INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les bords longitudinaux opposés 6,7 de la paroi/enveloppe tronconique 2 comportent chacun une face de plus petite dimension, respectivement 6 ppd , 7 ppd , qui s'étendent entre la face intérieure 20i de plus grande dimension et la face extérieure 20e de plus grande dimension de la paroi/enveloppe tronconique 2. Les faces de plus petite dimension 6 ppd , 7 ppd , s'étendent selon l'épaisseur de la paroi/enveloppe tronconique 2.
Ce gobelet est e.g. en carton, par exemple de 250g/m², recyclable, biodégradable, en particulier compostable à domicile et industriellement, et re transformable en pâte à papier ("repulpable"). Il peut s'agir entre autres d'un carton fabriqué et commercialisé par la société Stora Enso sous la dénomination Cupforma Natura®: tri couche de matériau cellulosique blanchi dans lequel la couche de base est une couche de pulpe sulfatée, la couche moyenne une couche de pulpe sulfatée en mélange avec de la pulpe obtenue par un traitement chimique thermo- mécanique et une couche supérieur constituée par une couche de pulpe sulfatée.
Dans une variante, la paroi/enveloppe 2 pourrait être cylindrique. Le contenant 1 serait alors plutôt un pot.
Comme cela apparaît sur les figures 5 à 9, la paroi/enveloppe 2 du gobelet 1, est obtenue à partir d'un secteur angulaire (20° +/- 10°) de couronne circulaire ( ): préforme 20, dont les bords opposés radiaux 60,70 sont destinés à former les bords longitudinaux opposés 6,7 du gobelet 1. A l'instar du gobelet 2, cette préforme 20 présente une face intérieure 200i et une face extérieure 200e de plus grande dimension, entre lesquelles s'étendent 4 faces de plus petite dimension 200 ppd4 , 200 ppd5 , 200 ppd6 , 200 ppd7 . Les deux faces de plus petite dimension 200 ppd4 , 200 ppd5 correspondent aux bords formés par les arcs du secteur de couronne circulaire ou préforme 20. Les deux faces de plus petite dimension 200 ppd6 , 200 ppd7 correspondent aux bords opposés radiaux 60,70 du secteur de couronne circulaire ou préforme 20.
Cette préforme 20 est produite à partir d'une feuille 8 en carton embobinée, éventuellement imprimée comme c'est le cas en l'espèce. Une portion de cette feuille 8 est montrée sur la .
Conformément à l'invention, cette feuille de carton 8 embobinée est soumise en continu à une opération de découpe d'entailles 80 qui définissent deux à deux, les bords opposés radiaux 60,70 d'une préforme 20. Chaque entaille 80 est délimitée par 2 faces transversales 80t et deux faces longitudinales 80l. Pour chaque paire d'entailles 80 définissant les bords opposés radiaux 60,70 d'une préforme 20, ce sont les faces longitudinales 80l en vis-à-vis des 2 entailles 80 qui sont les deux faces de plus petite dimension 200 ppd6 , 200 ppd7 correspondent aux bords opposés radiaux 60,70 du secteur de couronne circulaire ou préforme 20.
La feuille de carton 8 embobinée est enduite par mise en œuvre de l'étape d'application d'au moins un revêtement à base d'une composition polymère barrière aux liquides et/ou aux gaz tels que l'oxygène, et, de préférence, thermoscellable. Il s'agit de préférence d'une enduction couchage d'un vernis ayant des propriétés barrière aux liquides (étanche) et/ou aux gaz tels que l'oxygène, comme, par exemple, une composition comprenant une émulsion aqueuse de polymère(s) acrylique(s) et de cire(s) fondante(s), telle que celle commercialisée par la société Sun Chemical® sous la dénomination SUNSTAR® SPEF854. Ce vernis barrière, à contact alimentaire et thermoscellable peut être appliqué par flexographie, gravure ou enduction à la barre ou par jet d'air. Dans cet exemple, il s'agit d'une enduction par couchage à lame d'air pour obtenir des taux dépôt sec sur les 2 faces extérieure 20e et intérieure 20i , de 1 à 30g/m² , par exemple 15 g/m².
La feuille de carton 8 est ainsi recouverte et imprégnée de la composition SUNSTAR® SPEF854, sur ses faces de plus grande dimension et sur ses faces de plus petite dimension, sur une profondeur de pénétration entre 10 -5 m et 10 -3 m.
