INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La donnée d’identification ID peut être de différente nature. Dans cet exemple, chaque mémoire de stockage 40 comporte un numéro de série connu sous sa désignation anglaise « serial number SN » et/ou un numéro de version connu sous sa désignation anglaise « part number PN ». La données d’identification ID peut par ailleurs correspondre à un identifiant du fabricant (code CAGE …), une date de fabrication, un degré de sensibilité à des fluides spécifiques, une référence d’autorisation d’exploitation, des données liées aux opérations de vécus de maintenance ou de logistique de la pièce tel que le statut opérationnel, les opérations réalisées …
Comme illustré à la , le support fonctionnel 4 est planaire et s’étend dans un plan fonctionnel P4. Dans cet exemple, le support fonctionnel 4 s’étend en longueur selon un premier axe X, en épaisseur selon un deuxième axe Y et en largeur selon un troisième axe Z de manière à former un repère orthogonal (X, Y, Z). Le plan fonctionnel P4 correspond ainsi au repère (X, Z).
De manière préférée, le support fonctionnel 4 possède une forme rectangulaire. Le support fonctionnel 4 peut être rigide ou flexible. De manière préférée, le support fonctionnel 4 possède une épaisseur inférieure à 1mm, de préférence comprise entre 20μm et 1000μm. Comme cela sera présenté par la suite, grâce à l’invention, il n’est pas nécessaire de prévoir un support fonctionnel 4 de forte épaisseur étant donné que ce dernier s’étend à distance de la surface de liaison 20 qui est métallique.
De préférence, le support fonctionnel 4 est réalise en polyimide, PA66, PBT, PP, PET, Peek, ou tout autre matériau polymère de type thermoplastique. Un tel support fonctionnel 4 est ainsi très souple et peut se déformer, ce qui augmente sa durée de vie.
Le dispositif d’identification 3 est remarquable en ce qu’il comporte au moins un organe de montage 5, relié au support fonctionnel 4, configuré pour être fixé à la surface de liaison 20 de la pièce mécanique à identifier 2.
Comme illustré à la , l’organe de montage 5 s’étend dans un plan de montage P5 qui est écarté angulairement par rapport au plan fonctionnel P4 d’un angle d’écartement α supérieur à 20° de manière à ce que le support fonctionnel 4 s’étende à distance de la surface de liaison 20. Dans cet exemple, l’angle d’écartement α est supérieur à 80° et de préférence inférieur à 100° de manière à s’étendre sensiblement orthogonalement à la surface de liaison 20.
Autrement dit, le dispositif d’identification 3 possède une forme coudée de manière à ce que le support fonctionnel 4 s’étende en saillie par rapport à la pièce à identifier 2. Cela va à l’encontre de l’art antérieur qui vise à ce que le support fonctionnel 4 épouse la surface de liaison 20 afin de réduire l’encombrement. Grâce à l’invention, la surface de liaison métallique 20 ne perturbe pas le support fonctionnel 4, ce qui permet de proposer un support fonctionnel 4 de dimensions et de masse réduites.
En référence à la première , l’organe de montage 5 se présente sous la forme d’un pied pour le support fonctionnel 4. Le dispositif d’identification 3 est de préférence fabriqué sous forme planaire puis l’organe de montage 5 est plié par rapport au support fonctionnel 4 selon une ligne de pliage. De préférence, l’organe de montage 5 se présente sous la forme d’une languette qui est issue de la même matière que celle du support fonctionnel 4.
De manière alternative, chaque organe de montage 5 peut se présenter sous la forme d’une pièce rapportée, par exemple, sous la forme d’une équerre, notamment, rigide.
Selon un aspect, chaque organe de montage 5 est réalisé dans un matériau différent du support fonctionnel 4 de manière à permettre une rupture de pont thermique.
