Minőségellenőrzés a textiliparban. Ipari tűréshatárok A sokmilliárd dolláros kérdés: az adott színkülönbség elfogadható?
|
|
- Géza Horváth
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Minőségellenőrzés a textiliparban Ipari tűréshatárok A sokmilliárd dolláros kérdés: az adott színkülönbség elfogadható?
2 Minőségellenőrzés a textiliparban Elfogadhatóság: az adott színkülönbség látható, de még elfogadható. Ez nem csak műszaki, hanem kereskedelmi döntés is
3 Minőségellenőrzés a textiliparban Az elfogadhatóság nemcsak a színkülönbség abszolút mértékétől, hanem annak összetevőitől és irányától is függ. Legalább ilyen fontosak azonban a kereskedelmi megfontolások: milyen cikkről és milyen piacról beszélünk
4 Minőségellenőrzés a textiliparban Ipari tűréshatárok (pass/fail) vizuális meghatározása A kiválasztott koloristák színlátásának ellenőrzése (ASTM E 1499 Guide to the Selection, Evaluation and Training of Observers) Kolorista tréning (Munsell kit, JCAT) Panel kialakítása 8-12 átlagon felüli színlátású (F-M and HVC) észlelőből Vizuális tűrés határok meghatározása megfelelő számú etalon körül több száz mintával
5 Minőségellenőrzés a textiliparban Ipari tűréshatárok meghatározása: Téves vizuális döntés: amikor az egyedi döntés nem egyezik a többség (panel) döntésével. Ha legalább 50% szerint a minta elfogadható, a helyes döntés a pass (elengedés), ha több, mint 50% szerint nem elfogadható, a helyes döntés a fail (visszavetés).
6 Minőségellenőrzés a textiliparban ÉSZLELŐ Minta A B C D E F Panel 1 P /+ P /+ P /+ F / - P /+ F / - P 2 F / + F / + F / + P / - P / - F / + F 3 P /+ P /+ P /+ F / - F / - F / - P 4 P /+ F / - P /+ P /+ P /+ P /+ P Helyes 100% 75% 100% 25% 50% 50% 66.7% P: pass F: fail + helyes döntés- téves döntés Ipari színelengedés (pass/fail) példája. A helyes döntés egyezik a panel legalább 50%-ának döntésével
7 Minőségellenőrzés a textiliparban Textilipari koloristák: M: nagyon engedékeny; A: nagyon szigorú; C: átlagos
8 Minőségellenőrzés a textiliparban Nyolc textilgyárban az egyedi döntések átlag 80,8% -ban egyeztek meg a többség (panel) döntésével
9 Színkommunikáció 4 és 5 szint vizuális szín ellenőrzés A vizuális szín ellenőrzésnek még mindig van helye az ipari gyakorlatban A minták mérete, környezete és a háttér jelentősen befolyásolják a szín megítélést A vizuális szín ellenőrzés hibája (téves ítéletek) a legjobb körülmények között is legalább 15-20%
10 Verbális Vizuális Műszeres Elektronikus/ Virtuális Színkommunikáció A színtér felosztása 1. szint szint szint 267 Színek jellemzése Általános színezet nevek + semlegesek Az összes színezet név + semlegesek Az összes színezet név + N + módosítók 4. szint Színrendszerek 5. szint ~ 100, szint 5-10 millió 7. szint 5-10 millió Vizuálisan interpolált Munsell Műszeres R(λ), XYZ, L*a*b* Elektronikus / virtuális RGB+képek Megnevezési példa Barna Sárgás barna Világos sárgás barna Munsell 10YR 6/4 Munsell 9.5 YR 6.4/4.25 x = y = 0.382; Y = 35.6 R = 188 G = 154; B = 107 A színkommunikáció szintjei (az első hat szint az ISCC-NBS Universal Colour Language* alapján) *Kelly and Judd NBS Circular 553
11 Színkommunikáció Kiválasztott színünket spektrális reflexiós görbével, vagy színkoordinátákkal jellemezzük: x = y = vagy Y = 35.6 L* = a* = 6.31 b* = szint Műszeres mérés (5-10 millió szín)
12 Visszaverési tényező (%) Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés G 5GY 5Y 5YR 5R Hullámhossz (nm) 5G - 5R színezetű Munsell minták spektrális visszaverési tényezője
13 Visszaverési tényező (%) Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés BG 5B 5PB 5P 5RP Hullámhossz (nm) 5BG - 5RP színezetű Munsell minták spektrális visszaverési tényezője
14 Visszaverési Refeltância tényező espectral (%) Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés N 9.5 N Hullámhossz (nm) Comprimento de onda (nm) N 6 N 4 N 2 N2 N 9.9 világosságú semleges Munsell minták spektrális visszaverési tényezője
