Titre : SYSTEME ET PROCEDE D’ACQUISITION ET DE DETERMINATION DES AXES DES SOUPAPES DANS DES MOULES DE VULCANISATION DE PNEUMATIQUES

Domaine Technique

L’invention concerne un système et procédé pour insérer des soupapes dans des segments d’un moule de cuisson pour les pneumatiques. Plus particulièrement, l’invention concerne un système et procédé permettant d’identifier des évents d’un moule de vulcanisation pour les pneumatiques dont les évents sont dispersés pour permettre l’insertion des soupapes correspondantes dedans.

Contexte

Dans le domaine de pneumatiques, les moules pour la vulcanisation du type à segments sont connus. En se référant à la figure 1, ce type de moule est représenté par un moule 10 comprenant principalement deux coquilles (non représentées) qui moulent chacune l'un des flancs latéraux d’un pneumatique P, une pluralité de segments 12 qui moulent la bande de roulement Pio du pneumatique P le long des surfaces internes 12a des segments. Les segments 12 sont mobiles radial ement entre une position ouverte (représentée dans la figure 1) et une position fermée du moule 10. Ce type de moule peut comprendre en outre au moins une bague de serrage (non représentée) pour permettre le déplacement radial des segments. Un exemple de ce type de moule est divulgué par le brevet US10,239,270 de la Demanderesse.

La fabrication de pneumatiques utilisant ce type de moule nécessite qu'une pression soit appliquée au pneumatique cru afin de le presser contre les surfaces internes du moule en même temps qu’une chaleur est fournie au moule (par exemple, par induction électrique et/ou par induction magnétique, ou par moyen d'un fluide caloporteur tel que la vapeur d'eau sous pression). Pour cette raison, ce type de moule doit être ventilé afin que le pneumatique cru se gonfle contre les surfaces intérieures des segments du moule.

Il est donc également connu que ce type de moule comprend une pluralité de trous d'aération (ou « évents ») pour réaliser cette ventilation pendant les cycles de vulcanisation. Par exemple, un moule à segments typique peut comprendre entre 4000 et 12000 évents sensiblement cylindriques et distribués le long de chaque segment du moule. Dans chacun des évents se trouve une soupape 20 du type représenté à titre d’exemple par la figure 2 (voir, par exemple, le brevet EP774333B1). La soupape 20 comprend un insert mobile 22 qui monte et descend dans un logement 24 sensiblement cylindrique. L’insert mobile 22 comprend une tige de valve 26 avec une section conique 26a frustrée vers une cavité interne 28 (voir la figure 2) et une surface plane 26b vers la surface du pneumatique. La section conique 26a s'accouple avec une surface de siège 24a du logement 24 de sorte que, pendant un cycle de vulcanisation, la soupape est fermée par la surface de l'ébauche de pneumatique qui s'approche, et, pendant l'extraction du pneumatique, la soupape se rouvre après la vulcanisation. Une garniture (non représentée) peut être disposée entre la section conique 26a et la surface de siège 24a de manière entendue par l’homme du métier.

Les soupapes se présentent sous la forme de petites pièces mécaniques tubulaires et rigides (par exemple, du diamètre aux alentours de 2,5mm et longueur de 5 à 12 mm). En outre, leur mise en place dans le moule consiste en un montage en force dans des évents percés à un diamètre garantissant l’ajustement et la tenue des soupapes tout au long de la vie du moule. L’opération de mise en place requiert :

La localisation de l’évent pour insérer la soupape ;

La prise de la soupape dans le bon sens ;

Le positionnement de la soupape dans l’évent ;

La génération d’effort requis pour la rentrer dans l’ajustement ; et La pression appliquée jusqu’à ce que la soupape soit arasante.

Les soupapes sont placées individuellement dans les segments du moule (soit par un opérateur humain soit par un opérateur mécanique comme un robot). Cette opération s'effectue généralement à l'aide d'un outil du type pince à épiler qui saisit la soupape et l'insère avec précision dans l’évent correspondant du moule. La soupape est ensuite martelée dans l’évent à l'aide d'un marteau et d'un mandrin. Ce type d’insertion demande beaucoup d'efforts et prend beaucoup de temps. Chaque insertion représente plusieurs secondes de travail, conduisant à une tache pénible, répétitive et qui, pour un opérateur humain, ne présente pas un grand intérêt. Ceci conduisant à des risques de lassitude et d’oubli de soupapes, remettant en question le bon fonctionnement du moule. Pour surmonter ce problème, il existe dans l’art antérieur des dispositifs pour l'insertion des soupapes dans les moules. Par exemple, la publication allemande DE102010060901 divulgue un outil comprenant un système tubulaire de guidage dans lequel une soupape est disposée. Le système tubulaire se place à l’aplomb de l’évent où, par un effort dans l’axe de la soupape, un piston pousse la soupape pour l’enfoncer de façon guidée et régulée. Par le biais d’un ressort, le piston remonte, et une nouvelle soupape s’engage dans le système tubulaire. Une automatisation réside donc dans le positionnement à l’aplomb des évents, mais les soupapes doivent être positionnées précisément pour qu’elle retrouve leurs repères.

Le brevet coréen KR100845093B divulgue un système d’assemblage de soupapes incorporant une machine pour la fabrication des soupapes en deux parties : un corps dans lequel est installé le ressort et la soupape en elle-même. La machine est susceptible d’être détournée pour servir de base à un système d’emmanchement de soupapes pour insérer les soupapes dans les évents. Cependant, il lui manque la capacité à s’adapter à n’importe quelle forme de moule et également à se déplacer pour positionner les soupapes dans des segments.