Cette enduction couchage permet d'obtenir un revêtement à contact alimentaire, barrière/étanche aux liquides et/ou aux gaz tels que l'oxygène, et thermoscellable, non seulement sur les 2 faces extérieure 20e et intérieure 20i de plus grande dimension , mais aussi sur les 4 faces de plus petite dimension 200 ppd4 , 200 ppd5 , 200 ppd6 , 200 ppd7 , et , en particulier, sur les deux faces de plus petite dimension 200 ppd6 , 200 ppd7 correspondent aux bords opposés radiaux 60,70 du secteur de couronne circulaire ou préforme 20.
Cette caractéristique technique est extrêmement importante pour obtenir des propriétés améliorées en termes de résistance aux liquides pour le contenant 2 selon l'invention. La présence de ce revêtement étanche sur ces faces de plus petite dimension, empêche la migration de liquide au sein de la paroi/enveloppe du contenant 2. Cela garantit une non-détérioration de ce contenant 2, même après une longue exposition aux liquides contenus dans le contenant.
Les préformes 20 sont ensuite obtenues par découpe finale de la feuille 8 de carton embobiné, selon les arcs de cercle qui relient les entailles 80.
L’unité de traitement 8 est connectée électriquement de manière amovible à la carte d’acquisition 6. L’unité de traitement 8 est configurée pour être fixée de manière amovible au fourreau 82 lors des mesures de pression, comme représenté sur la . De préférence, l’unité de traitement 8 est fixée à une extrémité du fourreau 82. L’extrémité peut correspondre à celle qui est la plus proche de l’extrémité 10a de la bielle qui est articulée avec le moteur 3.
L’unité de chargement 9 est configurée pour être connectée électriquement à l’unité de traitement 8 quand l’unité de traitement 8 est électriquement déconnectée de la carte d’acquisition 6 et pour charger les données générées par le ou les capteurs de pression 7, comme représenté sur la .
L’unité de traitement 8 comporte au moins un premier module de communication 13, un module de mémorisation 14 et un deuxième module de communication 15.
Le premier module de communication 13 est configuré pour recevoir les données générées par le ou les capteurs de pression 7 quand l’unité de traitement 8 est connectée électriquement à la carte d’acquisition 6.
Le premier module de communication 13 et la carte d’acquisition peuvent comprendre chacun un connecteur 20 et 21, respectivement, configurés pour se connecter électriquement entre eux de façon amovible afin que l’unité de traitement puisse être connectée électriquement de façon amovible à la carte d’acquisition 6.
Le module de mémorisation 14 est configuré pour stocker les données reçues par le premier module de communication 13.
Le deuxième module de communication 15 est configuré pour transmettre les données stockées dans le module de mémorisation 14 à l’unité de chargement 9 quand l’unité de chargement 9 est connectée électriquement à l’unité de traitement 8.
L’unité de chargement 9 comporte un troisième module de communication 16 et un quatrième module de communication 17.
Le troisième module de communication 16 est configuré pour recevoir les données transmises par le deuxième module de communication 15 quand l’unité de chargement 9 est connectée électriquement à l’unité de traitement 8.
Le quatrième module de communication 17 est configuré pour transmettre les données reçues par le troisième module de communication 16 à un dispositif utilisateur 18.
À titre d’exemple non limitatif, le dispositif utilisateur 18 peut correspondre à un dispositif d’affichage.
Le deuxième module de communication 15 et le troisième module de communication 16 peuvent comprendre chacun un connecteur 23 et 24, respectivement, configurés pour se connecter électriquement entre eux de façon amovible afin que le deuxième module de communication 15 puisse être connecté électriquement au troisième module de communication 16 quand l’unité de chargement 9 est connectée électriquement à l’unité de traitement 8.
Par ailleurs, l’unité de traitement 8 peut comprendre un cinquième module de communication 19 configuré pour communiquer à distance avec un dispositif de commande à distance 27. Le cinquième module de communication 19 est configuré pour recevoir au moins un signal de commande S susceptible d’être envoyé par le dispositif de commande à distance 27. Le ou les signaux de commande S sont représentatifs d’au moins une commande au ou aux capteurs de pression 7 de démarrer l’acquisition d’au moins une mesure de pression et/ou d’au moins une commande au ou aux capteurs de pression 7 d’arrêter l’acquisition de la ou des mesures de pression. La ou les commandes peuvent être transmises au ou aux capteurs de pression 7 via le premier module de communication 13.
