INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ces solutions conduisent à des équipements relativement encombrants qui offrent une juxtaposition de fonctions sans toutefois les combiner. A un instant donné, l’utilisateur doit choisir d’utiliser soit le viseur clair, soit la lunette et ne bénéficie donc jamais des avantages cumulés des deux systèmes. Dans le cas d’un système associant une lunette infrarouge thermique et un viseur clair, l’utilisateur doit choisir entre bénéficier de la visée rapide et de la conscience de la situation offerte par le viseur clair, ou bénéficier du décamouflage et de la vision nocturne offerts par la lunette thermique.
Une solution améliorée est illustrée dans la . Les mêmes références que celles de la désignent les mêmes éléments que ceux décrit dans la . L’architecture de la consiste à combiner une architecture de viseur reflex « évolué » avec un unique afficheur 3 qui se charge de tout afficher : flux vidéo, symbologie, réticule, … L’image de l’afficheur est renvoyée à l’infini à l’aide d’un oculaire 3. La fusion avec la scène se fait à l’aide d’une lame semi-réfléchissante 7. Alternativement, cet élément permettant la superposition de l’image formée par l’oculaire et la scène observée est un cube séparateur ou un prisme.
Le viseur réflex avec afficheur de la , couplé à une caméra 2 à intensification de lumière ou infrarouge présente ainsi une véritable plus-value car il apporte une aide complémentaire pour la mise en évidence d’une cible dans des conditions difficiles (camouflage de la cible, obscurité, …) en combinant de manière compacte une vision « nuit » et « jour ».
La solution de la figure 2, bien que présentant une nette amélioration par rapport à l’architecture de la figure 1, présente cependant un inconvénient. En effet, l’élément 7 permettant la superposition de l’image formée par l’oculaire et la scène observée est particulièrement encombrant. Son encombrement selon l’axe , c’est-à-dire la dimension selon l’axe de la projection de l’élément 7 sur l’axe (référencé par la dimension dans la ) est typiquement supérieure à 4 cm en tenant compte des éléments qui protègent cette lame.
L’encombrement important de cet élément combineur selon l’axe contribue à un effet tunnel qui enferme la vision de l’utilisateur et l’empêche d’avoir une parfaite connaissance de l’environnement qui l’entoure. De plus, cet encombrement limite la compacité des lunettes de l’art antérieur, qui est un paramètre crucial pour un viseur reflex.
L’invention vise à pallier certains des problèmes précités de l’art antérieur.
A cet effet, un objet de l’invention est une lunette de visée ou d’observation présentant un axe de visée ou d’observation et comportant, dans une structure mécanique : une caméra, un premier micro-afficheur vidéo affichant une image du paysage extérieur acquise par la caméra, dit premier objet un premier oculaire associé au premier micro-afficheur vidéo et formant une première image du premier objet à l’infini un premier guide de lumière à expansion de pupille comprenant au moins deux premières faces planes et parallèles, le premier guide de lumière à expansion de pupille étant agencé optiquement en aval du premier oculaire et adapté pour étendre une pupille du premier oculaire dans deux directions de l’espace et pour superposer la première image sur le paysage extérieur, une structure du premier guide de lumière à expansion de pupille étant adaptée pour qu’un encombrement du premier guide de lumière à expansion de pupille (PE1) selon l’axe soit inférieur à 2 cm..
Selon un mode de réalisation, le premier guide de lumière à expansion de pupille est disposé de manière à être sensiblement perpendiculaire à l’axe .
Or, la chaleur n’est alors pas intégralement transmise et la liaison supérieure 123 ou encore l’extrémité de la première paroi 120 ou de la deuxième paroi 122 non directement connectée à la surface d’échange thermique 10 est relativement plus froide que la surface d’échange thermique 10, ce qui dégrade l’échange de chaleur par convection avec le fluide caloporteur 2 puisque le différentiel de température est réduit.