15 Visszaverési Refletância espectral tényező (%) Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés B 7/8 5B 6/8 5B 5/8 5B 4/ Comprimento de onda (nm) Hullámhossz (nm) Konstans színezetű (5B) és krómájú (/8) Munsell minták spektrális visszaverési tényezője. V = 4-7
16 Visszaverési tényező (%) Refletância espectral (%) Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés R 7/6 5R 6/6 5R 5/6 5R 4/6 5R 3/ Comprimento de onda (nm) Hullámhossz (nm) Konstans színezetű (5r) és krómájú (/6) Munsell minták spektrális visszaverési tényezője. V = 3-7
17 Visszaverési Refletância espectral tényező (%) (%) Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés G 6/12 2.5G 6/8 2.5G 6/4 N Comprimento de onda Hullámhossz (nm) Konstans színezetű (5G) és világosságú (6/) Munsell minták spektrális visszaverési tényezője. C = 0-12
18 Visszaverési tényező (%) Refletância espectral (%) Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés PB 4/12 5PB 4/8 5PB 4/4 N Hullámhossz (nm) Comprimento de onda (nm) Konstans színezetű (5PB) és világosságú (4/) Munsell minták spektrális visszaverési tényezője. C = 0-12
19 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés Számítható Nem! X Y Z Egy tárgy spektrális reflexió értékei egyértelműen meghatározzák az XYZ szín összetevőket bármilyen megvilágítás / észlelő kombinációra. Ugyanakkor bármilyen XYZ kombinációnak végtelen számú spektrális reflexió kombináció elképzelhető (metamer színek).
20 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés Az XYZ szín összetevőket gyakran átszámítjuk CIELAB L*a*b* koordinátákká, hogy megkönnyítsük a kommunikációt.
21 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés A CIELAB L*a*b* színtér a Munsell rendszeren alapszik
22 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés A legtöbb konstans színezet lap esetében a CIELAB L*C* diagramm jól megközelíti a Munsell rendszer érzéklet szerint egyenletes elrendezését
23 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés Egyes színezetek esetében ez a megközelítés nem olyan jó, mint másoknál
24 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés Egyes színezetek esetében ez a megközelítés nem olyan jó, mint másoknál
25 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés A színkommunikációban gyakran használt a*-b* diagram aránylag jól leírja a Munsell rendszer konstans világosság síkját.
26 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés b* -a* a* -b* A CIELAB színkülönbség formula (ΔE*) közvetlenül nem alkalmazható ipari minőség ellenőrzésre: részben azért, mert nem teljesen egyenletes ΔE 00
27 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés b* -a* a* -b* Közelítő ellipszisek az a*b* diagramban, mindegyiknek 2 ΔE 00 (CIEDE2000) egység a rádiusza
28 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés ΔE 00 = 3.0 ΔE 00 = 3.0 Ugyanakkora CIEDE2000 színkülönbség (ΔE 00 ) más-más színeknél, termékeknél, termékcsoportoknál, felhasználási területeken stb. lehet elfogadható, vagy nem.
29 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés ΔE 00 = 3.0 ΔE 00 = 3.0 A műszeres tűréshatárokat (DET = cf) vállalatonként, sőt gyakran termékcsoportonként kell meghatározni!
30 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés Ipari türéshatárok (pass/fail) műszeres meghatározása A kiválasztott koloristák színlátásának ellenőrzése (ASTM E 1499 Guide to the Selection, Evaluation and Training of Observers) Kolorista tréning (Munsell kit, JCAT) Panel kialakítása 8-12 átlagon felüli színlátású (F-M and HVC) észlelőből Vizuális tűrés határok meghatározása megfelelő számú etalon körül több száz mintával Az összes minta lemérése, ΔE 00 statisztikai értékelése, műszeres tűrés határok meghatározása
31 Minőségellenőrzés a textiliparban Ipari tűréshatárok meghatározása: Téves vizuális döntés: amikor az egyedi döntés nem egyezik a többség (panel) döntésével. Ha legalább 50% szerint a minta elfogadható, a helyes döntés a pass (elengedés), ha több, mint 50% szerint nem elfogadható, a helyes döntés a fail (visszavetés). Téves műszeres döntés : amikor a mért DE T alapján meghatározott pass/fail döntés nem egyezik a vizuális panelével.
