans le document (Baubet et al., 2016). La surface d’une particule de plastique peut être obtenue par le comptage du nombre total de pixels contenu dans le contour associé à cette particule. Le périmètre peut être déterminé par le comptage du nombre de pixels du contour. Le diamètre moyen peut être estimé par la longueur moyenne entre le centre d’inertie et tous les pixels du contour. Le rapport d’aspect peut être obtenu par le ratio entre la longueur maximale et minimale entre le centre d’inertie et les pixels du contour.
II) Application du réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes
Selon l’invention, à partir de la pluralité de contours déterminés pour une image segmentée d’une image donnée de l’échantillon du milieu, on délimite une pluralité d’imagettes de cette image de l’échantillon du milieu. Le terme imagette est un terme couramment utilisé dans le domaine du traitement de l’image et signifie « portion d’une image ». Ainsi au cours de cette sous-étape, il s’agit tout simplement, pour une image de l’échantillon du milieu, de délimiter des portions de cette image dont les limites correspondent aux limites des contours qui ont été déterminés à la sous-étape I) sur l’image segmentée de l’image considérée. Autrement dit, pour délimiter des imagettes d’une image, on reporte sur cette image les contours déterminés sur l’image segmentée.
Puis selon l’invention, on applique le réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur la pluralité d’imagettes de l’image de l’échantillon du milieu ainsi délimitées. L’application de ce deuxième réseau de neurones convolutif permet de déterminer au moins une probabilité d’appartenance à une classe de plastique pour chacune des particules de plastique contenues dans l’image considérée. Il est bien clair que les classes de plastique ainsi déterminées font partie des classes de plastique de la classification (par exemple la classification « MasterList DCSMM ») utilisée pour la construction de la base d’apprentissage. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer la classe de plastique d’une particule de plastique contenue dans l’image considérée de l’échantillon du milieu en choisissant la classe ayant la probabilité d’appartenance la plus élevée à l’issue de l’application du réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes.
Selon une mise en œuvre de l’invention, lors de l’application réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur la pluralité d’imagettes de l’image de l’échantillon du milieu, on peut déterminer en outre une catégorie correspondant à la couleur des particules de microplastique. Autrement dit, au cours de l’étape II), on peut déterminer la couleur des particules de plastique, en plus de leur classe. De même que pour la classe de plastique, l’application du deuxième réseau de neurones convolutif permet de déterminer au moins une probabilité d’appartenance à une couleur de plastique pour chacune des particules de plastique contenues dans l’image considérée. On peut déterminer la couleur de plastique d’une particule de plastique contenue dans l’image considérée de l’échantillon du milieu en choisissant la couleur ayant la probabilité d’appartenance la plus élevée à l’issue de l’application du réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes. Il est bien clair que les couleurs de plastique ainsi déterminées font partie des catégories de couleur de plastique de la classification (par exemple la classification « MasterList DCSMM ») utilisée pour la construction de la base d’apprentissage. Alternativement, on peut définir des sous-catégories de la catégorie correspondant à la classe de plastique, ces sous-catégories étant fonction de la couleur. Par exemple, on peut créer les catégories suivantes comprenant des sous-catégories : fragment rouge, fragment bleu, fragment vert, fragment noir, et faire la même chose pour les autres classes de plastique. A l’issue de l’application du réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes, on peut déterminer la classe et la couleur de plastique d’une particule de plastique contenue dans l’image considérée de l’échantillon du milieu en choisissant le couple (classe de plastique, couleur) ayant la probabilité d’appartenance la plus élevée.
Selon l’invention, les sous-étapes I) et II) sont appliquées pour chaque image de l’échantillon du milieu acquises au cours de l’étape B).
Lorsque plusieurs images d’un même échantillon ont été acquises au cours de l’étape B) et que les sous-étapes I) et II) ont été appliquées à chacune de ces images, on peut déterminer : les classes de plastique des particules de plastique présentes dans l’échantillon du milieu en réalisant, pour chaque classe, une moyenne (pondérée ou non) des probabilités d’appartenance à la classe de plastique déterminée pour chaque image indépendamment ; et/ou le nombre de particules de plastique présentes dans l’échantillon du milieu en faisant la moyenne (pondérée ou non) du nombre de particules de plastiques déterminés pour chaque image indépendamment. Avantageusement, on peut prendre la partie entière la plus proche de cette moyenne ; et/ou la surface de particules de plastique présentes dans l’échantillon du milieu en faisant, après une classification des surfaces déterminées pour chaque image indépendamment, une moyenne (pondérée ou non) des surfaces des particules de plastiques déterminés pour chaque classe ; cette même approche peut s’appliquer pour le diamètre moyen et/ou le périmètre, et/ou le rapport d’aspect.
