Stagiaire : Youness Landa
Entreprise : Olympus

La méthode d’inspection ultrasonore PAUT (acronyme pour ‘Phased Array Ultrasonic Testing’) est une technique d’imagerie permettant la détection et la caractérisation de défauts de fabrication dans les assemblages et composants les plus critiques de l’industrie. Cette méthode, offerte avec certains produits Olympus tels que l’Omniscan ou le Focus PX (des produits conçus et fabriqués au site de Québec), est aujourd’hui principalement dépendante de l’expertise et la compétence d’analystes spécialisés dans le domaine du CND (Contrôle Non-Destructif).

Le projet présenté ici permettra au stagiaire de participer à la réalisation d’une preuve de concept pour explorer le potentiel de l’IA (Intelligence Artificielle) avec pour objectif de réduire au maximum le temps d’analyse (sans compromettre la fiabilité) dans le cadre d’une application ciblée par Olympus. Une problématique particulière au domaine CND pour le développement d’outils IA est la faible occurrence de défauts réels disponibles pour l’entrainement. Dans cette optique, Olympus souhaite se doter des meilleures pratiques pour exploiter l’augmentation de données réelles par la simulation; un générateur d’images synthétiques de défauts a été conçu à cette fin.

Pour l’application ciblée, des données d’inspection sans défauts sont par ailleurs disponibles en quantité importante. Le stagiaire aura l’occasion de s’intégrer à l’équipe projet, s’appuyer sur les experts de domaine (applicatifs) et collaborer avec les autres membres de l’équipe AI d’Olympus pour contribuer au succès de ce projet.