INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Il est à noter que l’augmentation du nombre de prédicteurs de données pour affiner l’entrainement d’un modèle d’apprentissage induit une augmentation nécessaire de la capacité de la fonction de mapping. Par exemple, une augmentation de cette capacité peut être induite par une augmentation du nombre et/ou de la taille des couches du réseau de neurones implémenté. Ainsi, la construction de l’ensemble de données initial via des sous-ensembles temporels permet de diminuer le nombre de prédicteurs de données associés à une périodicité (i.e. journée). En particulier, la détermination et l’utilisation d’un ou plusieurs vecteurs de prédiction agrégés permet un gain de performance sur la prédiction des données.
Cette assemblage de prédicteurs (ou ‘ ensembling’ de prédicteurs) permet d’éviter l’apprentissage de plusieurs prédicteurs de données (voire d’un grand nombre de prédicteurs) de façon disjointe, et permet ainsi d’éviter une étape postérieure d’apprentissage de la combinaison de ces prédicteurs. L’assemblage de prédicteurs permet de ce fait l’apprentissage et la combinaison des prédicteurs en une étape unique, et sur un unique jeu de données d’entrainement, pour une mise en œuvre optimisée de l’apprentissage, avec un nombre de calculs et une consommation de données réduits.
Dans des modes de réalisation, l’algorithme d’apprentissage peut comprendre un bloc de comparaison 146 configuré pour comparer chaque vecteur de prédiction au vecteur d’entrainement attendu correspondant. Pour cela, le bloc de comparaison 146 peut être configuré pour déterminer valeurs d’erreur notées , à partir d’une fonction d’erreur, appelée également fonction de coût. En particulier, la fonction d’erreur peut être une fonction d’erreur dérivable. Chaque valeur d’erreur est associée à un individu d’entrainement et est déterminée à partir de la différence entre le vecteur de prédiction et le vecteur d’entrainement attendu .
Dans des modes de réalisation, la fonction d’erreur peut être de type erreur quadratique moyenne, encore appelé MSE (ou mean square error selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la valeur d’erreur peut être définie par l’expression (12) suivante :
Dans d’autres modes de réalisation, la fonction d’erreur peut être de type erreur absolue moyenne, encore appelé MAE (ou mean absolute error selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la valeur d’erreur peut être définie par l’expression (13) suivante :
Avantageusement, lors d’une itération donnée de l’algorithme d’apprentissage, le bloc de comparaison 146 peut être configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir des valeurs d’erreur associées à chaque individu d’entrainement . En particulier, le coefficient de perte peut être défini selon l’équation (14) suivante :
Dans ce mode de réalisation, le bloc de comparaison 146 peut également être configuré pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à une valeur d’erreur minimale prédéterminée. Le bloc de comparaison 146 peut être en outre configuré pour générer un point arrêt du modèle d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale à la valeur d’erreur minimale .
Dans certains modes de réalisation, lors d’une itération , le dispositif d’apprentissage de données 14 peut être configuré pour arrêter l’application du modèle d’apprentissage à la fin de l’itération , en réponse à la détection du point arrêt. Dans ce cas, la valeur du nombre d’itérations de l’algorithme d’apprentissage peut alors être mise à la valeur , par exemple.
Le bloc de rétropropagation 148 est alors configuré pour mettre en œuvre la phase de rétropropagation par gradients pour chaque individu d’entrainement à partir d’un « message retour » noté correspondant au gradient de la fonction d’erreur par rapport aux paramètres d’apprentissage. Ce message retour peut être déterminé en appliquant le théorème de dérivation des fonctions composées (ou ‘ chain rule ’ signifiant ‘ règle de la chaîne’ selon l'expression anglo-saxonne correspondante) à partir des gradients suivants : - le gradient de la fonction d’erreur par rapport au vecteur de prédiction ; - le gradient du vecteur de prédiction par rapport aux mesures de similarité ; - le gradient des mesures de similarité par rapport aux éléments de l’espace latent d’entrainement ; et - le gradient des éléments de l’espace latent d’entrainement par rapport aux paramètres d’apprentissage .
