INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La illustre la nanostructuration de la couche d’intérêt secondaire.
La illustre le dépôt d’une couche de masquage sur la couche d’intérêt secondaire.
La illustre le transfert du motif à la couche d’intérêt secondaire, à la couche tenseur et à la couche d’intérêt au travers de la couche de masquage.
Les figures 4I à 4K illustrent le retrait progressif d’une portion de retrait de la couche sacrificielle tout en laissant en place une portion restante.
La illustre la flexion de la couche d’intérêt, de la couche tenseur et de la couche d’intérêt secondaire suite à leur libération grâce à l’étape de retrait.
La représente le profil de la couche d’intérêt après retrait de la couche sacrificielle pour différents diamètres du plot.
La représente le profil de la couche d’intérêt au fur et à mesure du retrait de la portion de retrait de la couche sacrificielle, pour une couche d’intérêt et une couche tenseur présentant un diamètre de 15 µm.
La est un cliché par microscopie électronique à balayage (MEB) du même ensemble qu’en , après retrait complet de la portion de retrait de la couche sacrificielle.
La représente le profil de la couche d’intérêt au fur et à mesure du retrait de la portion de retrait de la couche sacrificielle, pour une couche d’intérêt et une couche tenseur présentant un diamètre de 20 µm.
Les figures 7B à 7D sont des clichés par microscopie électronique à balayage (MEB) du même ensemble qu’en , après retrait complet de la portion de retrait de la couche sacrificielle.
La illustre les résultats expérimentaux (traits pleins) et théoriques (traits pointillés) du profil de la couche d’intérêt obtenus pour différents diamètres de plots résiduels.
La illustre la déflexion maximale obtenue en fonction du diamètre du plot résiduel par simulations numériques (points carrés) et expérimentalement (points triangulaires).
Selon un exemple, le retrait de la portion de retrait est effectué de sorte à mettre à nu la portion latérale de la couche d’intérêt.
Selon un mode de réalisation avantageux, le flanc de la couche d’intérêt et le flanc de la couche tenseur présentent chacun une forme sensiblement elliptique ou sensiblement circulaire en projection dans le plan horizontal.
Selon un mode de réalisation avantageux, la portion restante présente un flanc présentant une forme sensiblement elliptique ou sensiblement circulaire en projection dans le plan horizontal.
Selon un exemple préférentiel, le flanc de la couche d’intérêt, le flanc de la couche tenseur et le flanc de la portion restante présentent chacun une forme sensiblement circulaire en projection dans le plan horizontal. La couche d’intérêt présente un diamètre D200 dans le plan horizontal et la portion restante présente un diamètre D360 dans le plan horizontal. Après le retrait de la portion de retrait, la couche d’intérêt présente une flèche f200, avec f 200 ≥0,05*(D 200 -D 360 ), de préférence f 200 ≥0,10*(D 200 -D 360 ).
Selon un exemple avantageux, la couche d’intérêt présente un diamètre D 200 dans le plan horizontal et la portion restante présente un diamètre D 360 dans le plan horizontal. Après le retrait de la portion de retrait, le rapport D 200 /D 360 est supérieur à 2, de préférence supérieur à 3.
Selon un exemple préférentiel, le flanc de la couche d’intérêt, le flanc de la couche tenseur et le flanc de la portion restante présentent chacun une forme sensiblement elliptique en projection dans le plan horizontal. La couche d’intérêt présente un petit axe D 200,y dans le plan horizontal et la portion restante présente un petit axe D 360,y dans le plan horizontal. Après le retrait de la portion de retrait, la couche d’intérêt présente, en coupe selon un plan perpendiculaire au plan horizontal et contenant le petit axe de la couche d’intérêt, une flèche f 200 , avec f 200 ≥0,05*(D 200,y -D 360,y ), de préférence f 200 ≥0,10*(D 200,y -D 360,y ).
Préférentiellement, au moins lors de l’étape de retrait, le flanc de la couche tenseur est dans le prolongement du flanc de la couche d’intérêt selon la direction verticale.
Avantageusement, le procédé comprend en outre, après l’étape de retrait de la portion de retrait, une étape de retrait de la couche tenseur.
Selon un exemple, la flexion de la couche d’intérêt rapproche son flanc du substrat.
Avantageusement, le procédé est configuré de sorte que la flexion de la couche d’intérêt provoque le contact de la couche d’intérêt avec le substrat support.
De préférence, le procédé comprend le collage d’une partie au moins de la couche d’intérêt avec le substrat support.