En effet, les perçages qui créent les évents ne sont pas toujours réalisés comme indiqué sur les plans, et il existe des variations dues au procédé de fabrication engendrant des écarts (par exemple, des évents sont rajoutés, ou des moules sont modifiés à la main). La connaissance précise de la position des évents et/ou de leurs axes n’étant pas absolument garantie, il est souhaitable de développer un système qui sait se passer de ces informations, comme le ferait un opérateur humain qui détecte et analyse lui-même.

Ainsi, l’invention divulguée emploie la connaissance du segment de moule pour réaliser l’insertion des soupapes de manière répétitive. L’insertion des soupapes se fait avec un effort pouvant aller jusqu’aux alentours de 70kg ce qui nécessite de bien maîtriser la trajectoire d’un robot pour ne pas détériorer le moule. Pour cela, l’invention divulguée utilise les coordonnées des évents et la détection de leurs centres et leurs normales ? pour donner à un robot la bonne trajectoire d’approche et de poussée pour faciliter la mise en place des soupapes.

Résumé de l’invention

L’invention concerne un système mettant en œuvre un procédé permettant d’identifier des évents d’un moule de vulcanisation pour les pneumatiques comprenant un ou des segments et une surface interne dont les évents sont dispersés pour permettre l’insertion des soupapes correspondantes dedans, caractérisé en ce que le système comprend : un robot incorporant un système de détection avec un ou plusieurs capteurs qui détectent la présence d’un ou des évents dispersés le long de la surface interne du segment du moule ; un réseau de communication qui gère les données entrantes au système à partir du système de détection ; et un ou des serveurs de communication, chacun comprenant un ou des processeurs connectés de manière opérationnelle à une mémoire configurée pour stocker une application d'analyse des données représentatives des moules imagés, et le ou les processeurs comprenant un module d’exécution de l’application d’analyse qui réalise le traitement des images, dont le ou les processeurs sont capables d'exécuter des instructions programmées stockées dans la mémoire pour réaliser les étapes suivantes : une étape de détection d’une présence d’un agencement d’évents dans le champ de vue du système de détection, ce qui déclenche pour capturer au moins une image de la surface interne du segment du moule ; et une étape de recherche, dans l’image capturée par le système de détection, de la présence des évents détectés, de sorte que le système de détection continue de capturer les images si aucun évent n’est détecté, jusqu’à ce que la recherche du moule soit épuisée. Dans certains modes de réalisation du système de l’invention, le système de détection comprend au moins une caméra tridimensionnelle (3D) du type RGB-D fixée au robot qui fournit des images 3D représentées en un ensemble de points 3D avec des coordonnées (X, Y, Z) Dans certains modes de réalisation du système de l’invention, le ou les processeurs sont capables d'exécuter des instructions programmées stockées dans la mémoire pour réaliser les étapes suivantes : une étape d’annotation des positions d’échantillons des évents, cette étape comprenant une étape de création d’une référence de coordonnées des évents cherchés dans des images capturées par le système de détection du système ; une étape de reconstruction du segment comprenant une étape de construction d’une base de données annotée stockant des images capturées et des coordonnées des pixels des images capturées ; une étape d’analyse des contours des évents réalisée par le module d’exécution d’application d’analyse du système, cette étape comprenant une étape de détermination du plan de surface en trouvant la forme la plus proche d’un cercle qui représente l’évent cherché, cette étape comprenant en outre une étape de détermination du vecteur normal au plan de surface déterminé pour retrouver l’axe d’insertion de la soupape ; et une étape de détermination du diamètre de l’évent permettant le perçage d’une soupape du diamètre correspondant, pendant laquelle chaque évent est identifié par un contour analysé pendant l’étape d’analyse des contours des évents, et pendant laquelle un centre correspondant est identifié par un point ; de sorte que le système reçoit les coordonnées d’un évent identifié pour choisir une soupape du diamètre approprié.

Dans certains modes de réalisation du système de l’invention, le module d’exécution de l’application d’analyse stockée dans la mémoire du système emploie un logiciel d’annotation permettant de construire des boîtes englobantes autour des évents figurant sur l’image capturée du moule.

Dans certains modes de réalisation du système de l’invention, le processeur du système forme en permanence au moins un réseau neuronal dont la sortie est la classification des coordonnées des évents, de sorte que les images capturées révèlent les positions des évents. Dans certains modes de réalisation du système de l’invention, l’au moins un réseau neuronal est choisi parmi des réseaux neuronaux convolutifs.

Dans certains modes de réalisation du système de l’invention, une ou des étapes emploient l’usage d’un réseau neuronal du type transformer déformable.

Dans certains modes de réalisation du système de l’invention, le robot comprend un périphérique de préhension soutenu par un bras allongé pivotant, le périphérique de préhension s’étendant du bras allongé jusqu’à une extrémité libre où un préhenseur est disposé le long d’un axe longitudinal commun.

Dans certains modes de réalisation du système de l’invention, le préhenseur comprend une pince pivotante incorporant des doigts de prise qui s’étendent d’une plateforme où la fixation de la pince à l’extrémité libre du périphérique de préhension est réalisée, chaque doigt comprenant un membre avec une longueur prédéterminée qui s’étend entre une extrémité d’actuation, où le mouvement du doigt est réalisé, et une extrémité de prise opposée, où le doigt agrippe la soupape.

Dans certains modes de réalisation du système de l’invention, le ou les processeurs sont capables d'exécuter des instructions programmées stockées dans la mémoire pour réaliser une étape de mise en mouvement du robot pour qu’il puisse poser la soupape pour insertion dans un évent identifié dans un segment du moule.