Enfin, la rétropropagation du gradient à travers le bloc 110 par rapport à d’éventuels paramètres de quantification permet de remonter au gradient de la fonction de perte par rapport à chaque paramètre de quantification des poids : .
La rétropropagation à travers le bloc de quantification des poids 110 est altérée puisque la fonction de quantification des poids n’est pas continue-dérivable.
Selon la technique d’estimateur de passage direct - STE (« Straight Through Estimator »), un estimateur STE résultant du lissage de la fonction de quantification des poids est utilisé.
Par exemple, dans la technique SAT, on considère que la dérivée de la fonction utilisée dans la définition de la fonction de quantification des poids vaut 1 :
Une fois effectué le calcul du gradient de la fonction de perte vis-à-vis de tel ou tel paramètre, il est utilisé pour mettre à jour ce paramètre.
Comme illustré par l’étape 630 sur la figure 3, à la fin de l’époque k et de la phase de rétropropagation du gradient, la valeur de chaque poids non quantifié est mise à jour avec le gradient calculé . Cette nouvelle valeur des poids non quantifiés sera celle utilisée pour l’époque k+1 suivante.
Ce processus d’entrainement avec des phases d’inférences et de rétropropagation est itéré pour chaque époque.
L’entrainement se termine lorsqu’un critère est vérifié. Il peut s’agir d’un critère sur le nombre d’époques. Par exemple, on considère généralement qu’une centaine d’époques (K=100) permet d’assurer une convergence des paramètres d’un ResNet. Bien évidemment, la vitesse de convergence dépend de la tâche, de la base d’entrainement et de la complexité du modèle.
Il peut s’agir d’un critère sur la valeur de la fonction de perte et/ou de son gradient, comme par exemple une valeur au-dessous d’une valeur seuil.
La permet d’expliquer le principe d’une technique - QAT pour le cas d’une couche d’activation, comme la couche 200 d’un étage intermédiaire du RN 1.
La couche d’activation 200 comporte un bloc d’activation 205 et un bloc de quantification des activations 210.
A l’époque de rang k de l’entrainement (k nombre entier entre 1 et K), pour une phase d’inférence, le bloc d’activation 205 effectue l’opération élémentaire d’activation sur valeur intermédiaire pour calculer la valeur d’activation non quantifiée . Cette opération élémentaire consiste à mettre en œuvre une fonction d’activation, comme par exemple une fonction non linéaire, comme la fonction ReLu.
Puis, le bloc de quantification des activations 210 effectue la quantification proprement dite permettant d’obtenir la valeur d’activation quantifiée à partir de la valeur d’activation non quantifiée .
Le bloc de quantification des activations 210 met en œuvre une fonction de quantification d’activation, .
Cette fonction de quantification se caractérise par une précision de quantification, , c’est-à-dire le nombre de pas de quantification utilisés dans la fonction de quantification.
L’opération de quantification effectuée par le bloc 210 peut éventuellement être paramétrée par un ou plusieurs paramètres de quantification d’activation . Il s’agit de paramètres appris au cours de l’entrainement au même titre que les autres paramètres du RN.
L’entité réelle qui mesure la lumière qui est effectivement reçue sur la voie publique est l’éclairement lumineux. Par conséquent, une corrélation entre l’éclairement lumineux reçu sur la voie publique et le flux émis par les sources de lumière à l’état solide peut être établie pour corriger les seuils initialement réglés. Par exemple, par une journée brumeuse, l’éclairement lumineux reçu sur la voie publique peut être insuffisant, donc les seuils peuvent être augmentés de sorte que l’éclairement lumineux reçu sur la voie publique soit adapté à cette journée.