32 Minőségellenőrzés a textiliparban 1.9 DE T = CF A tűréshatár (DE T ) az a színkülönbség érték, aminél a rossz műszeres döntések mértéke minimális
33 Minőségellenőrzés a textiliparban DE T = CF Téves műszeres döntések aránya és a toleranciahatárok hét textilipari vállalatnál
34 Minőségellenőrzés a textiliparban A téves döntések aránya vizuálisan is és műszeresen is mintegy 20-25%. Miért indokolt mégis a színmérés alkalmazása? következetes számszerűsíthető regisztrálható kommunikálható
35 Színkommunikáció 6. szint Műszeres színmérés A műszeres színmérésnél vagy a spektrális visszaverési tényezőt [R(λ)], vagy az XYZ L*a*b* értékeket, ill. azokból számított mennyiségeket (pl. ΔE) használjuk. Pontosabb és jobban számszerűsíthető, mint a vizuális értékek, de nem annyira intuitív. A műszeres szín ellenőrzés (tűrés határok, stb.) ma már általánosan elterjedt, de az előkészítő munkákat el kell végezni
36 Verbális Vizuális Műszeres Elektronikus/ Virtuális Színkommunikáció A színtér felosztása 1. szint szint szint 267 Színek jellemzése Általános színezet nevek + semlegesek Az összes színezet név + semlegesek Az összes színezet név + N + módosítók 4. szint Színrendszerek 5. szint ~ 100, szint 5-10 millió 7. szint 5-10 millió Vizuálisan interpolált Munsell Műszeres R(λ), XYZ, L*a*b* Elektronikus / virtuális RGB+képek Megnevezési példa Barna Sárgás barna Világos sárgás barna Munsell 10YR 6/4 Munsell 9.5 YR 6.4/4.25 x = y = 0.382; Y = 35.6 R = 188 G = 154; B = 107 A színkommunikáció szintjei (az első hat szint az ISCC-NBS Universal Colour Language* alapján) *Kelly and Judd NBS Circular 553
37 Színkommunikáció Kiválasztott színünket megjeleníthetjük a képernyőn, vagy jellemezhetjük az (eszköz-specifikus) RGB koordinátákkal. R = 188 G = 154 B = szint - Elektronikus / virtuális kommunikáció (5-10 millió szín)
38 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció A TCS ShadeMaster rendszer (1980-as évek vége) Az elsők között használtak kalibrált monitort, és igyekeztek a színeket tárgyként, és nem csak színfoltként megjeleníteni
39 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció Datacolor Colorite (1999) Spektrofotométeres mérés, színmegjelenítés kalibrált monitoron
40 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció A VeriVide DigiEye rendszer Szabályozott megvilágítás, digitális kamera, kalibrált monitor
41 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció Számítás Számítás peremfeltételekkel X Y Z Bármilyen XYZ értékhármasnak végtelen számú spektrális reflexió görbe felelhet meg (metamer színek). A DigiEye szoftver úgy számolja vissza a lehetséges reflexió értékeket, hogy a legnagyobb színállandóságot biztosítsa
42 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció Swatches színgyűjtemények a képszerkesztő programokban (pl. Photoshop)
43 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció Swatches lehet színrendszer (Munsell, NCS), általános színgyűjtemény (Pantone) vagy egyedi színkártya
44 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció Sok festékgyár képmegjelenítő programhoz rendeli hozzá elektronikus színkártyáját
45 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció A képek egyes elemei a színkártya kiválasztott színeivel átszínezhetők
46 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció Megjegyzés: a képernyőn megjelenített ill. kinyomtatott színek eltérhetnek a tényleges festékszíntől
47 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció Ma már okos telefonon és táblagépen is megjeleníthetők és kommunikálhatók a színek
48 Színkommunikáció 7. szint Elektronikus / virtuális kommunikáció Törekszünk a legjobb színhűségre. A megjelenített színek és képek nem feltétlenül mutatják a valódi színt. Színválasztását mindig ellenőrizze Dulux színmintával vagy mintafestékkel.
