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Le projet vise à optimiser une solution de tracking basée sur la détection de mires (ArUco, ChArUco, Diamonds) afin de permettre le positionnement précis de miroirs spatiaux dans le cadre du développement d'un système de métrologie optique innovant. Les travaux incluent :

Optimisation d'algorithmes de détection multi-mires en utilisant OpenCV et Python, avec amélioration de la robustesse via des techniques de deep learning (YOLOv8, Detectron2).
Implémentation de filtres temporels (Kalman) pour le suivi et fusion de données multi-capteur.
Développement d'un système de calibration multi-caméras, incluant la calibration stéréo et l'utilisation de mires ChArUco Diamonds pour une meilleure précision 3D.
Mise en place d'une triangulation temps-réel utilisant plusieurs caméras, avec tests et validations en conditions réelles.
Rédaction de documentation technique et analyse des performances.

Ce projet permet d'appliquer des technologies de pointe en vision par ordinateur et métrologie optique dans un contexte spatial et industriel exigeant.

1e:T43a,

Le projet consiste à développer et optimiser un système de métrologie optique innovant pour l'alignement précis de miroirs spatiaux, basé sur la détection de mires (ArUco, ChArUco, Diamonds) par vision par ordinateur. L'architecture intègre l'o

Safran Reosc

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