INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’image brute IMBR, qui correspond à une prise de vue de l’intérieur d’une canalisation est donc réceptionnée lors de cette étape du procédé. L’image brute IMBR comprend un ensemble de pixels qui permettent une représentation de l’intérieur de la canalisation. De préférence, l’image brute IMBR comprend dans son champ de vue une ou plusieurs parois de la canalisation. L’image brute IMBR peut être prise de manière à représenter sensiblement de face une paroi de la canalisation. Selon un mode de réalisation, l’image brute IMBR comprend une représentation qui est inclinée par rapport à une paroi de la canalisation. Selon un mode de réalisation, l’image brute IMBR est une image d’une portion de canalisation. La portion de canalisation sur l’image brute IMBR comprend de préférence au moins un défaut de canalisation ou un défaut de surface de canalisation. L’image brute IMBR représente donc au moins un défaut de la canalisation. Selon un mode de réalisation, la portion de canalisation l’image brute IMBR comprend plusieurs défauts.
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend ensuite une étape de redimensionnement RED de l’image brute IMBR pour obtenir une image redimensionnée IMRED. L’étape de redimensionnement peut comprendre la conversion de l’image brute dans un format qui sera plus facile à traiter par les différentes fonctions apprenantes mises en œuvre par le procédé. Par exemple, lors du redimensionnement, la résolution en pixels de l’image peut être changée pour être une résolution standard. De préférence, la résolution standard correspond à une résolution des images qui ont servi pour l’entraînement de la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1. Cette disposition permet d’augmenter l’efficacité de la fonction et d’augmenter la précision des probabilités de présence PROB1 générées par celle-ci. Selon un mode de réalisation, la résolution standard est la résolution des images qui ont été utilisées pour l’entraînement de la deuxième fonction apprenante de spécification entraînée FONC2. Cette disposition permet d’augmenter la fiabilité de la sélection effectuée par la deuxième fonction apprenante FONC2. Selon un mode de réalisation, les images ayant servi pour l’entraînement de la première fonction apprenante FONC1 et pour l’entraînement de la deuxième fonction apprenante FONC2 ont la même définition, qui est la même que la définition de l’image redimensionnée IMRED. De cette manière, une même image redimensionnée IMRED permet d’obtenir des résultats optimisés avec la première fonction apprenante FONC1 et avec la deuxième fonction apprenante FONC2.
Selon un mode de réalisation, l’étape de redimensionnement de l’image brute IMBR comprend une étape de troncature de l’image. Cette étape permet de retirer de l’image une ou plusieurs parties de celle-ci, par exemple des parties qui ne seraient pas pertinentes pour l’analyse de celle-ci par les fonctions apprenantes FONC1, FONC2. Par exemple, la troncature de l’image brute IMBR permet le retrait d’une bande latérale de celle-ci. Cette disposition est particulièrement avantageuse lorsque le ou les défauts de canalisation ne sont pas présents sur une partie de l’image, ou lorsque celle-ci n’est pas bien centrée. La troncature permet également de modifier, par exemple diminuer, la résolution de l’image brute IMBR. Cette disposition permet également d’obtenir la résolution standard.
Selon un mode de réalisation, l’étape de redimensionnement de l’image brute IMBR comprend une étape de transformation géométrique de l’image. Par exemple, la transformation géométrique de l’image peut comprendre une étape de rotation de l’image brute IMBR. Cette rotation de l’image brute permet avantageusement de placer l’image dans une orientation angulaire optimale pour son traitement par la première fonction apprenante FONC1 et par la deuxième fonction apprenante FONC2. Par exemple, cette rotation permet de replacer l’image de manière à ce que son orientation soit conforme à l’orientation de la canalisation dans laquelle l’image est prise. En effet, si l’optique du dispositif de prise de vue est orientée obliquement par rapport à la verticale, une rotation de l’image permet d’obtenir une image redimensionnée qui est orientée selon un axe vertical.
