Stage Industrialisation d'un système de vision pour la surveillance d'un procédé de fusion F/H

Contexte

Dans le cadre de la surveillance d'un procédé industriel de fusion, un système de vision par caméra est consolidé afin de détecter automatiquement des situations anormales à partir de l'analyse d'images vidéo. La plateforme logicielle VigieFusion assure l'acquisition, le traitement en temps réel, la visualisation et l'analyse des données. L'objectif est de transformer les développements de R&D en une solution robuste, fiable et exploitable dans un environnement industriel.

Missions

• Étudier les algorithmes existants, comparer leurs performances et définir des indicateurs de surveillance robustes ;
• Renforcer la robustesse du traitement d'image face aux variations d'éclairage ;
• Améliorer la segmentation et le suivi des zones d'intérêt ;
• Gérer les artefacts optiques et les mouvements de caméra ;
• Évaluer les performances sur des vidéos expérimentales ;
• Combiner plusieurs indicateurs pour développer une logique de détection multicritère ;
• Réduire les fausses alertes et garantir une décision explicable et traçable ;
• Définir les métriques de performance et une méthodologie de validation reproductible ;
• Intégrer les algorithmes dans VigieFusion et assurer le traitement temps réel de plusieurs flux vidéo ;
• Améliorer la robustesse, les performances et la maintenabilité ;
• Développer des tests automatiques et documenter les solutions retenues.

Résultats attendus

Comparaison des méthodes existantes, chaîne de traitement d'image consolidée et validée, stratégie de détection multicritère, version industrialisée de VigieFusion, outils de test automatisés et documentation technique complète.

Environnement technique

Python, OpenCV, NumPy / SciPy, Streamlit / Bokeh, YAML et Git.

Référence : FL-FLDOC 2026-27755. Lieu : Ugine (73).