Stage - Ingénieur Traitement d'images / Vision par ordinateur F/H

Direct Emploi; Ugine; Sur place; EUR 6 700 - 13 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Stage conventionné

Supervision par équipe

Accès à VigieFusion

Résumé du poste

Direct Emploi recherche un stagiaire pour transformer les développements de R&D en une solution robuste de surveillance vidéo industrielle. Vous travaillerez sur VigieFusion, assurant l’acquisition, le traitement en temps réel, la visualisation et l’analyse des données.

Les missions couvrent l’amélioration des algorithmes, le traitement d’image, la détection multicritère et l’industrialisation logicielle, avec tests automatiques et documentation technique.

Qualifications

• Connaissance en traitement d'image, vision par ordinateur, traitement du signal ou statistiques.
• Maîtrise d’outils Python pour l’analyse et la visualisation des données.
• Capacité à industrialiser des algorithmes et à documenter les solutions.

Responsabilités

• Analyser les méthodes existantes et comparer leurs performances et domaines d'application.
• Améliorer le traitement d'image et la robustesse face à l'éclairage et aux artefacts.
• Développer une logique de détection multicritère et réduire les fausses alertes.

Connaissances

Vision par ordinateur

Traitement d’images

Analyse de données

Outils

Python

OpenCV

NumPy

SciPy

Streamlit

Bokeh

YAML

Description du poste

Description du poste :

1. ContexteDans le cadre de la surveillance d'un procédé industriel de fusion, un système de vision par caméra est en cours de consolidation industrielle afin de détecter automatiquement des situations anormales à partir de l'analyse d'images vidéo.Des premières versions ont déjà démontré la faisabilité de cette approche en analysant différents indicateurs tels que l'évolution de l'entrefer, les extinctions locales, les déplacements, la luminosité ou encore la qualité du flux vidéo.Une première plateforme logicielle, VigieFusion, a également été développée pour assurer l'acquisition, le traitement en temps réel, la visualisation et l'analyse des données.L'objectif du stage est de transformer ces développements de R&D en une solution robuste, fiable et exploitable dans un environnement industriel. 2. MissionsVous participerez à l'amélioration et à l industrialisation de la chaîne de surveillance vidéo.Les principales missions seront :1.1. Analyse des méthodes existantesÉtudier les différents algorithmes développés ;Comparer leurs performances et leurs domaines d'application ;Définir des indicateurs de surveillance cohérents et robustes.1.2. Amélioration du traitement d'imagerenforcer la robustesse des mesures face aux variations d'éclairage ;Améliorer la segmentation et le suivi des zones d'intérêt ;Gérer les artefacts optiques et les mouvements de caméra ;Évaluer les performances sur des vidéos expérimentales.1.3. Développement d'une logique de détection multicritèreCombiner plusieurs indicateurs pour détecter les anomalies ;Réduire les fausses alertes ;Garantir une décision explicable et traçable.1.4. Validation et optimisationDéfinir des métriques de performance ;Mesurer les taux de détection et de fausses alarmes ;Optimiser les paramètres de traitement ;Mettre en place une méthodologie de validation reproductible.1.5. Industrialisation logicielleIntégrer les algorithmes dans l'architecture VigieFusion ;Assurer le traitement temps réel de plusieurs flux vidéo ;Améliorer la robustesse, les performances et la maintenabilité ;Développer des tests automatiques et documenter les solutions retenues. 3. Résultats attendusÀ l'issue du stage, les livrables principaux seront :Une comparaison des méthodes de surveillance existantes ;Une chaîne de traitement d'image consolidée et validée ;Une stratégie de détection multicritère robuste ;Une version industrialisée du logiciel VigieFusion ;Des outils de test et de validation automatisés ;Une documentation technique complète. 4. Environnement techniquePythonOpenCVNumPy / SciPyStreamlit / BokehYAMLGitDes connaissances en traitement d'image, vision par ordinateur, traitement du signal ou statistiques seront particulièrement appréciées.