Cet éclairement lumineux peut être mesuré ou estimé. La mesure peut être effectuée par le biais de luxmètres spécifiques, tandis que l’estimation peut être réalisée par le biais de multiples procédés, comportant la mesure d’une variable auxiliaire et la corrélation d'une valeur d’éclairement lumineux avec la valeur de la variable auxiliaire. Des mesures ou simulations préalables sont aussi des manières valides d’estimation de l’éclairement lumineux.
Dans un autre aspect inventif, l’invention fournit un dispositif d’éclairage de voie publique comprenant :
 un agencement matriciel de sources de lumière à l’état solide ;
 un élément de commande pour effectuer les étapes du procédé selon le premier aspect inventif.
Ce dispositif d’éclairage de voie publique fournit la fonctionnalité avantageuse de gestion efficace de la performance de couleur des sources de lumière.
Dans certains modes de réalisation, le dispositif d’éclairage de voie publique comprend en outre une thermistance destinée à mesurer la température des sources de lumière à l’état solide.
Dans certains modes de réalisation, les sources de lumière à l’état solide sont des diodes électroluminescentes (LED).
la présente une vue générale en perspective d’un dispositif d’éclairage de voie publique selon l’invention.
1 Dispositif d’éclairage de voie publique
La montre une représentation schématique d’un procédé de caractérisation de défauts selon un premier mode de réalisation de l’invention.
Le procédé de caractérisation selon l’invention permet de caractériser les défauts présents sur des lots de récipients, préférentiellement en sortie d’un poste de conditionnement en lots au sein d’une ligne de conditionnement. L’invention s’applique à tout type de récipients regroupés en tout type de lot. Des exemples préférentiels de récipients comprennent des bouteilles, des canettes, des briques ou tout autre récipient. Des exemples préférentiels de lots comprennent des regroupements de récipients maintenus ensemble par du film thermorétractable, par des bandes de papier ou par des feuilles de papier, par des moyens de conditionnement de type strap, ou tout autre moyen de conditionnement de récipients. Les différentes étapes du conditionnement en lot sont réalisées par des postes de conditionnement, les postes de conditionnement appartenant à une ligne de conditionnement.
Selon un premier mode de réalisation de l’invention 10a représenté à la , le procédé comprend cinq étapes et plusieurs vérifications de critères et de règles. Le procédé 10a est réalisé pour chaque lot d’une pluralité de lots, par exemple pour tous les lots en sortie d’un poste de conditionnement en lots.
Une première étape 11 du procédé 10a selon le premier mode de réalisation de l’invention comprend l’acquisition d’au moins une image du lot courant. Cette image est une image du lot courant en sortie de la ligne de conditionnement et/ou d’un poste de conditionnement en lots ou à l’intérieur du poste de conditionnement en lots. Le lot courant est le lot dont une image est acquise. Une image du lot courant en sortie d’un poste de conditionnement est une image du lot courant ayant été acquise après que le poste de conditionnement ait réalisé, sur le lot courant, l’action qu’il est configuré pour réaliser. Un poste de conditionnement en lots est une partie d’une ligne de conditionnement en lots, par exemple un poste permettant de regrouper des récipients en lots, un poste permettant d’entourer un regroupement de récipients d’un film thermorétractable, un poste permettant de chauffer le film thermorétractable pour mener à sa rétractation autour du regroupement de récipients et ainsi former un lot, un poste de dépose d’une bande permettant de regrouper les récipients en lot, ou encore un poste permettant de déposer un élément en partie haute des récipients comme une plaque carton sur des cols de bouteilles. Préférentiellement, la ligne de conditionnement en lots comprend plusieurs postes de conditionnement, configurés pour réaliser des actions successives différentes ou similaires. Préférentiellement, la ligne de conditionnement en lots est équipée d’un dispositif de capture d’images, préférentiellement une caméra, disposée de façon à pouvoir acquérir une image des lots de récipients regroupés et emballés en sortie d’un poste de conditionnement en lots, d’un poste de conditionnement en lots, préférentiellement en sortie de la ligne de conditionnement en lots. Une telle ligne de conditionnement, préférentiellement une sortie de ligne de conditionnement, comprend par exemple un tapis, sur lequel une pluralité de récipients circule debout, c’est-à-dire reposant sur leur fond. Par exemple, le déclenchement de l’acquisition d’une image peut être réalisé à partir d’une détection de la présence du lot courant devant le dispositif de capture d’image. La détection de la présence d’un lot devant le dispositif de capture d’image peut être réalisée par un capteur de position de lot ou directement par le dispositif de capture d’image.
