Dragonfly Académie

Durée : 2 jours
Format : Formation pratique dirigée par un instructeur
Prérequis : Aucun
 

Objectif du cours
Ce cours enseigne aux participants comment traiter et analyser des données d’imagerie volumétrique à l’aide de Dragonfly 3D World. La formation met l’accent sur la création d’un flux de travail complet et reproductible, allant des données brutes jusqu’aux résultats quantitatifs et aux rendus visuels.
 
Exigences logicielles
La formation est offerte dans Dragonfly Cloud.
Les participants doivent disposer d’un ordinateur portable avec un navigateur Web pris en charge ainsi que d’une souris munie d’une roulette de défilement.
 
Contenu du cours

Jour 1 — Préparation des données et segmentation
Les participants apprennent à préparer des jeux de données et à extraire des régions d’intérêt.

Les sujets abordés comprennent:

• Navigation dans l’espace de travail et configuration des sessions
• Importation des données d’image
• Calibration et mise à l’échelle des images
• Réduction du bruit et techniques de filtrage
• Segmentation basée sur les seuils
• Création et raffinement des ROI
• Sauvegarde et gestion des sessions

Exercices pratiques :
Les participants segmentent des structures à partir d’un jeu de données volumétrique et affinent la sélection à l’aide de plusieurs outils.

Jour 2 — Analyse et visualisation
Les participants quantifient les structures et présentent les résultats.

Les sujets abordés comprennent:

• Outils de mesure et analyse quantitative
• Statistiques des objets et interprétation
• Techniques de rendu 3D
• Animation de base
• Exportation d’images et de résultats
• Reproductibilité des flux de travail

Exercices pratiques :
Les participants réalisent un mini-projet guidé produisant des mesures et des résultats visuels adaptés à la création de rapports.
 
Compétences acquises
Après avoir complété ce cours, les participants seront en mesure de :

• Préparer des jeux de données volumétriques pour l’analyse
• Segmenter des structures à l’aide de flux de travail reproductibles
• Extraire des mesures quantitatives
• Générer des visualisations et des rapports

Certification
Les participants qui complètent la formation reçoivent un certificat numérique de réussite Dragonfly Academy.

Durée : 3 jours
Format : Formation pratique dirigée par un instructeur
Prérequis : Avoir complété la formation de base 3D World ou posséder une expérience équivalente
 

Objectif du cours
Cette formation avancée enseigne aux participants comment créer des flux de travail d’inspection assistés par l’intelligence artificielle dans Dragonfly 3D World et les appliquer à des scénarios réels de contrôle non destructif et d’assurance qualité.

Les participants apprennent à entraîner, évaluer et déployer des modèles d’apprentissage profond pour la détection de défauts, à améliorer la qualité d’image à l’aide de techniques d’optimisation par IA et à générer des résultats d’inspection quantitatifs ainsi qu’une documentation visuelle adaptée à la création de rapports.
La formation se termine par un projet guidé d’inspection industrielle dans lequel les participants analysent un jeu de données de composant, depuis le scan brut jusqu’aux résultats prêts pour l’inspection.
 
Exigences logicielles
La formation est offerte dans Dragonfly Cloud.
Les participants doivent disposer d’un ordinateur portable avec un navigateur Web pris en charge ainsi que d’une souris munie d’une roulette de défilement.
 
Contenu du cours

Jour 1 — Segmentation par IA pour la détection de défauts
Les participants apprennent à préparer des données d’inspection et à entraîner des modèles de segmentation pour l’identification des défauts.

Les sujets abordés comprennent:

• Rappel du flux de travail et préparation des jeux de données pour l’inspection
• Stratégies d’annotation pour les défauts et inclusions
• Entraînement de modèles de segmentation par apprentissage profond
• Validation des modèles et évaluation de la précision
• Application des modèles entraînés à de nouveaux scans

Exercices pratiques :
Entraîner un modèle de segmentation pour détecter des défauts internes et évaluer la précision de détection.
Jour 2 — Optimisation avancée par IA et amélioration des modèles
Les participants améliorent la performance de détection et la qualité d’image.

