CRAN - Campus Sciences
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Sujet de stage : Mise en oeuvre d'un système de classification de déchets bois par spectroscopie NIR
Dates : 2017/03/15 - 2017/08/31
Etudiant : Thomas Pascal AIGUIER
Directeur(s) CRAN : El-Hadi DJERMOUNE , David BRIE
Description : Contexte :
Le projet FUI TRISPIRABOIS a pour ambition de proposer une solution technologique à la transformation et valorisation des déchets bois. En touchant les déchets de bois et par conséquent les matériaux de déconstruction ainsi que le mobilier en fin de vie, TRISPIRABOIS s'intéresse à un volume conséquent de déchets dépassant le million de tonnes annuel sur le territoire national. Il agrège autour d'une technique déjà employée pour trier certains déchets, à savoir la spectroscopie proche infra-rouge (NIR : Near Infra Red), des méthodes de traitement de données innovantes développées par le CRAN. En particulier, un système de classification (classifieur SVM associé une décomposition parcimonieuse simultanée régularisée des spectres NIR) a été proposée [1, 2] et intégrée au sein d’un logiciel de traitement [3].

Objectifs :
L'objectif du travail est d'inclure dans le logiciel de traitement un module permettant le tri à la volée des spectres d'échantillons posé sur un convoyeur et acquis séquentiellement. Il s'agira également d’évaluer les performances de la méthode de classification dans des conditions expérimentales proches de celles d'un système de tri industriel en étudiant notamment l'influence des paramètres d’acquisition tels que :
- la gamme spectrale ;
- le pas d'échantillonnage spectral ;
- la vitesse d'avance du convoyeur ;
- le temps d'intégration.

[1] L. Belmerhnia, E.-H. Djermoune, D. Brie, C. Carteret. A regularized sparse approximation method for hyperspectral image classification. In IEEE Workshop on Statistical Signal Processing (SSP’16), Palma de Mallorca, Espagne, 2016.
[2] Leila Belmerhnia.  "Approches parcimonieuses pour la sélection de variables et la classification. Application à la spectroscopie IR de déchets de bois". Thèse de doctorat, Université de Lorraine, 2017.
[3] IRSC : Infrared Spectra Classification. Logiciel de sélection de variable et de classification de données de spectroscopie infra-rouge. Auteurs : E.-H. Djermoune, L. Belmerhnia, D. Brie. CRAN, Université de Lorraine, CNRS.
Mots clés : Classification; approximation parcimonieuse simultanée; spectroscopie proche infra-rouge
Conditions : Le stage, d'une durée de 6 mois, se déroulera au CRAN (site Faculté des Sciences et Technologies à Nancy) à partir du 6 mars 2017. Il sera encadré par E.H. Djermoune (el-hadi.djermoune@univ-lorraine.fr) et D. Brie (david.brie@univ-lorraine.fr).

Le travail demandé nécessite de bonnes connaissances en classification et en programmation Matlab. Le stagiaire percevra l'indemnité légale de stage (environ 540€ net/mois). Les candidats intéressés sont priés d’envoyer un CV et une lettre de motivation aux encadrants.
Département(s) :
Santé - Biologie - Signal
Financement : Projet TRISPIRABOIS