INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les modules de construction sont alors conçus pour être juxtaposés et empilés sur plusieurs niveaux. Le plancher et le plafond de ces modules sont formés de cadres mécanosoudés, lesquels sont reliés par quatre poteaux de liaison. Ces poteaux de liaison reçoivent des parements métalliques pour former des parois verticales. Des plaques d’isolant thermique et phonique peuvent être insérées dans le plancher et le plafond, et également, être appliquées contre les parements.
Lorsque le chantier est terminé, les modules de construction peuvent être démontés aisément pour pouvoir être remontés au droit d’un nouveau chantier. Ainsi, grâce à ces modules on s’affranchit d’une construction en dur, bien plus coûteuse, pour installer momentanément des bureaux.
On pourra se référer au document EP 1 564 337, lequel décrit un tel type de module.
Toutefois, les bâtiments ainsi réalisés n’offrent bien évidemment pas tout le confort d’un bâtiment traditionnel en dur. Et il est inenvisageable de mettre en œuvre un tel type de module pour des bâtiments d’habitation.
Néanmoins, il a été imaginé de réaliser des habitations individuelles à partir d’éléments standard en béton préfabriqués en usine et acheminés ensuite sur site.
Les éléments standards, et notamment les parois, sont réalisés à un coût relativement avantageux et ils permettent de réaliser des habitations relativement confortables.
Toutefois, si les habitations peuvent être réalisées relativement rapidement par rapport aux constructions traditionnelles, les tâches d’assemblage et de finition demeurent encore importantes, et partant, les coûts élevés.
Habituellement, les canalisations sont inspectées de manière télévisée à l’aide de robots commandés à distance. Un tel robot comporte habituellement des roues et un moteur pour se déplacer au sein de la canalisation, une caméra pour prendre des images de l’intérieur de la canalisation, et un câble ombilical permettant la communication du robot avec une interface de contrôle qu’utilise un opérateur hors de la canalisation.
Lors de l’inspection, l’opérateur contrôle l’avancée du robot. Il dispose sur l’interface d’un écran permettant l’affichage en temps réel des images issues de la caméra du robot. Ainsi, lorsque l’opérateur détecte un défaut sur la paroi interne de la canalisation, il arrête le mouvement du robot, fait pivoter la caméra afin de la placer de la meilleure manière pour effectuer une prise de vue du défaut détecté.
Lors de cette inspection, l’opérateur attribue ensuite un code au défaut qu’il a détecté selon la norme ISO EN-13508-2. De telles inspections permettent de connaître l’état du réseau de canalisations et de planifier des actions de maintenance de celles-ci.
Un tel processus, bien qu’efficace, nécessite néanmoins beaucoup de temps d’inspection de la part des opérateurs. De plus, il existe des disparités, pour un même défaut détecté, du code qui est attribué par l’opérateur. Les résultats des opérations d’inspection ne sont donc pas toujours les mêmes selon les opérateurs qui effectuent l’inspection. Enfin, la formation des inspecteurs débutants est longue et coûteuse, pour arriver au niveau de qualité requis dans l’inspection.
Certaines canalisations dites visitables, c’est-à-dire celles ayant généralement un diamètre nominal supérieur à 1600 millimètres, sont généralement inspectées directement par un opérateur qui manipule un dispositif de prise de vue et photographie les parties des canalisations qui concernent des points d’intérêt tels des défauts ou des observations à recenser.
Il existe dans l’état de la technique des solutions dont le but est de permettre une détection automatisée de défauts de canalisation. Certaines de ces solutions proposent des systèmes permettant une reconstitution de la canalisation à partir d’une vidéo prise à l’intérieur de celle-ci par un robot à des fins de détection des défauts sur la vidéo. De telles solutions permettent une analyse a posteriori de la canalisation par un opérateur qui va pouvoir identifier les défauts présents sur la canalisation. De tels systèmes ne permettent pas une inspection en temps réel et automatique de la canalisation.
Certaines de ces solutions utilisent des intelligences artificielles pour effectuer cette détection. De tels systèmes ne permettent pas de classifier les défauts détectés, ou ne permettent qu’une classification superficielle sur un nombre réduit de types de défauts de la canalisation. De tels systèmes ne permettent pas de caractériser de manière plus spécifique un défaut, c’est-à-dire d’affecter un niveau de caractérisation supplémentaire au type de défaut détecté.
