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8 novembre 2018

Stage M2: Calibration d'un système d'imagerie X robotisé


Catégorie : Stagiaire


Stage de 5 à 6 mois au CEA List / DISC (Département d'Imagerie et Simulation pour le Contrôle), à Saclay.

contact : caroline.vienne@cea.fr

 

La tomographie par rayons X (RX) est une méthode de contrôle non destructif (CND) très efficace pour déterminer les caractéristiques de la structure interne d’un objet (ses dimensions, sa forme, sa densité) et y détecter d’éventuels défauts. Elle combine pour cela une phase d’acquisition de multiples projections RX de l’objet depuis des angles de vue différents avec une phase algorithmique de reconstruction 3D où les projections acquises sont reprojetées dans un volume de voxels. Dans les appareils industriels classiques, les acquisitions RX sont obtenues en mettant en rotation la pièce au centre de l’ensemble source / détecteur mais de tels appareils sont en général mal adaptés pour inspecter des pièces de grandes dimensions ou déjà assemblées.

La plateforme de tomographie robotisée du CEA/DISC permet de lever cette limitation en proposant une solution basée sur l’utilisation de deux robots synchronisés pour déplacer la source et le détecteur RX de part et d’autre de l’objet à contrôler, qui reste fixe. Cette approche plus flexible en termes de trajectoire d’inspection, apporte cependant des contraintes supplémentaires liées notamment à l’erreur de positionnement des robots. En effet pour obtenir une reconstruction 3D de bonne qualité, il est impératif d’avoir une bonne localisation du couple source-détecteur au cours de la trajectoire.

L’objectif du stage est d’implémenter des approches de calibration du système d’imagerie par rayons X (détermination des paramètres intrinsèques de l’ensemble source – détecteur) et d’estimation de pose basées image. Pour cela, une ou plusieurs mires adaptées à ces tâches seront définies et la performance de la méthode sera évaluée à l’aide du logiciel de simulation radiographique/tomographique CIVA. Par la suite des méthodes plus avancées de localisation pourront être étudiées pour repérer l’ensemble d’imagerie X par rapport à un objet de CAO connue.

Compétences : C++, OpenCV, vision par ordinateur

Références :

N.Navab, S. Michael Heining and J. Traub, “Camera Augmented Mobile C-Arm (CAMC): Calibration, Accuracy Study, and Clinical Applications”, IEEE Trans. on medical imaging, Vol. 29: No. 7, pp 1412-23, 2010.

V. Lepetit and P. Fua, "Monocular Model-Based 3D Tracking of Rigid Objects: A Survey", Foundations and Trends® in Computer Graphics and Vision: Vol. 1: No. 1, pp 1-89, 2005.

M. Costin, D. Tisseur, C. Vienne, R. Guillamet, H. Banjak, N. Bhatia, R. Fernandez, “CIVA CT, an advanced simulation platform for NDT”, iCT 2016, Wels, Austria.

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