La caméra est un dispositif de capture d’image, qui peut être de tout type. Préférentiellement, la caméra comprend un capteur d’image, par exemple de type CCD ou CMOS, et un moyen optique apte à rediriger les rayons lumineux incidents vers le capteur d’image. La caméra a ainsi un champ de vision défini notamment par les dimensions de son capteur et par les dimensions et le type de son ou ses moyen(s) optique(s). Ce champ de vision est dirigé vers les lots circulant dans ou en sortie du poste de conditionnement en lots. Par « dirigé vers les récipients » on entend qu’au moins une partie des lots, préférentiellement tous les lots circulant à une position donnée sont imagés sur le capteur de la caméra. Dit autrement, chaque lot sortant d’un poste de conditionnement en lots est présent sur une image obtenue par la caméra. Ainsi, tous les lots sont analysés et leurs défauts caractérisés.
Le procédé selon l’invention est un procédé mis en œuvre par ordinateur de caractérisation de défauts.
Le procédé peut être mis en œuvre par ordinateur ou par un processeur. Par « mis en œuvre par ordinateur », on entend que les étapes, ou au moins une étape, sont exécutées par au moins un ordinateur ou processeur ou tout autre système similaire. Ainsi, des étapes sont réalisées par le calculateur, éventuellement de manière entièrement automatique ou semi-automatique. Dans des exemples, le déclenchement d'au moins certaines des étapes du procédé peut être effectué par interaction utilisateur-ordinateur. Le niveau d'interaction utilisateur-ordinateur requis peut dépendre du niveau d'automatisme prévu et mis en balance avec la nécessité de mettre en œuvre les souhaits de l'utilisateur. Dans des exemples, ce niveau peut être défini par l'utilisateur et/ou prédéfini.
L’image acquise à l’étape 11 peut être acquise, par le processeur ou l’ordinateur mettant en œuvre le procédé selon l’invention, directement auprès d’une caméra, ou auprès d’une base de données locale ou distante non représentée. L’image peut être acquise par le processeur ou l’ordinateur via une connexion filaire ou sans-fil. L’image est acquise préférentiellement sous forme numérique. L’image a été obtenue précédemment par la caméra positionnée en sortie de poste de conditionnement en lots ou dans le poste de conditionnement en lots. L’image peut être une image du lot vu de dessus, vu d’un côté ou une image comprenant plusieurs angles de vue du lot.
Le procédé 10a selon le premier mode de réalisation de l’invention comprend ensuite une étape 12 d’obtention d’un défaut du lot courant par classification, par un algorithme d’apprentissage supervisé, de l’image acquise à l’étape 11.
On entend par « algorithme d’apprentissage automatique supervisé » un algorithme capable d’estimer un modèle à partir de données sélectionnées en nombre fini, puis d’utiliser le modèle estimé pour réaliser une tâche en prenant en entrée des données non sélectionnées. Dans l’invention, la tâche à réaliser est la classification d’images de lots, pour obtenir un ou plusieurs défauts du lot dans l’image. Un tel algorithme est dit « supervisé » lorsque les données sélectionnées et fournies en entrée de l’algorithme lors d’une phase d’entraînement sont annotées. Dans l’invention, lors d’une étape d’entraînement, des données déjà classées, c’est-à-dire annotées comme appartenant à une classe, sont fournies en entrée de l’algorithme. Les données d’entraînement ont été acquises lors d’une étape d’entraînement du modèle. Les données d’entraînement ainsi que les données classées sont préférentiellement issues d’un même type de dispositif de capture d’image. L’invention peut utiliser tout dispositif de capture d’images, tel qu’une caméra.
