INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans l’exemple considéré, le système de navigation 30 est configuré pour fournir à l’unité de contrôle 12 du robot médical 10 la pose courante du guide-outil 14 (ou plus exactement la pose de la référence robot 18) dans le référentiel du système de navigation 30. Or, l’unité de contrôle 12 du robot médical 10 connaît la pose courante du guide-outil 14 dans le référentiel du robot médical 10 (via les codeurs des articulations 131 à 136). L’unité de contrôle 12 peut donc déterminer la transformation à opérer pour définir une pose dans le référentiel du robot médical 10 à partir d’une pose dans le référentiel du système de navigation 30.
Le système de navigation 30 est également configuré pour fournir à l’unité de contrôle 12 du robot médical la pose de la référence patient 22 dans le référentiel du système de navigation 30. L’unité de contrôle 10 peut alors définir la pose de la référence patient 22 dans le référentiel du robot médical 10. Or, grâce à l’image pré-interventionnelle 40, l’unité de contrôle 12 du robot médical 10 connaît la pose d’insertion que doit atteindre le guide-outil 14 par rapport à la pose de la référence patient 22. L’unité de contrôle 12 peut donc déterminer la pose d’insertion, dans le référentiel du robot médical, que doit atteindre le guide-outil 14 à partir des informations fournies par le système de navigation 30. L’unité de contrôle 12 peut alors être configurée pour déplacer automatiquement (dans le mode dit de « contrôle automatique ») le bras robotisé 13 de telle sorte qu’il atteigne la pose d’insertion.
Les déplacements du bras robotisé 13 sont par exemple conditionnés à la sélection d’un mode de contrôle sur une interface utilisateur du robot médical 10 et à l’activation du mode sélectionné par une pédale de commande 19.
Le mode de contrôle automatique correspond à un mode dans lequel le bras robotisé 13 est complètement contrôlé par l’unité de contrôle 12. Le bras robotisé 13 est alors déplacé de façon automatique, sans l’intervention du praticien.
Dans un mode dit de « contrôle collaboratif », l’unité de contrôle 12 est configurée pour déterminer, à l’aide du capteur de force 16, une force exercée par le praticien sur le guide-outil 14, et pour déplacer le guide-outil 14 en fonction de la force ainsi déterminée. Cela correspond à un mode dans lequel le praticien peut déplacer lui-même manuellement le bras robotisé 13 avec toutefois un contrôle du déplacement du bras robotisé 13 par l’unité de contrôle 12 (pour exemple pour limiter la vitesse et/ou les directions possibles de déplacement du bras robotisé 13). Il peut exister plusieurs modes de « contrôle collaboratif ».
Par exemple, un mode de « contrôle collaboratif d’approche » correspond à un mode dans lequel le praticien déplace le bras robotisé 13 pour approcher le guide-outil 14 du patient pour que le bras robotisé 13 entre dans le champ de vision du système de navigation 30 optique. Dans ce mode, il est intéressant de contrôler la vitesse de déplacement du bras robotisé 13 en fonction de la force exercée par le praticien sur le bras robotisé 13. Dans ce mode, le déplacement du bras robotisé 13 est généralement autorisé dans toutes les directions. Le bras robotisé peut ensuite être déplacé automatiquement (dans le mode de contrôle automatique) à la position d’insertion.
Un mode de « contrôle axial collaboratif » correspond à un mode dans lequel le praticien peut déplacer manuellement le bras robotisé 13, mais uniquement de façon à ce que la pose du guide-outil 14 préserve la trajectoire 41 planifiée lorsque l’instrument médical 15 coulisse dans le guide-outil 14, c’est-à-dire de façon à ce que l’axe du conduit de guidage formé par le système de maintien 50 du guide-outil 14 reste confondu avec l’axe de la trajectoire 41 planifiée.