Le signal de commande S susceptible d’être envoyé par le dispositif de commande à distance 27 au cinquième module de communication 19 peut correspondre également à un signal de configuration de fréquence d’acquisition destiné au ou aux capteurs de pression 7. Le signal de configuration de fréquence d’acquisition peut commander le ou les capteurs 7 d’acquérir la ou les mesures de pression sur une fréquence d’acquisition donnée.
Par exemple, le cinquième module de communication 19 communique à distance avec le dispositif de commande à distance 27 par un protocole de communication à distance telle qu’un protocole de type « Bluetooth ».
Selon un mode de réalisation, le dispositif électronique 1 peut comprendre ledit dispositif de commande à distance 27.
Selon un mode de réalisation, le nombre d’images de la base d’images d’entraînement est augmenté en utilisant des techniques d’augmentation de données. Selon un mode de réalisation, la base d’images d’entraînement est augmentée en y ajoutant des images de ladite base qui ont subi des transformations géométriques. Selon un mode de réalisation, les transformations géométriques comprennent des rotations des images de la base d’images. Chaque image qui a subi une rotation est ajoutée à la base d’images d’entraînement. Selon un mode de réalisation, la base d’images d’entraînement est augmentée en effectuant un traitement sur les couleurs présentes sur les images. Plus précisément, des traitements de modifications des couleurs comprennent non limitativement des traitements de la saturation des images, de la luminosité des images, ou du contraste des images. Les images ainsi traitées sont réincorporées dans la base d’images d’entraînement en plus des images de base non traitées. De cette manière, le nombre d’images de la base d’images d’entraînement est augmenté avec des images ayant des défauts et des caractéristiques de couleurs différentes des images initiales de la base. Cette disposition permet d’augmenter l’efficacité de l’entraînement de la fonction apprenante.
Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 est entraînée grâce à une méthode de « transfer learning » ou autrement appelée apprentissage par transfert. Une méthode d’apprentissage par transfert permet d’utiliser un modèle de reconnaissance d’image pré-entraîné sur des problèmes de reconnaissance d’image tiers comme base au départ de l’entraînement de la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1. Les images tiers de pré-entraînement de la première fonction apprenante comprennent des images qui ne sont pas issues de canalisations. Selon un exemple, les images tiers comprennent des images de visages, des images d’objets de la vie courante et/ou des images d’animaux ou d’êtres vivants. Le modèle pré-entraîné est ré-entraîné en utilisant la base d’images d’entraînement précédemment décrite. Selon un mode de réalisation, le modèle pré-entraîné est entraîné sur de la reconnaissance d’images qui ne sont pas des images de l’intérieur de canalisation. Selon un mode de réalisation, le modèle pré-entraîné est un réseau de neurones convolutif. Selon un mode de réalisation, le modèle pré-entraîné est un réseau de neurones convolutif de type « MobileNet », « ResNet », « EfficientNet» ou « DenseNet ». Selon un mode de réalisation, le modèle pré-entraîné est un modèle de type « Transformeur ». Selon un mode de réalisation, le modèle pré-entraîné est un modèle tel que décrit précédemment qui comporte au moins une couche de type « Dense ». Selon un mode de réalisation, le modèle pré-entraîné comporte plusieurs couches supplémentaires de type « Dense ». Selon un mode de réalisation, le modèle pré-entraîné est ré-entraîné en ré-entraînant seulement une partie des couches du réseau de neurones sur la base d’images d’entraînement.
Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 est entraînée en utilisant un modèle hybride qui assemble une architecture convolutive et une architecture récurrente dans un seul réseau de neurones. Un tel mode d’entraînement permet de mieux exploiter les corrélations entre les différents défauts qui sont présents sur une même première image IM1.
Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante au moins un modèle. Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante utilise au moins deux modèles différents. Selon un exemple, la fonction apprenante utilise un premier modèle pour la génération GEN1 des probabilités de présence PROB1 et un second modèle pour effectuer également une génération GEN1 des probabilités de présence PROB1. Selon un exemple, la probabilité qui va être utilisée lors de l’étape de comparaison COMP avec le seuil est une moyenne de la probabilité PROB1 générée par le premier modèle et de la probabilité PROB1 générée par le second modèle. Selon un exemple, la probabilité utilisée lors de l’étape de comparaison COMP est une moyenne pondérée de la probabilité générée par le premier modèle et de la probabilité générée par le deuxième modèle. Par exemple, la pondération affectée à la probabilité PROB1 du premier modèle est de 0,8 et celle affectée à la probabilité PROB1 du deuxième modèle est de 0,2. Cette disposition est particulièrement avantageuse pour tirer à profit d’une meilleure identification par un modèle plutôt qu’un autre. Selon un mode de réalisation, la pondération de la moyenne n’est utilisée que pour la génération de la probabilité PROB1 relative à une première classe de défaut DEF1 prédéterminée. Cette disposition permet de tirer profit de la performance d’identification d’un modèle pour une classe de défaut DEF1 donnée. Selon un mode de réalisation, plusieurs pondérations différentes sont utilisées pour plusieurs premières classes de défaut DEF1. De cette manière, la pondération d’un modèle est plus importante pour les premières classes de défauts DEF1 pour lesquelles ses performances d’identification sont meilleures et peut être abaissées pour les premières classes de défaut DEF1 pour lesquelles les performances d’identification sont plus basses.
Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 fournit également une information de localisation du ou des défauts identifiés sur la première image IM1. Une telle information pourra par la suite être fournie à un opérateur pour l’assister dans le processus d’inspection de la canalisation. Selon un mode de réalisation, l’information de localisation est associée à la première image IM1. Selon un mode de réalisation, l’information de localisation comprend une information de localisation angulaire du défaut. Cette information angulaire comprend de préférence une information d’angle par rapport à une droite verticale. L’information comprend de préférence une indication de localisation horaire de la singularité. Selon un mode de réalisation, la localisation du ou des défauts sur l’image est basée sur un algorithme d’explicabilité de l’intelligence artificielle. Un tel algorithme utilise le processus de décision de la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 pour tirer des informations relatives aux défauts. Par exemple, la localisation angulaire ou localisation horaire du ou des défauts est déterminée par utilisation d’une carte d’activation de la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1. Selon cet exemple, une telle carte fournit les pixels de la première image IM1 sur lesquels se base la décision de la première fonction apprenante FONC1. De cette manière, les défauts sont localisés sur la première image IM1. On peut donc déterminer la localisation angulaire ou la localisation horaire de l’image. Additionnellement ou alternativement, la localisation spatiale du ou des défauts est également déterminée. Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée fournit directement l’information de localisation. Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 a été entraînée, au moins partiellement, à partir d’images comprenant des labels comprenant des informations de localisation des défauts. Ainsi, la première fonction apprenante, en plus de fournir des probabilités PROB1 de présence de défaut, fournit également au moins une information de localisation du défaut. Cette information de localisation comprend par exemple une information de localisation horaire, une information de localisation angulaire, et/ou une information de localisation spatiale.
Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante FONC1 est ajustée à l’aide d’une fonction de perte. En d’autres termes, des paramètres de la première fonction apprenante et/ou la réponse de la première fonction apprenante FONC1 sont ajustés grâce à la fonction de perte. Une fonction de perte est une fonction quantifiant l’écart entre les prévisions du modèle et les observations réelles du jeu de données utilisé pendant l’entraînement. Selon un mode de réalisation, la fonction de perte utilisée est une fonction de type entropie croisée binaire. Selon un mode de réalisation, la fonction de perte utilisée est une fonction de type entropie croisée pondérée. Avantageusement, la fonction de perte permet de prendre en compte un déséquilibre dans la base d’images d’entraînement. Par exemple, une classe de défaut peut n’être représentée que par un nombre d’images faibles dans la base d’images par rapport aux autres classes de défaut. Dans ce cas, un poids peut être affecté à de telles images afin de les faire peser plus dans l’entraînement de la première fonction apprenante FONC1. Cette disposition permet de rendre la fonction apprenante FONC1 apte à détecter une classe de défaut DEF1 qui est sous-représentée dans la base d’images d’apprentissage, et qui pourrait autrement ne pas être détectée. Une fonction de perte de type entropie croisée binaire pondérée permet de mettre en œuvre cette disposition. Selon un mode de réalisation, la fonction de perte utilisée est une fonction de type soft F1-score ou de type « dice loss », généralement nommée ainsi selon un terme de langue anglaise. Selon un mode de réalisation, la fonction de perte utilisée est une fonction de type macro soft F1-score ou de type double macro soft F1-score. Selon un mode de réalisation, la fonction de perte prend en compte au moins un indicateur de performance de l’identification. Selon un mode de réalisation, la fonction de perte permet de choisir un ou plusieurs indicateurs de performances et diminuer ou augmenter l’influence desdits indicateurs sur la fonction de perte.
