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Thèse Cifre Implémentation d'Algorithmes - Mesures Scanners Laser 3D H / F

LNE

Vanves

Sur place

EUR 40 000 - 60 000

Plein temps

Il y a 17 jours

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Résumé du poste

Une institution de recherche en métrologie recherche un candidat pour une thèse visant à développer des chaînes métrologiques pour des surfaces complexes. Les candidats doivent avoir un master en ingénierie ou en mathématiques appliquées, une solide expérience en analyse numérique et des compétences en programmation. La maîtrise de l'anglais est essentielle. Ce poste est basé à Paris et Gif-sur-Yvette.

Qualifications

  • Titulaires d'un master en ingénierie, mathématiques appliquées ou informatique.
  • Solide expérience en analyse numérique et optimisation.
  • Excellentes compétences en programmation et en communication.
  • Maîtrise de l'anglais écrit et oral requise.

Responsabilités

  • Développer une chaîne métrologique pour la mesure de surfaces complexes.
  • Intégrer des algorithmes de référence robustes pour le prétraitement 3D.
  • Étudier des logiciels de partitionnement en lien avec des cas d'étude.

Connaissances

Analyse numérique
Optimisation
Programmation
Compétences en communication
Connaissance des systèmes lidars

Formation

Master en ingénierie mécanique, mathématiques appliquées ou informatique

Outils

Outils de calcul pour la métrologie dimensionnelle
Description du poste

Laboratoire d'accueil : LURPA

Répartition du temps de travail : 80% LNE, 20% LURPA

Localisation LNE : Paris 15ème (75)

Localisation laboratoire d'accueil : Gif-sur-Yvette (91)

Mots clés : partitionnement, nuage de points dense, données de référence, métrologie dimensionnelle, lidar

Contexte et enjeux

Ce travail de thèse a pour objectif de développer une chaîne métrologique pour la mesure de surfaces complexes par des scanners laser 3D, en assurant la traçabilité à la définition SI du mètre.

Contrairement aux machines de mesures 3D tactiles, un scanner laser 3D permet de fournir un nuage de point dense en un temps réel. Les opérations de scanning 3D, initialement réalisées sur des pièces simples, peuvent être étendues à des surfaces complexes pour répondre aux nouveaux besoins industriels en matière d'automatisation de mesure en ligne (besoin incontournable de l'industrie du futur).

La chaîne métrologique à développer intégrera des algorithmes de référence robustes pour le prétraitement 3D, y compris le partitionnement de nuages de points denses. Pour cela, des méthodes améliorées basée sur l'IA pour le traitement robuste et automatisé de nuages de points denses seront à développer et à valider sur un nouveau générateur de données de référence.

Une large sélection de logiciels de partitionnement sera étudiée en lien avec des cas d'étude dans les domaines de la géodésie, de la logistique et de l'aérospatiale. Les données de référence à générer comprendront des géométries complexes typiques des trois cas d'étude, et la transférabilité des performances des logiciels à des résultats d'applications réelles par rapport aux données de référence sera prise en compte. Pour cela, les prédictions issues des résultats de validation numérique seront comparées aux résultats de scans obtenus à partir d'artefacts traçables à la définition SI du mètre.

Une estimation des incertitudes de mesure sera réalisée en intégrant tous les éléments de la chaine métrologique. Des comparaisons et des études de cas dans les domaines de l'aérospatiale, la logistique et la géodésie seront organisées et menées avec des partenaires académiques et industriels internationaux.

Objectifs et résultats attendus

Le but de cette thèse est de développer des outils numériques pour le partitionnement de nuages de points mesurées sur des surfaces complexes. Des méthodes classiques ont été déjà développées dans le cadre de l'ISO GPS 18183. Dans ce nouveau projet, nous souhaitons développer des méthodes améliorées basée sur l'IA pour le traitement robuste et automatisé de nuages de points denses à valider sur un nouveau générateur de données de référence, ce qui représente un challenge considérable.

Profil

Les candidats doivent être titulaires d'un master (ou équivalent) en ingénierie mécanique, en mathématiques appliquées ou en informatique, avec une solide expérience en analyse numérique, en optimisation ou en informatique, mais d'autres profils appropriés seront également pris en considération.

Les candidats doivent avoir une connaissance en systèmes lidars industriels pour avoir une bonne compréhension des contraintes et attendus de la thèse.

Les candidats doivent avoir d'excellentes capacités d'analyse, un grand intérêt pour les modèles mathématiques pour la métrologie dimensionnelle, une expérience de la programmation et des méthodes numériques, et de solides compétences en communication (rédaction de rapport).

Une connaissance pratique des outils de calcul pour la métrologie dimensionnelle et la qualité est souhaitable.

La maîtrise de l'anglais écrit et oral est requise pour ce poste.

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