L’invention concerne aussi un procédé mis en œuvre par le système divulgué permettant d’identifier des évents d’un moule de vulcanisation pour les pneumatiques comprenant un ou des segments et une surface interne dont les évents sont dispersés pour permettre l’insertion des soupapes correspondantes dedans, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes suivantes : une étape de positionnement du moule dans un champ de vue d’un système de détection du système, de sorte que les évents définis le long de la surface interne d’au moins un segment sont visibles, pendant laquelle le système de détection vient survoler le moule ; une étape de détection d’une présence d’un agencement d’évents dans le champ de vue du système de détection, ce qui déclenche pour capturer au moins une image de la surface interne du segment du moule ; et une étape de recherche, dans l’image capturée par le système de détection, de la présence des évents détectés, de sorte que le système de détection continue de capturer les images si aucun évent n’est détecté, jusqu’à ce que la recherche du moule soit épuisée. Dans certains modes de réalisation du procédé de l’invention, le procédé comprend en outre une étape de contrôle réalisée après l’insertion des soupapes dans les évents du moule. Dans certains modes de réalisation du procédé de l’invention, le procédé comprend en outre une dernière étape de positionnement du robot à l’aplomb d’un évent identifié, dans l’axe d’insertion de celui-ci, pendant laquelle le robot insuffle la soupape.

D’autres aspects de l’invention vont devenir évidents grâce à la description détaillée suivante.

Brève description des dessins

La nature et les divers avantages de l’invention vont devenir plus évidents à la lecture de la description détaillée qui suit, conjointement avec les dessins annexés, sur lesquels les mêmes numéros de référence désignent partout des parties identiques, et dans lesquels :

La figure 1 représente une vue en perspective d’un mode de réalisation d’un moule de vulcanisation du type à segments.

La figure 2 représente un mode de réalisation d’une soupape insérée dans un évent du moule de la figure 1.

La figure 3 représente une vue schématique d’un système de l’invention permettant l’insertion des soupapes dans un moule de vulcanisation des pneumatiques.

La figure 4 représente une surface interne d’un segment d’un moule de vulcanisation des pneumatiques dont les évents sont identifiés par le système de la figure 3.

La figure 5 représente un exemple de boîtes englobantes annotées qui sont construites autour des évents figurant sur une image d’un moule capturée dans un procédé réalisé par le système de l’invention.

La figure 6 représente un exemple des points qui définissent des évents figurant sur une image d’un moule capturée dans un procédé réalisé par le système de l’invention.

La figure 7 représente un exemple des points extraits dans un procédé réalisé par le système de l’invention et formant une ou des ellipses.

La figure 8 représente un vecteur normal d’un évent identifié dans une image d’un moule capturée dans un procédé réalisé par le système de l’invention.

La figure 9 représente des évents identifiés par des contours analysés pendant un procédé réalisé par le système de l’invention.

Description détaillée

En se référant maintenant aux figures, sur lesquelles les mêmes numéros identifient des éléments identiques, la figure 3 représente un système d’insertion des soupapes (ou « système ») 100 de l’invention. Le système 100 met en œuvre un procédé de l’invention permettant l’insertion des soupapes (par exemple, des soupapes du type représenté dans la figure 2) dans des segments d’un moule de vulcanisation pour les pneumatiques (par exemple, un moule 10 du type représenté dans la figure 1 et ayant des segments 12). Le procédé divulgué incorpore une méthode d’apprentissage automatique qui est basée sur les données correspondantes aux images obtenues du moule dont l’algorithme employé analyse la surface interne du moule pour poser et pour insérer la soupape dans un évent identifié.

En se référant à la figure 3, un moule 10 est positionné sur une table de travail ou sur un support 50 équivalent pour que le système 100 puisse le traiter. Le support 50 peut être configuré pour se déplacer de manière rotative, de manière alternative verticale et/ou de manière alternative horizontale, permettant donc le traitement d’une variété de moules. En se référant encore à la figure 3, dans un mode de réalisation du système 100, le système comprend un robot 102 ayant un périphérique de préhension 104 soutenu par un bras allongé 106 pivotant. Le périphérique de préhension 104 s’étend du bras allongé 106 jusqu’à une extrémité libre 104a où un préhenseur 108 est disposé le long d’un axe longitudinal commun. La fixation du préhenseur 108 au périphérique de préhension 104 peut être réalisée par un vissage d’un adaptateur à l’extrémité libre 104a du périphérique de préhension. Il est entendu que la fixation du préhenseur 108 au périphérique de préhension 104 peut être réalisée par un ou des moyens de fixation connus (y compris, sans limitation, le soudage, le collage et des moyens équivalents).

Dans un mode de réalisation du préhenseur 108, le préhenseur comprend une pince 108a pivotante incorporant des doigts de prise (ou « doigts ») 108b qui s’étendent d’une plateforme 108c (où l’adaptateur réalise la fixation de la pince 108a à l’extrémité libre 104a du périphérique de préhension 104). Chaque doigt 108b comprend un membre avec une longueur prédéterminée qui s’étend entre une extrémité d’actuation (où le mouvement du doigt est réalisé) et une extrémité de prise opposée (où le doigt agrippe une soupape 200 retenue par la pince pendant le procédé mis en œuvre par le système 100). Chaque doigt 108b a une surface de prise interne qui engage la soupape 200 pendant l’insertion dans un évent identifié et une surface externe opposée. Les doigts 108b sont disposés pour qu’un espace prédéterminé soit défini entre les surfaces de prise, permettent le mouvement des doigts le long d’un axe commun pendant le procédé mis en œuvre par le système 100. Ainsi, le robot 102 facilite la prise d’une variété de soupapes sans interruption du mouvement linéaire des doigts.

Le mouvement alternatif d’un ou des doigts 108b peut être réalisé par un ou des vérins connus qui sont actionnés par un fluide sous pression (par exemple, de l’air comprimé) en provenance d’un conduit (pas représenté). En conséquence, le mouvement de chaque doigt 108b réalise le mouvement linéaire correspondant des doigts entre une position d’attente (où les surfaces de prise restent sensiblement parallèles avec l’espace entre eux) (non représentées) et une position de prise (où les surfaces de prise s’approchent pour engager la soupape 200 et pour la poser dans une position d’insertion par rapport à une surface interne 10a du moule 10) (voir la figure 3). Le ou les vérins sont choisis parmi des vérins de commerce.