De préférence, le collage d’une partie au moins de la couche d’intérêt avec le substrat support est provoqué au moins en partie, et de préférence uniquement, par la mise en contact de la couche d’intérêt avec le substrat support.
Selon un exemple, la flexion de la couche d’intérêt éloigne son flanc du substrat.
Selon un exemple, la couche d’intérêt présente une épaisseur e 200 selon la direction verticale avec e 200 ≤300 nm. Cela permet de limiter la contrainte résiduelle nécessaire dans la couche tenseur pour permettre une déformation de la couche d’intérêt. Cela permet également de réduire la rigidité de la couche d’intérêt.
Selon un exemple, lequel │σ 100 │>500 MPa et de préférence │σ 100 │>1000 MPa. Cela permet de garantir une déformation significative de la couche d’intérêt
Selon un exemple préféré, avant l’étape de retrait, la couche d’intérêt présente une contrainte résiduelle σ 200 avec │σ 200 │≤100 MPa. Cela permet de limiter la contrainte résiduelle nécessaire dans la couche tenseur pour permettre une déformation de la couche d’intérêt. Cela permet notamment de pouvoir atteindre des déformations de la couche d’intérêt de plusieurs nanomètres voire micromètres.
Dans certains modes de réalisation, les modèles d’apprentissage automatique peuvent être des réseaux neuronaux, incluant, sans s'y limiter, des réseaux neuronaux prédictifs, des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), des réseaux neuronaux récurrents et des réseaux antagonistes génératifs (GAN). Dans certains modes de réalisation, toute technique d’entraînement appropriée peut être utilisée, incluant, sans s'y limiter, la descente de gradient, qui peut inclure la descente de gradient stochastique, par lot et par mini-lot.
La est un schéma fonctionnel qui illustre des exemples de modes de réalisation non limitatifs d’un dispositif informatique mobile et d'un dispositif de détermination de carnation selon divers aspects de la présente divulgation. Comme évoqué ci-dessus, le dispositif informatique mobile 102 est utilisé pour capturer une vidéo d’un utilisateur 90 en utilisant une caméra avant à partir de laquelle les images de visage sont extraites et une vidéo supplémentaire en utilisant une caméra arrière à partir de laquelle les images d’environnement d’éclairage sont extraites. Le dispositif informatique mobile 102 transmet les données vidéo au dispositif de détermination de carnation 104 pour déterminer une carnation de l’utilisateur 90. Le dispositif informatique mobile 102 et le dispositif de détermination de carnation 104 peuvent communiquer en utilisant toute technologie de communication appropriée, telle que les technologies de communication sans fil, incluant, sans s'y limiter, Wi-Fi, WiMAX, Bluetooth, 2G, 3G, 4G, 5G et LTE ; ou les technologies de communication filaires, incluant, sans s'y limiter, Ethernet, FireWire et USB. Dans certains modes de réalisation, la communication entre le dispositif informatique mobile 102 et le dispositif de détermination de carnation 104 peut se produire au moins en partie sur Internet.
Dans certains modes de réalisation, le dispositif informatique mobile 102 est un smartphone, un dispositif informatique sur tablette ou un autre dispositif informatique ayant au moins les composants illustrés. Dans le mode de réalisation illustré, le dispositif informatique mobile 102 inclut une caméra avant 202A, une caméra arrière 202B, un moteur de collecte de données 204 et un moteur d’interface utilisateur 206.
Dans certains modes de réalisation, le moteur de collecte de données 204 est configuré pour obtenir une vidéo capturée par la caméra avant 202A et extraire des images de visage de l’utilisateur 90 de cette vidéo, et pour obtenir une vidéo capturée par la caméra arrière 202B et extraire des images d’environnement d’éclairage de cette vidéo. Le moteur de collecte de données 204 peut également être configuré pour capturer des images d’entraînement pour l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique 106.
Dans certains modes de réalisation, le moteur d’interface utilisateur 206 est configuré pour présenter une interface utilisateur pour capturer les données vidéo desquelles les images de visage et les images d’environnement d’éclairage sont extraites. Dans certains modes de réalisation, le moteur d’interface utilisateur 206 utilise une interface utilisateur graphique (GUI), une interface vocale ou une autre conception d’interface pour guider l’utilisateur dans la capture vidéo, tout en omettant le mode typique de « aperçu d'autoportrait » en faveur d’une interface de capture d’image panoramique. Dans certains modes de réalisation, l’interface de capture d’image panoramique inclut un ou plusieurs guides graphiques pour aider l’utilisateur 90 à capturer de la vidéo et à garder la caméra arrière (et, à son tour, la caméra avant) stable pendant la capture vidéo. Ces particularités incluent, dans certains modes de réalisation, une ligne de guidage horizontale et une barre de progression.