Il existe également des systèmes permettant une bonne classification des défauts. Ces systèmes nécessitent une exportation des données vers un système tiers pour traiter les données et effectuer la classification. De tels systèmes ne permettent pas une analyse en temps réel de la canalisation, car ils nécessitent la prise de la vidéo de la canalisation entière, avant que celle-ci ne soit exportée dans le "cloud" afin de mener l’analyse sur la vidéo. Ces systèmes posent donc des problèmes d’opérabilité dans un contexte d’inspection de canalisations sur le terrain.
Un but de l’invention est de remédier aux inconvénients précités des solutions et des systèmes existants.
À cet effet, l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur de caractérisation d’un défaut de canalisation qui comprend les étapes de :
Génération d’une pluralité de probabilités de présence d’une pluralité de premières classes de défaut sur une première image de l’intérieur d’une canalisation à partir d’une première fonction apprenante de labellisation entraînée, ladite première fonction apprenante mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine entraîné à partir d’un ensemble d’images comportant chacune une pluralité de premiers labels caractérisant au moins un défaut ;
Comparaison pour chaque première classe de défaut de la valeur de la probabilité avec un seuil caractéristique de chaque première classe de défaut ;
Sélection de chaque première classe de défaut pour laquelle la probabilité estimée est supérieure à la valeur seuil associée à ladite classe ;
Sélection pour au moins une première classe de défaut sélectionnée, d’au moins une deuxième classe de spécification parmi une pluralité de deuxièmes classes de spécification, sur la première image, à partir d’une deuxième fonction apprenante de spécification ; et
Génération d’au moins un label caractéristique de chaque première classe de défaut et de chaque deuxième classe de spécification sélectionnée.
Le procédé selon l’invention permet avantageusement l’identification et la caractérisation, sur une image d’une canalisation, d’au moins un défaut de la canalisation. Le procédé selon l’invention permet la classification de ce défaut et sa labellisation de manière automatique. Le procédé selon l’invention permet également de définir un second niveau de classification à partir de la première classe du défaut sélectionné. Cette spécification supplémentaire permet une meilleure caractérisation et un niveau de détail et de précision n’étant pas disponibles dans les systèmes de l’art antérieur.
illustre le principe général d’un procédé de création d’un composant logique programmable, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
illustre le principe général d’un procédé d’utilisation d’un composant logique programmable, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
présente un exemple de fichier de paramétrage d’un composant logique programmable, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
décrit de manière schématique le résultat d’une opération de paramétrage d’un composant logique programmable, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
décrit un exemple d’architecture d’une plate-forme de traitement de données dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
présente des exemples d’interfaces d’un composant logique programmable ayant des capacités d’entraînement, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
présente des exemples d’interfaces d’un composant logique programmable ayant des capacités d’inférence, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
décrit un exemple d’interactions entre Manager et Exécuteur, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
illustre un exemple d’utilisation d’un composant logique programmable pour la mise en œuvre d’un réseau de neurones MLP multicouches, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
illustre un exemple d’utilisation d’un composant logique programmable pour la mise en œuvre d’un réseau de neurones CNN de type Lenet-5, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
illustre un exemple d’utilisation d’un composant logique programmable pour la mise en œuvre d’un réseau de neurones RNN de type LSTM, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
Le procédé selon l’invention permet également une automatisation et une standardisation dans la caractérisation des défauts de canalisation. Enfin, le procédé selon l’invention permet de faciliter la formation de nouveaux opérateurs en permettant une proposition de caractérisation de défauts.
Selon un aspect, l’invention concerne un procédé dans lequel une pluralité de premier label est générée, chaque premier label étant de préférence affiché sur un afficheur avec sa probabilité de présence.
Selon un mode de réalisation, la deuxième fonction apprenante de spécification est entraînée, ladite deuxième fonction apprenante de spécification mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine entraîné à partir de l’ensemble d’images comportant chacune une pluralité de deuxièmes labels caractérisant au moins une classe de spécification.
Selon un mode de réalisation, la deuxième fonction apprenante de spécification sélectionne la deuxième classe de spécification en fonction d’une règle prédéfinie permettant d’associer ladite deuxième classe de spécification à la première classe de défauts.