L’étape de comparaison COMP est effectuée pour chaque première classe de défaut DEF1. En effet, la première fonction apprenante FONC1 génère un ensemble de probabilités de présence PROB1 correspondant chacune à une première classe de défaut DEF1. Chaque valeur de la probabilité de présence est comparée avec une valeur seuil qui est spécifique à ladite première classe de défaut DEF1 en question. Chaque valeur seuil est ajustée en fonction de l’intérêt ou non d’avoir des fausses détections ou des défauts manqués. Par exemple, pour une première classe de défaut donnée, il peut être souhaitable d’éviter de manquer le type de défaut associé à la première classe de défaut DEF1 en question, car cette singularité correspond à un défaut critique de canalisation. Dans ce cas, le seuil de détection est volontairement fixé assez bas, pour éviter que le classifieur ne passe à côté d’un défaut de ce type. Un tel mode d’identification peut générer des faux positifs. À l’inverse, pour des défauts faciles à identifier, un seuil plus haut, c’est-à-dire plus strict est utilisé. De cette manière, on évite à un opérateur effectuant le contrôle par la suite des images d’être submergé par un grand nombre de défauts et de fausses détections.
Avantageusement, le seuil utilisé pour une classe de défaut DEF1 donnée est adapté à la récurrence de ladite classe de défaut DEF1 dans la base d’images d’entraînement de la première fonction apprenante FONC1. Avantageusement, le seuil relatif à au moins une classe de défaut DEF1 est fixé en fonction de la performance d’identification du type de défaut relatif à ladite classe de défaut DEF1 lors de l’entraînement supervisé de la première fonction apprenante FONC1. En d’autres termes, le seuil est fixé pour chaque classe de défaut DEF1 en fonction de la performance d’identification de ladite classe de défaut DEF1 lors de l’entraînement de la première fonction apprenante FONC1. Selon un mode de réalisation, le seuil relatif à au moins une classe de défaut DEF1 est fixé en fonction de retour d’utilisateurs et/ou d’opérateur utilisant la méthode selon l’invention. De tels retours permettent l’ajustement du seuil en fonction de la proportion de faux positifs identifiés en augmentant le seuil lorsque de nombreux faux positifs sont détectés. De la même manière, le seuil pourra être abaissé si pour une première classe de défaut DEF1, ledit défaut n’est pas identifié à plusieurs reprises. Selon un mode de réalisation, on fixe les seuils à 0,4. Selon ce mode de réalisation, lorsque la probabilité de présence PROB1 associée à la première classe de défaut DEF1 est supérieure à 40%, alors ladite classe de défaut est sélectionnée lors de l’étape de sélection SEL1. Selon un exemple, le seuil associé à une première classe de défaut DEF1 correspondant à une fissure dans la canalisation est abaissé par rapport au seuil des autres premières classes de défaut DEF1. Par exemple, ce seuil est abaissé à 0,3 ou bien 0,2. Un tel abaissement du seuil associé à la classe relative à la fissure est avantageux, car il permet d’augmenter l’identification de cette classe de défaut DEF1 pour être sûr que celle-ci soit détectée.
Selon un mode de réalisation, le seuil caractéristique d’au moins une première classe de défaut DEF1 est adaptatif. Par exemple, le seuil est adapté au cours des utilisations successives du procédé en fonction d’un taux de réussite de l’identification de la première classe de défaut DEF1. Le taux de réussite peut par exemple être déterminé en fonction de retours utilisateurs. Selon un mode de réalisation, le seuil caractéristique est défini en fonction d’au moins une probabilité de présence PROB1 d’une première classe de défaut DEF1. Par exemple, le seuil caractéristique peut être égal à la valeur de la plus haute probabilité de présence PROB1 de toutes les classes de défaut pour lesquelles une probabilité de présence est calculée. Selon un exemple, une seule classe de défaut DEF1 est sélectionnée parmi les classes de défaut DEF1 pour lesquelles une probabilité de présence PROB1 est calculée. Selon cet exemple, seule la classe de défaut DEF1 avec la probabilité de présence PROB1 la plus haute est sélectionnée. Selon un mode de réalisation, le seuil caractéristique d’au moins une classe de défaut DEF1 est défini à partir d’une troisième fonction apprenante FONC3. Selon un mode de réalisation, la troisième fonction apprenante FONC3 est entraînée à partir d’un ensemble d’images de canalisation labellisées. Selon un exemple, le seuil caractéristique d’au moins une classe de défaut DEF1 est adapté en fonction d’une donnée mesurée sur la première image. Par exemple, le seuil peut être adapté en fonction d’une donnée de luminosité mesurée sur la première image. Cette adaptation permet d’adapter le seuil en fonction des performances de la première fonction apprenante FONC1 sur l’identification en fonction de la donnée mesurée.