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Offre proposée par

Cea

CEA

Stage - Implémentation d'algorithmes de reconstruction ultrasonore H/F

Gif-sur-Yvette, Île-de-France Energie / Matériaux / Mécanique
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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

2020-14589

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

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stage - Implémentation d'algorithmes de reconstruction ultrasonore H/F

Sujet de stage

Implémentation d'algorithmes de reconstruction ultrasonore en
CUDA pour l'imagerie 3D temps réel 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).

L'objectif du stage est d'implémenter des algorithmes d'imagerie ultrasonore en CUDA pour l'imagerie en temps réel. Afin d'atteindre des cadences temps réel, notamment en 3D, nous nous intéresserons à des algorithmes de reconstruction dans le domaine de Fourier dont la complexité algorithmique est plus faible que celles des algorithmes en imagerie classique dans le domaine temporel.

Cette problématique fait actuellement l'objet d'une thèse au DISC. Le doctorant travaillant sur cette thématique utilise actuellement des programmes MATLAB pour piloter le système d'imagerie temps réel. Le futur stagiaire sera donc amené à collaborer quotidiennement avec le doctorant afin d'implémenter les algorithmes d'imagerie en CUDA.

Le stage commencera par une étude bibliographique sur l'imagerie ultrasonore à l'aide de capteurs piézoélectriques multiéléments et sur les différents algorithmes de reconstruction utilisés par le doctorant. Il s'agira ensuite d'élaborer les programmes CUDA, puis de les implémenter dans le système expérimental. En fonction des performances obtenues, nous chercherons ensuite à optimiser l'implémentation pour accélérer la cadence d'imagerie.

Pour mener à bien ce travail, l'étudiant devra posséder de solides connaissances et une bonne autonomie en programmation CUDA. Ce stage permettra d'avoir une première expérience dans le monde de la recherche ainsi que de faire valoir ses compétences en informatique dans le cadre d'une application concrète. Le stagiaire percevra une gratification mensuelle brute et bénéficiera des facilités de transport du CEA.

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.