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Petr Dokladal

Petr Dokladal

Chargé de recherche

Centre · STIM

Thème(s)
Analyse d'image médicale, Fabrication additive, Nucléaire

Biographie

Petr Dokladal est un chercheur spécialisé en traitement d’images, vision par ordinateur et apprentissage automatique appliqués aux sciences des matériaux et à l’industrie. Ses travaux se concentrent sur le développement de méthodes avancées pour l’analyse et l’optimisation de microstructures, notamment dans les matériaux composites, les énergies renouvelables et les systèmes critiques comme les matériaux énergétiques. Son expertise inclut l’utilisation de modèles génératifs profonds, tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les modèles de diffusion, pour la conception et l’interprétation de microstructures complexes, ainsi que l’intégration de techniques de physique informée pour la modélisation et la segmentation. Petr Dokladal a également contribué à des problématiques industrielles, comme l’inspection automatisée de composants en remanufacturing ou la détection d’anomalies dans les procédés de fabrication additive, en combinant des approches robustes et généralisables. Ses recherches abordent des enjeux transversaux, tels que l’efficacité énergétique des systèmes de calcul haute performance (HPC) et l’optimisation des ressources dans les infrastructures critiques.

Publication(s)

Enseignements

Analyse d'images : de la théorie à la pratique

Chargé d'enseignement

Le cours comprend une présentation théorique des outils de filtrage et de segmentation d'images le matin et des travaux dirigés l'après-midi. Les images binaires, à niveau de gris et couleur, ainsi que des images à 2, ou à 3 dimensions sont traitées. Des exemples tirés de la grande diversité d'applications réelles illustrent la capacité des outils présentés.

Direction(s) de thèse(s)

  • 2023 Caractérisation de l'endommagement de matériaux énergétiques à l'échelle microstructurale ROBIN Camille
  • 2023 Caractérisation dynamique et morphologique du milieu électrochimique des batteries Lithium-ion au cours des cycles de charge BOTTENMULLER Antoine
  • 2022 Approches d’apprentissage profond pour l’analyse et l’optimisation de composites à matrice polymère renforcés par des fibres de verre BASSO DELLA MEA Guilherme
  • 2022 intelligence artificielle haute-performance efficace en énergie : de la mesure et la modélisation à l'ordonnancement multi-objectifs NANA TCHAKOUTE Roblex
  • 2017 Méthodes de vision non supervisée basées sur les informations de perception de l'image BAZAN Eric
  • 2017 Etude expérimentale et numérique de la sensibilité de compositions énergétiques : influence de la microstructure et rôle de l'endommagement KAESHAMMER Elodie
  • 2015 Optimisation de la segmentation automatique de matériaux granulaires fragmentés CHABARDES Théodore-Flavien
  • 2015 Problèmes de segmentation d'images et contribution à la morphologie mathématique ALAIS Robin