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Traitement d'image: Analyse de particules

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Dans cours

MSE-352: Introduction à la microscopie + TP

Ce cours d'introduction à la microscopie a pour but de donner un apperçu des différentes techniques d'analyse de la microstructure et de la composition des matériaux, en particulier celles liées aux microscopies électronique et optique. Le cours comprend d ...

Description

Cette séance de cours couvre les aspects pratiques du traitement des images, en se concentrant sur la transformation des images en forme binaire pour l'analyse des particules. L'instructeur explique comment utiliser Fidji pour analyser la taille, la forme et la distribution des particules, en présentant des applications en science des matériaux.

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Enseignant·e·s (3)

Aïcha Hessler-Wyser

Marco Cantoni

Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Pierre Burdet, Amélie Bazzoni, Farhang Nabiei Cours 3D Electron Microscopy and FIB-Nanotomography MSE-704 Introduction à la microscopie + TP MSE-352 Ce cours d'introduction à la microscopie a pour but de donner un apperçu des différentes techniques d'analyse de la microstructure et de la composition des matériaux, en particulier celles liées aux microscopies électronique et optique. Le cours comprend des cours ainsi que des d

Emad Oveisi

Dr Emad Oveisi is a senior scientist at the Interdisciplinary Centre for Electron Microscopy (CIME), EPFL. Emad received a BSc in Metallurgy and Materials Engineering (2005) and an MSc in Materials Science (2008) both from the University of Tehran (Iran). He graduated with a PhD in Materials Science and Engineering at EPFL in 2014 for a thesis on the "Three-Dimensional STEM Imaging of Dislocations" under the direction of Prof. Cécile Hébert. The PhD thesis at the Electron Spectrometry and Microscopy Laboratory (LSME), served as an introduction to many of the advanced microscopy techniques that have proven to be a platform for his research career. A post-doctoral research at the centre for electron microscopy gave him the opportunity to peruse a cutting-edge research on one of the most modern aberration-corrected transmission electron microscopes.Since the inauguration of the Energypolis campus of EPFL in Sion, he has been the manager and reference scientist of the electron microscopy platform of EPFL-Valais, working with 9 research groups and more than 200 researchers. In addition to this core responsibility, he provides advanced microscopy consulting and service to EPFL scientists and assist their research to the highest level possible. Emad Oveisi’s research focuses on the application and development of novel electron microscopy techniques, with emphasis on 3D imaging of crystal defects, as well as the precision measurement of materials properties using aberration-corrected S/TEM. In 2018, he received the prestigious Microscopy Innovation Award for inventing “Single-shot three-dimensional electron imaging”, a novel technique that enables 3D imaging of in situ dynamics. In 2016 Emad was elected as an interim representative for the scientific staff ("corps intermédiaire") to the Council of the Institute of Chemistry (ISIC). Since 2019, he is a member of EPFL Teachers’ Council (CCE) and has been elected as one of its four bureau members. This role allows him to be exposed to new ideas and pedagogical challenges, as well being involved in discussions with the Vice Presidency of Education (VPE) and other teaching organisations for defining teaching strategies at the EPFL.

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Concepts associés (13)

Particle size

Particle size is a notion introduced for comparing dimensions of solid particles (flecks), liquid particles (droplets), or gaseous particles (bubbles). The notion of particle size applies to particles in colloids, in ecology, in granular material (whether airborne or not), and to particles that form a granular material (see also grain size). Particle size measurement There are several methods for measuring particle size and particle size distribution. Some of them are based on light, other on ultrasound, or electric field, or gravity, or centrifugation.

Science des matériaux

La science des matériaux repose sur la relation entre les propriétés, la morphologie structurale et la mise en œuvre des matériaux qui constituent les objets qui nous entourent (métaux, polymères, semi-conducteurs, céramiques, composites, etc.). Elle se focalise sur l'étude des principales caractéristiques des matériaux, ainsi que leurs propriétés mécaniques, chimiques, électriques, thermiques, optiques et magnétiques. La science des matériaux est au cœur de beaucoup des grandes révolutions techniques.

Digital image processing

Digital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.

Analyse de la variance

En statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire).

Taille d'effet

En statistique, une taille d'effet est une mesure de la force de l'effet observé d'une variable sur une autre et plus généralement d'une inférence. La taille d'un effet est donc une grandeur statistique descriptive calculée à partir de données observées empiriquement afin de fournir un indice quantitatif de la force de la relation entre les variables et non une statistique inférentielle qui permettrait de conclure ou non si ladite relation observée dans les données existe bien dans la réalité.

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