Développement algorithmique en imagerie spectrale multi-vue par rayons x dédié au tri et à la valorisation des déchets

L’imagerie à rayons X présente de nombreux avantages pour l’identification des matériaux, car elle n’est pas sensible à la pollution de surface, à la couleur des objets et n’est pas facilement affectée par leur forme. L’imagerie spectrale à rayons X permet d’identifier les matériaux grâce à la forte corrélation entre la mesure de la transmission et le numéro atomique effectif de ces derniers, en utilisant potentiellement plusieurs seuils d'énergie. L’imagerie à rayons X dite multi-vue améliore la classification des matériaux en intégrant la correspondance des informations obtenues à différents angles. Ce post-doctorat a pour objectif de développer un algorithme de traitement des données pour l’imagerie spectrale à rayons X et multi-vues. Pour cela, il sera nécessaire de concevoir la méthode de contrôle en s'appuyant sur les outils de simulation développés au sein du CEA List, tels que la plateforme de simulation et d’analyse CIVA. Il faudra également développer un algorithme de discrimination des matériaux et de classification basé sur la forme des objets, dédié à un système multi-vues. Ensuite, il conviendra d'évaluer par simulation les performances attendues du système et de valider ces performances en se confrontant à des essais expérimentaux.