Les sujets abordés comprennent:

• Amélioration de la généralisation des modèles sur différentes pièces
• Débruitage par apprentissage profond pour les scans à faible dose
• Super-résolution pour améliorer la clarté des caractéristiques
• Intégration des étapes de traitement par IA dans les flux de travail d’inspection
• Dépannage des erreurs de segmentation

Exercices pratiques :
Améliorer la qualité des scans et la détectabilité des défauts à l’aide d’un prétraitement basé sur l’IA.
Jour 3 — Analyse d’inspection et création de rapports
Les participants appliquent les flux de travail IA à un processus complet d’inspection.

Les sujets abordés comprennent:

• Analyse des vides et inclusions
• Analyse de l’épaisseur des parois et des écarts dimensionnels
• Caractérisation des défaillances et des défauts
• Mesures quantitatives et statistiques
• Création de visualisations et de rapports d’inspection

Projet pratique :
Analyser un jeu de données de composant, détecter et quantifier les défauts, puis produire des résultats visuels prêts pour les rapports.
   
Compétences acquises
Après avoir complété ce cours, les participants seront en mesure de :

• Entraîner des modèles d’apprentissage profond pour la détection de défauts
• Améliorer la qualité des scans à l’aide du débruitage par IA et de la super-résolution
• Effectuer des analyses d’inspection
• Quantifier les défauts et les écarts
• Produire des flux de travail d’inspection reproductibles et des rapports

Participants visés

• Analystes en tomographie industrielle
• Ingénieurs en qualité et en contrôle non destructif (CND)
• Spécialistes en fabrication et en analyse de défaillance
• Ingénieurs en R-D travaillant avec l’imagerie d’inspection

Certification
Les participants qui complètent la formation reçoivent un certificat numérique de réussite Dragonfly Academy.

Durée : 3 jours
Format : Formation pratique dirigée par un instructeur
Prérequis : Avoir complété la formation de base 3D World ou posséder une expérience équivalente

Objectif du cours
Cette formation avancée enseigne aux participants comment créer des flux de travail d’analyse quantitative assistés par l’intelligence artificielle dans Dragonfly 3D World pour la caractérisation des matériaux et l’imagerie géologique.

Les participants apprennent à entraîner et à évaluer des modèles d’apprentissage profond, à améliorer la qualité d’image à l’aide de méthodes de reconstruction basées sur l’IA et à extraire des mesures reproductibles à partir de microstructures complexes. La formation se termine par un projet guidé d’analyse représentatif de jeux de données réels en science des matériaux ou en géologie.
 
Exigences logicielles
La formation est offerte dans Dragonfly Cloud.
Les participants doivent disposer d’un ordinateur portable avec un navigateur Web pris en charge ainsi que d’une souris munie d’une roulette de défilement.
 
Contenu du cours

Jour 1 — Segmentation par IA des microstructures
Les participants préparent des jeux de données volumétriques et entraînent des modèles pour identifier les phases et structures des matériaux.

Les sujets abordés comprennent:

• Préparation des jeux de données et stratégies de prétraitement
• Annotation des phases et des structures
• Entraînement de modèles de segmentation par apprentissage profond
• Validation des modèles et évaluation de la précision
• Application des modèles à des échantillons additionnels

Exercices pratiques :
Entraîner un modèle pour segmenter plusieurs phases de matériaux et évaluer la qualité de segmentation.
Jour 2 — Amélioration de l’image et robustesse des modèles
Les participants améliorent l’interprétabilité des images et la fiabilité des flux de travail.

Les sujets abordés comprennent:

• Gestion du bruit et des jeux de données à faible contraste
• Débruitage par apprentissage profond
• Super-résolution pour améliorer la visibilité des caractéristiques
• Amélioration de la généralisation des modèles entre différents échantillons
• Mise en place de flux de travail reproductibles

Exercices pratiques :
Améliorer la qualité des jeux de données et la performance de segmentation à l’aide d’un prétraitement basé sur l’IA.
Jour 3 — Analyse quantitative des matériaux et géologique
Les participants effectuent des mesures et interprètent les propriétés structurales.