Pour tenter de pallier ces inconvénients, des solutions basées sur le concept de distillation des connaissances (« knowledge distillation » en anglais) et sur des systèmes de réseaux de neurones de type élève-enseignant ont été développées et exploitées dans le domaine de la détection de défaut, avec notamment pour objectif de réduire la complexité des modèles de réseaux de neurones utilisés (technique de compression des réseaux) et les rendre ainsi un peu plus adaptés aux contraintes des industriels. La présente de manière schématique et simplifiée un exemple d’architecture d’un tel système de réseaux de neurones de type élève-enseignant, selon l’art antérieur, qui repose sur l'utilisation d'une paire de réseaux de neurones : un réseau enseignant REN et un réseau élève REL. Dans une telle approche, le réseau enseignant REN est pré-entrainé : en d'autres termes, il a déjà été entrainé avec une grande quantité de données (par exemple, sur la base d’un jeu de données du type ImageNet, bien connu dans le domaine de la vision par ordinateur, comprenant des millions d’images quelconques annotées de manière à préciser la présence ou l’absence de certaines classes d’objets dans chaque image) pour réaliser une tâche, par exemple une tâche de classification d’images, qui n’a finalement que peu d’importance (une telle tâche est à ce titre parfois qualifiée de tâche « proxy »). Dans un système de réseaux de type élève-enseignant, l’idée est en effet non pas d’exploiter le réseau enseignant pour son aptitude à réaliser une tâche particulière, mais plutôt d’exploiter sa capacité à extraire au niveau de ses couches intermédiaires (et plus particulièrement des couches intermédiaires CI1, CI2, etc., en amont du réseau) des caractéristiques génériques importantes des images fournies en entrée de ce réseau. Les couches finales de décision du réseau enseignant REN ne sont donc significatives dans ce cadre.
En intégrant au sein d’un système de réseaux de neurones un réseau enseignant REN ainsi pré-entrainé, il devient possible, au cours d’une phase d’apprentissage, de forcer le réseau élève REL à s’adapter à des caractéristiques données, typiquement des caractéristiques représentatives de la normalité d’un produit, et ceci même si le réseau élève possède un nombre de couches intermédiaires (CI1’, CI2’, etc.) significativement moins important que celui du réseau enseignant. Pour ce faire, durant la phase d'apprentissage, des images IMG de produits sans défaut sont injectées en entrée du système, et les caractéristiques extraites en sortie des couches intermédiaires du réseau enseignant REN, qui sont alors des caractéristiques génériques représentatives d’un produit « normal » (i.e. sans défaut), sont utilisées pour entrainer le réseau élève REL, par minimisation de fonctions de coûts FC entre les couches intermédiaires correspondantes (CI1 et CI1’, CI2 et CI2’, etc.) de ces deux réseaux, via un ajustement progressif des poids du réseau élève REL. De cette manière, le réseau élève apprend également non pas à résoudre une tâche spécifique, mais à se spécialiser dans l'apparence « normale » (i.e. sans défaut) d'un objet.
Par la suite, en phase opérationnelle (c'est à dire une fois la phase d'apprentissage achevée), l’injection dans le système de réseaux de neurones d’une image d’un produit présentant des défauts ou des anomalies (i.e. d’un produit qui n’est pas « normal ») aura tendance à produire des caractéristiques différentes dans les deux réseaux au niveau de leurs couches intermédiaires correspondantes, une mesure de ces différences permettant ainsi la détection de la présence ou au contraire de l’absence des défauts ou anomalies en question.
L’approche précédemment décrite, basée sur l’utilisation d’un système de réseaux de neurones de type élève-enseignant de l’art antérieur tel qu’illustré en relation avec la , souffre cependant encore de certains inconvénients qui peuvent s’avérer rédhibitoires pour une utilisation à une échelle industrielle. En premier lieu, bien que plus rapide que les approches traditionnelles d'apprentissage profond, l'apprentissage n'est pas encore assez rapide pour certaines applications industrielles, notamment parce qu’il reste basé sur des algorithmes standards de rétropropagation et de descente de gradient, c’est-à-dire d'optimisation non linéaire mis en œuvre via des processus hautement itératifs et donc relativement lents. En deuxième lieu, l'apprentissage du réseau élève est toujours réalisé avant le déploiement du système en environnement de production (i.e. hors ligne), et le système effectivement déployé a donc un dimensionnement déjà figé, ce qui limite la capacité du système à s'adapter à des changements continus pourtant fréquents en milieu industriel. En troisième lieu, une étape de supervision est toujours nécessaire, au cours de laquelle des échantillons normaux sont présentés au système, avant que le système ne puisse être déployé en production et utilisé de manière effective pour la détection de défauts.
Il existe donc un besoin pour des solutions à base de réseaux de neurones plus performantes, plus rapides et plus flexibles que celles de l’art antérieur, notamment dans le domaine de la détection de défauts.