49 Színkommunikáció RGB YMCK Három különböző alapelv háromféle megjelenés - metamer színek
50 Színkommunikáció Verbális Egyszerű Pontatlan Vizuális Praktikus Gyűjteményhez kötött Műszeres Pontos Műszer kell Elektronikus/ Virtuális Hatékony Korlátokkal A színtér felosztása 1. szint szint szint 267 Színek jellemzése Általános színezet nevek + semlegesek Az összes színezet név + semlegesek Az összes színezet név + N + módosítók 4. szint Színrendszerek 5. szint ~ 100, szint ~ 5 millió 7. szint ~ 5 millió Vizuálisan interpolált Munsell Műszeres R(λ), XYZ, L*a*b* Elektronikus / virtuális RGB+képek A színkommunikáció szintjei Megnevezési példa Barna Sárgás barna Világos sárgás barna Munsell 10YR 6/4 Munsell 9.5 YR 6.4/4.25 x = y = 0.382; Y = 35.6 R = 188 G = 154; B = 107
51 Színkommunikáció Összefoglalás A verbális színkommunikáció nem elég pontos az iparban A vizuális eszközök (színkártyák, rendszerek) hatékonyan segítik a kommunikációt A vizuális észlelésen alapuló műszeres színmérés ma az ipari színkommunikációban a legelfogadottabb Az elektronikus / virtuális színkommunikáció egyre szélesebb körben alkalmazott az iparban is, mint a műszeres mérés kiegészítője
52 Köszönöm a figyelmüket! Kérdés? robert.hirschler@hunetkft.hu
Színkommunikáció a festékiparban. Dr. Hirschler Róbert
Színkommunikáció a festékiparban Dr. Hirschler Róbert. Hogyan lehet a színeket kommunikálni? Verbális Vizuális Műszeres Elektronikus/ Virtuális A színtér felosztása 1. szint 13 2. szint 27 3. szint 267
RészletesebbenSzínkommunikáció az iparban tervezéstől a termékig. Dr. Hirschler Róbert
Színkommunikáció az iparban tervezéstől a termékig Dr. Hirschler Róbert Miért kell kommunikálni a színeket? textil papír élelmiszer műanyag olaj lakk-festék gyógyszer autó építészet informatika Színmérés
RészletesebbenA SZÍNEKRŐL III. RÉSZ A CIE színrendszer
A SZÍNEKRŐL III. RÉSZ A CIE színrendszer Dr Wenzel Klára egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2011 A CIE színinger mérő rendszer (1931) Commission Internationale
RészletesebbenSZÍNTAN - SZÍNTECHNIKA A színmérés alapjai, színábrázolási rendszerek a gyakorlatban
SZÍNTAN - SZÍNTECHNIKA A színmérés alapjai, színábrázolási rendszerek a gyakorlatban Dr. Wenzel Klára egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2019 Pszichofizikai mennyiségek
RészletesebbenSzíntechnika A vizuális színmérés
Színtechnika A vizuális színmérés Dr. Wenzel Klára egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2011 A mérendő mennyiség: a szín (MSz 9620) Fizika: a szín meghatározott
RészletesebbenSZíNTECHNIKA BMEGEFOAMAT01. Dr. Nagy Balázs Vince D428 CS 10-12ó
SZíNTECHNIKA BMEGEFOAMAT01 Dr. Nagy Balázs Vince nagyb@mogi.bme.hu D428 CS 10-12ó SZÍNTAN (BMEGEFOAMO4) - SZÍNTECHNIKA (BMEGEFOAMAT01) Fehér a fehér? Épszínlátók között is lehet vita Tematika A szín
RészletesebbenA színészleletet jobban közelítő színrendszer megalkotásának lehetőségei
A színészleletet jobban közelítő színrendszer megalkotásának lehetőségei Schanda János Pannon Egyetem Áttekintés A színrendszer definíciója A színrendszerek készítésének célja Színrendszer és színtest
Részletesebbenu,v chromaticity diagram
u,v chromaticity diagram CIE 1976 a,b colour difference and CIELAB components Colour difference: E ab (L*) 2 + (a*) 2 + (b*) 2 1/2 CIE1976 a,b chroma: C ab * (a* 2 + b* 2 ) 1/2 CIE 1976 a,b hue-angle:
RészletesebbenB8. A CIE 1931 SZÍNINGER-MÉRŐ RENDSZER ISMERTETÉSE;
B8. A CIE 1931 SZÍNINGER-MÉRŐ RENDSZER ISMERTETÉSE; A CIE DIAGRAM, A SZÍNEK ÁBRÁZOLÁSA A DIAGRAMBAN;A NYOMTATÁSBAN REPRODUKÁLHATÓ SZÍNTARTOMÁNY SZÍNRENDSZEREK A színrendszerek kialakításának célja: a színek
RészletesebbenBevezetés a színek elméletébe és a fényképezéssel kapcsolatos fogalmak