Les sujets abordés comprennent:

• Analyse de la porosité et caractérisation des réseaux de pores
• Analyse des particules et des poudres
• Analyse des structures composites et fibreuses
• Caractérisation des céramiques et des mousses
• Analyse de carottes numériques et d’échantillons cylindriques
• Mesures statistiques et visualisation

Projet pratique :
Analyser un jeu de données représentatif et générer des mesures quantitatives ainsi que des résultats visuels adaptés à la recherche ou aux rapports techniques.
   
Compétences acquises
Après avoir complété ce cours, les participants seront en mesure de :

• Segmenter des phases de matériaux complexes à l’aide de l’apprentissage profond
• Améliorer la qualité des données à l’aide de méthodes d’optimisation par IA
• Extraire des mesures quantitatives microstructurales
• Analyser des réseaux de pores et des distributions de particules
• Créer des flux de travail d’analyse reproductibles pour la recherche ou la caractérisation industrielle

Participants visés

• Scientifiques et chercheurs en science des matériaux
• Géoscientifiques et pétrophysiciens
• Chercheurs en fabrication additive
• Analystes de tomographie en laboratoire

Certification
Les participants qui complètent la formation reçoivent un certificat numérique de réussite Dragonfly Academy.
 

Durée : 3 jours
Format : Formation pratique dirigée par un instructeur
Prérequis : Avoir complété la formation de base 3D World ou posséder une expérience équivalente
 
Objectif du cours
Cette formation avancée enseigne aux participants comment créer des flux de travail assistés par l’intelligence artificielle dans Dragonfly 3D World pour l’imagerie biologique et anatomique.

Les participants apprennent à entraîner des modèles d’apprentissage profond pour segmenter des structures biologiques complexes, à améliorer la qualité d’image à l’aide de méthodes de débruitage et de super-résolution basées sur l’IA, ainsi qu’à extraire des mesures morphologiques quantitatives. La formation se termine par un projet guidé d’analyse représentatif de jeux de données biologiques réels.
 
Exigences logicielles
La formation est offerte dans Dragonfly Cloud.
Les participants doivent disposer d’un ordinateur portable avec un navigateur Web pris en charge ainsi que d’une souris munie d’une roulette de défilement.
 
Contenu du cours

Jour 1 — Segmentation par IA des structures biologiques
Les participants préparent des jeux de données et entraînent des modèles pour identifier des caractéristiques anatomiques.

Les sujets abordés comprennent:

• Préparation des jeux de données et stratégies d’annotation pour les structures biologiques
• Entraînement de modèles de segmentation par apprentissage profond
• Validation et raffinement des modèles
• Application des modèles à de nouveaux spécimens
• Gestion de la segmentation multi-structures

Exercices pratiques :
Entraîner un modèle pour segmenter des structures anatomiques et évaluer la précision de segmentation.
Jour 2 — Amélioration de l’image et fiabilité des flux de travail
Les participants améliorent la visibilité et la cohérence des données d’imagerie biologique.

Les sujets abordés comprennent:

• Gestion des jeux de données biologiques à faible contraste
• Débruitage par apprentissage profond
• Super-résolution pour améliorer la clarté des structures
• Robustesse des modèles entre différents échantillons
• Préparation de flux de travail reproductibles

Exercices pratiques :
Améliorer la qualité de segmentation à l’aide d’un prétraitement basé sur l’IA et du raffinement des flux de travail.
Jour 3 — Analyse morphologique et visualisation
Les participants effectuent des mesures biologiques et préparent des résultats visuels.

Les sujets abordés comprennent:

• Segmentation et analyse de l’anatomie osseuse
• Mesures des structures corticales et trabéculaires
• Analyse de la densité minérale osseuse
• Analyse des structures cellulaires et subcellulaires
• Visualisation de l’anatomie végétale et animale
• Reconstruction de structures paléontologiques
• Mesures quantitatives et création de rapports

Projet pratique :
Analyser un jeu de données biologique et produire des mesures quantitatives ainsi que des visualisations de qualité publication.
Compétences acquises
Après avoir complété ce cours, les participants seront en mesure de :

• Segmenter des structures biologiques complexes à l’aide de l’apprentissage profond
• Améliorer la qualité des images biologiques à l’aide d’outils d’optimisation par IA
• Extraire des mesures morphologiques quantitatives
• Visualiser des structures anatomiques en 3D
• Créer des flux de travail reproductibles pour l’imagerie biologique

Participants visés

• Chercheurs en sciences de la vie
• Scientifiques en imagerie biomédicale
• Anatomistes et paléontologues
• Spécialistes en imagerie préclinique

Certification
Les participants qui complètent la formation reçoivent un certificat numérique de réussite Dragonfly Academy.