L’échangeur thermique 14 permet, par le biais de sa structure fractale, de générer plusieurs chemins thermiques entre différents points de la surface d’échange thermique 10 et ces mêmes zones où l’échange thermique est dégradé, à savoir la liaison supérieure 123 ou encore l’extrémité de la première paroi 120 ou de la deuxième paroi 122 non directement connectée à la surface d’échange thermique 10, de sorte à pouvoir conduire plus de chaleur et donc de permettre d’améliorer l’échange de chaleur entre ces zones et le fluide caloporteur 2 par convection.
En outre, comme représenté en et en , le motif élémentaire 140 est un polygone de type losange. Cette forme de losange présente l’avantage d’être la forme polygonale la plus facilement reproductible tout en augmentant la surface d’échange thermique totale dans l’ailette de refroidissement 12 dans le volume disponible défini par la cavité 124.
Selon une variante, il peut être envisagé que l’échangeur thermique 14 soit relié uniquement à la première paroi 120 ou uniquement à la deuxième paroi 122.
En outre, il peut également être envisagé que le motif élémentaire 140 soit un motif polygonal ouvert, c’est-à-dire que le polygone est ouvert selon l’un de ses côtés, comme représenté en , où le motif élémentaire 140 est un triangle dont l’un de ses côtés n’est pas relié. Cette configuration présente l’avantage de permettre d’augmenter la densité d’éléments élémentaires 140 dans la cavité 124 et d’augmenter la surface d’échange thermique additionnelle 142 générée par la présence de l’échangeur thermique 14. La surface d’échange thermique additionnelle 142 est ainsi la surface d’échange thermique avec le fluide caloporteur 2 de l’échangeur thermique 14 uniquement.
En effet, dans la plan P1, la suppression d’un même côté du motif élémentaire 140 de forme triangulaire présente l’avantage de permettre de compresser les motifs élémentaires 140 selon une direction du plan P1, à savoir une deuxième direction D2 selon la configuration représentée en .
Dès lors, un plus grand nombre de motif élémentaire 140 peut être envisagé dans la structure de l’échangeur thermique 14 et la surface d’échange thermique additionnelle 142 est augmentée, améliorant l’échange de chaleur par convection avec le fluide caloporteur 2.
Comme représenté en , il peut également être envisagé que le motif élémentaire 140 soit de forme hexagonale. La forme hexagonale offre le plus petit périmètre pour remplir en espace par rapport aux autres polygones réguliers connus. En effet, des trois polygones réguliers cités précédemment permettant de paver un espace, à savoir la cavité 124, l’hexagone est celui qui offre le plus petit périmètre. Et, cette dimension de la forme hexagonale présente l’intérêt d’avoir une surface projetée dans la plan P1, liée à une même épaisseur de paroi entre les différentes formes, la plus réduite, ce qui induit une perte de charge plus faible comparativement aux autres types de pavage.
Ainsi, la forme hexagonale présente l’avantage d’optimiser la surface frontale, c’est-à-dire la surface de l’échangeur thermique 14 dans le plan P1, de l’ailette de refroidissement 12 vue du fluide caloporteur 2 entrant dans le dispositif de refroidissement 1 dans le sens d’écoulement prédéfini, par rapport à la surface de contact de ce même fluide caloporteur 2 le long de son trajet à travers la cavité 124 et le dispositif de refroidissement 1, en optimisant la quantité de matière utilisée pour cette mise en œuvre.
Le choix de l’hexagone est lié à sa capacité de « pavage » d’une zone prédéfinie, à savoir la cavité 124 de l’ailette de refroidissement 12. La zone est la surface frontale de l’échangeur thermique 14 selon le plan P1 par rapport au sens d’écoulement du fluide caloporteur traversant la cavité 124 et l’ailette de refroidissement 12.