Bevezetés a színek elméletébe és a fényképezéssel kapcsolatos fogalmak Az emberi színlátás Forrás: http://www.normankoren.com/color_management.html Részletes irodalom: Dr. Horváth András: A vizuális észlelés
RészletesebbenBevezetés a színek elméletébe és a fényképezéssel kapcsolatos fogalmak
Bevezetés a színek elméletébe és a fényképezéssel kapcsolatos fogalmak Az emberi színlátás Forrás: http://www.normankoren.com/color_management.html Részletes irodalom: Dr. Horváth András: A vizuális észlelés
RészletesebbenBESZÁMOLÓ A CIE D1 munkájáról CIE Midterm Meeting 2009 Budapest
Lux et Color Vespremiensis 2009 BESZÁMOLÓ A CIE D1 munkájáról CIE Midterm Meeting 2009 Budapest Dr. Wenzel Klára A D1 Szakosztály ülése 2009. június 2. A D1 Szakosztály ülésén jelen volt a D1 vezetősége:
RészletesebbenSzínes gyakorlókönyv színtévesztőknek
Lux et Color Vespremiensis 2008 Színes gyakorlókönyv színtévesztőknek Dr. Wenzel Klára, Dr. Samu Krisztián, Langer Ingrid Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Mechatronika, Optika és Gépészeti
RészletesebbenSzínnek nevezzük a szemünkbe jutó 380-760 nm hullámhosszúságú elektromágneses sugárzást, amely a tudatunkban a szín érzetét kelti.
Színmérés Színnek nevezzük a szemünkbe jutó 380-760 nm hullámhosszúságú elektromágneses sugárzást, amely a tudatunkban a szín érzetét kelti. A szín fogalma, keletkezésének figyelembevételével az alábbiak
RészletesebbenSzámítógépes megjelenítő és képalkotó eszközök kalibrációja
Számítógépes megjelenítő és képalkotó eszközök kalibrációja Veszprém, 2013. április 24. Csuti Péter - Dr. Samu Krisztián Tartalom 1. Színinger megfeleltetés vs. Szín management 2. Számítógépes megjelenítő
RészletesebbenSzámítógépes megjelenítő és képalkotó eszközök kalibrációja
Számítógépes megjelenítő és képalkotó eszközök kalibrációja Veszprém, 2014. május 7. Csuti Péter - Dr. Samu Krisztián Tartalom 1. Színinger megfeleltetés vs. Szín management 2. Számítógépes megjelenítő
RészletesebbenBAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
RészletesebbenVilágítástechnika I. VEMIVIB544V A fény és tulajdonságai, fotometriai alapfogalmak és színmérés
Világítástechnika I. VEMIVIB544V A fény és tulajdonságai, fotometriai alapfogalmak és színmérés tartalom Fotometriai ismétlés Fénysűrűség Színmérés Sugárzáseloszlások Lambert (reflektáló) felület egyenletesen
RészletesebbenAlapfogalmak folytatás
Alapfogalmak folytatás Színek Szem Számítási eljárások Fényforrások 2014.10.14. OMKTI 1 Ismétlés Alapok: Mi a fény? A gyakorlati világítás technika alap mennyisége? Φ K m 0 Φ e ( ) V ( ) d; lm Fényáram,
RészletesebbenSzínmérés Firtha Ferenc, BCE, Fizika
Színmérés Firtha Ferenc, BCE, Fizika 1. Színmérés: milyennek látjuk? 2. Képfeldolgozás: hol? 3. Spektroszkópia: mi? kontakt optikai: RGB színinger THE 007, 228, 20111130 távérzékelés + adatredukció: szegmentálás,
RészletesebbenÚj módszer a fényforrások által okozott színharmónia torzítások vizsgálatára
Új módszer a fényforrások által okozott színharmónia torzítások vizsgálatára Szabó Ferenc 1, Sárvári Gábor 1, Tóth Katalin 2, Balázs László 2, Schanda János 1 1: Pannon Egyetem, Virtuális Környezetek és
RészletesebbenOPTIKA. Hullámoptika Színek, szem működése. Dr. Seres István
OPTIKA Színek, szem működése Dr. Seres István : A fény elektromágneses hullám A fehér fény összetevői: Seres István 2 http://fft.szie.hu Színrendszerek: Additív színrendszer Seres István 3 http://fft.szie.hu
RészletesebbenMŰANYAGOK és CSOMAGOLÓ ANYAGOK VIZSGÁLATA,
MEGHÍVJUK ÖNT ÉS KOLLÉGÁIT A az és a szervezésében, a MŰANYAGOK és CSOMAGOLÓ ANYAGOK VIZSGÁLATA, gyakorlati bemutatóra. Az esemény védnöke: prof. Dr. Belina Károly dékán Kecskeméti Főiskola GAMF Kar Anyagvizsgálati
RészletesebbenMűanyag- és nyomdaipari műszeres mérések. Készítette: Hajsz Tibor GAMF Kecskemét, 2010.5.31.
