Conception et fabrication de plateforme

Notre objectif est de construire un nez artificiel qui peut être utilisé dans plusieurs domaines. Ainsi, pour repondre à ce besoin le travail a été divisé sur trois grandes parties : la conception du système d’échantillonnage, conception de la carte électronique et la création de système d’apprentissage et de reconnaissance. Dans ce chapitre, on va décrire en détail la conception et la fabrication du système d’échantillonnage et de la carte électronique. Et comme une phase finale les tests que nous avons fait viennent pour valider notre conception. Cependant, la conception de système d’apprentissage et de reconnaissance va être l’objectif du prochain chapitre qui comporte aussi les résultats de tests effectués sur l’algorithme.

Conception et fabrication de système d’échantillonnage

Les méthodes d’échantillonnage peuvent être divisées en deux grandes catégories : l’échantillonnage par diffusion et l’échantillonnage par pompage. PEN, de Airsense, utilise la dernière méthode d’échantillonnage. L’échantillonnage par pompage est utilisé essentiellement dans les études de laboratoire (bonne performance en analyse quantitative). Mais le prix élevé et la complexité de la conception (la pompe et les pipelines) sont un inconvénient pour l’échantillonnage par pompage (Dong et al., 2015). Dans la surveillance de l’air, Comon Invent avec son nez électronique utilise l’échantillonnage par diffusion. Cependant, cette méthode est sensible à plusieurs facteurs comme le flux d’air, la température et l’humidité (Dong et al., 2015). Ainsi, il est indispensable d’équilibrer ces facteurs dans la phase d’apprentissage.

ans ma conception, j’ai cherché à combiner les deux méthodes d’échantillonnage pour que mon système soit capable de fonctionner dans les études de laboratoire et la surveillance de l’air (presque toutes les applications). Avant de commencer la description de mon système d’échantillonnage, on va présenter les équipements utilisés dans le nez artificiel.

– carte Raspberry Pi (RASPBERRY PI 3 MODEL B+),
– petit ventilateur (FAN AXIAL 16X4MM 3.3VDC WIRE),
– carte de capteurs .

J’ai utilisé FreeCad comme logiciel de conception. Le système comporte essentiellement deux pièces :

– un disque sur lequel on fixe la carte de capteurs et assure la fermeture de capteurs dans l’autre pièce. Le petit rectangle dans le disque est la place de connecteur entre la carte de capteur et la carte Raspberry Pi. Il y a aussi des trous pour fixer la carte de capteurs et d’autres pour assembler les deux pièces;
– la deuxième pièce est un cône creux avec un sommet tronqué. Le sommet est la place de petit ventilateur. Ce dernier aspire le gaz qui se trouve dans l’environnement et assure l’interaction des capteurs avec un mélange des gaz équilibré. De l’autre côté du cône, il y a la carte de capteurs avec le disque.

Conception et fabrication de la carte électronique

Choix des capteurs

La première étape de la conception de la carte de capteurs est le choix des technologies de capteurs à utiliser. Comme il est mentionné dans le premier chapitre, il y a plusieurs technologies des capteurs. Dans mon choix, je me suis basé essentiellement sur trois critères :

– faible sélectivité : on cherche des capteurs à faible sélectivité pour être capable de détecter plusieurs gaz avec le minimum des capteurs. La faible sélectivité est toujours considérée comme un inconvénient. Mais l’ensemble de réseau de capteurs et d’algorithme d’apprentissage est défini principalement pour combler cette faiblesse;
– exister sur le marché : ces capteurs doivent être disponible sur le marché pour les utiliser dans notre système;
– détecter de faibles concentrations : pour suivre l’odorat de l’être humain, notre système doit être capable de détecter de faibles concentrations, car la plupart des odeurs sont détectables par un nez biologique à faible concentration.

Les deux technologies qui rependent à ces critères sont «Photo Ionisation Detector» (PID) et «Metal Oxide Semiconductor» (MOS).

Choix de composants électriques

La technologie des trous traversants a été déployée, pendant plusieurs années, dans la majorité des cartes de circuits imprimés (PCB). Généralement, les composants électriques ont des fils. Ainsi, on perce des toux sur le circuit imprimé pour insérer les fils. Ces derniers sont soudés, toujours, sur des pastilles qui se trouvent sur le côté opposé de composant pour assurer la connexion et la fixation. Cette liaison solide donne à ce type du montage plus de fiabilité, mais, en même temps, limite la zone de routage disponible (le perçage touche les couches intermédiaires pour les cartes multicouches).

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L’autre technologie est la technologie de montage en surface (SMT), qui permet, au lieu de percer des trous, de placer les composants électriques sur la surface du circuit imprimé. Cette technologie récente (par rapport a la technologie des trous traversants) est devenue la plus déployée, car :

– les composants SMT ont une taille plus petite;
– le circuit imprimé d’un montage en surface est plus compact (densité de circuits plus élevée sur des cartes plus petites);
– cette technologie est moins coûteuse.