Le pavage de la cavité dans le plan P1 est la manière de remplir une zone prédéfinie à l’aide d’un motif élémentaire 140 identique sans que cela ne laisse de « trous » ou d’espace non utilisé entre les formes, ou de débordement d’une forme ou motif élémentaire sur l’autre.
En outre, le motif élémentaire 140 peut également être défini par une autre dimension que son périmètre. A titre d’exemple indicatif, le motif élémentaire 140 peut comprendre une plus grande dimension L, comme représentée en , qui représente la longueur la plus grande comprise dans le motif élémentaire 140 observable dans le plan P1 perpendiculaire à la première direction D1. Dans le cas de la , pour laquelle le motif élémentaire 140 est un motif hexagonal, la plus grande longueur du motif élémentaire peut être interprétée comme la longueur reliant deux sommets opposés de l’hexagone en passant par le centre de l’hexagone.
Dans le cas d’un motif élémentaire 140 dont la forme polygonale comprendre quatre côtés, comme représenté en , la plus grande longueur du motif élémentaire 140 est sa diagonale.
Et, cette plus grande dimension L est une longueur inférieure à douze millimètres. A titre d’exemple indicatif, la plus grande longueur du motif élémentaire 140 est comprise entre un millimètre et douze millimètres.
Ainsi, il peut être envisagé, grâce aux faibles dimensions des motifs élémentaires 140, que la surface d’échange additionnelle 142 de l’échangeur thermique 14 représente au moins un quart de la surface projetée comprise dans la cavité 124 de l’ailette de refroidissement 12 dans le plan P1 perpendiculaire à la direction D1 du flux caloporteur 2.
Comme énoncé précédemment, le motif élémentaire 140 peut être un motif polygonal simple comme les motifs cités précédemment ou encore faire partie d’une liste non exhaustive comprenant un heptagone, un octogone ou encore un décagone et autre polygone régulier.
Dans le cas alternatif où, suite à la connexion entre l’unité d’interface et le dispositif d’alimentation lors de l’étape 200 l’unité d’interface reçoit une tension et un courant directement du dispositif d’alimentation et avant l’étape de sélection, les étapes 300 à 600 sont omises et la recharge des batteries a lieu à partir des tension et courant disponibles en entrée du connecteur de recharge. Il peut alors avantageusement être prévu de mettre en place un retour d’information vers l’utilisateur pour signaler une recharge non optimale, par exemple par le biais d’un clignotement particulier de la diode luminescente de l’actionneur.
En outre, grâce à l’invention, le type de dispositif d’alimentation est détectable par l’unité d’interface du fait de l’échange d’information, cette information permet également d’adapter le comportement de l’actionneur.
De plus, la communication entre le dispositif d’alimentation et l’unité d’interface permet une sélection du meilleur profil d’alimentation pour la charge de la batterie et donc une meilleure gestion de la charge.
Une communication mise en place entre le dispositif d’alimentation externe et l’unité d’interface permet à l’unité d’interface de détecter à quel type de dispositif d’alimentation il est connecté, soit un dispositif d’alimentation connecté au secteur, soit une batterie externe. La procédure de charge est alors adaptée au type de dispositif d’alimentation. Cette connaissance du type de dispositif d’alimentation par l’unité d’interface permet également d’adapter les retours d’informations fournis à l’utilisateur par exemple pour indiquer l’état de l’actionneur, par exemple en cours de charge ou chargé. Par exemple, dans le cas d’un dispositif d’alimentation externe branché sur le secteur l’unité d’interface fournit un retour d’information à l’utilisateur sur son état par exemple en charge ou chargé, par l’intermédiaire de voyants, par exemple de type LED, par déplacement sur l’écran et/ou par la transmission d’information vers un appareil muni d’un écran de visualisation. Dans le cas d’une charge par une batterie externe, l’émission d’un retour d’information dans le cas d’une charge par un panneau photovoltaïque est désactivée pour limiter la consommation électrique.
