Conception d’un prototype de station préliminaire pour la vérification de l’évaluation automatisée de l’étanchéité des masques N95
La pandémie de COVID-19 a mis en évidence l’importance des masques N95 pour la protection individuelle, notamment dans les milieux à haut risque. Toutefois, leur efficacité repose sur un ajustement parfait au visage, afin d’éviter toute fuite. Actuellement, les vérifications sont souvent manuelles ou dépendent d’équipements coûteux comme le Portacount, nécessitant la présence d’un opérateur. Cela rend les procédures de test peu accessibles et peu autonomes.
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détecter automatiquement la position des yeux via une caméra RGB ;
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ajuster la caméra pour assurer un alignement optimal ;
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capturer des images en infrarouge pour détecter les fuites autour du masque sans intervention humaine.
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Conception mécanique :
Utilisation de logiciels de CAO pour modéliser un prototype 3D, suivi de la réalisation physique avec des matériaux accessibles (impression 3D, trépied, support moteur). -
Architecture électronique :
Intégration de composants tels qu’un Raspberry Pi 5, une caméra RGB, une caméra IR, un moteur pas-à-pas, etc. Schéma de câblage réalisé pour assurer l’interconnexion des modules. -
Développement logiciel :
Création d’un programme en Python pour la détection des yeux et le calcul du déplacement nécessaire du moteur pour centrer la caméra.
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une détection efficace de la position des yeux ;
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un mouvement autonome de la caméra pour l’alignement facial ;
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une base solide pour l’intégration future de la détection des fuites.
Ce système marque une étape essentielle vers une solution complète de détection automatisée.
Présenté par
Hana Benmoussa, étudiante à la maîtrise en informatique
Rihab Baccari, étudiante à la maîtrise en informatique
Aymeric Tingry, étudiant à la maîtrise en génie
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