La présente technique permet de proposer une solution visant à remédier à certains inconvénients de l’art antérieur. Selon un aspect, la présente technique se rapporte en effet à un système de réseaux de neurones de type élève-enseignant, dans lequel un premier réseau de neurones pré-entrainé, dit réseau enseignant, est utilisé durant une phase d'apprentissage pour entrainer un deuxième réseau de neurones, dit réseau élève, par minimisation d’au moins une fonction de coût entre des couches intermédiaires correspondantes desdits réseaux, lesdites couches intermédiaires comprenant chacune une couche de traitement linéaire suivie d’une couche de traitement non linéaire. Selon le principe général de la technique proposée, ledit système est configuré pour que, durant ladite phase d’apprentissage, lesdites fonctions de coûts sont minimisées en fonction de données obtenues directement en sortie des couches de traitement linéaires desdites couches intermédiaires correspondantes.
Dans un mode de réalisation particulier, ledit système de réseaux de neurones est en outre configuré pour que, durant ladite phase d’apprentissage, les couches de traitements linéaires des couches intermédiaires du réseau élève ont pour entrées les sorties des couches intermédiaires immédiatement précédentes dudit réseau enseignant.
Dans un mode de réalisation particulier, ledit système de réseaux de neurones est utilisé pour détecter la présence ou l’absence de défaut sur un produit cible, à partir d’au moins une image dudit produit cible fourni en entrée dudit système.
Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, durant ladite phase d'apprentissage, seules des images de produits de même type que le produit cible dans lesquelles lesdits produits ne présentent pas de défauts sont injectées en entrée dudit système.
De manière alternative, selon une autre caractéristique particulière de ce mode de réalisation, durant ladite phase d'apprentissage, des images quelconques de produits de même type que le produit cible sont injectées en entrée dudit système, et ledit système intègre des moyens d’estimation robuste configurés pour diminuer automatiquement, durant ladite phase d'apprentissage, la sensibilité dudit système à des images de produits comprenant un défaut parmi lesdites images quelconques.
Dans un mode de réalisation particulier, le dimensionnement du réseau élève est adapté de manière incrémentale, par ajout successif, l’une après l’autre, de couches intermédiaires audit réseau élève, tant qu’un seuil d’efficacité prédéterminé n’a pas été atteint dans la détection de la présence ou de l’absence de défaut sur des produits cibles.
Selon un autre aspect, la technique proposée se rapporte également à un procédé d’adaptation du dimensionnement d’un réseau élève d’un système de réseaux de neurones tel que décrit précédemment dans ses divers modes de réalisation. Un tel procédé comprend les étapes suivantes :
(a) ajout d’une couche intermédiaire audit réseau élève ;
(b) estimation des paramètres associés à ladite couche intermédiaire ajoutée, de manière indépendante du reste dudit réseau élève ;
(c) obtention d’une mesure représentative d’une précision atteinte par le système de réseaux de neurones, ladite mesure tenant compte de l’ensemble des couches intermédiaires ajoutées audit réseau élève ;
(d) comparaison de ladite mesure représentative d’une précision atteinte avec un seuil de précision prédéterminé, et
illustre schématiquement un cas d’usage de circulation d’un véhicule sur une chaussée, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention.
illustre schématiquement un procédé de détection de circulation en sens contraire d’un véhicule autonome, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention
Description détaillée de l’invention L’invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, au cas d’un véhicule automobile autonome sur une voie d’une chaussée à double sens de circulation. D’autres applications telles qu’un robot dans un entrepôt de stockage ou encore une motocyclette sur une route de campagne sont également envisageables.
Dans la présente invention, le dispositif 101 est compris dans le véhicule. Ce dispositif 101 peut prendre la forme d’un boitier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un téléphone mobile (« smartphone »).
Par exemple, l’interface d’entrée 106 peut réceptionner les données suivantes : position ou localisation géographique du véhicule, vitesse et/ou accélération du véhicule, positions/vitesses/accélérations consignes ou prédéterminées, régime moteur, position et/ou course de la pédale d‘embrayage, de frein et/ou d’accélération, détection d’autres véhicules ou objets, position ou localisation géographique des autres véhicules ou objets détectés, vitesse et/ou accélération des autres véhicules ou objets détectés, états de fonctionnement de capteurs, indice de confiance de données issues ou traitées par des capteurs et/ou dispositifs similaires au dispositif 101. Par exemple, les capteurs aptes à fournir des données sont : dispositif de géolocalisation de type GPS, de l’anglais « Global Positioning System » associé ou non à une cartographie, tachymètres, accéléromètres, RADAR, LIDAR, lasers, ultra-sons, caméra, dispositifs de radio télécommunication permettant au véhicule à recevoir et/ou à échanger des informations avec son environnement (radio analogique ou numérique, communications V2X …). En particulier, l’interface d’entrée peut réceptionner des informations relatives à un code pays, des données de géolocalisation, des distances latérales entre le véhicule et des bords d’une chaussée sur laquelle le véhicule circule, une géolocalisation d’un panneau de signalisation, une distance latérale entre un panneau de signalisation et un bord de la chaussée, une distance latérale entre le panneau de signalisation et le véhicule, une information de détection d’une face arrière d’un panneau de signalisation, une information de circulation sur une chaussé à double sens ou à sens unique.