Dispositif d’entraînement motorisé, son procédé d’assemblage et dispositif d’occultation comprenant un tel dispositif d’entraînement motorisé La présente invention concerne un dispositif d’entraînement motorisé pour un dispositif d’occultation, autrement dit un dispositif d’entraînement motorisé d’un dispositif d’occultation.
La présente invention concerne également un dispositif d’occultation comprenant un écran entraîné en déplacement par un tel dispositif d’entraînement motorisé.
L’invention concerne, en outre, un procédé d’assemblage d’un tel dispositif d’entraînement motorisé.
On connaît déjà le document WO 2009/047458 A2 qui décrit un dispositif d’entraînement motorisé. Le dispositif d’entraînement motorisé comprend un actionneur électromécanique, un tube d’enroulement et un élément de liaison. Le tube d’enroulement est agencé de sorte à être entraîné en rotation par l’actionneur électromécanique, autour d’un axe de rotation. Le tube d’enroulement comprend une surface intérieure. L’élément de liaison est configuré pour entraîner en rotation le tube d’enroulement, autour de l’axe de rotation. L'actionneur électromécanique comprend un moteur électrique, un carter et un arbre de sortie. En outre, l’arbre de sortie est configuré pour entraîner en rotation l’élément de liaison. Ce dispositif d’entraînement motorisé donne globalement satisfaction.
Dans un premier cas, le tube d’enroulement comprend une section polygonale de sorte à former des concavités s’étendant radialement par rapport à l’axe de rotation et des dents de l’élément de liaison sont logées à l’intérieur des concavités du tube d’enroulement, lorsque l’élément de liaison est disposé à l’intérieur du tube d’enroulement. Dans un deuxième cas, le tube d’enroulement comprend des éléments en saillie s’étendant vers le centre du tube d’enroulement et des dents de l’élément de liaison sont disposées entre les éléments en saillie du tube d’enroulement, lorsque l’élément de liaison est disposé à l’intérieur du tube d’enroulement. Ceci induit des inconvénients.
En effet, la présence des concavités ou des éléments en saillie du tube d’enroulement engendre une diminution d’un diamètre extérieur du carter de l’actionneur électromécanique par rapport à un diamètre intérieur du tube d’enroulement défini par des arêtes des concavités ou des éléments en saillie.
De cette manière, le diamètre extérieur du carter de l’actionneur électromécanique n’est pas optimisé par rapport au diamètre intérieur du tube d’enroulement.
Par conséquent, l’encombrement du tube d’enroulement est important ou les dimensions des organes de l’actionneur électromécanique sont réduites pour être compatibles avec le diamètre intérieur du tube d’enroulement.
En outre, un tel tube d’enroulement comprenant des concavités ou des éléments en saillie est complexe à fabriquer.
De préférence, la bande spectrale d’émission Δλ de l’onde lumineuse émise par la source a une largeur inférieure à 100 nm. Par largeur de bande spectrale, on entend une largeur à mi-hauteur de ladite bande spectrale.
L’échantillon 10 est disposé entre la source de lumière 11 et le capteur d’image 16 précédemment évoqué. Ce dernier s’étend de préférence parallèlement, ou sensiblement parallèlement à l’échantillon. Le terme sensiblement parallèlement signifie que les deux éléments peuvent ne pas être rigoureusement parallèles, une tolérance angulaire de quelques degrés, inférieure à 20° ou 10° étant admise. Le capteur d’image 16 est apte à former une image selon un plan de détection . Dans l’exemple représenté, il s’agit d’un capteur d’image comportant une matrice de pixels, de type CCD ou un CMOS. Le plan de détection s’étend de préférence perpendiculairement à l’axe de propagation Z de l’onde lumineuse incidente.