La est un dessin schématique qui illustre un exemple de mode de réalisation non limitatif d’une interface utilisateur graphique selon divers aspects de la présente divulgation. Comme montré, le dispositif informatique mobile 102 affiche une interface utilisateur graphique 300 qui inclut des instructions pour capturer une image panoramique ainsi que des guides graphiques pour aider l’utilisateur à capturer de la vidéo et à garder la caméra arrière (et, à son tour, la caméra avant) stable pendant la capture vidéo. Dans l’exemple montré, l’utilisateur reçoit l'instruction de tenir le dispositif informatique mobile 102 de niveau et de se déplacer en continu pour capturer l’image panoramique. L’utilisateur reçoit l'instruction de garder la flèche graphique centrée sur la ligne horizontale pendant ce mouvement. Dans certains modes de réalisation, le mouvement et le positionnement de la flèche graphique dépendent de données reçues de capteurs tels que des accéléromètres et des gyroscopes du dispositif informatique mobile 102, qui sont utilisés pour détecter le mouvement et l’orientation du dispositif informatique mobile 102. Dans certains modes de réalisation, au fur et à mesure que la vidéo est capturée, la flèche graphique avance le long de la ligne horizontale. Dans certains modes de réalisation, la progression de la flèche graphique le long de la ligne horizontale dépend au moins en partie d’un certain nombre d’images appropriées extraites de la vidéo. Par exemple, la flèche graphique est déplacée à la fin de la ligne (ou déplacée ou modifiée pour indiquer que le processus est terminé) lorsqu’un nombre prédéterminé d’images (par exemple, 6, 10, etc.) convenant pour être utilisées à l’étape de traitement de l’image ont été extraites. Des techniques illustratives permettant de déterminer si les images conviennent pour être utilisées sont décrites ci-dessous.
En se référant à nouveau à la , dans certains modes de réalisation, le dispositif de détermination de carnation 104 est un dispositif informatique de bureau, un dispositif informatique de serveur, un dispositif informatique en nuage ou un autre dispositif informatique qui fournit les composants illustrés. Dans le mode de réalisation illustré, le dispositif de détermination de carnation 104 comprend un moteur d’entraînement 208, un moteur de détermination de carnation 210, un moteur de normalisation d’image 212, un moteur de recommandation de produit 214. En général, le mot « moteur », tel qu’utilisé ici, fait référence à la logique intégrée dans les instructions matérielles ou logicielles, qui peuvent être écrites dans un langage de programmation, tel que C, C++, COBOL, JAVA™, PHP, Perl, H™L, CSS, JavaScript, VBScript, ASPX, Microsoft.NET™, et/ou similaire. Un moteur peut être compilé dans des programmes exécutables ou écrit dans des langages de programmation interprétés. Les moteurs logiciels peuvent être appelés à partir d’autres moteurs ou à partir d’eux-mêmes. En général, les moteurs décrits ici font référence à des modules logiques qui peuvent être fusionnés avec d’autres moteurs ou peuvent être divisés en sous-moteurs. Les moteurs peuvent être stockés dans tout type de support lisible par ordinateur ou périphérique de stockage sur ordinateur et être stockés et exécutés par un ou plusieurs ordinateurs universels, créant ainsi un ordinateur spécialisé configuré pour fournir le moteur ou sa fonctionnalité.
Comme montré, le dispositif de détermination de carnation 104 inclut également un magasin de données d’entraînement 216, un magasin de données de modèle 218 et un magasin de données de produit 220. Tel qu’il est compris par une personne du métier, un « magasin de données » tel que décrit ici peut être tout dispositif approprié configuré pour stocker des données pour un accès par un dispositif informatique. Un exemple de magasin de données est un système de gestion de base de données (DBMS) relationnelle à haut débit et extrêmement fiable qui s’exécute sur un ou plusieurs dispositifs informatiques et est accessible sur un réseau à haut débit. Un autre exemple de magasin de données est un magasin de valeurs- clés. Toutefois, toute autre technique et/ou tout autre dispositif de stockage approprié(e) capable de fournir rapidement et de manière fiable les données stockées en réponse à des requêtes peut être utilisé(e), et le dispositif informatique peut être accessible localement au lieu d’être sur un réseau, ou peut être fourni sous forme d'un service en nuage. Un magasin de données peut également inclure des données stockées de manière organisée sur un support de stockage lisible par ordinateur, comme décrit ci-dessous. Une personne du métier reconnaîtra que des magasins de données séparés décrits ici peuvent être combinés en un seul magasin de données, et/ou qu'un seul magasin de données décrit ici peut être séparé en de multiples magasins de données, sans s’écarter du champ d’application de la présente divulgation.