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre une étape de sélection d’une sous-classe spécifique d’une deuxième classe de spécification, ladite étape de sélection d’une sous-classe spécifique comportant les étapes de : Sélection d’au moins une règle au sein d’une base de règles en fonction de la valeur du premier label, chaque règle définissant une association entre une valeur caractéristique de ladite première image et un deuxième label prédéfini d’une sous-classe spécifique ; et Génération d’une donnée comportant la valeur du premier label et la valeur du second label.
Selon un mode de réalisation, la valeur caractéristique de la première image est son premier label.
Selon un mode de réalisation, la valeur caractéristique de la première image est générée à partir d’un algorithme de traitement d’image appliquée à la première image.
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de réception d’une donnée associée à la première image, ladite donnée étant acquise au moyen d’un interface utilisateur, ladite donnée étant enregistrée dans une mémoire de manière à être associée à la valeur caractéristique de la première image, ladite donnée étant comparée à une pluralité de valeurs d’attributs associée à chaque premier label, ladite comparaison aboutissant à l’exclusion d’au moins un premier label de la liste de premiers labels générés lorsque la valeur d’un attribut dudit premier label exclu est supérieure ou inférieure à un seuil donné.
Selon un mode de réalisation, la donnée associée à la première image est modélisée en au moins un symbole discret dans une langue naturelle et normalisée au sein d’un troisième label adjoint au premier label et/ou au deuxième label comportant une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, ladite modélisation et ladite normalisation permettant un réapprentissage de la première fonction apprenante de labellisation entraînée et/ou de la deuxième fonction apprenante de spécification entraînée.
Selon un mode de réalisation, une pluralité de premiers labels est générée, chaque premier label étant affiché sur une interface graphique d’un afficheur, l’interface graphique comportant un composant de validation de la présence de chaque premier label affiché par un opérateur et un composant de saisie d’un nouveau premier label permettant de corriger la valeur d’un premier label affiché, une donnée significative du nombres de différences entre les défauts identifiés par le procédé de l’invention et les défauts identifiés par les opérateurs sur des mêmes images étant calculée.
Selon un mode de réalisation, le dépassement, par la donnée significative du nombre de différences entre les défauts identifiés par le procédé de l’invention et les défauts identifiés par les opérateurs, d’un seuil de performance caractéristique, entraîne le réentraînement du modèle d’apprentissage machine de la première fonction apprenante et/ou du modèle d’apprentissage machine de la seconde fonction apprenante.
Selon un mode de réalisation, la modification du premier label par un opérateur comprend une analyse du nombre de symboles du label ayant changé, une analyse de la position du symbole dans le label ayant changé et le type du au moins un symbole qui a été modifié, ladite analyse permettant de générer une action de réentraînement d’au moins un modèle d’une seconde fonction apprenante.
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend, avant l’étape de génération, les étapes de : Réception d’au moins une image brute de l’intérieur d’une canalisation ; Redimensionnement de l’image pour obtenir une image redimensionnée ; Traitement de normalisation de la teinte, de la saturation et/ou de la luminosité de l’image redimensionnée pour obtenir la première image.
Selon un mode de réalisation, la première fonction apprenante de labellisation entraînée et/ou la deuxième fonction apprenante de classification entraînée est entraînée à partir d’un réseau de neurones convolutif entraîné comprenant une pluralité de couches, dont au moins une des couches est ré-entraînée à partir de l’ensemble d’images comportant chacune une pluralité de premiers labels caractérisant au moins un défaut.
Selon un mode de réalisation le réseau de neurones convolutif pré-existant utilisé pour l’entraînement de la première fonction apprenante de labellisation entraînée et/ ou pour la deuxième fonction apprenante de spécification entraînée est un réseau de type MobileNet, ResNet, EfficientNet, TRansformeur ou DenseNet.
Selon un mode de réalisation, l’ensemble d’images comportant la pluralité de premiers labels est augmenté par ajout d’un deuxième ensemble d’images issues de la transformation géométrique et/ou photométrique d’au moins une partie de l’ensemble d’images comportant la pluralité de premiers labels.