Ces étapes sont suivies d’un apprentissage A14 d’un réseau de neurones. Le réseau de neurones reçoit en entrée les sous-volumes de référence 4r regroupés en sous-ensembles et met en œuvre un apprentissage afin de fournir le modèle de représentation 9 . L’apprentissage A14 mis en œuvre est préférentiellement un apprentissage profond. L’apprentissage A14 met en œuvre une technique semi-supervisé avec une approche dite Mean Teacher (Tarvainen, 2017) (Wang, 2021). Une telle technique de garantir un apprentissage efficace malgré le manque de sous-volumes de référence 4r. Cette démarche utilise deux réseaux nommés « Teacher » et « Student ». Ici, les poids du réseau Teacher sont définis comme une moyenne mobile exponentielle (EMA) des poids du réseau Student. C'est-à-dire qu'après chaque étape de « formation », les paramètres du réseau Teacher sont légèrement mis à jour à partir des paramètres du réseau Student. Ce réseau Student est optimisé selon la fonction d’erreur focale choisie et combiné à une fonction de perte de cohérence (ou « Consistency Loss » selon la terminologie anglo-saxonne) qui pénalise lorsque les réponses du réseau Student s’éloignent des réponses du réseau Teacher. L’approche Mean Teacher va particulièrement être efficace pour favoriser la conservation et la distillation de l’information dans l’ensemble du réseau. Une fois l’apprentissage terminé les poids du réseau Student sont fixés pour son utilisation en mode contrôle (ou inférence) dans le procédé de contrôle non destructif. L’apprentissage A14 met en œuvre une fonction d’erreur focal et un algorithme d’optimisation afin d’en améliorer les performances.
Selon une mise en œuvre, le réseau de neurone comprend une architecture de type : ResNet 10 (He), ResNet18 (He), ResNet50, DenseNet121 ou ViT et préférentiellement ResNet50.
Selon une mise en œuvre alternative, l’apprentissage A14 met en œuvre une technique supervisée.
L’apprentissage A14 est couplé à l’algorithme d’optimisation qui favorise une convergence lente afin de favoriser la distillation de l’information et la stabilisation des paramètres du réseau de neurones. Dans la démarche proposée ici, au lieu de garder tous les poids du réseau de neurones, la dernière couche de classification est éliminée, de sorte que la sortie du modèle corresponde à la sortie de la couche avant-dernière (ou « average pooling » selon la terminologie anglo-saxonne), qui fait office d’extracteur de descripteur.
La fonction d’erreur focale mise en œuvre est préférentiellement une fonction de type « Focal Loss » (Lin., 2017) ou de type entropie croisée qui sont particulièrement adaptée lorsque le jeu de données est mal équilibré. Un exemple est illustré par les présentes équations :
Avec, p correspondant à la sortie du réseau de neurone et α à un coefficient de pondération fixé à 0,25 et γ à facteur de pénalisation (ou modulation) fonction des difficultés de prédiction d’appartenance à un des types.
L’algorithme d’optimisation, est par exemple l’algorithme Adam (Kingma, 2014) ou SGD ou RMSProp …
Ainsi, au lieu d’avoir un modèle qui fournit une réponse binaire pour chaque sou-volume de référence 4 donné, il fournit un vecteur descripteur 5 , par exemple de longueur 2048. L’apprentissage A14 du réseau de neurone permet donc d’obtenir un modèle qui est le modèle de représentation 9 mis en œuvre dans le procédé de contrôle non-destructif.