Dans certains modes de réalisation, le moteur d’entraînement 208 est configuré pour accéder aux données d’entraînement stockées dans le magasin de données d’entraînement 216 et pour utiliser les données d’entraînement pour générer un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique. Le moteur d’entraînement 208 peut stocker les modèles d’apprentissage automatique générés dans le magasin de données de modèles 218. Dans certains modes de réalisation, le moteur de détermination de carnation 210 est configuré pour utiliser un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique stockés dans le magasin de données de modèle 218 pour traiter des images afin d’estimer une carnation représentée dans les images. Dans certains modes de réalisation, le moteur de normalisation d’image 212 est configuré pour prétraiter les images avant qu’elles ne soient fournies au moteur d’entraînement 208 ou au moteur de détermination de carnation 210 afin d’améliorer la précision des déterminations réalisées. Dans certains modes de réalisation, le moteur de recommandation de produit 214 est configuré pour recommander un ou plusieurs produits stockés dans le magasin de données de produit 220 sur la base d’une carnation déterminée.
La est un schéma qui illustre un exemple de mode de réalisation non limitatif de normalisation d’une image qui inclut un visage selon divers aspects de la présente divulgation. Comme montré, une image 402 inclut un visage décentré qui n’occupe qu’une petite portion de l’image 402 globale. En tant que tel, il peut être difficile d’estimer une carnation sur la base de l’image 402. Il peut être souhaitable de réduire la surface hors visage de l’image et de placer la surface de visage de l’image à un endroit cohérent.
Dans une première action de normalisation 404, le moteur de normalisation d’image 212 utilise un algorithme de détection de visage pour détecter la portion de l’image 404 qui représente le visage. Le moteur de normalisation d’image 212 peut utiliser l’algorithme de détection de visage pour trouver une boîte englobante 406 qui inclut le visage. Dans une deuxième action de normalisation 408, le moteur de normalisation d’image 212 peut modifier l’image 408 pour centrer la boîte englobante 406 dans l’image 408. Dans une troisième action de normalisation 410, le moteur de normalisation d’image 212 peut zoomer sur l’image 410 pour que la boîte englobante 406 soit aussi grande que possible dans l’image 410. En menant les actions de normalisation, le moteur de normalisation d'image 212 peut réduire les différences de disposition et de taille entre de multiples images, et peut donc améliorer l'entraînement et la précision du modèle d’apprentissage automatique ainsi que la précision des résultats lors de l’application de nouvelles images au modèle d’apprentissage automatique. Dans certains modes de réalisation, différentes actions de normalisation peuvent se produire. Par exemple, dans certains modes de réalisation, au lieu de centrer et de zoomer sur la boîte englobante 406, le moteur de normalisation d’image 212 peut recadrer l’image sur la boîte englobante 406. À titre d’autre exemple, dans certains modes de réalisation, le moteur de normalisation d’image 212 peut réduire ou augmenter la profondeur de bit, ou peut sous-échantillonner ou suréchantillonner les pixels de l’image afin de concorder avec d’autres images collectées par différentes caméras 202 ou différents dispositifs informatiques mobiles 102.
Dans certains modes de réalisation, le processus de normalisation et les modèles d’apprentissage automatique décrits ici peuvent être personnalisés pour un type particulier de dispositifs informatiques mobiles 102 ou de caméras 202A, 202B utilisés pour collecter des images d’entraînement ou des images du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, les différences entre les images capturées peuvent être minimisées pendant la normalisation.
Bien que la illustre divers composants comme étant fournis par le dispositif informatique mobile 102 ou le dispositif de détermination de carnation 104, dans certains modes de réalisation, la disposition des composants peut être différente. Par exemple, dans certains modes de réalisation, le moteur de détermination de carnation 210 et le magasin de données de modèle 218 peuvent être présents sur le dispositif informatique mobile 102 de sorte que le dispositif informatique mobile 102 puisse déterminer des carnations dans les images capturées par la caméra avant 202A sans transmettre les images au dispositif de détermination de carnation 104. À titre d’autre exemple, dans certains modes de réalisation, tous les composants peuvent être fournis par un seul dispositif informatique. À titre d’autre exemple encore, dans certains modes de réalisation, plusieurs dispositifs informatiques peuvent fonctionner ensemble pour fournir la fonctionnalité illustrée comme étant fournie par le dispositif de détermination de carnation 104.