Ainsi, la plupart de composants électriques utilisés dans notre plateforme sont des composants SMT pour avoir essentiellement une carte de capteurs compacte.

Le convertisseur analogique/numérique est un élément indispensable dans le système d’acquisition. Il traduit la sortie analogique de capteur, après traitement, en valeurs numériques .

Tests de la plateforme

Notre plateforme comporte matériellement cinq capteurs; capteur de température/humidité (ENS210), deux capteurs de gaz en MOS (MiCS-6814 et TGS2603) et deux capteurs de gaz en PID (PID-AH avec deux différentes lampes 10 eV et 10.6 eV). Mais d’un point de vue de données à analyser, nous avons huit valeurs à lire; la valeur du capteur TGS2603 (“VOL_- TGS”), trois valeurs de capteur MiCS-6814 (“VOL_NO2”, “VOL_NH3” et “VOL_CO”), deux valeurs de capteurs PID-AH, valeur de la température et la valeur d’humidité.

Dans la plupart des figures, on va trouver la variation de valeurs de capteur MiCS-6814, et de capteur TGS2603 et celle de la température seulement. Cependant, ce dernier est un facteur très indispensable dans l’étude de capteurs de gaz en MOS (MiCS-6814 et TGS2603).

Pour tous les tests, on laisse la plateforme fonctionnelle pour une période qui dépasse les 24 heures avant le départ d’acquisition de données. Car le temps de stabilisation des capteurs de gaz en MOS est de l’ordre d’un jour. La lecture de données se fait chaque minute. Dans les premiers tests, on utilise seulement les capteurs en MOS sans les capteurs PID. Parce que, ces derniers ont un comportement stable et facile à manipuler donc les lectures de ces capteurs vont être plus utiles dans la phase de tests d’apprentissage. De plus, les capteurs PID sont très chers donc pour éviter la dégradation de performance des capteurs, on ne va pas les utiliser dans ces tests. Le langage de programmation utilisé dans les tests est Python.

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 DÉFINITION DES NOTIONS DE BASE
1.1 Introduction
1.2 L’odeur
1.2.1 Les caractéristiques des odeurs
1.2.2 Les paramètres des odeurs
1.3 Nez biologique
1.3.1 Récepteurs olfactifs
1.3.2 Bulbe olfactif
1.3.3 Cortex olfactif
1.4 Nez artificiel
1.4.1 Réception
1.4.1.1 AGS (Capteur de gaz ampérométrique)
1.4.1.2 MOS (Semi-conducteurs d’oxydes métalliques)
1.4.1.3 MOSFET (Transistor à effet de champ)
1.4.1.4 « Pellistor »
1.4.1.5 BAW (Onde acoustique globale)
1.4.1.6 SAW (Onde acoustique de surface)
1.4.1.7 Absorption : Détecteur infrarouge
1.4.1.8 PID (photo-ionisation)
1.4.2 Détection
1.4.2.1 Conditionneur électrique
1.4.2.2 Convertisseur analogique numérique
1.4.3 Apprentissage & Reconnaissance
1.4.3.1 Système d’apprentissage et de reconnaissance
1.4.4 Classificateur évolutif en ligne
1.4.5 L’inférence floue
1.4.6 Système d’inférence flou à base de règles de type Takagi-Sugeno (TS FRB)
1.4.7 TS FRB évolutif
1.5 Conclusion
CHAPITRE 2 ÉTAT DE L’ART
2.1 Détection & Réception
2.1.1 Contributions scientifiques
2.1.2 Contributions techniques
2.2 Domaines d’application
2.3 Apprentissage & Reconnaissance
2.4 Conclusion
CHAPITRE 3 CONCEPTION ET FABRICATION DE PLATEFORME
3.1 Introduction
3.2 Conception et fabrication de système d’échantillonnage
3.3 Conception et fabrication de la carte électronique
3.3.1 Choix des capteurs
3.3.2 Choix de composants électriques
3.4 Tests de la plateforme
3.4.1 Analyser l’interaction de la plateforme avec l’environnement
3.4.2 Analyser l’interaction de la plateforme avec quelques odeurs
3.4.2.1 Description de scénario du test
3.4.2.2 Analyse des résultats
3.5 Conclusion
CHAPITRE 4 DESCRIPTION DE PROCESSUS D’APPRENTISSAGE ET DE RECONNAISSANCE ET DE TESTS D’ALGORITHME
4.1 Introduction
4.2 Système d’apprentissage et de reconnaissance
4.3 Tests d’algorithme d’apprentissage
4.3.1 Test avec une base de données prédéfinie
4.3.2 Test avec une base de données du système
4.4 Test de la procédure d’apprentissage et de reconnaissance
4.4.1 Test du processus d’apprentissage et de reconnaissance avec le système
4.4.2 Test du processus d’apprentissage et de reconnaissance avec une base de données
4.5 Conclusion
CONCLUSION

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