Selon un mode de réalisation, l’image subit une étape de traitement TRAIT de normalisation de l’intensité lumineuse. Par étape de traitement TRAIT de normalisation de l’intensité lumineuse, on entend une étape durant laquelle le contraste de l’image est ajusté pour permettre un meilleur traitement par la suite par les différentes fonctions apprenantes. Selon un mode de réalisation l’étape de traitement TRAIT de normalisation de l’intensité lumineuse comprend une étape d’écrêtage des fortes intensités. Selon un mode de réalisation, l’étape de traitement TRAIT de normalisation de l’intensité lumineuse comprend une étape d’ajustement de la saturation de l’image. L’ajustement de la saturation peut comprendre une diminution de la saturation ou une augmentation de la saturation. Selon un mode de réalisation, l’étape de traitement TRAIT de normalisation de l’intensité lumineuse comprend une étape d’augmentation de l’intensité lumineuse. Selon un mode de réalisation, l’étape de traitement TRAIT de normalisation de l’intensité lumineuse comprend une étape d’analyse de l’image permettant de déduire les traitements à effectuer sur l’image pour la normaliser.
Classification multilabels Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 prend en entrée une première image IM1 de l’intérieur d’une canalisation. Comme vu précédemment, cette première image IM1 peut être issue d’une image brute IMBR qui est directement obtenue par le dispositif de prise de vue. Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante traite en entrée directement l’image brute IMBR de la canalisation.
La première fonction apprenante de labellisation entraînée prend en entrée une image sélectionnée par un opérateur qui déclenche la prise de l’image brute IMBR. Préférentiellement, la première image comprend au moins une singularité ou défaut de canalisation. Ainsi, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 n’a qu’à identifier le ou les défauts présents sur l’image.
La première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 génère un ensemble de premières probabilités de présence PROB1 de premières classes de défaut DEF1 sur la première image IM1. En d’autres termes, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 teste, pour tous les types de défauts qui existent dans une classification, la probabilité de présence de celles-ci sur la première image IM1. Ainsi, cette première fonction apprenante de labellisation entraînée prend en entrée la première image IM1 et donne en sortie une pluralité de probabilités de présence PROB1, chaque probabilité de présence PROB1 étant associée à une classe de défaut DEF1 précise dans l’ensemble de classe de défaut. Pour ce faire, la première fonction apprenante de labellisation entraînée met en œuvre une méthode d’estimation basée sur une analyse de la première image IM1.
Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 comprend une architecture en réseau de neurones. Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée comprend un réseau de neurones multicouches. Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 comprend un réseau de neurones convolutif. Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 comprend un réseau de neurones de type Transformeur.
La première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 a été entraînée précédemment à la mise en œuvre du procédé. Selon un mode de réalisation, l’entraînement de la première fonction apprenante de labellisation entraînée FONC1 comprend un entraînement supervisé. Lors de l’entraînement, une base d’image d’entraînement est utilisée. La base d’images d’entraînement comprend une pluralité d’images, qui sont de préférences des images de l’intérieur de canalisations, qui comprennent des défauts. Chaque image utilisée pour l’entraînement comprend un label qui a été de préférence attribué par un opérateur à la ou les singularités présentes sur l’image. Le label comprend au moins une information sur la ou les premières classes de défaut DEF1 présents sur l’image. Selon un mode de réalisation, la base d’images d’entraînement comprend au moins 1000 images de l’intérieur de canalisation labellisées. Selon un mode de réalisation, la base d’images d’entraînement comprend au moins 10000 images de l’intérieur de canalisation labellisées. Selon un mode de réalisation, la base d’images d’entraînement comprend au moins 100000 images de l’intérieur de canalisation labellisées. Selon un mode de réalisation, la base d’images d’entraînement comprend au moins 500000 images de l’intérieur de canalisation labellisées. Selon un mode de réalisation, la base d’images d’entraînement comprend au moins 1000000 images de l’intérieur de canalisation labellisées.