Pendant le procédé mis en œuvre par le système 100, le robot 102 peut être mis en mouvement pour que le préhenseur 108 puisse réaliser la prise de la soupape 200 (comme décrit ci-dessous). Grâce aux doigts 108b, le préhenseur 108 réalise une préhension pour tenir la soupape 200 pendant un déplacement du préhenseur entre une position de prise (dans laquelle le préhenseur 108 réalise la prise d’une soupape choisie pour insertion dans un évent identifié correspondant) (voir la figure 3) et une position d’insertion (dans laquelle le préhenseur 108 pose la soupape prise pour l’insérer dans l’évent identifié) (non représenté). Dans les modes de réalisation du préhenseur 108 comprenant les doigts de prise 108b, la position de prise du préhenseur 108 signifie que les doigts sont dans leur position de prise de la soupape choisie. Dans tous les modes de réalisation du robot 102, le robot peut être configuré pour avoir six degrés de liberté lui permettant de se déplacer sur les six axes. Dans tous les modes de réalisation, le robot 102 peut être disposé sur un support 55 qui est configuré pour se déplacer de manière rotative, de manière alternative verticale et/ou de manière alternative horizontale, permettant donc le traitement d’une variété de moules.

Le robot 102 est mis en mouvement pour poser la soupape 200 pour insertion dans un évent identifié dans un segment 10A du moule 10. Dans un mode de réalisation du système 100, le robot 102 peut faire partie d’un robot itinérant qui peut être mis en mouvement soit par des moyens de mouvement intégrés (par exemple, un ou des moteurs intégrés) soit par des moyens de mouvement non-intégrés (par exemple, un ou des chariots mobiles autonomes ou d’autres moyens mobiles équivalents). Dans un autre mode de réalisation du système 100, le robot 102 peut être attaché à un plafond, à un sol, à un mur ou à n’importe quel support qui permet la réalisation du procédé mis en œuvre par le système 100 (voir, par exemple, le support 55 de la figure 3). Il est entendu qu’un tel robot peut être un robot industriel classique ou un robot collaboratif voire un robot delta ou à câble.

Le robot 102 inclut un système de détection qui utilise un ou plusieurs capteurs (non représentés) pour sentir l'information sur l'environnement physique autour du robot. Dans la description qui suit, les termes "capteur", "appareil photo", "caméra" et "capteur optique" peuvent être utilisés de manière interchangeable et peuvent se référer à un ou plusieurs appareils configurés pour effectuer une détection d'images bidimensionnelles (2D) et/ou tridimensionnelles (3D), une détection de profondeur en 3D, et/ou d'autres types de détection de l’environnement physique autour du robot 102. Dans des modes de réalisation du système 100, les capteurs du système de détection incorporés avec le robot 102 peuvent être fixés au bras allongé 106 (par exemple, à l’extrémité 104a) et/ou au préhenseur 108 du robot.

Le ou les capteurs du système de détection du robot 102 détectent la présence d’un ou des évents d’un moule. A titre d’exemple, une surface interne 10a d’un segment 10A d’un moule 10 de vulcanisation est représenté dans la figure 4 (la figure 4 représente une photo de la surface interne 10a prise avec une caméra du type RGB). Une pluralité d’évents 150 sont dispersés le long de la surface interne 10a du segment 10A, chaque évent recevant une soupape 200 correspondante. Il est attendu que chaque évent est sensiblement cylindrique et que tous les évents 150 ont des diamètres sensiblement pareils.

Dans certains modes de réalisation du robot 102, le capteur se déclenche lorsqu'un segment d'un moule entre dans le champ de vision de la caméra. Dans les cas où une partie de moule n’est pas visible dans l’image obtenue par le système de détection du robot 102 (par exemple, la caméra du système de détection), un point d’ accroche peut être placé à une position connue par rapport au capteur (par exemple, à une distance horizontale connue et à une distance verticale connue par rapport à la position du capteur).

Le système de détection peut déterminer l’information sur l'environnement physique autour du moule 10 qui peut être utilisée par un système de contrôle du système 100 (le système de contrôle comprenant, par exemple, un logiciel de planification des mouvements du robot 102). Le système de contrôle pourrait se trouver sur le robot 102 ou il pourrait être en communication à distance avec le robot. Dans des modes de réalisation du système 100, un ou plusieurs capteurs 2D ou 3D montés sur le robot 102 (y compris, sans limitation, des capteurs de navigation) peuvent être intégrés pour constituer un modèle numérique de l'environnement physique (y compris, où applicable, le ou les côtés, le sol et le plafond). En utilisant les données obtenues, le système de contrôle peut provoquer le mouvement du robot 102 pour naviguer entre les positions de prises des soupapes pendant leur insertion dans le moule 10.

Dans un mode de réalisation du système 100, le système de détection comprend au moins une caméra qui fournit des images 3D représentées en un ensemble de points 3D avec des coordonnées (X, Y, Z), et parfois des valeurs de couleur rouge, vert, bleue (le format « RGB » ou « RGB-D ») (appelé « une caméra du type RGB-D »). Dans ce mode de réalisation, une caméra du type RGB-D est fixée au robot 102 (par exemple, à l’extrémité 104a et/ou au préhenseur 108). Deux ou plusieurs caméras RGB-D peuvent être orientées de manière à obtenir un chevauchement prédéterminé entre les champs de vision des caméras. Comme utilisé ici, le terme « caméra » inclut une ou plusieurs caméras.