Pour le fonction lumière, le toit vitré feuilleté 100 comporte en outre, masqué de l’extérieur par la couche de masquage interne 7 :
Par exemple, le film prismatique réflecteur est film prismatique polymère 8, comme montré en vue de détail sur la avec :
- et une couche texturée (embossage etc), partiellement en totalement, formant des prismes 82 devenus réflecteurs par une couche réfléchissante 83 par exemple métallique (par dépôt conforme sur la surface texturée prismatique).
Ici le film prismatique réflecteur 8 est collé par une colle 60 sur la troisième face principale F3, il peut aussi tenir par succion..
La lumière issue des diodes est réfractée dans le deuxième verre, dans le film prismatique réflecteur 8 puis redirigée suivant un angle donné en direction des moyens d’extraction de lumière 6, par exemple encre diffusante et la plus transparente possible si souhaité, et dans le clair de vitre.
En outre, une couche transparente protectrice 53, notamment polymérique, d’indice de réfraction supérieur à n2, d’épaisseur submillimétrique et même d’au plus 100µm ou même 30µm, est sur et couvre le revêtement isolateur optique 5 notamment à des fins de protection mécaniques si le revêtement isolateur optique comportant des (nano)porosités et/ou des (nano)particules de bas indice en particulier creuses.
Cette couche transparente protectrice est ici un revêtement protecteur 53, déposé sur le revêtement isolateur optique 5. Ce peut être la même matrice que le revêtement isolateur optique 5 sans les (nano)porosités et/ou des (nano)particules de bas indice.
Le revêtement diffusant 6, par exemple un ensemble de motifs de largeur identique est donc déposé sur cette couche transparente protectrice 53.
Le revêtement diffusant 6 est sur la face arrière 52’ dans une zone éventuellement sans le revêtement isolateur optique 5 qui est alors discontinu.
La structure de dissipation de chaleur peut comprendre une broche thermique située dans le chiplet et comprenant une partie d’une couche métallique supérieure des une ou plusieurs couches métalliques du chiplet et un trou d’interconnexion connecté à la partie de la couche métallique supérieure. Le trou d’interconnexion se termine au niveau ou à proximité de la couche active du chiplet (à proximité des un ou plusieurs dispositifs semi-conducteurs) afin de transférer la chaleur dissipée par le(les) dispositif(s) semi-conducteur(s). La structure de dissipation de chaleur peut comprendre une pluralité de broches thermiques dans le chiplet. Chaque broche thermique peut comprendre une seule ou une pluralité de trous d’interconnexion vers la couche active.
La structure de dissipation de chaleur peut comprendre au moins une partie d’une couche métallique factice constituée par une couche métallique supérieure des une ou plusieurs couches métalliques du chiplet. Dans ce contexte, le terme « factice » fait référence au fait que la couche métallique factice n’est pas utilisée pour former des connexions électriques et n’affecte pas (de manière significative) les performances du dispositif final. Le dispositif semi-conducteur comprend normalement une couche métallique de dispositif pour des connexions électriques au dispositif semi-conducteur (c’est-à-dire pour les connexions électriques aux régions dopées dans la couche active), et la couche métallique factice n’est pas en contact avec la couche métallique du dispositif. La couche métallique factice et la couche métallique du dispositif peuvent avantageusement être formées dans la couche métallique supérieure de l’empilement de fond du dispositif semi-conducteur, et sont séparées lors de la mise en forme de la couche métallique supérieure. La couche métallique factice ne forme aucune connexion électrique mais augmente la résistance mécanique du chiplet, et peut ainsi réduire le gauchissement et empêcher la fissuration pendant le processus d’impression par micro-transfert. La couche métallique factice peut faire partie d’une ou plusieurs broches thermiques du chiplet ou être connectée à celles-ci.
La couche métallique factice peut avoir une épaisseur dans la plage de 0,3 µm et 4 µm, et de préférence une épaisseur de 1,25 µm, ce qui permet d’obtenir une résistance mécanique suffisante. Des propriétés avantageuses en termes de résistance mécanique du chiplet ont été trouvées pour une couche métallique factice ayant une épaisseur dans la plage de 1 µm et 2 µm. Par exemple, l’espace entre la couche métallique factice et la couche métallique du dispositif peut avoir une largeur d’au moins 10 µm, pour éviter les effets capacitifs qui pourraient affecter négativement les performances du dispositif. Pour les dispositifs fonctionnant à des fréquences inférieures à 5 GHz, un espace plus petit peut être utilisé, tandis que pour les applications à haute fréquence (par exemple > 20 GHz), un espace d’au moins 30 µm peut être préférable. Pour les transistors GaN, la couche métallique du dispositif comprend des contacts métalliques tels que des contacts de source, de drain et de grille.