La est un organigramme qui illustre un exemple de mode de réalisation non limitatif d’un procédé d’utilisation d’images extraites de multiples vues de caméra pour estimer une carnation du visage d’un sujet vivant dans une image selon divers aspects de la présente divulgation. Le sujet est appelé « sujet vivant » dans le procédé 500 afin de distinguer le sujet des sujets d'entraînement qui peuvent être utilisés dans un processus d'entraînement de modèles d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés dans le procédé 500. Alors que les informations de carnation de vérité terrain sont disponibles pour les sujets d'entraînement, ces informations ne sont pas disponibles pour le sujet vivant.
Au bloc 502, un dispositif informatique obtient une première vidéo enregistrée par une première caméra ayant un premier champ de vision dans un environnement illuminé. Dans certains modes de réalisation, un moteur de collecte de données 204 d’un dispositif informatique mobile 102 (par exemple, un iPhone 14 d’Apple) utilise une caméra arrière 202B du dispositif informatique mobile 102 pour capturer une vidéo de l’environnement dans lequel le sujet vivant est situé. Au bloc 504, le dispositif informatique obtient une seconde vidéo enregistrée par une seconde caméra ayant un second champ de vision dans l’environnement illuminé. Le second champ de vision diffère du premier champ de vision et est dirigé vers le visage du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, le moteur de collecte de données 204 du dispositif informatique mobile 102 utilise une caméra avant 202A du dispositif informatique mobile 102 pour capturer une vidéo du visage du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, les deux vidéos peuvent démarrer et arrêter l’enregistrement simultanément ou couvrir autrement la même ou sensiblement la même période. Cela permet aux images d’environnement d’éclairage d’être plus pertinentes pour les conditions d’éclairage qui existent lors de l’extraction des images de visage.
Au bloc 506, le dispositif informatique extrait des images d’environnement d’éclairage de la première vidéo, et au bloc 508, le dispositif informatique extrait des images de visage de la seconde vidéo qui incluent le visage du sujet vivant. Dans certains modes de réalisation, les images de visage individuelles sont appariées à des images d’environnement d’éclairage correspondantes à partir de la même ou sensiblement de la même instance de temps. Dans certains modes de réalisation, l’extraction des images de visage comprend une ou plusieurs étapes de prétraitement dans lesquelles les trames de la seconde vidéo sont évaluées en termes d'adéquation en tant qu’images de visage dans d’autres étapes de traitement. Dans un scénario illustratif, le dispositif informatique mesure un niveau de luminosité pour chaque trame et omet la trame des images de visage extraites lorsque le niveau de luminosité mesuré est inférieur à un niveau de luminosité seuil minimal ou supérieur à un niveau de luminosité seuil maximal. En variante ou en plus, d’autres évaluations d'adéquation peuvent être effectuées, telles que la confirmation de la présence du visage entier dans la trame, ou la vérification de recherche de flou ou d'autres problèmes de qualité d'image. Dans certains modes de réalisation, le moteur de collecte de données 204 transmet les images extraites au dispositif de détermination de carnation 104 pour un traitement ultérieur.
- une enceinte étanche dans laquelle sont situés le solaire, la couronne, les satellites et le porte-satellites, cette enceinte étant formée au moins en partie par un carter tel que décrit ci-dessus.
Avantageusement, les satellites sont à double étage et comprennent un premier étage engrené avec la première couronne qui est mobile autour dudit axe longitudinal et le solaire, et un second étage engrené avec une seconde couronne qui est fixe vis-à-vis dudit axe longitudinal.
-- le carter est monté de manière étanche sur le solaire ou un arbre solidaire du solaire ou accouplé à ce solaire,
-- le carter est fixé à ladite couronne fixe, et en particulier la bride du carter est fixée à une bride de la couronne fixe,
-- en variante, dans une configuration planétaire ou différentielle par exemple, le carter est fixé directement à un stator,
-- le carter est monté de manière étanche sur une portion solidaire en rotation de ladite couronne mobile,
-- en variante, dans une configuration épicycloïdale ou différentielle par exemple, le carter est monté de manière étanche sur une portion solidaire en rotation du porte-satellites.
L’invention concerne en outre une turbomachine ou un système d’entrainement d’une roue de train d’atterrissage, en particulier d’aéronef, comportant au moins un carter ou un réducteur mécanique tel que décrit ci-dessus.
la est une autre schématique partielle en perspective et en coupe axiale d’un réducteur comportant un carter fixe selon un mode de réalisation de l’invention,