Méthodes avancées de traitement d'images de contamination de surface en particules (Th RES 24-14) H/F

Mission

Une première partie a pour objectif la constitution des méthodes et échantillons de référence qui couvriront les domaines souhaités en termes de surfaces et de types / tailles de particules.

Létudiant réalisera une étude bibliographique des moyens métrologiques existants (Costa et al., ) en investiguant dautres méthodes reposant sur lanalyse externalisable déchantillons permettant de détecter des faibles masses (Malet et al.

Cette revue permettra de choisir les techniques dites de référence pour les métriques dévaluation retenues. Létudiant se familiarisera aussi avec loutil expérimental développé en amont de cette thèse pour analyser des surfaces de dépôt de particules.

Le doctorant prendra en main les techniques de segmentation dimages et dapprentissage profond pour la détection des aérosols sur les surfaces considérées, ainsi quun réseau de neurones convolutifs (Stringer et al.

déjà utilisé dans léquipe au cours dun stage préliminaire à cette thèse (Papine-Paktoris et al. ). Il sera peut-être amené à mimer ces images ou de les générer.

A la fin de la première partie, létudiant disposera dune base de données dimages de ces surfaces contaminées par des particules dont il aura évalué les métriques indépendamment par les méthodes de référence choisies.

La deuxième partie aura pour objectif de développer ce traitement dimage pour remonter à la taille et à la concentration des particules déposées sur les surfaces considérées, en utilisant un travail préliminaire réalisé sur un réseau de neurones convolutif et en lhybridant avec des méthodes de morphologies mathématiques.

Un premier modèle simple selon une approche statistique, empirique et spécifique à la surface et à la taille de particule donnée sera dabord proposé.

Un second modèle plus complexe est dores et déjà envisagé, en cherchant à sappuyer sur les informations 3D des images obtenues, qui font la spécificité de la méthode utilisée ici.

Cette méthode devrait aboutir à une modélisation réelle et non empirique de lanalyse des particules sur les surfaces.

A lissue de cette partie, le traitement dimage développé sera fonctionnel et pourra facilement et rapidement permettre de traiter des images daérosols prises par technique dimagerie sur les surfaces quelconques bruitées dintérêt.

Enfin, la dernière partie de la thèse consiste en une application sur un ou plusieurs cas réels, dans lesquels lensemble du dispositif sera testé sur des dépôts daérosols dans des situations expérimentales.

Pour ce faire, lindustrialisation du dispositif existant pour lacquisition des images en un outil facile à utiliser pourra être envisagée.

Costa D., et al.. Measurement Science and Technology 33 : 9, pages ,

Malet J., Yet al Wiese, European Aerosol Congress, submitted,

Papine-Paktoris S., et al., Congrès Français des Aérosols, Mars

Stringer, C., et al., Nat Methods 18,

Profil recherché

Formation Ingénieur généraliste ou M2 Recherche ; Connaissance dans au moins l'un des domaines suivants : Physique des aérosols, mécanique des fluides, IA / Réseau de neurones.

L'absence de connaissances dans plusieurs de ces domaines pourra être complétée durant la thèse et n'est pas rédhibitoire.

Le candidat doit être ouvert à la programmation python même si lappétence pour lexpérimental est souhaitée sans être un pré-requis

Télétravail

Occasionnel

Informations complémentaires

La thèse a pour objectif principal des avancées en physique et métrologie des dépôts d'aérosols, l'IRSN est donc fortement impliqué dans l'orientation et la direction du sujet et de sa finalité.

Néanmoins, les méthodes d'analyses envisagées relèvent de technique ambitieuse en termes d'analyse d'images et s'appuiera sur l'expérience du CMM.

Localisation du poste

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Europe, France