Les caméras RGB-D fournissent généralement des informations sur la profondeur en utilisant des cartes de profondeur, étant des images où chaque pixel contient la distance entre la caméra et le point correspondant dans l'espace. Par rapport aux méthodes de mesure traditionnelles telles que la mesure manuelle et d'autres mesures basées sur des dispositifs électroniques, les données de nuages de points 3D provenant des caméras du type RGB-D ont un taux de mesure beaucoup plus élevé. En utilisant une structure plus éparse, un nuage de points peut être construit à partir des images RGB-D en calculant le monde réel (par exemple, les coordonnées (X, Y, Z) avec les données intrinsèques d’une caméra de numérisation. Ainsi, l’information sur l'environnement physique autour du système 100 est obtenue des données de nuages de points 3D obtenues à partir de technologies de détection qui sont capables de capturer les géométries de surface 3D des moules de manière précise et efficace. Ces technologies de détection pourraient être choisies parmi les dispositifs disponibles dans le commerce (choisis, par exemple, parmi des caméras vendues sous la marque ZIVID® de la société Zivid AS, des systèmes de vision artificielle vendus par la société Cognex Corp., et leurs équivalents).

Le terme « nuage de point » (ou « point cloud » en anglais) (au singulier ou au pluriel) est utilisé ici pour faire référence à une ou des collections de points de données dans l'espace. Une ou des caméras (ou un ou des appareils équivalents) peuvent recueillir des données tridimensionnelles (3D) et détectent les surfaces des objets (par exemple, un segment 10A d’un moule 10) grâce à une série de coordonnées. Le stockage des informations sous la forme d'une collection de coordonnées spatiales peut permettre d'économiser de l'espace, car de nombreux objets ne remplissent pas une grande partie de l'environnement. Même si l'information n'est pas visuelle, l'interprétation des données comme un nuage de points aide à comprendre la relation entre plusieurs variables au moyen de la classification et la segmentation.

Il est entendu qu’une ou des caméras peuvent inclure un ou des modes de programmation, y compris par apprentissage, pour alimenter, modifier et entraîner au moins un réseau neuronal. Le système de détection du robot 102 détecte la présence d’un agencement d’évents 150 dans le champ de vision du système de détection (par exemple, le champ de vision d’une caméra du système 100), ce qui le déclenche pour capturer l'image d’une surface interne 10a du segment 10A d’un moule 10 (voir la figure 4). Dans tous les modes de réalisation du système 100, le système « cherche », dans l’image obtenue par le système de détection, la présence des évents « vus » par le robot 102. Si aucun évent n’est détecté, le système de détection continue d’obtenir les images jusqu’à ce que la recherche du moule 10 soit épuisée. Les points du périmètre de chaque évent détecté sont extraits pour déterminer son centre en préparation de l’insertion d’une soupape correspondante. Le système de détection du système 100 peut comprendre un moyen de télémètre qui est utilisé dans l’espace de travail du moule 10 pour en déduire ses dimensions. Dans ce mode de réalisation, le moyen de télémètre comprend un scanner (non représenté) pour balayer toute la surface interne 10a du moule 10 en temps réel dans l'environnement physique autour du moule. Un tel scanner permet une génération précise du moule. Le scanner peut être fourni ensemble avec un système de vision (non représenté) configuré pour localiser précisément les évents dans un scénario en temps réel sur la base du profil 3D généré par le scanner.

Le système de vision peut recevoir un fichier CAO du moule 10 pour mettre en correspondance l'emplacement d’un évent à partir du fichier CAO, avec l’évent identifié en temps réel pour localiser et déterminer avec précision ses coordonnées. Le système de vision peut recevoir le fichier CAO par des méthodes de transmission de données connues de l'homme de l'art. Le système de vision peut en outre comprendre au moins une caméra et au moins un capteur (non représenté) pour déterminer l'emplacement (i.e., les coordonnées) des évents sur la base des données recueillies en temps réel et/ou du profil de contour généré par le scanner.

Pour mettre en œuvre le procédé de l’invention par moyen d’ordinateur, le système 100 comprend un réseau de communication (ou « réseau ») qui gère les données entrantes au système des sources variées (par exemple, à partir d’au moins un robot 102 et le système de détection associé). Le réseau de communication incorpore un ou des serveurs de communication (ou « serveurs ») comprenant chacun un ou des processeurs connectés de manière opérationnelle à une mémoire. La mémoire est configurée pour stocker une application d'analyse des données représentatives des moules (et des segments des moules) imagés. Le ou les processeurs comprennent un module d’exécution d’application d’analyse qui réalise le traitement des images, dont le ou les processeurs sont capables d'exécuter des instructions programmées stockées dans la mémoire pour réaliser les étapes du procédé (comme décrites ci-dessous).

Le terme « processeur » (ou, alternativement, le terme "circuit logique programmable") désigne un ou plusieurs dispositifs capables de traiter et d'analyser des données et comprenant un ou plusieurs logiciels pour leur traitement (par exemple, un ou plusieurs circuits intégrés connus par l’homme de métier comme étant inclus dans un ordinateur, un ou plusieurs contrôleurs, un ou plusieurs microcontrôleurs, un ou plusieurs micro-ordinateurs, un ou plusieurs automates programmables (ou « PLC »), un ou plusieurs circuits intégrés spécifiques à une application, un ou plusieurs réseaux de neurones, et/ou un ou plusieurs autres circuits programmables équivalents connus). Le processeur comprend un ou des logiciels pour le traitement des données capturées par le système de détection du système 100 (et les données correspondantes obtenues) ainsi qu'un ou des logiciels pour l'identification et la localisation des variances et l’identification de leurs sources pour les corriger.