Les moyennes décrites ci-dessous peuvent être pondérées en fonction de différents critères par exemple la qualité (résolution) de l’image. L’utilisation de plusieurs images permet de réduire l’incertitude sur chaque caractéristique déterminée.
Ainsi, les données nécessaires à la mise en œuvre du procédé selon l’invention ne nécessitent pas de préparation préalable de l’échantillon du milieu, et peuvent être acquises in situ, de manière rapide et sans nécessité d’expertise, au moyen d’un simple appareil photographique. Enfin, le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre de manière entièrement automatisée, sans interaction humaine, grâce à l’enchainement de deux réseaux de neurones convolutifs préalablement entrainés sur une base d’apprentissage. Les résultats du procédé selon l’invention pouvant être obtenus de manière plus simple et moins dépendante de l’opérateur que dans l’art antérieur, le procédé selon l’invention peut être facilement déployé, à grande échelle, par exemple pour des réseaux de surveillance environnementaux, tels que le réseau OSPAR.
Exemples Les caractéristiques et avantages du procédé selon l’invention apparaitront plus clairement à la lecture de l’exemple d'application ci-après.
Ainsi, la partie rigide 230 comprend deux tubes coulissants 232 et 234 l’un dans l’autre de sorte qu’un premier réglage en hauteur est obtenu par extension ou rétraction des deux tubes l’un dans l’autre.
En outre, de préférence, le support 200 comprend un moyen de blocage 236 permettant de verrouiller une position relative des deux tubes 232 et 234 l’un par rapport à l’autre dans une position souhaitée par un opérateur de l’appareil 100. Ce moyen de blocage 236 ne sera pas plus décrit et peut comprendre tout mécanisme adapté comme une bague de serrage, un collier de serrage, etc.
De préférence, le tube 234 est pourvu à une extrémité libre opposée à une extrémité coulissante à l’intérieur du tube 232, d’une platine 238 de fixation du tube flexible 220 au tube 234. Cette platine 238 comprend par exemple un taraudage prévu pour recevoir une extrémité 224 du tube flexible 220 ( ) par exemple par vissage. La platine 238 est par exemple soudée à une extrémité du tube 234.
De préférence, le tube autoportant 220 permet de modifier également l’orientation du masque 10 de façon ergonomique. De préférence, le tube 220 flexible est configuré en « col de cygne » de façon à supporter le masque facial 10 tout en permettant de modifier également l’orientation du dispositif 10.
Un tube flexible dit « col de cygne » ou en anglais « stand tube » peut se déformer selon une trajectoire curviligne tout en assurant une fonction de support. De façon connue en soi, un tel tube est réalisé par exemple à partir d’une combinaison de deux enroulements généralement métalliques de sections ronde et triangulaire qui s’enroulent de façon alternée longitudinalement. On désignera par « âme métallique » du tube flexible 220, les enroulements du tube 220. Cette âme métallique est réalisée de préférence à partir d’un couple de matériaux métalliques comprenant de l’acier inoxydable et du laiton. Ce couple de matériau garantit une excellente résistance dans le temps sans générer de bruits indésirables liés au vieillissement.
De préférence, le support 200 comprend une gaine en matière plastique qui recouvre le tube flexible 220 sur toute sa longueur afin de permettre la manipulation du tube flexible 220 dans des conditions d’hygiène optimales.
De préférence, la gaine est montée dans une configuration dilatée autour de l’âme métallique du tube flexible 220, par exemple par gonflage de la gaine avec de l’air sous pression puis vient, par évacuation de l’air, épouser l’âme métallique du tube flexible 220 dans une configuration rétractée. Ainsi, la gaine dilatée par gonflage peut être aisément enfilée autour du tube flexible avant de se rétracter pour épouser étroitement l’âme métallique du tube flexible 220. Bien entendu, d’autres techniques de montage peuvent être utilisées telle qu’une technique de montage par thermo-rétraction de la gaine.
De préférence, le support 200 comprend au moins deux gaines superposées l’une sur l’autre autour du tube flexible 220. Un tel agencement présente l’avantage de masquer les enroulements métalliques ou âme métallique du tube flexible conférant au produit résultant un aspect de qualité accrue et une perception améliorée par l’utilisateur tout en offrant toujours autant de flexibilité au support.