Bibliothèque Python dédiée à la résolution de problèmes de récupération de phase en optique et traitement du signal. Elle propose des algorithmes avancés pour reconstruire des signaux complexes à partir de mesures d'intensité, en utilisant des méthodes d'optimisation comme la descente de gradient, Gauss-Newton, les projections alternées et ADMM. Utilisée dans des applications nécessitant une haute précision en imagerie ou en communications optiques.

Ce projet développe des modèles de réseaux de neurones dédiés à la correction de phase dans des systèmes optiques complexes, notamment pour des réseaux de lasers. Il permet de simuler des mesures, d'entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique pour optimiser la qualité des faisceaux lumineux, et de générer des données synthétiques pour des applications en photonique. Les outils proposés facilitent la recherche et l'expérimentation dans le domaine de l'optique adaptative.

Application dédiée à l'assemblage et à l'analyse de données issues de métrologie optique de grande envergure. Elle permet de traiter, structurer et interpréter des mesures précises pour des applications industrielles ou scientifiques, facilitant ainsi la prise de décision et l'optimisation des processus.

Fluo est un outil de simulation numérique dédié à l'analyse et au traitement de signaux optiques, notamment pour des applications en fluorescence. Il permet de modéliser des mesures optiques, d'inverser des données expérimentales et d'optimiser des capteurs. Le projet est utilisé pour des simulations paramétriques et des analyses de données dans un cadre scientifique ou industriel.

GenericMirror est un système logiciel dédié à la gestion et au contrôle de miroirs motorisés utilisés dans des environnements scientifiques ou industriels. Il permet de régler dynamiquement la courbure, la position et l'orientation des miroirs pour optimiser des trajectoires optiques ou des mesures précises. Le projet facilite également la surveillance en temps réel des états des dispositifs et l'automatisation des ajustements.

Metrologist est un service dédié à l'évaluation et à l'optimisation de la qualité des microscopes. Il permet aux laboratoires et aux professionnels de mesurer avec précision les performances optiques de leurs équipements, d'identifier les anomalies et de calibrer les instruments pour garantir des résultats fiables. L'outil s'adresse aux chercheurs, aux industriels et aux institutions nécessitant un contrôle qualité rigoureux de leurs dispositifs de microscopie.

Extension dédiée à la caractérisation d'impulsions laser femtosecondes. Ce projet permet aux chercheurs et ingénieurs d'analyser précisément les propriétés des impulsions lumineuses ultra-courtes, essentielles pour des applications en optique, photonique et métrologie. Il facilite la mesure de durée, de profil et d'autres paramètres critiques pour optimiser les systèmes laser.

Ce projet permet de simuler l'optimisation de l'intensité lumineuse moyenne dans une zone d'intérêt donnée en utilisant des motifs de phase optique. Il modélise un système optique composé d'une onde plane, d'un modulateur spatial de lumière (SLM) et d'une caméra mesurant l'intensité lumineuse. Les simulations visent à focaliser la lumière en ajustant la phase affichée sur le SLM, avec des paramètres ajustables comme la taille de la grille, le nombre d'itérations et les propriétés physiques du système.

Ce projet permet d'intégrer des instruments de mesure spectrale à des systèmes d'acquisition de données automatisés. Il facilite la collecte, le traitement et l'analyse de spectres optiques pour des applications en recherche scientifique, en physique ou en métrologie. Les utilisateurs peuvent configurer et piloter des appareils de spectroscopie via une interface unifiée, optimisant ainsi leurs expériences et réduisant les erreurs manuelles.

Ce projet propose des ressources pédagogiques complètes en optimisation numérique pour des étudiants de niveau master. Il inclut un polycopié détaillé, des supports de cours sous forme de slides, ainsi que des travaux dirigés couvrant les contraintes d'égalité et d'inégalité. Les contenus sont conçus pour accompagner l'apprentissage des algorithmes d'optimisation en dimension finie.