Műanyag- és nyomdaipari műszeres mérések Készítette: Hajsz Tibor GAMF Kecskemét, 2010.5.31. Bevezetés Mérési igények: Amit a törvény előír Amit a vevő előír Ami csak magunknak kell Bevezetés Mérési igények:
RészletesebbenAlapfogalmak II. 2015.09.29. BME -VIK
Alapfogalmak II. 2015.09.29. BME -VIK 1 Ismétlés: Fényáram Besugárzott felületi teljesítmény da Megvilágítás környezetre dω Fényerősség térbeli eloszlásra = da ( cosα ) r 2 Sugárerős- ség E = dφ da I =
RészletesebbenA SZÍNMEMÓRIA VIZSGÁLATA
A SZÍNMEMÓRIA VIZSGÁLATA DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI Tarczali Tünde Témavezető: Dr. Bodrogi Péter Informatikai Tudományok Doktori Iskola Pannon Egyetem 2007 Bevezetés A mindennapi gyakorlatban a színmemória
RészletesebbenKiadványszerkesztő Kiadványszerkesztő
A /2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,
RészletesebbenColor management a gyakorlatban
Color management a gyakorlatban TIPPEK ÉS TRÜKKÖK Békésy Pál mondat Kft. A Magyar Grafika 2016. decemberi számában megismerhettük, hogyan lehet színinger-összetevőkből kitöltésiarány-növekedést számolni
RészletesebbenMérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
RészletesebbenVEMIVIB544V A fény és tulajdonságai, fotometriai alapfogalmak és színmérés
Világítástechnika I. VEMIVIB544V A fény és tulajdonságai, fotometriai alapfogalmak és színmérés tartalom Fotometriai ismétlés Fénysűrűség Színmérés Sugárzáseloszlások Lambert (reflektáló) felület egyenletesen
RészletesebbenSzoftver tervezése színtorzulások hatásainak vizsgálatára
Szoftver tervezése színtorzulások hatásainak vizsgálatára Sik András (andras.sik@gmail.com) Gruber Kristóf (gk@lka.hu) IV. éves műszaki informatikus mérnök hallgatók Témavezetők: Dr. Schanda János (schanda@vision.vein.hu)
RészletesebbenOPTIKA. Szín. Dr. Seres István
OPTIKA Szín Dr. Seres István Additív színrendszer Seres István 2 http://fft.szie.hu RGB (vagy 24 Bit Color): Egy képpont a piros, a kék és a zöld 256-256-256 féle árnyalatából áll össze, összesen 16 millió
RészletesebbenAl-Mg-Si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása
l--si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása evezetés Farkas János 1, Dr. Roósz ndrás 1 doktorandusz, tanszékvezető egyetemi tanár Miskolci Egyetem nyag- és Kohómérnöki Kar Fémtani Tanszék
RészletesebbenOPTIKA. Hullámoptika Diszperzió, interferencia. Dr. Seres István
OPTIKA Diszperzió, interferencia Dr. Seres István : A fény elektromágneses hullám A fehér fény összetevői: Seres István 2 http://fft.szie.hu : A fény elektromágneses hullám: Diszperzió: Különböző hullámhosszúságú
RészletesebbenInfokommunikáció - 3. gyakorlat
Infokommunikáció - 3. gyakorlat http://tel.tmit.bme.hu/infokomm Marosi Gyula I.B.222., tel.: 1864 marosi@tmit.bme.hu 1. feladat - Fletcher-görbék Beszéljük meg, milyen kvantitatív és kvalitatív jellemzık
RészletesebbenBAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési adatok feldolgozása A mérési eredmény megadása A mérés dokumentálása A vállalati mérőeszközök nyilvántartása 2 A mérés célja: egy
RészletesebbenHanthy László Tel.: 06 20 9420052
Hanthy László Tel.: 06 20 9420052 Néhány probléma a gyártási folyamatok statisztikai szabályzásával kapcsolatban Miben kellene segíteni az SPC alkalmazóit? Hanthy László T: 06(20)9420052 Megválaszolandó
RészletesebbenS atisztika 2. előadás
Statisztika 2. előadás 4. lépés Terepmunka vagy adatgyűjtés Kutatási módszerek osztályozása Kutatási módszer Feltáró kutatás Következtető kutatás Leíró kutatás Ok-okozati kutatás Keresztmetszeti kutatás
RészletesebbenMilyen elvi mérési és számítási módszerrel lehet a Thevenin helyettesítő kép elemeit meghatározni?