Dans le système 100, la mémoire peut comprendre à la fois des dispositifs de mémoire volatiles et non volatiles. La mémoire non volatile peut comprendre des mémoires à l'état solide, telles que la mémoire flash NAND, la mémoire « vive » (ou « keep-alive memory » ou « KAM ») pour sauvegarder des variables diverses de fonctionnement pendant que le processeur est hors tension, des supports de stockage magnétiques et optiques, ou tout autre dispositif de stockage de données approprié qui conserve les données lorsque le système 100 est désactivé ou perd son alimentation électrique. La mémoire volatile peut comprendre une mémoire statique et dynamique RAM qui stocke des instructions de programme et des données, y compris une application d'apprentissage.

En se référant encore aux figures 1 à 4, et en outre aux figures 5 à 9, une description détaillée est donnée à titre d’exemple des modes de réalisation d’un procédé de l’invention (ou « procédé ») mis en œuvre par le système 100. Il est bien entendu que le système 100 peut mettre en œuvre le procédé de l’invention dans n’importe quel environnement physique sans connaissance préalable de la configuration du moule.

Tel qu'utilisé ici, le terme “procédé” ou “processus” peut comprendre une ou plusieurs étapes effectuées par au moins un système informatique comportant un ou des processeurs pour exécuter des instructions qui effectuent les étapes. Sauf indication contraire, toute séquence d'étapes est donnée à titre d’exemple et ne limite pas les procédés décrits à une quelconque séquence particulière.

Dans la description suivante, des modes de réalisation du procédé de l’invention sont décrits dont la précision des informations obtenues par le système de détection (par exemple, la caméra) diffère.

En réalisant le procédé de l’invention, le système 100 incorpore une combinaison de techniques de vision et d'apprentissage automatique pour reconstruire correctement et rapidement la scène observée à partir de nuages de points dispersés tridimensionnels (ou « 3D »), issus d’une vue du segment 10A du moule 10. Le système 100 réalise donc une amélioration continue dans la reconnaissance des évents et leur distribution relative le long de la surface interne 10a du moule 10.

En lançant un mode de réalisation du procédé de l’invention, le procédé comprend une étape de positionnement du moule 10 dans le champ de vue du système de détection du robot 102 (par exemple, le positionnement du moule sur le support 50 comme représenté dans la figure 3). Le moule 10 est positionné de sorte que les évents 150 définis le long de la surface interne 10a d’au moins un segment 10A sont visibles dans le champ de détection du capteur (voir la figure 4). Pendant cette étape, le robot 102 (et particulièrement le système de détection intégré) vient survoler le moule 10.

Le procédé comprend en outre une étape d’annotation des positions d’échantillons des évents consacrés à l’apprentissage. Pendant cette étape, une référence est créée des coordonnées des évents cherchés dans des images capturées par le système de détection du robot 102 (par exemple, une caméra du type RGB). La référence de coordonnées des évents qui est créée pendant cette étape comprend des images attendues correspondant aux évents 150 distribués le long de la surface interne 10a du moule 10. Cette étape peut être réalisée en avance d’autres étapes du procédé de l’invention pour alimenter un réseau neuronal les vraies coordonnées des évents et leurs positionnements relatifs l’un par rapport à l’autre. Dans ce mode de réalisation du procédé, au moins une partie de la référence des évents peut être créée par un ou des hommes du métier.

Dans des modes de réalisation du procédé, pendant cette étape, un réseau neuronal peut être entraîné pour permettre de reconnaître les vraies coordonnées des évents et de créer des boîtes englobantes (ou « régions encadrées ») autour des évents reconnus. Pendant cet entraînement, les coordonnées de la boîte englobante de l’évent reconnu sont mises en corrélation avec les coordonnées des évents cherchés pour calculer des déplacements entre elles. Les régions encadrées et les calculs de déplacement sont transmis à un réseau neuronal (par exemple, un ou des CNNs) pour apprendre conjointement la représentation d’un évent dans des perspectives différentes des images prises par le système de détection du robot 102.

Dans ce mode de réalisation du procédé de l’invention, le procédé comprend en outre une étape de capture des images du moule 10 (et plus particulièrement, la capture des images de la surface interne 10a du segment 10A du moule). Cette étape, qui est réalisée par le robot 102 (et particulièrement par le système de détection associé), comprend une étape de balayage du système de détection du robot 102 au-dessus du segment 10A de moule 10. Chaque image capturée pendant cette étape est composée d'une matrice de pixels où chaque pixel a une couleur différente et une luminosité qui indique la position d’un évent 150 du moule 10. Les images obtenues, révélant une ou des positions des évents 150, entraînent au moins un réseau neuronal pour identifier toutes les positions attendues des évents dans le moule 10 imagé. Ainsi, ces variations d’images servent d'entrée au réseau neuronal dont les sorties sont la classification des coordonnées des évents.

Pendant cette étape, l’algorithme du module d’exécution a pour le but de repérer et d’indiquer automatiquement le profil externe de l’évent ainsi que les interfaces les périmètres de l’évent (par exemple, son diamètre et l’angle de son axe cylindrique par rapport à la courbure de la surface interne 10a du moule 10). Pendant cette étape, le module d’exécution emploie donc un logiciel d’annotation permettant de construire des boîtes englobantes autour des évents 150 figurant sur l’image du moule 10 (voir la figure 7).

Le processeur du système 100 forme en permanence le réseau neuronal à partir des données nouvellement saisies des images des moules obtenus par le système de détection du robot 102. Afin de détecter automatiquement les limites entre les évents et le matériau métallique du moule environnant, le robot 102 prend des images (qui peuvent inclure des vidéos) et recueille un ensemble de données d'images à partir de plusieurs moules du même type (par exemple, du type représenté par le moule 10 de la figure 4). Avant d'être enregistré, l'ensemble de données des images peut être annoté sur la base des données saisies par l’opérateur pour créer les données de vérité de terrain. Par exemple, dans certaines modes de réalisation, pour aider le réseau neuronal à détecter et identifier les limites de l’évent 150 et/ou le matériau métallique du moule environnant, l'ensemble des données des images est annoté. Les variations connues sont identifiées manuellement sur la base des connaissances de professionnels des moules.