La configuration représentée sur la est une configuration en imagerie sans lentille, selon laquelle il n’y a pas d’optique de formation d’image entre l’échantillon et le capteur d’image. Cela n’empêche pas la présence éventuelle de microlentilles de focalisation au niveau de chaque pixel du capteur d’image 16, ces dernières n’ayant pas de fonction de grandissement de l’image acquise par le capteur d’image.
La distance entre l’échantillon 10 et la matrice de pixels du capteur d’image 16 est avantageusement comprise entre 50 µm et 2 cm, de préférence comprise entre 100 µm et 2 mm.
Le dispositif comporte une unité de traitement 20, programmée pour mettre en œuvre les opérations décrites par la suite. Les instructions suivies par l’unité de traitement sont stockées dans une mémoire 22, connectée à l’unité de traitement par liaison filaire ou sans fil. L’unité de traitement 20 peut par exemple comporter un microprocesseur. L’unité de traitement peut être reliée à un écran 24.
Sur la , on a représenté une autre configuration, selon laquelle le dispositif comporte un système optique 17, de type lentille 17, ou association de lentilles. Le système optique peut être configuré pour former une image focalisée de l’échantillon sur le plan de détection du capteur d’image. De façon alternative, le système optique peut être configuré pour former une image défocalisée de l’échantillon. Le système optique comporte un plan objet et un plan image. On obtient une image défocalisée lorsque le plan objet et/ou le plan image sont légèrement décalés respectivement par rapport à l’échantillon ou au plan de détection. Par légèrement décalé, on entend selon une distance de décalage de quelques dizaines de µm.
L’unité de traitement 20 met en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage par proportions de labels, à partir de chaque image acquise par le capteur d’image. L’algorithme est un réseau de neurones, formé de vingt couches de convolution, suivies d’un perceptron multicouches. L’objectif de l’algorithme est d’assigner une classe aux cellules, en fonction d’une propriété des cellules. Dans cet exemple, deux classes sont considérées : cellule vivante ou cellule morte.
D’une façon plus générale, la classification opérée par l’algorithme vise à caractériser les cellules présentes dans l’échantillon. Par caractérisation, on entend une détermination d’une propriété d’une particule. La propriété peut être : une nature d’une particule, c’est-à-dire une classification de cette particule parmi une ou plusieurs classes prédéterminées ; il peut s’agir par exemple d’identifier différents types de particules. un état d’une particule, parmi un ou plusieurs états prédéterminés, par exemple un état vivant ou un état mort ; une taille d’une particule, ou de sa forme, ou de son volume ou tout autre paramètre géométrique ou morphologique : dans ce cas, la propriété peut notamment être une appartenance de la particule à une plage de taille (par exemple diamètre compris entre x et y), ou à une plage de volume, ou à une plage de tout autre paramètre géométrique ou morphologique ; une propriété optique d’une ou plusieurs particules, par exemple l’indice de réfraction ou une propriété de transmission optique dans ce cas, la propriété peut notamment être une appartenance de la particule à une plage de valeurs de ladite propriété (par exemple indice de réfraction compris entre x et y) ; un dénombrement desdites particules en fonction de leur caractérisation, par exemple un dénombrement de particules de même classe.
L’algorithme vise à déterminer, pour chaque particule, une probabilité d’appartenance à une classe. Chaque classe est représentative de la valeur de la propriété (par exemple mort ou vivant, ou identification de la particule), ou d’une plage de valeurs de la propriété (par exemple une plage de dimensions, ou une plage de valeurs d’indice de réfraction).
L’algorithme d’intelligence artificielle a préalablement fait l’objet d’un apprentissage par labels, à partir d’échantillons d’apprentissage. A chaque échantillon d’apprentissage on a préalablement assigné une proportion de cellules dans chaque classe, de sorte que l’apprentissage est effectué en fonction des proportions respectivement assignées à chaque échantillon d’apprentissage.