La couche métallique factice et la couche métallique du dispositif peuvent être disposées de manière à ce que le métal soit réparti de manière sensiblement uniforme sur le chiplet. La répartition uniforme du métal sur le chiplet peut améliorer les propriétés mécaniques du chiplet et réduire davantage l’apparition de défauts pendant l’impression par micro-transfert. À cette fin, la couche métallique factice peut également être disposée de manière sensiblement symétrique sur le chiplet. La couche métallique factice et/ou la couche métallique du dispositif peuvent présenter une symétrie x et/ou y. Pour augmenter la résistance mécanique du chiplet, il peut être avantageux de couvrir une grande partie de la surface du chiplet avec du métal. La couche métallique factice et la couche métallique du dispositif peuvent couvrir ensemble entre 20 % et 90 % de la surface totale du chiplet.
La structure de dissipation de chaleur peut comprendre une partie d’une couche de redistribution (RDL) connectée au chiplet. La RDL peut comprendre des lignes métalliques (par exemple Cu) ayant une épaisseur dans la plage de 1 µm à 5 µm.
Alternativement ou en plus, la structure de dissipation de chaleur peut comprendre une couche diélectrique qui est thermiquement conductrice (par exemple, AlN). Par exemple, la structure de dissipation de chaleur peut comprendre une partie de la passivation supérieure. Le matériau diélectrique peut être une céramique à base d’aluminium, comme Al 2 O 3 ou AlN, qui présente une bonne stabilité chimique et un faible coefficient de dilatation thermique (proche de celui du silicium). Différents procédés peuvent être utilisés pour former la couche diélectrique. Par exemple, un nanocomposite d’alumine présentant une bonne conductivité thermique peut être formé comme décrit dans Kumari et al. [2] par dépôt chimique en phase vapeur et frittage par plasma à étincelles. On peut également utiliser l’oxydation électrolytique par plasma (PEO) pour former la couche diélectrique. Un tel processus est décrit dans T.E.S. Araujo et. al. [3]. Le PEO peut être un procédé écologique et bon marché pour former un revêtement d’oxyde sur un métal léger. Le procédé comprend l’application d’une tension continue à un échantillon dans une solution électrolytique. Sous des tensions plus faibles, les ions contenant principalement de l’oxygène sont attirés vers l’échantillon, ce qui entraîne la formation d’une couche d’oxyde isolante à la surface. La tension est ensuite augmentée pour former des structures complexes impliquant des espèces sur le substrat et le revêtement. Les revêtements peuvent présenter une bonne adhérence et une bonne résistance à la corrosion.
[2] L. Kumari, T. Zhang, G.H. Du, et. al. Compos. Sci. Technol. 68 (9) (2008) 2178-2183.
[3] Tamires E.S. Araújo, Marcos Macias Mier, Alfredo Cruz Orea, Elidiane C. Rangel Nilson C. Cruz, Materials Letter : X 3 (2019) 100016.
La plaquette comprend généralement une pluralité de couches métalliques, telles que les métaux (M1, M2, M3, ..., M TOP ) de l’extrémité arrière de la ligne (BEOL). La pluralité de couches métalliques peut être connectée à la couche de silicium active (alias couche de dispositif) de la plaquette pour former et fournir des connexions aux dispositifs semi-conducteurs dans la plaquette. La structure de dissipation de chaleur peut comprendre une partie d’une ou plusieurs des couches métalliques. Par exemple, la structure de dissipation de chaleur peut comprendre une partie de chaque couche métallique de la pluralité de couches métalliques, dans laquelle les parties sont connectées par des trous d’interconnexion. Cela peut permettre un meilleur transfert de chaleur à travers la plaquette vers la structure d’interface.
La structure de dissipation de chaleur peut en outre comprendre une couche de passivation constituée par le chiplet. Par exemple, la couche de passivation supérieure (également appelée couche d’encapsulation) du chiplet peut comprendre un matériau thermiquement conducteur tel que l’AlN.