Pendant cette étape, le processeur du serveur peut utiliser les données de vérité terrain (ou « ground truth » en anglais) pour entraîner et/ou développer un ou des réseaux neuronaux afin de détecter automatiquement l'espace où l'objet (par exemple, les évents 150 du moule 10). En tant que telles, les données de vérité de terrain telles que décrites ici se réfèrent généralement à des informations fournies par l'observation directe des professionnels sur le terrain par opposition aux informations fournies par inférence. Elles peuvent disposer de données provenant de plusieurs sources, y compris de plusieurs professionnels situés dans des endroits éloignés, pour développer le réseau neuronal. Une boucle de rétroaction des images annotées peut être mise à jour avec des données de vérité de terrain supplémentaires au fil du temps afin d'améliorer la précision du système 100.

Dans ce mode de réalisation du procédé de l’invention, le procédé comprend en outre une étape de reconstruction du segment 10A par une numérisation tridimensionnelle avec un degré de résolution élevée. Pendant cette étape, le biais d’une caméra 3D du système de détection est utilisé dans l’espace de travail du moule 10 pour reconstruire immédiatement le volume du segment 10A et d’en déterminer les dimensions et de délimiter sa zone de travail. Cette étape comprend la construction d’une base de données annotée stockant les images RGB, les coordonnées (X,Y,Z) des pixels des images obtenues ainsi que les coordonnées des boîtes englobantes. Pendant cette étape, l’algorithme du module d’exécution a pour but d’extraire les points qui définissent chaque évent 150 (voir la figure 8). En utilisant les points extraits ensemble avec leurs coordonnées (X, Y, Z) et l’analyse de la surface dont l’évent est défini par ces points, il est possible de trouver le centre C150 de chaque évent reconstruit (voir encore la figure 8) et donc le vecteur normal du plan de surface. L’orientation de l’évent 150 reconstruit par rapport à la surface interne 10a du moule 10 indique l’orientation correspondante d’une soupape pour réaliser son insertion correcte dans le moule. Ainsi, l’emplacement du moule 10 et ses limites peuvent être déduits ainsi que sa géométrie (y compris les éléments de sculpture), la surface interne 10a, les normales en tout point du moule, les évents 150 servant à insérer les soupapes.

Dans ce mode de réalisation du procédé de l’invention, le procédé comprend en outre une étape d’analyse des contours de chaque évent 150. Dans ce mode de réalisation du procédé de l’invention, la caméra 3D du système de détection du robot 102, par la largeur de son spectre de mesure, donne une meilleure précision en calculant la normale sur le plan homogénéisé sur la surface interne 10a du moule 10. Pendant cette étape, chacun des points extraits (y compris le centre C150) a des coordonnées correspondantes.

Cette étape comprend une étape de détermination du plan de surface en trouvant la forme la plus proche du cercle que représente 1’ évent cherché. En raison du positionnement de l’évent le long de la surface interne 10a du moule 10 (ayant des parties sensiblement courbées), il est entendu que les points extraits peuvent former une ou des ellipses (voir les ellipses données à titre d’exemple dans la figure 9).

Cette étape comprend aussi une étape de détermination du vecteur normal au plan de surface déterminé pendant l’étape précédente. En se référant à la figure 8 , un vecteur normal déterminé passe le centre C150 de l’évent 150 pour retrouver l’axe d’insertion X200 de la soupape 200 (orienté, par exemple, à un angle a par rapport à la surface interne 10a du moule 10). Cette étape va permettre au robot 102 de choisir et d’orienter une soupape de diamètre approprié (par exemple, une soupape du type représenté dans la figure 2) pour assurer son insertion correcte dans l’évent correspondant.

Dans ce mode de réalisation du procédé de l’invention, le procédé comprend en outre une étape de détermination du diamètre de l’évent permettant le perçage d’une soupape du diamètre correspondant. En se référant à la figure 9 , chaque évent 150 est identifié par un contour 150A analysé dans l’étape précédente. Le centre C150 correspondant est identifié par un point. Pendant cette étape, l’algorithme du module d’exécution a pour le but de reconnaître le diamètre qui correspond au plus proche des diamètres des évents connus (connus, par exemple, dans la référence des évents créée pendant l’étape d’annotation de ce mode de réalisation du procédé).

Dans ce mode de réalisation du procédé de l’invention, le procédé comprend en outre une dernière étape de positionnement de la soupape 200 dans l’évent identifié ayant le diamètre correspondant. Pendant cette étape, le robot 102 reçoit les coordonnées d’un évent identifié pour que le robot puisse choisir la soupape du diamètre approprié (par exemple, une soupape du type représenté dans la figure 2). Pendant cette étape, le robot 102 peut choisir la soupape par le biais d’un changeur d’outil et d’un système d’amené des soupapes (les deux étant connus dans le commerce). Pendant cette étape, le robot 102 peut se positionner à l’aplomb de l’évent 150 identifié, dans l’axe d’insertion de celui-ci et insuffler la soupape. Une fois la soupape pré-positionnée grâce à sa forme (soit conique soit étagée), le robot 102 peut procéder à l’enfonçage, soit par le biais de la tête d’amené des soupapes, soit, en poussant celle-ci avec une zone dédiée d’un effecteur déposé à l’extrémité 104a (non représenté). L’usage des réseaux neuronaux apporte une robustesse dans la détermination des évents et surtout la rapidité qui s’affranchit de calculs longs. Bien que les incarnations soient décrites ici en ce qui concerne l'utilisation des réseaux neuronaux (et plus particulièrement des réseaux neuronaux convolutifs, ou « convolutional neural network » en anglais or « CNN ») comme modèle d'apprentissage machine, d'autres types de modèles d'apprentissage machine peuvent être utilisés. Ceux-ci incluent, sans limitation, les modèles utilisant la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les Bayes naïfs, le voisin le plus proche (knn), K signifie regroupement, forêt aléatoire, les algorithmes de réduction de la dimensionnalité, les algoïsmes à gradient, les réseaux de neurones (par exemple, les autoencodeurs, les RNN, les percéptrants, la mémoire logarithmique à court terme (LSTM), Hopfield, Boltzmann, la croyance profonde, la déconvolution, la confrontation générative (GAN), etc. ) et leurs compléments et équivalents. Le ou les CNNs peuvent être formés avec des données de vérité de terrain (ou « ground truth » en anglais) qui sont générées en utilisant des données de capteurs représentatives du mouvement du robot 102, y compris le positionnement du préhenseur 108.