L’apprentissage du modèle de détection met ensuite en œuvre une création A2 d’un modèle de réduction de dimension 10 . Cette création A2 permet la projection E22 des vecteurs descripteurs 5 de manière à réduire leur dimension et de ne conserver que les informations les plus pertinentes vis-à-vis de la détection de défauts d . La création A2 du modèle de réduction de dimension 10 met tout d’abord en œuvre l’extraction E21 de vecteurs descripteurs de référence 5r des sous-volumes de référence 4r , et ce indifféremment de leur annotation. La création A2 comprend, en outre, la mise en œuvre d’un calcul de construction A21 d’un espace réduit. Le calcul A21 réalise l’orthogonalisation d’une matrice de covariance des vecteurs descripteurs de référence 5r extraits en utilisant la méthode d’analyse en composantes principales précédemment décrite. Ainsi seulement un certain nombre de vecteurs propres parmi leur totalité, issus de l’orthogonalisation, est sélectionné, afin de réduire la dimension de ces vecteurs descripteur de référence 5r extraits. Par exemple, il est possible de conserver seulement les 50 premiers des 2048 vecteurs propres de chaque vecteur descripteur de référence 5r extraits, qui permettent d’exprimer 99% de la variance totale. Le modèle de réduction de dimension 10 permet donc d’obtenir un espace réduit pour condenser les vecteurs descripteurs 5 extraits.
Enfin une création A3 d’un modèle d’estimation de vraisemblance 11 est mise en œuvre. Elle est propre à permettre la conversion E31 du vecteur descripteur réduit 6 de chaque sous-volume 4 en valeur scalaire 7 . Pour cela, la création A3 met en œuvre la projection E22 , décrite ci-dessus, des vecteurs descripteurs de référence 5r extraits annotés de types sains, dans le modèle de réduction de dimensions 10 pour obtenir des vecteurs descripteurs de référence réduits 6r de type sain. Ensuite, il réalise un calcul A31 de la matrice de covariance saine 12 de ces vecteurs descripteurs de référence réduits 6r de type sain. Cette matrice de covariance saine 12 étant le modèle d’estimation de vraisemblance 11 permettant la conversion E31 . En d’autres termes, la matrice de covariance saine 12 représente un domaine des sous-volumes 4 de la classe saine.
Evaluation du procédé
Afin de pouvoir évaluer le comportement général de l’approche pour une pluralité de scénarios, la métrique de l’aire sous la courbe (ou « area under curve », soit AUC, selon la terminologie anglo-saxonne) d’une courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (ou « receiver operating characteristic », ou ROC, selon la terminologie anglo-saxonne) est utilisée. La courbe ROC est un outil souvent utilisé pour les cas de détection binaires et qui permets de caractériser l’évolution du taux de bonne détection en fonction du taux de fausses alarmes. Cette mesure permet de rendre compte du pouvoir prédictif du procédé, puisque cela met en évidence sa qualité à discriminer un échantillon anormal.
Dans le cas d’un estimateur parfait, l’AUC de la courbe ROC serait proche de l’unité, tandis que dans le cas d’un estimateur « aléatoire », elle serait de 0,5.
De plus, la courbe ROC et son AUC permettent de rendre compte directement de critères industriels comme celui de minimiser au mieux la quantité de fausses alarmes tout en maximisant la bonne localisation des indications. En d’autres termes, l’objectif est d’éviter de fournir aux inspecteurs des zones saines à examiner, le tout en lui fournissant l’ensemble complet des zones douteuses.
Ainsi, la démarche proposée a été mise en place à pour un ensemble de 31 aubes de soufflante où 23 de ces pièces contenaient une anomalie de tissage, tel qu’annotées par un inspecteur qualifié avec le masque binaire associé. Ces dernières ont été utilisées pour évaluer les performances des modèles lors de l’apprentissage.
De préférence, l’étape d’élimination des brins met en œuvre au moins la sous-étape en fonction de la distance de Fréchet discrète et la sous-étape en fonction d’un critère de couverture. Ainsi, au moins deux méthodes d’élimination sont utilisées, ce qui favorise le nombre de brins éliminés.