Durée : 3 heures
Format : Session pratique dirigée par un instructeur
Prérequis : Aucun (contenu adapté au niveau d’expérience des participants)
 
Objectif du cours
Cette session ciblée enseigne aux participants comment utiliser un outil d’application spécifique ou une méthode d’analyse de Dragonfly 3D World dans un format guidé et pratique.

La session est personnalisée selon l’application demandée et le niveau d’expérience des participants.
Tous les sujets ne sont pas couverts dans une seule session — l’instructeur sélectionne et priorise les thèmes en fonction de l’objectif d’apprentissage défini.

Des jeux de données fournis par Dragonfly sont utilisés afin d’assurer une expérience d’apprentissage uniforme et de permettre aux participants de se concentrer sur la méthodologie et les meilleures pratiques.
 
Sujets possibles de la session
Selon le domaine d’application sélectionné, la session peut inclure :

• Introduction à l’outil ou à la méthode sélectionnée
• Sélection des paramètres et lignes directrices pratiques
• Flux de travail d’application étape par étape
• Validation et interprétation des résultats
• Pièges fréquents et dépannage
• Recommandations sur les meilleures pratiques d’utilisation

Exercices pratiques :
Les participants appliquent la méthode sélectionnée à un jeu de données préparé et répètent le flux de travail de façon autonome.
   
Compétences acquises
Après avoir complété cette session, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l’objectif et les limites de l’outil Dragonfly sélectionné
• Appliquer la méthode à l’aide des paramètres appropriés
• Interpréter les résultats et valider les sorties
• Intégrer la méthode dans leur propre flux de travail

Participants visés

• Utilisateurs souhaitant apprendre une fonctionnalité spécifique de Dragonfly
• Équipes adoptant une nouvelle méthode d’analyse
• Clients nécessitant une intégration ciblée à une fonctionnalité particulière

Certification
Les participants qui complètent la formation reçoivent un certificat numérique de réussite Dragonfly Academy.

Durée : 3 heures
Format : Session pratique dirigée par un instructeur
Prérequis : Aucun (contenu adapté au niveau d’expérience des participants)
 
Objectif du cours
Cette session aide les participants à concevoir, raffiner ou standardiser un flux de travail d’analyse dans Dragonfly 3D World à l’aide de leurs propres jeux de données. La session est personnalisée selon les objectifs du client.

Tous les sujets ne sont pas couverts dans une seule session — l’instructeur sélectionne et priorise les activités en fonction des objectifs du flux de travail et des caractéristiques des jeux de données.
Les jeux de données du client sont utilisés afin d’assurer une applicabilité directe des résultats.
 
Sujets possibles de la session
Selon l’objectif défini, la session peut inclure :

• Définition des objectifs d’analyse et des résultats attendus
• Préparation des données et stratégie de prétraitement
• Sélection des méthodes de segmentation
• Conception du flux de travail pour les mesures quantitatives
• Préparation de la visualisation et des rapports
• Amélioration de la reproductibilité et de la robustesse
• Optimisation et dépannage

Exercices pratiques :
Les participants créent ou raffinent un flux de travail directement sur leurs propres jeux de données sous la supervision de l’instructeur.
   
Compétences acquises
Après avoir complété cette session, les participants seront en mesure de :

• Structurer un flux de travail d’analyse complet
• Sélectionner les outils appropriés pour chaque étape de traitement
• Améliorer la robustesse et la reproductibilité
• Appliquer le flux de travail à des jeux de données similaires

Participants visés

• Équipes standardisant leurs procédures internes d’analyse
• Chercheurs optimisant les flux de travail de leurs projets
• Utilisateurs passant d’un travail exploratoire à une analyse de routine

Certification
Les participants qui complètent la formation reçoivent un certificat numérique de réussite Dragonfly Academy.