Par exemple, l’interface de sortie 107 peut transmettre des données similaires aux données réceptionnée par l’interface d’entrée 106. En particulier, l’interface de sortie 107 peut transmettre un code pays dans lequel ledit véhicule est en train de circuler, un côté de conduite réglementaire, une table reliant un code pays à un côté de conduite, un côté de conduite actuel, une détection de circulation en sens contraire, un signal représentatif d’une alerte de conduite en sens contraire, de données issues d’un traitement d’images capturées à partir d’au moins une caméra apte à percevoir un environnement à l’avant dudit véhicule, une distance latérale entre le véhicule et un bord de la chaussée, un côté de conduite déterminé, une identification d‘une face arrière d’un panneau de signalisation routière, une distance latérale entre un panneau et le véhicule, une détermination de circulation sur une chaussée en sens unique, une chaussée en sens unique, un signal d’inhibition d’alerte, …
Ce défaut d’isolation provoque le couplage d’une partie de cette puissance sur les quatre branches et ces conditions de phase identiques ne permettent pas une recombinaison sur la seconde jonction à tourniquet ce qui entraine la génération d’une onde stationnaire suffisante pour amorcer des résonnances à des fréquences périodiques dans la bande de réception K. De telles résonnances se couplent à leur tour avec la voie différence ∆Rx, ce qui perturbe significativement sa réponse en réduisant fortement sa bande passante de fonctionnement en créant des atténuations de la transmission à certaines fréquences. Ce phénomène apparait également dans la bande passante totale de l’extracteur de mode, ce qui dégrade également les performances de la bande de réception de la voie somme Rx. Ces dégradations de performance rendent un tel extracteur de mode inutilisable pour une station au sol.
Enfin, une telle jonction est conçue pour fonctionner de sorte que seuls les modes TE 10 antisymétrique, générés par les deux modes TE 11 h et TE 11 v, circulent dans les quatre branches, c’est-à-dire que la jonction tourniquet de l’art antérieur est monomode. En conséquence, seul ces modes peuvent être reconstitués et transmis vers le second guide d’ondes en aval. Il en résulte qu’une partie des modes symétriques TE 10 sont réfléchis en sens inverse dans les branches car ils ne peuvent être transmis au second guide d’ondes en aval, ce qui est une source de perturbations supplémentaire.
Un but de la présente demande est de remédier aux inconvénients précités, en proposant un extracteur de mode TM 01 compact et adapté aux stations au sol pour la réception et l’émission dans les bandes respectives K et Ka.
Il est à cet effet proposé, selon un premier aspect de l’invention, un dispositif extracteur de mode d’un signal électromagnétique circulant d’amont en aval selon un axe longitudinal du dispositif extracteur de mode, le dispositif extracteur de mode comprenant, d’amont en aval :
- une première jonction en tourniquet, comprenant :
- un guide d’ondes d’entrée s’étendant selon l’axe longitudinal depuis un premier port d’entrée jusqu’à une extrémité aval, le guide d’ondes d’entrée comprenant une zone de transition coaxiale multimodale et quatre premiers ports de sortie rectangulaires, orthogonaux à l’axe longitudinal et disposés en croix, la première jonction en tourniquet étant configurée pour être connectée à une antenne de collection d’un champ électromagnétique via le premier port d’entrée, le guide d’ondes d’entrée présentant un diamètre extérieur diminuant de l’amont vers l’aval ;
- la zone de transition coaxiale multimodale comprenant un guide d’ondes coaxial disposé à l’intérieur du guide d’ondes d’entrée de manière coaxiale, le guide d’ondes coaxial comprenant une âme centrale dont le diamètre croit de l’amont vers l’aval et s’étend depuis une extrémité sur une portion du guide d’ondes d’entrée ;
- quatre branches rectangulaires, chacune des branches rectangulaires étant connectée orthogonalement à un des premiers ports de sortie rectangulaire ;
- une seconde jonction en tourniquet comprenant :
- un guide d’ondes de sortie s’étendant selon l’axe longitudinal depuis une extrémité amont, située vers un deuxième port de sortie ;
- quatre second ports d’entrée rectangulaires disposés en croix, orthogonaux à l’axe longitudinal et relié chacun orthogonalement à une branche rectangulaire et à l’extrémité amont du guide d’ondes de sortie ;
- une sortie coaxiale insérée dans le guide d’ondes de sortie en faisant saillie du guide d’ondes de sortie et s’étendant à l’intérieur d’une partie de la longueur du guide d’ondes de sortie depuis l’extrémité amont du guide d’ondes de sortie.