Selon un mode de réalisation, les images de la base d’images d’entraînement sont des images brutes IMBR qui ont subi au moins une étape de redimensionnement RED tel que décrit précédemment. Selon un mode de réalisation, les images brutes IMBR ont additionnellement ou alternativement subi une étape de troncature de l’image. Selon un mode de réalisation, les images brutes IMBR ont additionnellement ou alternativement subi une étape de transformation géométrique de l’image telle que précédemment décrite. Selon un mode de réalisation, les images ont subi une étape de traitement TRAIT de normalisation de l’intensité lumineuse telle que décrite précédemment. De cette manière, l’image peut avoir subi une étape d’ajustement de la luminosité, du contraste, d’écrêtage de la luminosité, et/ou une étape d’ajustement de la saturation. Toutes ces étapes permettent d’obtenir un ensemble d’images d’entraînement de la fonction apprenante qui est homogène et permet donc un meilleur entraînement de la fonction. Selon un mode de réalisation, l’étape de traitement TRAIT de normalisation de l’intensité lumineuse comprend une étape d’analyse de l’image permettant de déduire les traitements à effectuer sur l’image pour la normaliser.
Dans des modes de réalisations particuliers, le procédé 100 objet de la présente invention comporte un module 140 logiciel de filtrage de valeurs de poids captées en fonction d’une valeur limite de validité de la capture, les valeurs filtrées étant mises en œuvre par le module 120 logiciel de détermination et/ou par le module 135 d’apprentissage automatique.
Le module 140 logiciel de filtrage est, par exemple, formé d’un ensemble d’instructions stockées dans une mémoire 215 d’un système 205 de calcul et configurées pour être exécutées par un processeur 210, cet ensemble d’instructions étant intégrées dans un logiciel dédié ou non.
Un tel module 140 logiciel de filtrage peut être de type manuel ou automatique.
Un module 140 logiciel de filtrage de type manuel met en œuvre, par exemple, une interface homme-machine (tel un clavier et une souris associés à une interface utilisateur) associée au sous-système 220 I/O. Dans une telle interface utilisateur, un opérateur peut fixer une valeur seuil de validité pour les valeurs de poids capté.
Un module 140 logiciel de filtrage de type automatique met en œuvre, par exemple, un algorithme informatique de traitement statistique configuré pour filtrer les valeurs aberrantes d’un échantillon.
Un tel filtre peut se baser sur les paramètres suivants, par exemple : - une valeur représentative du poids capté moyen, pour un produit donné, sur une période donnée (par exemple deux ans), et - une valeur représentative de l’écart type du poids capté moyen qui représente la dispersion du poids réel d’un produit par rapport au poids capté moyen pour ce type de produit.
Une valeur de poids capté peut ainsi être filtrée si cette valeur de poids captée remplit la condition suivante :
Dans laquelle « qnorm » correspond à l’inverse de la fonction cumulative de distribution de l’échantillon. Dans des variantes, une valeur de poids est filtrée si cette valeur est inférieure à 0. Dans des variantes, une valeur de poids est filtrée si la quantité d’un produit associé est inférieure ou égale à 0. Dans des variantes, une valeur de poids est filtrée si la condition ci-dessus associée à une valeur de poids d’un produit associé est vraie.
La illustre, par exemple, pour un produit donné, un ensemble de valeurs de poids 405 captées, définies en abscisse par une date de capture et en ordonnée par une valeur de poids captée. On observe, également, une valeur de poids 410 située en dehors d’un intervalle de validité défini par une moyenne 415 de poids capté durant une période de temps déterminée et d’une marge de tolérance 420 déterminée, appliquée en soustraction et en addition à la moyenne 415.
Une telle tolérance peut être définie par la formule suivante :
Dans laquelle : - constante représente une erreur due à une imprécision de mesure, - PoidsRéf.Groupe représente le poids d’un produit, dans une forme groupée, - Tolérance% représente le pourcentage de tolérance pour les produits dans une forme groupée, - PoidsRéf représente le poids unitaire d’un produit et - %Unitaire représente le pourcentage de tolérance pour les produits unitaires.
Un tel module de filtrage a notamment pour objectif de ne pas considérer, dans un échantillon, des valeurs dites « forcées », c’est-à-dire surchargées informatiquement par un opérateur d’entrepôt, notamment en cas d’inadéquation entre le poids théorique et le poids capté d’un produit. Le nombre de valeurs forcées est une métrique de performance du procédé 100 objet de la présente invention. En effet, une valeur aberrante, par rétroaction, dégrade le caractère adaptatif de la mise à jour des valeurs de poids.
