Stage - Ingénieur - Workflow de Traitement et d'Analyse d'Images H/F - 73

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiositéContexte du stage :
Dans le cadre de l'amélioration des processus de production de modules photovoltaïques, nous cherchons à structurer et automatiser l'analyse des images électroluminescentes (EL) et photoluminescentes (PL) prises lors de l'étape d'interconnexion des cellules solaires (stringing).
Ce stage s'inscrit dans une démarche de digitalisation et de montée en intelligence des lignes de production via l'exploitation de données image et process.
Objectifs et missions :
Le ou la stagiaire aura pour mission principale de développer un premier workflow de traitement d'images EL/PL, structuré et exploitable pour des cas d'usage de contrôle qualité et de Machine Learning (ML). Le ou la stagiaire sera encadré.e par un ingénieur expérimenté et intégré.e à une équipe pluridisciplinaire. Ce stage permettra au stagiaire de renforcer ses compétences en traitement de données.
Les missions incluent notamment :
- Structuration des données à partir des outputs du stringer (images EL/PL, paramètres process, ...)
- Association des paramètres process à chaque image, extraction des images cellule à partir des images string
- Définition des stratégies de traitement des images aux échelles string et cellule
- Mise en place d'une base de données référençant les défauts pour développer des algorithmes de classification (traitements visuels, taggage)
- Développement de routines d'analyse défauts / process pour identifier les sources des défauts et optimiser les procédés
- Constitution d'un set de données annotées, développement et application à des algorithmes en apprentissage automatique (ML)