Metal/plastic foam projekt

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
„Esélyteremtés és értékalakulás” Konferencia Megyeháza Kaposvár, 2009
Advertisements

Algoritmusok.
Weblap szerkesztés HTML oldal felépítése Nyitó tag Záró tag Nyitó tag Záró tag oldalfej tözs.
1 A válság hatása a kisforgalmú kereskedelmi egységekre - a Szerencsejáték Zrt. lottózóinak rablás elleni védelme MBVE Konferencia Galyatető március.
Vállalat kínálati magatartása
Hotel Eger Park Konferenciaközpont október
Az előadásokon oldandók meg. (Szimulációs modell is tartozik hozzájuk)
Humánkineziológia szak
Szűcs Péter Bujdosó Attila Ozsvár Zoltán Koós Krisztián.
MI 2003/9 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
Műveletek logaritmussal
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat Virtuális méréstechnika levelező Mingesz Róbert 5. Óra MA-DAQ – Műszer vezérlése November 26.
1 terv (régi szint a szürke): x 4 =  x 1 x 2 x 5 =  x 1 x 3 x 6 =  x 2 x 3 x 7 =x 1 x 2 x 3 1. példa: Ina Tile.
Rekurzió (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával)
Az Univerzum térképe - ELTE 2001
Csoport részcsoport invariáns faktorcsoport részcsoport
4. VÉGES HALMAZOK 4.1 Alaptulajdonságok
Programozási alapismeretek 8. előadás. ELTE 2/  További programozási tételek További programozási tételek 
Excel: A diagramvarázsló használata
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat Karakterisztikák mérése 1 Makan Gergely, Mingesz Róbert, Nagy Tamás V
Elektronikai Áramkörök Tervezése és Megvalósítása
Mérés és adatgyűjtés Kincses Zoltán, Mingesz Róbert, Vadai Gergely 10. Óra MA-DAQ – Műszer vezérlése November 12., 15. v
Virtuális méréstechnika 12. Óra Karakterisztikák mérése November 21. Mingesz Róbert v
Mellár János 8. óra Április 2. v
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat Sub-VI és grafikonok 1 Makan Gergely, Mingesz Róbert, Nagy Tamás v
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat Makan Gergely, Mingesz Róbert, Nagy Tamás 2. óra szeptember 9., 10. v
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat levelező 4. Óra Karakterisztikák mérése November 23. Kincses Zoltán, Mellár János v
MI 2003/ Alakfelismerés - még egy megközelítés: még kevesebbet tudunk. Csak a mintánk adott, de címkék nélkül. Csoportosítás (klaszterezés, clustering).
Virtuális méréstechnika MA-DAQ műszer vezérlése 1 Mingesz Róbert V
A LabVIEW használata az oktatásban
Multimédiás technikák 1. kérdés Melyik diszkrét médium? a)hang b)videó c)animáció d)kép.
Objektum osztályozás Képfeldolgozás 2. Blaskovics Viktor, Hantos Norbert, Papp Róbert Sándor.
Genetikus algoritmusok
Pázmány - híres perek Pázmány híres perek.
6. Előadás Merevítő rendszerek típusok, szerepük a tervezésben
Darupályák tervezésének alapjai
A GÖMBÖC A bemutató a BME és a wikipedia anyagának felhasználásával, Várkonyi Péter előadása alapján készült.
INNOCSEKK 156/2006 Hasonlóságelemzés-alapú vizsgálat a COCO módszer használatával Készítette: Péter Gábor
1 Szoftverfejlesztési folyamat a gyakorlatban Tamás Árpád – QualSoft Kft
Festményei 2 Michelangelo Buonarroti Zene: Gregorian Amazing Grace N.3
dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém
Lineáris egyenletrendszerek (Az evolúciótól a megoldáshalmaz szerkezetéig) dr. Szalkai István Pannon Egyetem, Veszprém 2007.
1 Bevezetés a funkcionális programozásba 2009.
szakmérnök hallgatók számára
Logikai szita Pomothy Judit 9. B.
Apró falatok a templom egereinek
Textúra elemzés szupport vektor géppel
Kirándulás, Apáthy-szikla – Árpád kilátó - Hüvösvölgy
1 Mössbauer-spektrumok illesztése: vonalalak A kibocsátott  -sugárzás energiaspektruma Lorentz-görbe alakú: I : sugárzás intenzitása  : frekvencia 
Bevezetés a PRADO keretrendszerbe Kardos Gergely.
4 Négyzet probléma Készen vagy? B A
Összefoglalás 2.. Összefoglalás - 1. feladat (a ; b) = 23·33·7 a szám = 2x·33·72·115 b szám = 24·3y·5·7z x = ? y = ? z = ? Mennyi az x, y és z értéke?
Input-Output perifériák,tárolók, összefoglalás Segédanyag 9. osztályosok számára Készítette: Dobi Attila,
Programozási alapismeretek 11. előadás. ELTE Szlávi-Zsakó: Programozási alapismeretek 11.2/ Tartalom  Rendezési.
Határozatlan integrál
A t e r m é s z d a l Csak az erős ember ismeri a szeretetet,
Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás.
Elektronikus tananyag
Alkalmazások skálázása felhőben Farkas Zoltán MTA SZTAKI LPDS Budapest,
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat Mérések MA-DAQ műszerrel 1 Makan Gergely, Mingesz Róbert, Nagy Tamás V
Informatikai Rendszerek Tervezése 5. Előadás: Genetikus algoritmusok Illyés László Sapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT.-5.
Menetrend optimalizálása genetikus algoritmussal
Natív hirdetések Balatoni Emese.
Programozási alapismeretek 8. előadás. ELTE Szlávi-Zsakó: Programozási alapismeretek 8.2/  További programozási.
1Objektumorientált elemzés és tervezés – Dinamikus modellezés Gyurkó György Objektumorientált elemzés és tervezés Dinamikus modellezés.
Erőforrások tárolhatóság klasszikus felosztás
Botyánszki Laczik Rácz
Genetikus algoritmusok
Technológiai folyamatok optimalizálása
Bevezetés Tematika Számonkérés Irodalom
Előadás másolata:

