Société :Safran
A Safran Tech, 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
