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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Stage - Application d'algorithmes d'apprentissage automatique pour imagerie ultrasonore H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.  

Référence

2020-14586  

Description de l'unité

Le Département d'Imagerie et Simulation pour le Contrôle du CEA-List développe des méthodes de contrôle non destructif (CND) qui consistent à détecter des défauts dans les matériaux pour des secteurs industriels tels que l'aéronautique, la sidérurgie, le pétrole, le nucléaire. Les activités sont organisées autour de 2 aspects principaux : la simulation des procédés de contrôle ultrasonore, courants de Foucault et imagerie par rayons X, et le développement de méthodes, d'instrumentation et de capteurs pour ces procédés.

Description du poste

Domaine

Sciences pour l'ingénieur

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stage - Application d'algorithmes d'apprentissage automatique pour imagerie ultrasonore H/F

Sujet de stage

Application d'algorithmes d'apprentissage automatique pour l'inversion en imagerie ultrasonore multi-éléments dans les solides

Durée du contrat (en mois)

5-6 mois

Description de l'offre

Le stage se déroulera au CEA-List, sur le plateau de Saclay, au sein du département Imagerie et Simulation pour le Contrôle (DISC) qui est dédié à l’imagerie dans les solides pour des applications en CND (Contrôle Non-Destructif) ou SHM (Structural Health Monitoring).

Le sujet de stage concerne l’imagerie ultrasonore multi-éléments pour le CND et vise à caractériser des réflecteurs dans des aciers (fissures, porosités, inclusions) en exploitant des outils de machine learning. Pour accélérer la phase d’entraînement basée sur le calcul d’un grand nombre d’images échographiques, on s’intéressera à un algorithme d’imagerie opérant dans le domaine de Fourier (domaine f-k) dont l’intérêt est de réduire les temps de calcul d’un facteur proche de N, où N est le nombre d’éléments du réseau ultrasonore [1]. Cette approche en imagerie rapide fait actuellement l’objet d’une thèse au DISC et, dans le contexte de l’inversion, le sujet du stage consistera à entraîner l’algorithme de machine learning par des spectres dans le domaine f-k dont les contours sont caractéristiques des propriétés des réflecteurs (géométries, dimensions, orientations) [2].

Le stage commencera par une étude bibliographique sur l’imagerie multi-éléments et les applications du machine learning dans ce domaine. Il s’agira ensuite de prendre en main un dispositif expérimental du laboratoire pour réaliser des acquisitions des données, et les codes de calcul (Matlab, Python) pour reconstruire les images dans le domaine f-k. Enfin, le travail consistera à mettre en œuvre la procédure d’inversion, et réaliser un premier démonstrateur à partir de spectres expérimentaux.  

Une gratification mensuelle fixe est accordée aux stagiaires de l'enseignement supérieur préparant un diplôme bac +5 et plus. Son montant (compris entre le minimum légal et 1300 €) varie en fonction du niveau de diplôme préparé et de la durée du stage. Pour tous les stagiaires de l'enseignement supérieur, une prime mensuelle (10% maxi de la rémunération) peut être versée en fin de stage, en fonction de son bon déroulement et/ou des résultats obtenus. Une partie des frais occasionnés directement par le stage (transport, logement) peut être remboursée (sur justificatifs) dans la limite d'un plafond mensuel (229 € au 01/06/2012).

Pour le logement, se renseigner auprès de science-accueil : http://www.science-accueil.org/fr/infos-direct/logement.html - Restauration sur place, tarif étudiant. - Associations sportives et culturelles sur le centre"

Moyens / Méthodes / Logiciels

Système d'acquisition ultrasonore, capteurs, Matlab et Python, Logiciel CIVA

Profil du candidat

Elève de master 2 ou d'Ecoles d'Ingénieurs avec des compétences en traitement du signal et de l'image, en analyse de Fourier, et idéalement en machine learning, avec un goût pour l'expérimentation.

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Saclay

Critères candidat

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Possibilité de poursuite en thèse

Oui

Demandeur

Disponibilité du poste

18/01/2021