DeepLearn
2020-2023

DeepLearn

Approche « Deep Learning » pour l’analyse de signaux ultrasonores

Responsable :

Emmanuel LE CLEZIO

Équipes de recherche :

ACO

OBJECTIF  :  Développer des approches de Deep-Learning pour le traitement automatique de signaux ultrasonores – Application à l’imagerie haute résolution.

Les signaux ultrasonores hautes fréquences sont soumis à de fortes atténuations conduisant à une dégradation du SNR et à des difficultés d’identification réduisant la qualité des images.

Le projet DeepLearn vise au développement de méthodes d’intelligence artificielle et plus précisément de Deep Learning permettant de repousser les limites actuelles de détection basées sur des méthodes conventionnelles de traitement du signal.

Problématique scientifique :

Développement et déploiement d’outils de traitement du signal permettant d’optimiser :
  • Les rapports SNR,
  • L’identification des temps de vols,
de signaux ultrasonores hautes-fréquences.

Projets de recherche ACO

AIMTR
2015-2026

AIMTR

Instrumentation Acoustique en réacteur de recherche

Partenaires :

Financé par :

ALEYN
2018-2021

ALEYN

Bouclier acoustique pour robot d'exploration karstique

Partenaires :

Financé par :

UCSMSC
2015-2022

UCSMSC

Contrôle Ultrasonore du contact entre structure métalliques

Partenaires :

Financé par :

Actualités ACO

30/01/2025

Voeux et galette des rois le 24/01/2025

Ce vendredi 24 janvier 2025, notre directeur Monsieur Philippe Combette, a adressé ses voeux à l’ensemble du personnel de l’IES,…
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29/05/2024

L’équipe ACO présente à la 20e Conférence mondiale sur les essais non destructifs (WCNDT)

La 20e Conférence mondiale sur les essais non destructifs (WCNDT) se déroule actuellement, du 27 au 31 mai 2024, au…
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