Thèse CIFRE : Implémentation d'algorithmes - mesures scanners laser 3D F/H

Ce travail de thèse a pour objectif de développer une chaîne métrologique pour la mesure de surfaces complexes par des scanners laser 3D, en assurant la traçabilité à la définition SI du mètre.

Contrairement aux machines de mesures 3D tactiles, un scanner laser 3D permet de fournir un nuage de point dense en un temps réel. Les opérations de scanning 3D, initialement réalisées sur des pièces simples, peuvent être étendues à des surfaces complexes pour répondre aux nouveaux besoins industriels en matière d'automatisation de mesure en ligne (besoin incontournable de l'industrie du futur).

La chaîne métrologique à développer intégrera des algorithmes de référence robustes pour le prétraitement 3D, y compris le partitionnement de nuages de points denses. Pour cela, des méthodes améliorées basée sur l’IA pour le traitement robuste et automatisé de nuages de points denses seront à développer et à valider sur un nouveau générateur de données de référence.

Une large sélection de logiciels de partitionnement sera étudiée en lien avec des cas d’étude dans les domaines de la géodésie, de la logistique et de l’aérospatiale. Les données de référence à générer comprendront des géométries complexes typiques des trois cas d’étude, et la transférabilité des performances des logiciels à des résultats d'applications réelles par rapport aux données de référence sera prise en compte. Pour cela, les prédictions issues des résultats de validation numérique seront comparées aux résultats de scans obtenus à partir d’artefacts traçables à la définition SI du mètre.

Une estimation des incertitudes de mesure sera réalisée en intégrant tous les éléments de la chaine métrologique. Des comparaisons et des études de cas dans les domaines de l’aérospatiale, la logistique et la géodésie seront organisées et menées avec des partenaires académiques et industriels internationaux.