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Benoît TAEYMANS

GRENOBLE

Electionseuropéennes 2024

RETROUVEZ GRATUITEMENTLe résultat des européennes à Grenoble ainsi que le résultat des européennes dans l'Isère.

En résumé

Mes compétences :
Artificial intelligence
computer
Computer vision
CUDA
GPU
Image processing
Linux
Machine Learning
Mathematica
Matlab
OpenCL
OpenCV
Opengl
PATTERN
Pattern recognition
Processing
Vision

Entreprises

  • Vence Innovation - Responsable Technique

    2012 - maintenant Modification d’une caméra infrarouge thermique (capteur CCD matriciel équipé d’une couche de matériau pyroélectrique) pour une utilisation sans hacheur optique. Développement d’algorithmes de détection et correction des défauts du capteur, d’atténuation des bruits liés au circuit de lecture et d’interprétation des images acquises.

    Transformation d’un lecteur d’empreintes digitales (capteur CMOS linéaire équipé d’une couche de matériau pyroélectrique) en imageur infrarouge thermique. Mise en service de gyroscopes et de servomoteurs permettant un balayage précis d’une scène, adaptation de diverses optiques, modification de l’électronique de pilotage du capteur et développement d’un logiciel d’acquisition des données issues du système.

  • ViTechnology - Ingénieur Intégration Système / développement GPU

    Saint-Egrève 2007 - 2011 Qualification et intégration de capteurs d’images CMOS aux machines d’inspection existantes et industrialisation des solutions techniques nécessaires à leur mise en œuvre (solutions optiques, électroniques et logicielles).

    Mise au point d’une méthode de focalisation par réflexion destinée à l’inspection de systèmes micro électromécaniques (MEMS). Développement des algorithmes de traitement des données issues des différents capteurs composant le système.

    Contribution à la conception d’un système d’inspection 3D en tant que responsable de lot acquisition. Détermination de l’architecture électronique et informatique permettant l’atteinte des performances spécifiées. Suivi du design FPGA, du développement des pilotes bas niveau sous Linux et de l’implémentation des algorithmes de reconstruction d’images sur GPU.

    Intégration de diverses technologies (caméras couleur, systèmes embarqués temps réel, éclairages à LEDs…) destinées à augmenter la vitesse, la précision et la capacité de détection des machines d’inspection. Développement des traitements GPU permettant l’exploitation de ce nouveau matériel et interfaçage avec le logiciel existant.

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