Développement d'algorithmes d'acquisition et de traitement d'images pour la microscopie du carbone F/H

Job description

Les matériaux carbonés (composites carbone/carbone, fibres, matrices) sont au cœur de nombreuses applications industrielles exigeantes. Leur performance dépend fortement de leur microstructure (porosité, distribution de phases, défauts), qu'il est nécessaire de caractériser finement par microscopie optique et électronique. Un banc de microscopie dédié a déjà été développé, avec un premier algorithme d'acquisition automatisée.

Celui-ci doit être finalisé et complété par une chaîne de traitement d'image robuste afin d'extraire des indicateurs quantitatifs sur la microstructure.

Le stage vise à

• Finaliser et optimiser l'algorithme d'acquisition automatisée (pilotage du microscope, réglages, mosaïques d'images, gestion des métadonnées).
• Développer et valider un algorithme de traitement d'images microscopiques adapté aux matériaux carbonés (prétraitement, segmentation, mesure de caractéristiques).
• Intégrer ces briques dans un flux logiciel cohérent, utilisable au quotidien par les équipes matériaux. Missions principales
• Prendre en main le banc de microscopie (optique et/ou électronique) et comprendre les contraintes instrumentales (bruit, dérive, champ de vue, résolution).
• Analyser l'algorithme d'acquisition existant, identifier les limitations (temps de cycle, stabilité, qualité des images) et proposer des améliorations (auto-exposition, correction de dérive, détection de flou).
• Concevoir une chaîne de traitement d'image (Python ou C++) : filtrage, correction de contraste, détection de contours, segmentation des phases ou des défauts, quantification (distribution de tailles de pores, densité de fissures, orientation de fibres). * Évaluer différentes approches (méthodes classiques – filtrage, morphologie mathématique – et éventuellement apprentissage profond) sur une base de données d'images à annoter.
• Mettre en place des indicateurs de performance (temps de calcul, robustesse, répétabilité, corrélation avec des mesures expérimentales) et réaliser une campagne de validation.
• Documenter les algorithmes, rédiger un guide d'utilisation et proposer des pistes d'évolution pour une industrialisation future.

Vous travaillez dans un site historique de Safran, à taille humaine, où la diversité de métiers, parcours et technologies fait la richesse de notre quotidien ! Elève-ingénieur(e) en dernière année ou Master 2, avec double compétence traitement d'image / informatique scientifique. Maîtrise souhaitée de Python (NumPy, SciPy, scikit-image, OpenCV, éventuellement PyTorch ou TensorFlow) ou C++. Une connaissance des principes de la microscopie et/ou des matériaux carbonés est un plus.

Rigueur, curiosité scientifique, capacité à travailler en interface avec des spécialistes matériaux et des équipes R&D.