On rappelle que la distance de Fréchet entre la trajectoire A et B peut être décrite de manière informelle comme la longueur de la laisse la plus courte permettant à une personne sur un trajet A de promener un chien sur un trajet B (sans faire marche arrière). On appelle la distance modifiée de Fréchet discrète une détermination d’une distance se basant sur la méthode mise en œuvre pour le calcul de la distance Fréchet en ne considérant pas la distance la plus grande entre les points des parcours des deux trajets considérés, mais une somme des distances entre les deux trajets considérés de manière discrète. La mesure de la distorsion temporelle dynamique (DTW), introduite dans le domaine de la reconnaissance vocale comme mesure de similarité entre des séries temporelles, est également pertinente.
Pour la distance de Fréchet discrète, on construit de la même manière que pour la distance de Fréchet classique : une polyligne reliant les points du brin à caractériser (première représentation), une polyligne reliant les points du brin (deuxième représentation), et ensuite l’ensemble des liaisons qui relient un point de chaque polyligne.
L’étape de détermination des liaisons qui relient un point de chaque polyligne est effectuée de manière dynamique et récursive. Deux brins discrets X et Y de longueurs respectives N et M sont considérés ici. La première étape concerne la construction d’une matrice de distance cumulative notée D qui contient à la ligne n, et colonne m, la distance de Fréchet discrète calculée du début de chaque trajet jusqu’au points n et m (où et ). On peut alors écrire :
Avec la version discrète de la distance de Fréchet, Xn, Ym les trajets tronqués de longueur n et m. La différence entre la version continue et discrète de la distance de Fréchet vient du fait que l’on ne considère pas les paramétrisations de la distance de Fréchet comme des fonctions continues du temps mais uniquement l’ordonnancement des liaisons des trajets.
Où les indices i et j sont compris entre 1 et la longueur de chaque trajectoire, et où x et y représentent les points ordonnés sur chaque trajectoire. L’initialisation est définie avec :
et le résultat de similarité traditionnel est alors simplement donné par le coin supérieur droit de cette matrice D.
Enfin, pour définir une distance de Fréchet discrète (modifiée dans le cadre de la présente demande), on peut la rendre sensible aux sous-trajectoires. En effet, il arrive souvent que des tronçons routiers de tailles très différentes représentent la même rue. Dans cet objectif, on peut restreindre le couplage optimal en imposant une saturation sur le nombre de liaisons par point : chaque point peut être couplé avec au plus un nombre fixe de points de la trajectoire opposée. Cela évite que le dernier point du plus petit brin ou sous-brin soit associé à tout le reste des points du plus grand brin, ce qui augmenterait autrement la distance de trajectoire. Selon une mise en œuvre, la distance modifiée de Fréchet discrète peut s’obtenir en prenant la moyenne, un centile, la médiane de la séquence de distances résultant du couplage optimal. Ainsi, on peut augmenter encore la robustesse de la fonction de similarité.
Conformément à un mode de réalisation, on peut utiliser la distance Haversienne et/ou la distance Euclidienne ou distance analogue pour déterminer la distance de Fréchet.
La sous-étape d’élimination des brins en fonction des noms des brins (par exemple les noms de rue) est optionnelle, car elle peut être mise en œuvre si les première et deuxième représentations de réseau routier comprennent les noms des brins routiers. Cette similarité peut être déterminée par une méthode de détermination d’une distance d’édition (de l’anglais « edit distance »). Par exemple, la distance de Levensthein, qui est une distance au sens mathématique du terme, donnant une mesure de la différence entre deux chaînes de caractères (en l’occurrence les chaînes de caractères des noms des brins). Cette distance est égale au nombre minimal de caractères qu’il faut supprimer, insérer ou remplacer pour passer d’une chaîne de caractères à l’autre. Selon un autre exemple, on peut appliquer l’algorithme de Wagner-Fischer, qui est un algorithme de calcul de distance d’édition entre deux chaînes de caractères. Tout autre distance d’édition ou algorithme analogue peuvent être mis en œuvre pour cette sous-étape.
