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STAGE Correction trajectoire robot par Computer Vision et AR
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STAGE Correction trajectoire robot par Computer Vision et AR

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Website SEGULA Technologies

SOCIÉTÉ

SEGULA Technologies est un groupe d’ingénierie présent mondialement, au service de la compétitivité de tous les grands secteurs industriels : automobile, aéronautique, énergie, ferroviaire, naval, pharmacie et pétrochimie.

Présent dans 28 pays, fort de ses 140 implantations dans le monde, le Groupe privilégie une relation de proximité avec ses clients grâce aux compétences de ses 12 000 collaborateurs.

Ingénieriste de premier plan plaçant l’innovation au cœur de sa stratégie, SEGULA Technologies mène des projets d’envergure, allant des études jusqu’à l’industrialisation et la production.

MISSION

Les Réalités Numériques (Réalité Augmentée RA, Virtuelle RV, Mixte RM…) sont des supports très adaptables pour transmettre du contenu pédagogique. Les domaines d’applications dans l’industrie sont nombreux dans le cadre de formations telles que : la découverte d’un site de production (flux, zones à risques), l’apprentissage des tâches à un poste d’assemblage, et le support pour la maintenance.

Actuellement, SEGULA Technologies possède une offre de Réalité Augmentée couvrant les besoins majeurs des groupes industriels, tout en apportant une solution rapide à appréhender et à déployer. Dans un souci d’apporter aux métiers robotiques des solutions améliorant les performances qualité sur les lignes d’assemblage, SEGULA Technologies s’intéresse à la mise au point des postes automatisés.

Il s’agira dans ce travail de détecter l’écart potentiel entre la trajectoire cordon théorique et la trajectoire buse réelle (définie par rapport à la définition numérique). La méthode de MAP robotique dépend de la définition numérique définie par le Bureau d’Etude. Afin de réaliser la première configuration du poste robotique, les équipes de MAP se repèrent grâce à des plans 2D. Le contrôle conformité est réalisé grâce à une solution de Réalité Augmenté basée modèle (CAO de la pièce augmentée), et se réalise manuellement en se basant sur l’expertise du roboticien. C’est son analyse de défauts qui permet de déterminer les bonnes valeurs pour la correction de la trajectoire robot.

Le besoin industriel est de :

  • réduire le nombre d’erreurs qualité issues de l’écart entre la définition numérique, la programmation du robot et la position des points d’assemblages.
  • réduire le temps de MAP en visant une programmation du poste robotique en se basant sur les performances de tracking et de reconnaissance d’environnement de la solution DIOTA
  • La caractérisation d’un défaut de cordon de colle se réalise actuellement par l’analyse visuelle de l’opérateur. En se basant sur les capteurs utilisés par la solution DIOTA (visuel RGB + IR ?).

La solution doit être capable de :

  • détecter la conformité ou non-conformité d’un point (développement en cours DIOTA)
  • caractériser et quantifier un défaut détecté suivant deux variables (Début-fin de cordon, Décalage en position de la trajectoire robot)
  • préconiser une liste de correction pour l’ensemble « poste robotisé + baie d’encollage » avec une précision au milimètre

PROFIL

De formation bac +5 avec une spécialisation en informatique/Analyse d’image, vous êtes à la recherche d’un stage de fin d’études.

Vous avez des connaissances en computer vision et en machine learning.

Vos qualités relationnelles, associées à votre sérieux et à votre motivation seront un atout indispensable pour évoluer pendant le stage.

To apply for this job please visit segulafrance-recrute.talent-soft.com.