Intelligent Systems Laboratory
A tantárgyleírás hatályossága
| Subject name (Hungarian, English) |
Intelligens rendszerek laboratórium
Intelligent Systems Laboratory
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVIFO5212 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | félévközi érdemjegy | ||||||||||||
| Credits | 2,5 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
Dr. Lantos Béla
position: egyetemi tanár
contact:
lantos@iit.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
—
|
||||||||||||
| Faculty | |||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
1. CCD vonal és mátrix kamera bázisú intenzitáskép digitalizálás
A digitális intenzitáskép feldolgozásban használatos érzékelők, megvilágítási eszközök, digitalizálók és valósidejű előfeldolgozó célhardverek működési elvének, alkalmazási lehetőségeinek tanulmányozása. A feldolgozási lánc egyes elemeinek optimális beállítását konkrét ipari képfeldolgozási feladat megoldásán keresztül kell meghatározni.
2. Intenzitáskép feldolgozás
A digitális intenzitáskép feldolgozásban használt alapvető algoritmusok tanulmányozása. A BME Folyamatszabályozási Tanszékén kifejlesztett IPPS interaktív képfeldolgozó keretrendszer működésének megismerése, majd az IPPS felhasználásával önálló képfeldolgozó eljárások kidolgozása.
3. Lézer scanner bázisú távolságkép digitalizálás
A triangularizáción alapuló távolságmérési elv és a lézer scanner funkcionális felépítésének megismerése. CCD vonalkamera alkalmazása pozíciójel érzékelésére. A szinkronizált háromszögelés látóterének struktúrája, érzékenység mérése és számítása. Távolságképek felvétele és kiértékelése.
4. 3D képfeldolgozás transzputerrel
A Parallel C konkurrens programozási nyelv megismerése és alkalmazása multitranszputeres (4xT800+4x4Mbyte) környezetben. Faugeras módszerén alapuló 3D képfeldolgozási algoritmusok transzputeres megvalósításának vizsgálata.
5. Mesterséges intelligencia eszközök
Szakértői rendszer fejlesztői környezetének bemutatása a Level 5 Object példáján. Objektum-orientált tudásbázis, előre- és hátrafelé következtetés kombinált alkalmazása, C nyelvi interfész kialakítása a szakértői rendszer felé.
6. Szenzorcsatolt robotirányítás
A GT-6A francia oktató robot irányító rendszerének és egy tanszéki fejlesztésű lézerfénykéses 3D látórendszer működésének megismerése, a látórendszerrel összekapcsolt robot kalibrációjának elvégzése. Egyszerű 3D tárgyak lokalizációja, felismerése és megfogása a robottal.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
General rules
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.