Durée : 3 heures
Format : Session pratique dirigée par un instructeur
Prérequis : Aucun (contenu adapté au niveau technique des participants)
 
Objectif du cours
Cette session présente les capacités d’automatisation et les fonctionnalités orientées développeur de Dragonfly 3D World et aide les participants à mettre en œuvre des solutions adaptées à leurs propres flux de travail.
La formation est personnalisée selon les objectifs du client.

Tous les sujets ne sont pas couverts dans une seule session — l’instructeur sélectionne et priorise les thèmes en fonction du cas d’utilisation demandé et du niveau technique des participants.

Selon l’objectif de la formation, des jeux de données du client (pour des scénarios réalistes d’automatisation) ou des jeux de données Dragonfly (pour la démonstration et l’apprentissage) sont utilisés.
 
Sujets possibles de la session
La session peut inclure des sujets tels que:

• Concepts d’automatisation dans Dragonfly
• Structuration de pipelines de traitement répétables
• Principes fondamentaux de la programmation scriptée et structure logique
• Stratégies de traitement par lots
• Flux de travail paramétrés
• Débogage de processus automatisés
• Concepts d’intégration et meilleures pratiques

Exercices pratiques :
Les participants mettent en œuvre un petit flux de travail automatisé aligné sur l’objectif défini.
 
Compétences acquises
Après avoir complété cette session, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les approches d’automatisation disponibles dans Dragonfly
• Concevoir des flux de traitement répétables
• Réduire les interventions manuelles dans les tâches routinières
• Appliquer les concepts d’automatisation à leurs propres jeux de données

Participants visés

• Utilisateurs avancés et spécialistes techniques
• Scientifiques des données et ingénieurs en analyse d’images
• Équipes mettant en œuvre des flux d’analyse de routine ou à grand volume

Certification
Les participants qui complètent la formation reçoivent un certificat numérique de réussite Dragonfly Academy.

Durée : 1 jour
Format : Formation pratique dirigée par un instructeur
Prérequis : Aucun

Objectifs du cours
Ce cours initie les participants aux fonctionnalités essentielles de Dragonfly 3D View et leur permet d’explorer et d’inspecter des jeux de données volumétriques en toute confiance.
Les participants apprennent à naviguer dans l’interface, à gérer les sessions, à inspecter visuellement les données et à produire des résultats visuels clairs pour la communication et la création de rapports. La formation met l’accent sur les flux de travail pratiques du quotidien plutôt que sur des méthodes d’analyse avancées.
À la fin de la session, les participants seront en mesure de charger des jeux de données de façon autonome, d’inspecter des structures et de créer des images et animations adaptées à la documentation technique.
 
Exigences logicielles
La formation est offerte dans Dragonfly Cloud.
Les participants doivent disposer d’un ordinateur portable avec un navigateur Web pris en charge ainsi que d’une souris munie d’une roulette de défilement.
 
Contenu du cours

Gestion des données et navigation

• Présentation du logiciel et navigation dans l’interface
• Configuration de l’espace de travail et préférences
• Gestion des sessions
• Importation et organisation des jeux de données
• Sauvegarde et restauration des sessions de travail

 
Inspection visuelle

• Navigation dans les vues 2D et 3D
• Sonde et outils d’inspection
• Exploration des coupes et orientations
• Mesures de base et interprétation

Visualisation et communication

• Techniques de rendu 3D
• Création d’images et de vidéos
• Préparation de résultats visuels pour les présentations et rapports

Exercice guidé
Les participants réalisent un mini-projet comprenant l’exploration d’un jeu de données, l’inspection et la création de résultats visuels.
Compétences acquises
Après avoir complété ce cours, les participants seront en mesure de :

• Naviguer et configurer Dragonfly 3D View
• Explorer des jeux de données volumétriques avec assurance
• Inspecter et interpréter visuellement des structures
• Créer des captures d’écran et des animations pour les rapports
• Effectuer des mesures de base et des tâches de documentation

Participants visés

• Nouveaux utilisateurs de Dragonfly 3D View
• Ingénieurs et chercheurs débutant en visualisation 3D
• Spécialistes d’application effectuant de l’inspection visuelle
• Équipes nécessitant une intégration rapide au logiciel

Certification
Les participants qui complètent la formation reçoivent un certificat numérique de réussite Dragonfly Academy.