L’invention concerne également un dispositif extracteur de mode d’un signal électromagnétique, dans lequel la seconde jonction en tourniquet comprend : - une sortie coaxiale insérée dans le guide d’ondes de sortie en faisant saillie du guide d’ondes de sortie et s’étendant à l’intérieur d’une partie de la longueur du guide d’ondes de sortie depuis l’extrémité amont du guide d’ondes de sortie et entourée par une série de disques métalliques ;
- une excroissance s’étendant le long de l’axe longitudinal, à l’intérieur d’une partie de la longueur du guide d’ondes de sortie depuis l’extrémité amont du guide d’ondes de sortie.
Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif extracteur de mode d’un signal électromagnétique, comprenant une jonction en tourniquet intermédiaire placée entre la première jonction en tourniquet et la seconde jonction en tourniquet, la jonction en tourniquet intermédiaire comprenant :
- quatre liaisons en T, chacune étant reliée orthogonalement à une branche rectangulaire et comprenant un guide principal perpendiculaire à la branche rectangulaire et une branche latérale intégrée à la branche rectangulaire dans sa longueur et s’étendant parallèlement à l’axe longitudinal ;
Dans un mode de réalisation, la différence entre le premier angle α 1 et le deuxième angle α 2 est entre 0,1 et 15 degrés.
Dans un autre mode de réalisation, la différence entre le premier angle α 1 et le deuxième angle α 2 est d’au moins 4 degrés.
Dans le mode de réalisation présenté ici, l’élément de réglage 36 dévie élastiquement les saillies 20 radialement vers l’intérieur de quantités radiales qui augmentent continuellement lorsque l’élément de réglage 36 est déplacé de la première position à la deuxième position.
Ainsi, l’angle des portions de canal de réfrigérant 32 diminue continuellement de l’angle α 1 à l’angle α 2 lorsque l’élément de réglage 36 est déplacé de la première position à la deuxième position.
De cette manière, on obtient un porte-outil 10 pour des outils de coupe rotatifs dont le mécanisme de réglage 34 permet d’adapter la direction des buses pour alimenter de manière efficace du réfrigérant vers l’outil de coupe rotatif sur une large plage de vitesses de coupe et de longueurs d’outil.
Outil de découpe à butées mobiles La présente divulgation relève du domaine des outils pour réaliser des coupes et/ou des prédécoupes dans un pack de pots de produit alimentaire.
Les produits alimentaires tels que les produits laitiers, liquides, crémeux, pâteux ou mousseux sont typiquement distribués en lots ou en pack de pots en plastique. Les outils de découpe permettent de réaliser des découpes totales ou des découpes partielles entre les pots suite à leur remplissage et leur scellage. Les découpes totales séparent les packs entre eux. Les découpes partielles, ou prédécoupes, définissent des rainures entre les pots d’un même pack pour faciliter leur séparation ultérieure par rupture.
Classiquement, l’outil de découpe comprend une traverse supérieure sur laquelle sont montés des couteaux et une traverse inférieure recevant une matrice. Les pots sont introduits entre la traverse supérieure et la traverse inférieure, et le déplacement relatif des traverses permet de réaliser les coupes et les prédécoupes.
Le réglage de la pénétration des couteaux dans le plastique lors des coupes et des prédécoupes est réalisé par des vis graduées prévues sur la traverse supérieure. Chaque couteau peut être configuré pour pénétrer dans le plastique à une profondeur requise pour une coupe partielle ou totale dans le plastique.
Le réglage de la pénétration des couteaux est typiquement adapté à la réalisation de coupes ou de prédécoupes dans du plastique chaud, c’est-à-dire présentant une certaine flexibilité. En effet, un tel réglage est adapté à réaliser des coupes ou des prédécoupes satisfaisantes lorsque l’outil de découpe est en fonctionnement continu.
Cependant, lorsque l’outil de découpe est arrêté, le plastique refroidit, modifiant ses caractéristiques. Le plastique devient plus rigide, de sorte que le réglage de la pénétration des couteaux devient inadapté à la réalisation de coupes et de prédécoupes dans le plastique refroidit. Il est alors nécessaire de changer le réglage de la pénétration des couteaux à chaque redémarrage de l’outil, et à nouveau lorsque le plastique est réchauffé.