Une valeur de poids est dite « forcée » si cette valeur remplit la condition suivante :
Dans des modes de réalisations particuliers, le procédé 100 objet de la présente invention comporte un module 145 de mise à jour du module 140 logiciel de filtrage, configuré pour mettre à jour la valeur limite de validité, en fonction d’un paramètre statistique représentatif d’une distribution de valeurs de poids captées et de valeurs de poids de référence associées à au moins un identifiant de produit.
Le module 145 de mise à jour est, par exemple, formé d’un ensemble d’instructions stockées dans une mémoire 215 d’un système 205 de calcul et configurées pour être exécutées par un processeur 210, cet ensemble d’instructions étant intégrées dans un logiciel dédié ou non.
Dans des modes de réalisations particuliers, le paramètre statistique est formé de la somme de : - la variance, dite « intra », d’une distribution de valeurs de poids captées associées à un identifiant de produit et - la variance, dite « inter », d’une distribution de valeurs de poids captées associées à un identifiant de produit de quantité supérieure à un.
représente une mise en œuvre des procédés selon l’invention, selon un premier exemple de réalisation, par le dispositif électronique et le véhicule de la .
Sur les figures 1 à 4, certains éléments sont, bien entendu, vus par transparence.
En référence aux figures 1 à 4, un dispositif électronique d1 du véhicule automobile 100 (comprenant un extérieur 300) comprend un microprocesseur 110, et, dans l’habitacle du véhicule, des pavés tactiles 120 et 130, ainsi qu’un bouton 170. Le véhicule automobile 100 est apte à circuler, ou circule, selon une direction longitudinale horizontale Dlv.
A à l’étape S00, le microprocesseur 110 du véhicule automobile 100 envoie à l’écran 150 du véhicule automobile 100 une commande de l’affichage d’une première page P100, mémorisée en mémoire 111 du microprocesseur 110, s’étendant sur toute la surface d’affichage de l’écran 150 (une zone technique peut exister entre un contour de l’écran 150 et la surface d’affichage).
Cette envoi peut par exemple intervenir au démarrage du véhicule 100.
A l’étape S10, le microprocesseur 110 et le pavé tactile 120 détectent une action d’un doigt sur un pavé tactile 120 et éventuellement le bouton 170.
A l’étape S20, le microprocesseur 110 pilote l’affichage de la première page P100 à partir de l’action,
Durant l’affichage de la page P100, l’action commande un récepteur d’émissions radiophoniques 140. Les motifs P101, P102 et P103 représentent différentes stations pré-enregistrées. Le motif P102 central représente la station en cours de restitution sonore dans le véhicule. Le conducteur peut, en glissant son doigt sur le clavier tactile 120, déplacer les motifs P101, P102 et P103 sur la page P100 et l’écran 150, et faire afficher d’autres stations pré-enregistrées, et changer ainsi la station en cours de restitution.
A l’étape S30, le microprocesseur 110 et le pavé tactile 130, adjacent au pavé tactile 120, détectent le glissement d’un doigt dans une direction transversale horizontale Dt sur la pavé tactile 130. La direction longitudinale Dlv est perpendiculaire à la direction transversale Dt.
Préférentiellement, le pavé tactile 130 a une forme rectangulaire comprenant une base 131 dans la direction transversale Dt et une hauteur 132 dans la direction longitudinale Dlv.
Le pavé tactile 120 est dans un premier plan p120 et le deuxième pavé tactile 130 est dans un deuxième plan p130, le deuxième plan p130 étant incliné par rapport au premier plan p120.
Le premier pavé tactile 120 et le deuxième pavé tactile 120 sont séparés par une arête f1 distinguable tactilement.
A l’étape S40, le microprocesseur 110 pilote l’affichage de la page P200 en remplacement de la page P100 mémorisée en mémoire 112 du microprocesseur 110. La page P200 s’étend sur toute la surface d’affichage de l’écran 150 (une zone technique peut exister entre un contour de l’écran 150 et la surface d’affichage).