Les figures 2A, 2B et 2C représentent 3 images de trois échantillons d’apprentissage différents. Il s’agit d’échantillons d’apprentissage dont les cellules ont fait l’objet d’une analyse par cytométrie. Cette analyse permet de déterminer des proportions de cellules vivantes et de cellules mortes. Une particularité des images d’apprentissage est que les cellules ne sont pas individuellement annotées en fonction de leur état (vie ou mort). Pour les cellules d’un même échantillon d’apprentissage, on dispose des proportions de cellules, dans l’échantillon d’apprentissage, appartenant à la même classe. Dans cet exemple, il s’agit du pourcentage de cellules vivantes et mortes dans le même échantillon d’apprentissage. Ainsi, chaque cellule d’apprentissage d’un échantillon d’apprentissage est annotée en fonction d’une quantité ou d’une proportion de cellules appartenant à la même classe, dans l’échantillon d’apprentissage.
Les cellules, dans chaque échantillon d’apprentissage, ne sont pas annotées individuellement en fonction de leur état mort ou vivant, mais en fonction d’une proportion de cellules mortes ou vivantes dans l’échantillon d’apprentissage. Ainsi, au sein d’un même échantillon d’apprentissage, les annotations de chaque cellule sont de préférence identiques. De telles annotations, basées sur des proportions de cellules ayant les mêmes propriétés, sont plus facilement accessibles, en mettant en œuvre des moyens de mesure automatisés, par exemple la cytométrie.
Dans cet exemple, les images de l’échantillon sont acquises selon une configuration d’imagerie sans lentille. L’échantillon est illuminé par un onde lumineuse produite par une source de lumière. Dans l’image acquise, chaque particule apparaît sous la forme d’une figure de diffraction. En utilisant un algorithme de reconstruction holographique, on peut former une image de phase de l’échantillon. Sur l’image de phase, chaque particule apparaît sous la forme d’une image de phase élémentaire, traduisant le déphasage de l’onde lumineuse par la particule. Une telle image de phase peut être obtenue en mettant en œuvre des algorithmes de reconstruction connus. Des exemples d’algorithmes de reconstruction sont décrits dans US10816454.
A partir de chaque image, l’apprentissage du réseau de neurones est effectué à partir d’images élémentaires de chaque cellule, telles que représentées sur les figures 3A à 3C. Ainsi, l’apprentissage du réseau de neurones est formé, à partir de chaque image d’un échantillon d’apprentissage : par une proportion de cellules dans chaque état, dans l’échantillon d’apprentissage; dans le cas présent, on indique une proportion de cellules vivantes et/ou mortes, ce qui correspond à une proportion de labels dans l’échantillon d’apprentissage; par une extraction de vignettes, ou images élémentaires, de chaque cellule isolée, chaque vignette étant annotée par la proportion de cellules, dans chaque état, dans l’échantillon d’apprentissage. De préférence, chaque vignette ne comporte qu’une seule cellule, isolée des autres cellules, comme représenté sur les figures 3A à 3C.
Le recours à un algorithme basé sur un apprentissage par proportions de labels facilite l’apprentissage, car cela évite une annotation individuelle de chaque cellule, en fonction de leur état, une telle opération étant longue. L’obtention de proportions de cellules vivantes ou mortes peut se faire globalement sur différents échantillons d’apprentissage, avec une méthode rapide et fiable de type cytométrie.
Au cours de l’utilisation du réseau de neurones sur un échantillon inconnu, un score est attribué à chaque cellule, le score étant représentatif de la classe à laquelle la cellule appartient. Dans cet exemple, les images d’apprentissage sont associées à des proportions relatives de cellules vivantes et de cellules mortes. Lors du traitement d’une image inconnue, l’algorithme détermine un score pour chaque cellule, le score correspondant à la classe attribuée à chaque cellule, en l’occurrence la classe « cellule vivante » ou la classe « cellule morte ».
La description se rapporte également à un dispositif de caractérisation d’un lubrifiant de machine électrique, le dispositif de caractérisation comportant :