Une sous-étape d’élimination des brins en fonction de la couverture peut également être mise en œuvre. On appelle couverture, la portion (c’est-à-dire la longueur) du brin considéré de la première représentation de réseau routier qui est couverte (superposée) par un brin de la deuxième représentation de réseau routier. Autrement dit, la couverture peut être définie comme le ratio de la longueur du brin de la première représentation de réseau routier associée à un brin de la deuxième représentation de réseau routier par rapport à la longueur totale du brin de la première représentation de réseau routier. La couverture peut être définie par un pourcentage. Cette couverture peut être déterminée lors de la détermination de la distance de Fréchet discrète, notamment sous la version décrite ci-dessus. En effet, la version de la distance de Fréchet présentée peut comprendre une saturation sur le nombre de liaisons par points. C’est pourquoi, des points d’un brin de la première représentation de réseau routier peuvent être liés à aucun point de brin de la deuxième représentation de réseau routier (par exemple si le brin de la première représentation de réseau routier est plus court que le brin de la deuxième représentation de réseau routier). Cette sous-étape permet de donner une priorité aux brins de grande longueur lors de l’étape de correspondance.
Selon un mode de réalisation, cette étape d’élimination peut en outre prendre en compte la connectivité entre les brins. En d’autres termes, les première et deuxième représentations de réseau routier peuvent comprendre les informations relatives à la connectivité des brins (autrement dit les brins entrant et sortant de chaque brin considéré). Dans ce cas, l’étape d’élimination de brins peut prendre en compte cette connectivité pour éliminer des brins, en particulier les brins n’ayant pas les mêmes brins entrant et/ou sortant du brin considéré.
2. Correspondance des brins Lors de cette étape, pour chaque brin de la première représentation de réseau routier, on détermine une correspondance entre le brin considéré de la première représentation de réseau routier et au moins un brin de la deuxième représentation de réseau routier. Cette correspondance est déterminée parmi les brins non éliminés à l’étape 1. En d’autres termes, parmi les brins non éliminés à l’étape précédente, on détermine pour chaque brin de la première représentation au moins un brin de la deuxième représentation qui s’en rapproche le plus. La correspondance de brins est mise en œuvre pour chaque brin de la première représentation de réseau routier. Cette étape peut être mise en œuvre par l’optimisation d’au moins un critère utilisé pour l’élimination des brins : par exemple la distance de Fréchet discrète minimale des brins non éliminés, le taux de couverture maximal des brins non éliminés et/ou la distance d’édition minimale des brins non éliminés. Grâce au tri réalisé à l’étape d’élimination des brins, le nombre de brins possibles est minimisé, ce qui permet de réaliser cette étape de correspondance des brins de manière robuste et fiable, avec des besoins en ressources informatiques limités. Il est possible qu’un brin de la première représentation de réseau routier n’ait pas de brins correspondants au sein de la deuxième représentation de réseau routier.
Pour le mode de réalisation pour lequel on met en œuvre la sous-étape de découpe en portions de réseau routier, cette étape de correspondance des brins peut être mise en œuvre uniquement pour les brins appartenant à la même portion de réseau routier.
Selon un mode de réalisation, cette étape de correspondance peut en outre prendre en compte la connectivité entre les brins. En d’autres termes, les première et deuxième représentations de réseau routier peuvent comprendre les informations relatives à la connectivité des brins (autrement dit les brins entrant et sortant de chaque brin considéré). Dans ce cas, l’étape de correspondance de brins peut prendre en compte cette connectivité pour mettre en correspondance des brins, en particulier les brins ayant les mêmes brins entrant et/ou sortant du brin considéré.
En effet, sur la , la paroi de l’élément chauffant interne 31 est mise en contact avec la paroi de l’élément chauffant externe 32 de sorte que la chambre ne relie plus l’entrée 21 à la sortie 22, le contact entre l’élément chauffant interne 31 et la paroi de l’élément chauffant externe 32 se faisant plus proche de l’entrée 21 que de la sortie 22.
