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Titre du projet de recherche

Améliorer l'efficacité du soudage robotisé grâce à des systèmes avancés guidés par vision

niveau d'étude

Maîtrise recherche

Directeur/codirecteur

Directeur : Farbod Khameneifar

Fin de l'affichage

1 juin 2024

Domaines d'expertise

Intelligence artificielle

Analyse de formes et intelligence artificielle

Industrie 4.0

Optique

Vision artificielle

Robotique

Pôle d'excellence principal


Industrie du futur et société numérique

Pôle(s) d'excellence secondaire(s)

Modélisation et intelligence artificielle

Unité(s) et département(s)

Département de génie mécanique

Laboratoire de recherche en fabrication numérique et métrologie

Description détaillée

Une occasion passionnante s'est présentée à un.e étudiant.e à la maîtrise recherche de contribuer à un projet révolutionnaire en matière de vision robotique pour l'automatisation du soudage, en collaboration avec le Centre de technologie de fabrication aérospatiale du Conseil national de recherches (CNRC-CTFA). Ce projet vise à intégrer des systèmes de vision de pointe dans le soudage robotisé, améliorant ainsi considérablement l'efficacité et la précision des applications industrielles.

Responsabilités :

  • Développer et optimiser des algorithmes de vision par ordinateur spécifiques au soudage robotisé.
  • Collaborer avec une équipe multidisciplinaire, comprenant des experts du CNRC, pour intégrer des systèmes de vision aux configurations de soudage robotisées.
  • Effectuer des recherches expérimentales, des analyses de données et des validations de systèmes dans un contexte industriel réel.
  • Publier des articles scientifiques sur les résultats de la recherche et les présenter lors de conférences pertinentes.

Qualifications :

  • Baccalauréat dans un domaine pertinent (informatique, robotique, génie mécanique, etc.).
  • Solides compétences en programmation, notamment en Python ou C++.
  • Une exposition préalable à la vision par ordinateur et à l’apprentissage automatique est hautement souhaitable.
  • Bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes.
  • Capacité à travailler efficacement dans un environnement collaboratif axé sur l’équipe.

Ce poste est une chance unique de travailler sur un projet à fort impact, comblant le fossé entre la recherche universitaire et les applications industrielles, et d'acquérir une expérience précieuse dans un domaine de pointe.

Processus de candidature : Les candidat.e.s intéressé.e.s doivent soumettre leur CV, une lettre de présentation et des échantillons de tout travail pertinent (tel que des rapports de projet ou des publications) à farbod.khameneifar@polymtl.ca.

Possibilité de financement

Le poste est financé.

Farbod Khameneifar

Farbod Khameneifar

Professeur agrégé

Fiche complète