Stage chez ANAXAM : Traitement de données multimodales pour des applications industrielles

Ce stage fait partie du programme d’études de Maël en vue de l’obtention de son diplôme d’ingénieur en aéronautique et aérospatiale. Il étudie à l’école d’ingénieurs ISAE-ENSMA (École Nationale Supérieure de Mécanique et d’Aérotechnique), où il suit un cursus de trois ans. L’école est située à Chasseneuil-du-Poitou, une petite ville près de Poitiers en France.

Pendant son stage chez ANAXAM, Maël a apporté de précieuses contributions à nos projets dans le domaine du traitement de données multimodales pour des applications industrielles au synchrotron.

• Analyse des données de diffraction
  Maël a travaillé à l’amélioration de la détection des motifs de diffraction dans le but de catégoriser les anomalies et de permettre ainsi des actions directes sur la ligne de faisceau. Pour cela, il a testé de nouveaux indicateurs physiques (FFT, entropie) ainsi que des approches d’apprentissage automatique. Même si une méthode entièrement fiable pour la classification automatique des spectres de mauvaise qualité à partir d’images brutes n’a pas encore pu être établie, son travail a fourni des pistes importantes pour de futurs développements.

• Analyse vidéo des procédés de mélange
  À l’aide d’enregistrements à haute vitesse d’échantillons minéraux pendant le mélange, Maël a étudié les différences dans les trajectoires des particules ainsi que l’influence du temps de mélange sur le mouvement des grains. Pour soutenir cette recherche, il a développé un algorithme de suivi des grains, qui a permis une analyse détaillée basée sur des indicateurs tels que la distance totale parcourue, la sinuosité et la dispersion spatiale.

• Automatisation en imagerie
  Dans le cadre de nos activités d’imagerie à l’ESRF, Maël a développé un script pour automatiser le centrage horizontal et l’ajustement de la hauteur de l’aiguille. Validé lors de deux expériences, ce script a remplacé l’alignement manuel par une solution entièrement automatisée, améliorant ainsi à la fois la précision et l’efficacité.

• Corrections des données de tomographie
  En outre, Maël s’est penché sur les défis liés à l’analyse des données de tomographie, où les aiguilles apparaissaient souvent inclinées ou courbées. Il a mis au point deux méthodes de correction : l’une permettant de redresser complètement toutes les images pour obtenir une aiguille parfaitement alignée, et l’autre optimisant les vues orthogonales par rotation — corrigeant l’inclinaison tout en préservant la courbure lorsque celle-ci est pertinente pour l’analyse.

Avec sa curiosité, ses compétences techniques et son engagement, Maël a fait progresser plusieurs de nos projets de manière significative et y a apporté une contribution précieuse. Nous le remercions pour son investissement et lui souhaitons plein succès pour la suite de son parcours professionnel.