Les images acquises pour l’entraînement se sont vues attribuer une classe, par exemple par un opérateur, lors d’une sous-étape d’annotation. Dans l’invention, on entend par « annoter une image » la création d’une donnée comprenant l’image à annoter et une étiquette (ou « label ») comprenant le nom de la classe attribuée à l’image. Ainsi, chaque image comprend au moins un lot comprenant un défaut ou au moins un lot dit « conforme », et à chaque lot compris dans l’image est associé au moins un défaut ou une « conformité ». On entend par lot « conforme » un lot ayant des caractéristiques attendues, par exemple définies par configuration. Des exemples de paramètres surveillés dans les lots pour détecter leur conformité ou leur non-conformité sont représentés aux Figures 5a à 5h. Par exemple, pour des lots comprenant des récipients 31 dont le moyen de conditionnement est une ou plusieurs bandes de papier 32 comme à la , les paramètres suivants peuvent être prédéfinis, avec des valeurs d’exemples : Déviation maximale acceptable de la hauteur 21 et 22 de la bande 32 : ± 2 mm par rapport à une hauteur de référence, Déviation axiale 23 maximale acceptable de la bande 32 : ± 3 mm par rapport à un centre de référence, Angle maximal 24 acceptable d’inclinaison de la bande 32 : ± 2 degrés par rapport à une ligne de référence, Dépassement maximal 25 acceptable de l’arête de la bande 32 : 10 mm, Décalage maximal acceptable du chevauchement 26 de bande 32 : ± 1 mm par rapport à une centre de bande de référence, Tension minimale acceptable de la bande 32 : 25 à 80 Newtons, Déviation maximale acceptable de la hauteur 27 de la poignée : ± 2 mm par rapport à une hauteur de référence, Déviation axiale maximale acceptable de la poignée : ± 3 mm par rapport à un axe de référence, Angle maximal acceptable d’inclinaison 28 de la poignée : ±2 degrés par rapport à un axe de référence, Angle maximal acceptable de la poignée : 0 mm Dimensions de rayures maximales acceptables : 5 mm Zone éraflée maximale acceptable : 25 mm²
De manière complémentaire, une pluralité de défauts peut être associés à l’image, si le lot représenté dans l’image comprend une pluralité de défauts. Ainsi, une même image peut être classifiée dans une pluralité de classes. Les classes ont été choisies parmi des défauts de lot prédéfinis. Les défauts de lot prédéfinis comprennent par exemple : L’absence d’au moins un récipient dans le lot, par rapport à un nombre prédéfini de récipients dans le lot, Absence d’un moyen de conditionnement, par exemple absence du film thermorétractable ou d’une bande de papier ou d’un film de papier, Problème de robustesse du lot, par exemple de robustesse mécanique, Problème d’intégrité du lot, par exemple dû à une ouverture indésirable dans le lot, Problème de forme du lot, par exemple par rapport à une forme prédéfinie du lot, Problème de qualité d’une lunule du lot, par exemple si la lunule n’a pas la forme attendue, Problème de positionnement d’une bande de papier sur le lot, Problème de superposition de deux bandes de papier sur le lot, Problème de positionnement d’une impression sur le lot, par exemple par rapport à une zone d’impression attendue, par exemple lorsque l’impression est en dehors de la zone d’impression attendue ou n’a pas une orientation attendue, Problème de lisibilité d’un code-barre du lot, par exemple dû à un défaut d’impression du code-barre, ou dû à un défaut dans le matériau d’emballage sur lequel est imprimé ou apposé le code-barre, Problème de position d’une poignée du lot, par exemple dû à un défaut d’attache de la poignée, ou dû à un défaut dans le matériau d’emballage sur lequel est apposée la poignée.