Metal/plastic foam projekt Képrekonstrukció 2013/2014. ősz Powerpoint Templates

Bevezetés Csapattagok: Laczik Sándor, Rácz Péter Téma: Szűrt visszavetítés algoritmusok tesztelése műanyag- illetve fémhabokról készült képek segítségével Optimalizáláson alapuló rekonstrukciós algoritmus fejlesztése Választott fejlesztői környezet: Matlab

Mik is ezek a habok? A fémhabok habformájú anyagok, amiket fémolvadékból habosítással vagy fémporral töltött folyadékhabból állítanak elő, térfogatuk legalább 70%-a gáz. Főként alumíniumból készítik, de létezik ezüst-, acél-, réz- és titánhab is… …de habot műanyagok habosításával is létre lehet hozni! Például ilyenek a szivacsok is.

Hogyan mértünk? Szűrők: Ram-Lak, Shepp-Logan Hamming Kiindulási képek és az eredményképek összehasonlítása Rekonstrukció zajos vetületekből (só-bors zaj: 0.001, 0.002, 0.003, 0.008, 0.01)

1. mérföldkő (szűrt visszavetítés)

Input Kép forrása: http://www.ndt.net/article/wcndt00/papers/idn170/idn170.htm

Input Kép forrása: http://www.ndt.net/article/v07n02/illerh/illerh.htm

180 vetület (1°)

180 vetület (1°)

90 vetület (2°)

90 vetület (2°)

36 vetület (5°)

36 vetület (5°)

Só-bors zajjal terhelt sinogram (mértéke: 0.001, 180 vetület)

Só-bors zajjal terhelt sinogram (mértéke: 0.003, 180 vetület)

Só-bors zajjal terhelt sinogram (mértéke: 0.008, 180 vetület)

2. mérföldkő (bináris rekonstrukció)

Genetikus algoritmusok Emlékeztető Egyedek Kiindulási populáció Fitness-függvény Szelekció Rekombináció mutáció

Megvalósítás C# .NET 3.5

Bemeneti paraméterek Input kép Output kiírásának helye Végrehajtandó iteráció száma Ismert-e az alakzatok száma az inputon Hány egyedből álljon a kiindulási populáció Hány %-a maradjon meg iterációnként a populációból Hány %-a az egyedeknek mutálódjon Hány %-a az egyedeknek vehet részt a rekombinációban

Kimenet Rekonstruált kép A formon megjelenik a végrehajtási idő ms mértékegységben

Program működése 1. kiindulási populáció létrehozása 2. mutáció 3. rekombináció 4. aktuális populáció kiértékelése (az eredeti modellképpel való összehasonlítás) 5. szelekció

Beépített priori információ Geometriai objektumok halmaza A mi esetünkben diszjunkt körlapok halmaza

Teszt 30*19-es felbontás Kb. 20 iteráció után Minden iterációban egy körlap mutálódik (eltolás,átméretezés) Rekombináció nincs (ha lenne,az alakzatok száma is változna ebben az implementációban)

Összefoglalás Az algoritmus működése a megadott paraméterektől nagy mértékben függ Nagy egyedszám illetve a sok iteráció alkalmazása jó megoldást tud adni Hátránya a nagy erőforrás-igény

Ötlet Matlab Optimization Toolbox Bintprog |Ax-b|^2 + i*f(x)  a célfüggvény első tagjával nem kell foglalkozni,csupán a második tagot kell behangolni egy modell-képhez,vagy valamilyen más feltétel-rendszerhez

Köszönjük a figyelmet!