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Stage : Localisation d'indications 3D à partir d'images rayons X multi-vues des pièces aéronautiques F/H

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Company : Safran Job field : Mathematics and algorithms Location : Magny-les-hameaux France , Ile de France , France Contract type : Internship / Student Contract duration : Full-time Required degree : Master Degree Required experience : First experience
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Job Description

Safran est un groupe international d'haute technologie. Il est un fournisseur majeur des systèmes et d'équipement aéronautique et de défense. SAFRAN Tech, son centre de recherche et développement, conçoit les nouvelles technologies pour les sociétés du groupe, notamment pour la décarbonations de l'aviation.

L'équipe Systèmes d'Inspection Non-Destructif de le plateforme Sciences et Techniques du Numérique développe des nouveaux algorithmes et systèmes pour le contrôle non destructif (CND) des pièces aéronautiques produites à SAFRAN. La vérification de ces pièces par nos inspecteurs qualifiés nécessite souvent la détermination de la localisation 3D des indications dans nos pièces que sont observées dans plusieurs projections aux rayons X d'une pièce.

Notre objectif est d'évaluer les architectures d'IA de localisation des indications 3D à partir d'images 2D multi-vues de pièces à géométrie complexe. Dans ce contexte, le stage vise à :

1. Évaluer les approches de l'état de l'art pour la localisation d'indications 3D à partir d'images 2D multi-vues de relevance pour l'application CND,
2. Concevoir une architecture de localisation d'indications 3D et l'évaluer dans les images radiographiques multi-vues de SAFRAN en exploitant les annotations 2D des projections radios, des bases des données publiques annotés en 3D, et/ou des simulations,
3. Valider la performance du système de localisation à partir des projections rayons X multi-vues,
4. Fournir un code documenté et opérationnel pour une étude approfondie à SAFRAN,
Wang, Z.; Huang, Z.; Fu, J.; Wang, N. & Liu, S. Object as Query: Lifting Any 2D Object Detector to 3D Detection Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2023, 3791-3800

Job Requirements

Langue : Français, anglais,
Compétences techniques : mathématiques appliquées, vision par ordinateur, programmation (python, pytorch),
Autres compétences : imagerie rayons X, vision 3D,
Compétences non techniques: Attentif aux détails, capacité à communiquer avec un public non technique, anglais technique bien écrit, capacité à proposer des solutions/mises en œuvre innovantes, goût pour la recherche transrationnelle.

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Rue des jeunes bois 78114

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