CRAN - Campus Sciences
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Sujet de Thèse : Approches parcimonieuses pour la séparation de sources spectrales. Application à la détection et l'identification de polluants de déchets bois par spectroscopie proche infra-rouge
Dates : 2013/10/01 - 2016/09/30
Directeur(s) CRAN : David BRIE , El-Hadi DJERMOUNE
Description : Contexte :
Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet TRISPIRABOIS répondant au 15ème AAP « Ecoindustries 2012 » et financé par le Fond Unique Interministériel (FUI) sur une période de 3 ans à partir de 2013. Les partenaires du projet sont au nombre de cinq : trois entreprises (CRITT Bois, PELLENC ST, EGGER Panneaux et Décors) et deux laboratoires universitaires (CRAN, LCPME). La thèse se déroulera au CRAN et concernera les problématiques liées au traitement du signal appliqué à la spectroscopie.
Le projet a pour objectif général la gestion des déchets bois et la mise en place de filières de revalorisation pertinente. Il a pour ambition le développement d'une brique technologique ouvrant la porte à un tri qualitatif et automatique des déchets de bois en conditions industrielles. Dans l'industrie de la collecte et du tri sur plateforme, certaines techniques de tri et de séparation existent pour le bois. La Spectroscopie Proche Infrarouge (SPIR) est aujourd'hui capable de séparer les bois des non-bois, ainsi que les bois de classe A (non-traités), B (faiblement adjuvantés : mélaminés, agglomérés, peints et vernis, contreplaqués, MDF) et C (fortement adjuvantés), avec une efficacité encore perfectible. Des recherches sont en cours pour améliorer l'efficacité des capteurs IR afin de séparer les bois de classe B [1, 2]. Elle est maintenant utilisée également dans la reconnaissance des matériaux (polymères entre eux, papier, bois). En complément des études sur l’utilisation de la technologie SPIR pour caractériser les déchets bois, il apparaît qu’un gain important sur la qualité du tri peut être apporté en associant cette technique à des méthodes d’analyse et de traitement de données spectroscopiques.

Description du sujet :
L'objectif de la thèse est le développement de méthodes d'analyse permettant la classification et l'identification des signatures spectrales de différents polluants dans les déchets bois afin de faciliter leurs tri. Dans un premier temps, on cherchera à déterminer à partir d'images multi- ou hyperspectrales, sur des échantillons de bois pollués en conditions de laboratoire, les signatures correspondant au bois (différentes essences) et celles liées aux polluants. Cette étape va permettre de construire « un dictionnaire » qui pourra ensuite être utilisé pour reconnaître les différents composés et leurs quantités par une approche parcimonieuse. Les méthodes d’approximation parcimonieuses simultanées multigrille peuvent être exploitées dans cette étape [3, 4, 5].
Les défis scientifiques de la thèse s'articulent autour de quatre points :
- Les méthodes développées doivent être robustes aux variations dans les essences de bois, l'humidité et la température ;
- La détection de polluant repose sur l'identification de signaux faibles ;
- La sélection d'un nombre limité de bandes spectrales doit permettre la classification et l'identification des polluants ;
- Les algorithmes doivent être rapides pour faciliter leur implantation sur des machines industrielles avec des contraintes temps-réel.

Bibliographie :
[1] Zahri S. Analyse quantitative et qualitative des substances chimiques responsables des durabilités naturelle et conférée des bois de chêne européen et de pin maritime par la SPIR. Thèse, Pau: Cirad, 2007.
[2] Bouslamti A. Identification et l'évaluation des différents types et niveaux des contaminants chimiques dans le bois recyclé par la SPIR. Thèse, Nantes: Ecole Supérieure du Bois, 2012.
[3] Tropp J.A., Gilbert A. C., Strauss M. J. «Algorithms for simultaneous sparse approximation. Part I: Greedy pursuit.» Signal Processing 86 (2006): 572-588.
[4] Sahnoun S., Djermoune E. H., Soussen C., Brie D. «Sparse multidimensional modal analysis using a multigrid dictionary refinement.» Eurasip Journal on Advances in Signal Processing, 2012.
[5] Sahnoun S., Djermoune E. H., Brie D. «Sparse modal estimation of 2-D NMR signals.» ICASSP 2013. Vancouver, Canada: IEEE, 2013.
Mots clés : Séparation de sources, approximation parcimonieuse, détection, SPIR, polluant bois
Conditions : Le candidat à ce poste devra justifier d'une formation en mathématiques appliquées et/ou traitement du signal/image avec des connaissances en informatique. La thèse se déroulera au CRAN. Le contrat commence au 1er octobre 2013.
Département(s) :
Santé - Biologie - Signal
Financement : Contrat doctoral financé par le projet TRISPIRABOIS