A l’étape S50, durant l’affichage de la page P200, sur détection d’une action sur le pavé tactile 120, le microprocesseur 110 commande alors un climatiseur 160 de l’habitacle du véhicule 100. La même action sur le pavé tactile 120 à l’étape S20 commande le récepteur d’émissions radiophoniques 160. Les motifs P201, P202, P203 et P204 représentent des boutons de régulation de la température et de la ventilation à l’intérieur de l’habitacle. Les motifs P206 et P205 représentent des zones d’affichage d’une température de consigne et d’une vitesse de ventilation du climatiseur 160. Le conducteur peut, en glissant son doigt sur le clavier tactile 120 et éventuellement en appuyant sur le bouton 170, changer la température de consigne et la vitesse de ventilation du climatiseur.
Dispositif d’identification RFID comprenant au moins un organe de montage, ensemble et procédé associés La présente invention concerne le domaine de l’identification d’une pièce d’un turbomoteur d’aéronef au moyen d’un dispositif de radio-identification ou « dispositif d’identification RFID ».
illustre schématiquement un système de vision stéréoscopique non parallèle équipant un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;
illustre schématiquement un dispositif configuré pour la détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;
illustre un organigramme des différentes opérations d’un processus de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique non parallèle embarqué dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;
illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique non parallèle embarqué dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
Un procédé et un dispositif de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre.
Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, un procédé de détection d’un défaut d’étalonnage d’un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule, dit système stéréo, est par exemple mis en œuvre par un calculateur du système embarqué du véhicule contrôlant ce système stéréo.
Le système stéréo comprend un ensemble de caméras d’au moins deux caméras disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène selon un point de vue différent, les axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra étant orientés de façon non parallèle. Le système de vision stéréoscopique est ainsi dit non parallèle.
A cet effet, le procédé comprend la réception de premières et deuxièmes données respectivement représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement une première et deuxième caméras à un même instant temporel t1 d’acquisition, la détection d’au moins un objet dans la scène par analyse de la première image, un ensemble de premiers pixels de la première image étant associé à au moins un objet, la détermination d’un ensemble de deuxièmes pixels dans la deuxième image correspondant à l’ensemble de premiers pixels, par mise en œuvre d’une méthode de calcul par flux optique en fonction de l’ensemble de premiers pixels, un flux optique étant représentatif d’un vecteur de déplacement entre chaque premier pixel de l’ensemble de premiers pixels et le deuxième pixel correspondant à chaque premier pixel et la détermination d’une première valeur représentative d’un défaut d’étalonnage du système stéréo en fonction d’une moyenne de ratios entre une distance d’une composante du flux optique calculée pour chaque pixel suivant une direction déterminée et une norme du flux optique calculé pour chaque pixel.
La illustre schématiquement un système stéréo non parallèle équipant un véhicule 10 évoluant dans un environnement 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;
Il est à noter que le véhicule 10 est soit en mouvement, soit à l’arrêt dans l’environnement 1.
Le véhicule 10 comprend avantageusement plusieurs caméras 11, 12 embarquées, chacune configurée pour acquérir des images d’une scène dans l’environnement du véhicule 10. Cet ensemble de caméras 11, 12 forme le système de vision stéréoscopique. Deux caméras 11 et 12 sont illustrées sur la . L’invention ne se limite cependant pas à un système de vision stéréoscopique comprenant deux caméras mais s’étend à tout système de vision stéréoscopique comprenant 2 ou plus caméras, par exemple 2, 3, 4 ou 5 caméras.
L’étape de « désodorisation » permet d’éliminer tous les composés (volatils) impropres à l’alimentation : les acides gras libres, les stérols, les produits d’oxydation, les arômes/composés odorants désagréables, les colorants, les produits toxiques (pesticides, glycosides…), les phospholipides et autres impuretés tels que les métaux (fer, cuivre…). Ce raffinage physique est adapté aux huiles à basse teneur en phospholipides, peu fluides (palme, palmiste, coprah, suif, saindoux…) et comprenant plus de 3% en masse d’acides gras libres.
Les mélanges d’acides gras obtenus par ce procédé, considérés jusque-là comme des déchets, sont ainsi des mélanges de matières actives à faible coût de revient. La présente invention permet de valoriser avantageusement ces produits.