Système de Détection Ultrasonore des Anomalies pour la Maintenance Prédictive des Pcb. H/F - CEA

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiosité

Dans l'industrie, la fiabilité des équipements électroniques est devenue un enjeu majeur, notamment dans les secteurs où une défaillance peut avoir des conséquences importantes en matière de sécurité, de disponibilité des systèmes et de coûts de maintenance. Les PCB (Printed Circuit Boards), présents au coeur de nombreux équipements, sont soumis au vieillissement et peuvent développer progressivement des défauts difficiles à détecter. La maintenance prédictive constitue ainsi un enjeu important pour anticiper ces défaillances, limiter les arrêts imprévus et optimiser les coûts de maintenance.

Dans ce contexte, ce stage s'intéressera à l'analyse de signaux ultrasonores acquis sur des PCB instrumentés par des éléments piézoélectriques. L'objectif sera de développer des méthodes de traitement et d'analyse des données permettant d'identifier les signatures caractéristiques d'anomalies, puis d'en détecter et localiser automatiquement l'origine. Le stage intégrera également des travaux de modélisation et de développement d'un jumeau numérique, afin de simuler la propagation et les réflexions des ondes au sein du PCB et de confronter les résultats numériques aux mesures expérimentales. L'objectif final sera de contribuer au développement d'une méthode fiable de diagnostic et de maintenance prédictive des cartes électroniques.

Etudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieurs ou de Master, avec une spécialisation en traitement du signal, automatique, data science, acoustique ou physique appliquée. Une bonne maîtrise de Python et/ou MATLAB est souhaitée. Des connaissances en traitement des signaux, modélisation numérique et/ou apprentissage automatique seront appréciées. Des connaissances en électronique ou en propagation des ondes ultrasonores constituent un plus, mais ne sont pas indispensables.

• Python
• Traitement du signal
• Machine learning
• Analyse de données
• MATLAB