Chaque donnée d’entraînement comprend une annotation réalisée par un opérateur, par exemple comme appartenant à une classe représentative du défaut du lot courant parmi la pluralité de défauts de lot prédéfinis. Lors de l’étape d’entraînement, l’algorithme d’apprentissage automatique supervisé reçoit donc en entrée, des images annotées, provenant d’un jeu de données d’entraînement, les données d’entraînement comprenant au moins une image provenant de la caméra et un label de classe défini par exemple par un opérateur selon le formalisme expliqué précédemment.
Dans un algorithme d’apprentissage automatique supervisé, on cherche à optimiser (maximiser ou minimiser en fonction des cas) la fonction objectif (selon la dénomination anglo-saxonne « loss function »). Cette fonction compare la sortie prédite par l’algorithme à la sortie attendue (le label). Cette fonction est optimisée en jouant sur les paramètres du modèle.
Parmi les algorithmes d’apprentissage automatique supervisé pouvant être utilisés, on peut citer par exemple des réseaux de neurones, des arbres de décisions simples, des algorithmes de type « XGBoost », du « Random Forest », des Machines à Vecteurs de Support (« SVM » selon la dénomination anglo-saxonne « Support Vector Machine »), la méthode des k plus proche voisins (« KNN » selon la dénomination anglo-saxonne « k-nearest neighbors ») ou encore de la régression logistique. Le choix du modèle optimal peut être réalisé par validation croisée.
(x i+1 -0.5*u i+1 , y i+1 -0.5*v i+1 , z i+1 -0.5*w i+1 )
(x i -0.5*u i , y i -0.5*v i , z i -0.5*w i ).
On voit bien que : deux polygones consécutifs i et i+1 présentent un côté commun, la longueur d’un polygone (distance entre (x i , y i , z i ) et (x i+1 , y i+1 , z i+1 )) représente la « vélocité » de la partie traçante du dispositif de tracé, puisque les acquisitions sont à pas de temps constant le ruban est de largeur constante puisque l’on vérifie ||(x i +0.5*u i , y i +0.5*v i , z i +0.5*w i )-(x i -0.5*u i+1 , y i -0.5*v i+1 , z i -0.5*w i+1 )|| = ||(u i , v i , w i )|| = ||(x i+1 +0.5*u i+1 , y i+1 +0.5*v i+1 , z i+1 +0.5*w i+1 )-(x i+1 -0.5*u i+1 , y i+1 -0.5*v i+1 , z i+1 -0.5*w i+1 )|| = ||(u i+1 , v i+1 , w i+1 )|| = L.
On ne sera cependant pas limité à cette modélisation mathématique particulière, et toute solution permettant de représenter chaque trait par un ruban de polygones exprimant substantiellement la position et l’orientation du dispositif de tracé au cours du tracé pourra être utilisée.
Selon encore un autre mode de réalisation, représenté par les figures 3b, 3c et 3d , les traits peuvent alternativement être définis comme une structure 3D, par exemple cylindrique (cas de la ). Chaque « ruban de polygone » est remplacé par un « trait volumique » (ressemblant à ce qui sort d’un tube de peinture), de section par exemple circulaire ou prismatique.
Le diamètre de la section peut être fixe (comme la largeur dans le cas de rubans), mais alternativement le diamètre de la section est variable, en fonction de la vélocité (calculée par exemple comme précédemment comme la distance entre deux positions successives (x i , y i , z i ) et (x i+1 , y i+1 , z i+1 )), ce qui signifie que trait fin = vélocité rapide, et trait épais = vélocité lente.
Dans le cas de la , les traits sont représentés comme des ensembles de voxels, et dans la , comme des nuages de points.
On note que ce mode de réalisation n’exprime plus l’orientation du dispositif de tracé, mais il permet de rendre immédiatement visible la vitesse de tracé et il s’avère très efficace pour la classification, voir plus loin.