Une ou des étapes de ce mode de réalisation du procédé de l’invention emploie l’usage d’un réseau neuronal du type transformer déformable (ou « DETR déformable » ou « DETR »). Le DETR est utilisé pour la détection d'objets de bout en bout, en combinant des réseaux neuronaux du type CNN et des codeurs-décodeurs du type « Transformer ». Le DETR réduit d’abord les calculs en ne s'intéressant qu'à un petit ensemble de points d'échantillonnage clés autour d'une référence (par exemple, les points forment le contour 150A autour d’un évent 150 du moule 10) (voir la figure 9). Le DETR utilise ensuite un module d'attention déformable pour agréger des caractéristiques multi-échelle afin de faciliter la détection de petits objets. Par conséquent, le DETR peut modéliser des dépendances entre des objets éloignés dans la scène observée pour atteindre la capacité de détecter, de localiser et de classer automatiquement et avec précision des évents dont l'insertion des soupapes correspondantes est prévue.

Dans tous les modes de réalisation du procédé de l’invention, le procédé peut comprendre en outre une étape de contrôle facultative après l’insertion des soupapes 200 dans les évents 150 du moule 10. Pendant cette étape, un opérateur peut réaliser un contrôle manuel unitaire de tout ce que le robot 102 propose. Pendant cette étape, un contrôle entièrement automatique peut être réalisé, impliquant une détection de présence et/ou un palpeur pour valider la présence ainsi que le bon fonctionnement des soupapes.

Il est entendu que tous les modes de réalisation du procédé de l’invention peuvent être réalisés dans la même usine (par exemple, par une seule installation incorporant le système 100). En utilisant le système 100 de l’invention pour réaliser le procédé divulgué, n’importe quel moule présenté au système 100 est analysé de la même façon. Il n’existe aucun besoin de connaître le fichier CAO à l’avance ou de disposer d’aménagements dans le moule pour le positionner de façon irréprochable. Le système 100 est nativement conçu pour s’accommoder des variations, ce qui donne, par exemple, la possibilité de travailler avec des moules de tiers et/ou des moules retouchés à la main.

Le système 100 de l’invention peut inclure des préprogrammations des informations concernant les événements attendus. Par exemple, un réglage du procédé de l’invention peut être associé avec les paramètres des environnements physiques typiques dans lesquels le système 100 fonctionne (par exemple, les installations de production des pneumatiques). Dans des modes de réalisation de l’invention, le système 100 (ou un autre système incorporant le système 100) peut recevoir des commandes audios (y compris des commandes vocales) ou d'autres données audio représentant (pour exemple, une marche ou un arrêt d’une ou des étapes du procédé de l’invention). La demande peut inclure une demande pour l'état actuel d'un procédé en cours (par exemple, le nombre de soupapes insérées par rapport au nombre d’ évents 150 dans le moule 10 prévus pour recevoir un évent correspondant). Une réponse générée peut être représentée de manière audible, visuelle, tactile (par exemple, en utilisant une interface haptique) et/ou virtuelle et/ou augmentée. Cette réponse, ensemble avec les données correspondantes, peuvent être enregistrées dans un réseau neuronal.

Il est entendu que le système 100 peut inclure plusieurs dispositifs informatiques qui réalisent divers aspects de l'apprentissage. Dans ces modes de réalisation, le processeur peut configurer le système 100 sur un ou plusieurs paramètres d’un évent et sa localisation connue. Dans ces modes de réalisation, il est entendu qu’un ou des moyens de l’apprentissage par renforcement (ou « reinforcement learning ») pourraient être employés.

Pour toutes les réalisations du système 100, un système de surveillance pourrait être mis en place. Au moins une partie du système de surveillance ou de « alerting » peut être fournie dans un dispositif portable tel qu'un dispositif de réseau mobile (par exemple, un téléphone mobile, un ordinateur portable, un ou des dispositifs portables connectés au réseau (y compris des dispositifs « réalité augmentée » et/ou « réalité virtuelle », des vêtements portables connectés au réseau et/ou toutes combinaisons et/ou tous équivalents). Il est envisageable que des étapes de détection et de comparaison puissent être réalisées de manière itérative.

Les termes « au moins un(e) » et « un(e) ou plusieurs » sont utilisés de manière interchangeable. Les gammes qui sont présentées comme se situant « entre a et b » englobent les valeurs « a » et « b ».

Bien que des modes de réalisation particuliers de l’appareil révélé aient été illustrés et décrits, on comprendra que divers changements, additions et modifications peuvent être pratiqués sans s’écarter de l’esprit ni de la portée du présent exposé. Par conséquent, aucune limitation ne devrait être imposée sur la portée de l’invention décrite à l’exception de celles exposées dans les revendications annexées.