Ce mode de réalisation permet d’arrêter l’alimentation du réchauffeur 10, par exemple en fin de procédé, et cela sans nécessiter d’autre élément obstruant que des éléments déjà présents dans le réchauffeur 10.
De manière semblable, la représente un réchauffeur 10 dans lequel l’élément de chauffage interne 31 est dans une position d’obturation de la sortie.
En effet, sur la , la paroi de l’élément chauffant interne 31 est mise en contact avec la paroi de l’élément chauffant externe 32 de sorte que la chambre ne relie plus l’entrée 21 à la sortie 22, le contact entre l’élément chauffant interne 31 et la paroi de l’élément chauffant externe 32 se faisant plus proche de la sortie 22 que de l’entrée 21.
En outre, disposer d’un élément chauffant interne 31 mobile permet d’ajuster précisément la position du point intermédiaire et notamment de choisir si ce dernier est au regard des éléments chauffant amont 31a, 32a ou aval 31b, 32b.
En particulier, cela permet un choix plus précis des conditions de températures et de débit en particulier au point intermédiaire, lesquelles permettent d’affiner le procédé au choix particulier d’une résine et d’un durcisseur.
La représente de manière très schématique l’évolution de plusieurs valeurs caractéristiques dans un réchauffeur 10 tel qu’il vient d’être décrit en lien avec les figures 1 à 4.
L’axe horizontal 100 représente le déplacement dans le réchauffeur 10 entre l’entrée 21, représentée au point 101, le point intermédiaire, représenté au point 102 et la sortie 22, représenté au point 103.
Sur la , et ainsi qu’il a pu être décrit précédemment, le point intermédiaire se trouve légèrement plus proche de la sortie 22 que de l’entrée 21, sans que cela ne doive être interprété limitativement.
L’axe vertical 200 des ordonnées est utilisé ici sans unité pour visualiser l’évolution de la grandeur étudiée.
La courbe 300 représente l’évolution dans le réchauffeur 10 de la vitesse du mélange de résine et d’un durcisseur dans la chambre.
La vitesse à l’entrée du réchauffeur 301 est plus grande qu’au point intermédiaire 302 ou elle passe par un minimum. En ce point, la vitesse est minimale ce qui permet un excellent transfert thermique entre les éléments chauffants 31, 32 et le mélange. La vitesse du mélange 300 augmente ensuite entre le point intermédiaire 302 et la sortie 303 du réchauffeur.
Dans le mode de réalisation représenté, puisque la section de la chambre 34 à la sortie Ds est légèrement plus faible que la section de la chambre 34 à l’entrée Do, ainsi qu’il peut être observé sur les figures 1 à 4, la vitesse du mélange est plus grande à la sortie 303 qu’à l’entrée 301.
Ce mode de réalisation ne doit pas être considéré comme restrictif, et dans un autre mode de réalisation, la vitesse à la sortie 303 peut être inférieure ou égale à la vitesse à l’entrée 301.
La courbe 400 représente l’évolution de la température d’un mélange de résine et d’un durcisseur introduit dans le réchauffeur, dans un mode de réalisation.
Comme illustré, la température du mélange 400 augmente entre la température initiale 401 jusqu’à une valeur cible 402 atteinte au point intermédiaire.
Ces étapes peuvent être mises en œuvre par des moyens informatiques, par exemple un ordinateur ou un serveur. Ces étapes seront détaillées dans la suite de la description.
La illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes du procédé selon cette mise en œuvre. Les étapes identiques aux étapes de la ne sont pas redétaillées. Le procédé comprend une étape supplémentaire de pré-traitement des représentations de réseau routier, avec une sous-étape de découpe (DEC) des représentations de réseau routier (RES A ; RES B). Ensuite, les étapes d’élimination des brins (ELI) et de correspondance (COR) des brins sont appliquées pour les portions découpées de réseau routier.