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7 décembre 2020

Traitement d’images à haute cadence de microparticules contaminants de l’eau


Catégorie : Stagiaire


Société : Startup en cours de création (issue de ESIEE Paris – Laboratoire ESYCOM)

Laboratoires associés : LIGM et ESYCOM

Encadrement ESIEE Paris : Eva Dokladalova (LIGM) (eva.dokladalova@esiee.fr) et Tarik Bourouina (tarik.bourouina@esiee.fr) (ESYCOM)

Tuteur entreprise Erganeo : Ahmed Elsayed (ahmed.elsayed@esiee.fr)

Lieu de stage : ESIEE Paris (CAMPUS DESCARTES, Champs sur Marne)

Durée : 4-6 mois ; Début du stage : à partir de Février 2021

Gratification : environ 1000€/mois

Ce stage s’inscrit dans le cadre d’une startup en cours de création, spécialisée dans l’analyse des polluants particulaires de l’eau. L'objectif de ce stage est de proposer une méthode de détection et de reconnaissance des polluants particulaires dans des images microscopiques des échantillons de l’eau. Ces polluants particulaires (particules) peuvent être reconnus selon leur taille et forme. La méthode proposée devrait être robuste par rapport à la qualité et à la résolution de l’image.

 

Le candidat sera amené à réfléchir sur la détection et reconnaissance de formes en tenant compte des limites du dispositif d'acquisition que nous souhaitons à faible coût afin de le rendre accessible “au grand public”. Les méthodes envisageables à explorer peuvent être soit du domaine de traitement conventionnel ou du domaine de l’IA.

Prérequis :

  • Connaissances en traitement d’images ou traitement de signal (machine learning bienvenu)
  • Développement en Python et librairies open source (C ou matlab possible)

Sujet de stage de 6 mois

Dernière année école d’ingénieurs ou Master 2

Sujet : Traitement d’images à haute cadence

de microparticules contaminants de l’eau.

 

Société : Startup en cours de création (issue de ESIEE Paris – Laboratoire ESYCOM)

Laboratoires associés : LIGM et ESYCOM

Encadrement ESIEE Paris : Eva Dokladalova (LIGM) (eva.dokladalova@esiee.fr) et Tarik Bourouina (tarik.bourouina@esiee.fr) (ESYCOM)

Tuteur entreprise Erganeo : Ahmed Elsayed (ahmed.elsayed@esiee.fr)

Lieu de stage : ESIEE Paris

Durée : 4-6 mois ; Début du stage : à partir de Février 2021

Gratification : environ 1000€/mois

Contexte :

Ce stage s’inscrit dans le cadre d’une startup en cours de création, spécialisée dans l’analyse des polluants particulaires de l’eau. Les polluants particulaires de l’eau constituent une menace pour la santé humaine, avec des degrés de dangerosité variable en fonction de la nature de ces particules [1].

En effet, on compte plusieurs types de particules solides qu’on peut retrouver dans l’eau, parmi lesquelles les particules biologiques (bactéries, protozoaires et autres micro-organismes vivants). Par ailleurs, on retrouve à présent de plus en plus de particules en plastiques, notamment dans l’eau de mer, mais aussi dans l’eau potable.

Certaines de ces particules peuvent être reconnues grâce à une analyse d’image. Ils peuvent avoir une forme et une taille caractéristique qui peut faciliter leur reconnaissance [2, 3].

Objectifs :

L'objectif de ce stage est de proposer une méthode de détection et de reconnaissance des polluants particulaires dans des images microscopiques des échantillons de l’eau. Ces polluants particulaires (particules) peuvent être reconnus selon leur taille et forme. La méthode proposée devrait être robuste par rapport à la qualité et à la résolution de l’image.

Ainsi, le candidat sera amené à réfléchir sur la détection et reconnaissance de formes en tenant compte des limites du dispositif d'acquisition que nous souhaitons à faible coût afin de le rendre accessible “au grand public”. Les méthodes envisageables à explorer peuvent être soit du domaine de traitement conventionnel [6, 7] ou du domaine de l’IA [4, 5].

En deuxième étape, se posera la question d’amélioration de la cadence de traitement qui nous permettrait d'améliorer la réactivité du système et de fournir les résultats des analyses en temps raisonnable, toujours avec des coûts raisonnables pour les futurs utilisateurs.

Plan de travail :

 

Prérequis :

Références :

  1. Horton, Alice & Dixon, Simon. (2017). Microplastics: An introduction to environmental transport processes. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water. 5. e1268. 10.1002/wat2.1268.
  2. Primpke, S. and Lorenz, C. and Rascher-Friesenhausen, R. and Gerdts, G., An automated approach for microplastics analysis using focal plane array (FPA) FTIR microscopy and image analysis", Journal on Anal. Methods, 2017, Vol 9, Issue 9, The Royal Society of Chemistry, http://dx.doi.org/10.1039/C6AY02476A.
  3. Adam Gauci, Alan Deidun, John Montebello, John Abela, Francois Galgani, Automating the characterisation of beach microplastics through the application of image analyses, Ocean & Coastal Management, Volume 182, 2019, https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2019.104950.
  4. Liu, X., Zhang, Y., Jing, H., Wang, L., & Zhao, S. (2020). Ore image segmentation method using U-Net and Res_Unet convolutional networks. RSC Advances, 10(16), 9396-9406.
  5. Ravishankar H., Venkataramani R., Thiruvenkadam S., Sudhakar P., Vaidya V. (2017) Learning and Incorporating Shape Models for Semantic Segmentation. In: Descoteaux M., Maier-Hein L., Franz A., Jannin P., Collins D., Duchesne S. (eds) Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention − MICCAI 2017. MICCAI 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10433. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66182-7_24
  6. Mikaël Kedzierski, Véronique Le Tilly, Patrick Bourseau, Hervé Bellegou, Guy César, Olivier Sire, Stéphane Bruzaud, Microplastics elutriation from sandy sediments: A granulometric approach, Marine Pollution Bulletin, Volume 107, Issue 1, 2016, Pages 315-323, ISSN 0025-326X, https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2016.03.041.
  7. Jesus Angulo. A Mathematical Morphology Approach to Cell Shape Analysis. Luis L. Bonilla, Miguel Moscoso, Gloria Platero, and Jose M. Vega. Progress in Industrial Mathematics at ECMI 2006, part II, Springer, pp.543-547, 2008, Mathematics in Industry, Volume 12, 978-3-540-71991-5.

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