CCL

Összesen 3 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM121684
Első szerző:Erdei Timotei István (mechatronikai mérnök)
Cím:Image-to-Image translation-based deep learning application to object identification in industrial robot systems / Timotei István Erdei, Tibor Péter Kapusi, András Hajdu, Géza Husi
Dátum:2024
ISSN:2218-6581
Megjegyzések:Industry 4.0 has become one of the most dominant research areas in industrial science today. Many industrial machinery units do not have modern standards that allow for the use of image analysis techniques in their commissioning. Intelligent material handling, sorting, and object recognition are not possible with the machinery we have. We therefore propose a novel deep learning approach for existing robotic devices that can be applied to future robots without modification. In the implementation, 3D CAD models of the PCB relay modules to be recognized are also designed for the implantation machine. Alternatively, we developed and manufactured parts for the assembly of aluminum profiles using FDM 3D printing technology, specifically for sorting purposes. We also apply deep learning algorithms based on the 3D CAD models to generate a dataset of objects for categorization using CGI rendering. We generate two datasets and apply image-to-image translation techniques to train deep learning algorithms. The synthesis achieved sufficient information content and quality in the synthesized images to train deep learning algorithms efficiently with them. As a result, we propose a dataset translation method that is suitable for situations in which regenerating the original dataset can be challenging. The results obtained are analyzed and evaluated for the dataset.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
deep learning
cyber-physical
neural networks
industry 4.0
image-to-image
dataset translation
Megjelenés:Robotics. - 13 : 6 (2024), p. 1-21. -
További szerzők:Kapusi Tibor Péter (1993-) (mérnökinformatikus, villamosmérnök) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Husi Géza (1962-) (gépészmérnök, mechatronikai mérnök, számítógépes tervezőmérnök)
Pályázati támogatás:TKP2020-NKA-04
Egyéb
Internet cím:DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM102588
035-os BibID:(cikkazonosító)69 (WoS)000845243900001 (Scopus)85133535530
Első szerző:Kapusi Tibor Péter (mérnökinformatikus, villamosmérnök)
Cím:Application of Deep Learning in the Deployment of an Industrial SCARA Machine for Real-Time Object Detection / Tibor Péter Kapusi, Timotei István Erdei, Géza Husi, András Hajdu
Dátum:2022
ISSN:2218-6581
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Gépészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Robotics. - 11 : 4 (2022), p. 1-20. -
További szerzők:Erdei Timotei István (1990-) (mechatronikai mérnök) Husi Géza (1962-) (gépészmérnök, mechatronikai mérnök, számítógépes tervezőmérnök) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:TKP2020-NKA-04
Egyéb
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Szerző által megadott URL
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM038640
Első szerző:Oniga István László (villamosmérnök)
Cím:Intelligent Human-Machine Interface Using Hand Gestures Recognition / Oniga Stefan, Végh János, Orha Ioan
Dátum:2012
Megjegyzések:Due to the rapid increase of number of industrial or domestic systems that must be controlled it is clear that new, more natural methods of control are needed. This paper presents an intelligent human machine interface based on hand's gesture recognition. The gestures based control system is composed by two subsystems that communicated via radio waves. The first subsystem is a bracelet that captures the movement of the hand using accelerometers. The second subsystem is the control box on which the data processing takes place. Artificial Neural Networks (ANN) are used to add learning capabilities and adaptive behavior to intelligent interfaces that can be used even by elderly or impaired people. Field Programmable Gate Array (FPGA) implementation is an easy an attractive way for hardware implementation. The desired network is modeled, trained and simulated using Neural Network Toolbox. Many networks architecture trained with different methods could be simulated and the network that is best performing for givenapplication is chosen for hardware implementation using System Generator tool developed by Xilinx Inc. This also allows the easy generation of Hardware Description Language (HDL) code from the system representation in Simulink. This HDL design can then be synthesized for implementation in the Xilinx family of FPGA devices.
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok konferenciacikk
Human-Machine Interface
Gesture recognition
Artificial Neural Networks
Field Programmable Gate Arrays
Megjelenés:Automation Quality and Testing Robotics (AQTR), 2012 IEEE International Conference on. - p. 559-563. -
További szerzők:Végh János (1953-) (fizikus) Orha, Ioan
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Szerző által megadott URL 856 41
DOI
Borító:
Rekordok letöltése1