1. mérés Definiálja a korrekciót! Definiálja a mérés eredményét metrológiailag helyes formában! Definiálja a relatív formában megadott mérési hibát! Definiálja a rendszeres hibát! Definiálja a véletlen
RészletesebbenVillamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1
Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása (ellenállás mérés LabVIEW támogatással) LabVIEW 7.1 előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár LabVIEW-7.1 KONF-5_2/1 Ellenállás mérés és adatbeolvasás Rn
Részletesebben10/2 Gyakorlati példa
Új OTÉK 10/2-1 Az alábbiakban az elméleti hátteret egy gyakorlati példán keresztül szeretnénk világossá tenni. 1. Általános mérési körülmények, az adatok használata A vizsgálati eljárás során a vizsgálatokat
RészletesebbenMUNKAANYAG. Kovács Sándor. Színrendszerek. A követelménymodul megnevezése: Képfeldolgozás
Kovács Sándor Színrendszerek A követelménymodul megnevezése: Képfeldolgozás A követelménymodul száma: 0972-06 A tartalomelem azonosító száma és célcsoportja: SzT-005-50 A SZÍNMÉRÉS ESETFELVETÉS MUNKAHELYZET
RészletesebbenIRREGULÁRIS SZINTÉVESZTÉSI TIPUSOK
II. Lux et Color Vespremiensis konferencia, Veszprém, 2003.10.16. IRREGULÁRIS SZINTÉVESZTÉSI TIPUSOK Wenzel Klára - Samu Krisztián Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Aliter in theoria, aliter
RészletesebbenLIV. Georgikon Napok Keszthely, 2012.10.11. Hízott libamáj zöldülésének vizsgálata
LIV. Georgikon Napok Keszthely, 0.0.. Hízott libamáj zöldülésének vizsgálata Kacsala László Vajda Tamás Rekedtné Fekete E. Áprily Szilvia Szabó András Andrássyné Baka Gabriella Romvári Róbert Kaposvári
RészletesebbenKalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I
Kalibrálás és mérési bizonytalanság Drégelyi-Kiss Ágota I. 120. dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu Kalibrálás Azoknak a mőveleteknek az összessége, amelyekkel meghatározott feltételek mellett megállapítható
Részletesebben3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció
3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció 15. Digitális Alakzatrekonstrukció Méréstechnológia, Ponthalmazok regisztrációja http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiima01
RészletesebbenHAGYOMÁNYOS ÉS MODERN FÉNYFORRÁSOK SZÍNVISSZAADÁSI TULAJDONSÁGAINAK VIZSGÁLATA
HAGYOMÁNYOS ÉS MODERN FÉNYFORRÁSOK SZÍNVISSZAADÁSI TULAJDONSÁGAINAK VIZSGÁLATA DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI Sándor Norbert Témavezetı: Dr. Schanda János Informatikai Tudományok Doktori Iskola Pannon
RészletesebbenKépszerkesztés elméleti kérdések
Képszerkesztés elméleti kérdések 1. A... egyedi alkotó elemek, amelyek együttesen formálnak egy képet.(pixelek) a. Pixelek b. Paletták c. Grafikák d. Gammák 2. Az alábbiak közül melyik nem színmodell?
RészletesebbenVillamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás
Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása (ellenállás mérés LabVIEW támogatással) LabVIEW 7.1 2. előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár LabVIEW-7.1 EA-2/1 Ellenállás mérés és adatbeolvasás Rn ismert
RészletesebbenHipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
RészletesebbenLED-ek fotometriája és színmérése (Photometry and Colorimetry of LEDs)
Lux et Color Vesprimiensis Veszprém, VEAB 2008. november 6. LED-ek fotometriája és színmérése (Photometry and Colorimetry of LEDs) Csuti Péter Tartalom LEDek tulajdonságai Színkép Élettartam Stabilitás
Részletesebbenipont ipont az oktatásban
ipont az oktatásban ipont csoport Alapítás 2003 Alkalmazottak száma 40 fő ipont Magyarország ipont Közel-Kelet Budapest székhely, menedzsment FreeRay Békéscsaba ipms fejlesztési központ UAE - Dubai közel-keleti
RészletesebbenA MÉKISZ tanúsított minőség védjegy. A MÉKISZ tanúsított minőség védjegy megjelenésére, felhasználására vonatkozó szabályok gyűjteménye
A MÉKISZ tanúsított minőség védjegy A MÉKISZ tanúsított minőség védjegy megjelenésére, felhasználására vonatkozó szabályok gyűjteménye Készítette: Sárhelyi György Arteria Studio 2012 A védjegy elemei Felső
RészletesebbenA Planck-eloszlásokról és a fényforrások ekvivalens színhőmérséklet -eiről Erbeszkorn Lajos
A Planck-eloszlásokról és a fényforrások ekvivalens színhőmérséklet -eiről Erbeszkorn Lajos VTT Szeminárium, Budapest, 2017-10-10 Bevezetés Néhány szó a fényről A fényforrások csoportosítása Az emberi
RészletesebbenSzürke árnyalat: R=G=B. OPENCV: BGR Mátrix típus: CV_8UC3 Pont típus: img.at<vec3b>(i, j) Tartomány: R, G, B [0, 255]
Additív színmodell: piros, zöld, kék keverése RGB hullámhossz:700nm, 546nm, 435nm Elektronikai eszközök alkalmazzák: kijelzők, kamerák 16 millió szín kódolható Szürke árnyalat: R=G=B OPENCV: BGR Mátrix
RészletesebbenMéréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)
Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR 2016. 10. Mai témáink o A hiba fogalma o Méréshatár és mérési tartomány M é r é s i h i b a o A hiba megadása o A hiba
RészletesebbenInternational GTE Conference MANUFACTURING 2012. 14-16 November, 2012 Budapest, Hungary. Ákos György*, Bogár István**, Bánki Zsolt*, Báthor Miklós*,
International GTE Conference MANUFACTURING 2012 14-16 November, 2012 Budapest, Hungary MÉRŐGÉP FEJLESZTÉSE HENGERES MUNKADARABOK MÉRETELLENŐRZÉSÉRE Ákos György*, Bogár István**, Bánki Zsolt*, Báthor Miklós*,
RészletesebbenVid Gábor. Kutatási jelentés
Vid Gábor Kutatási jelentés 2005 A 2004. 03. 25-én kérelmezett, és az Aggteleki Nemzeti Park Igazgatóság által 2004 04. 05- én I-331-2/2004 számon kiadott kutatási engedély alapján az alábbi kutatási jelentést
RészletesebbenA mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv
Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési
RészletesebbenKépszerkesztés elméleti feladatainak kérdései és válaszai
Képszerkesztés elméleti feladatainak kérdései és válaszai 1. A... egyedi alkotóelemek, amelyek együttesen formálnak egy képet. Helyettesítse be a pixelek paletták grafikák gammák Helyes válasz: pixelek
RészletesebbenTöbbszempontú színpreferencia vizsgálat a fényforrás színességi koordinátájának elhelyezkedése alapján
Többszempontú színpreferencia vizsgálat a fényforrás színességi koordinátájának elhelyezkedése alapján Szabó Ferenc, Csuti Péter, Schanda János Pannon Egyetem, Veszprém Lux et Color Vesprimiensis, 211.11.29,
RészletesebbenGyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész. Előadások (2.) 2011.
Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész Előadások (2.) 2011. 1 Méréstechnika előadás 2. 1. Mérési hibák 2. A hiba rendszáma 3. A mérési bizonytalanság 2 Mérési folyamat A mérési folyamat négy fő
RészletesebbenA vizuális és digitális fogszín meghatározás lehetőségei és befolyásoló tényezői. Dr. Borbély Judit
A vizuális és digitális fogszín meghatározás lehetőségei és befolyásoló tényezői Doktori értekezés Dr. Borbély Judit Semmelweis Egyetem Klinikai Orvostudományok Doktori Iskola Témavezető: Dr. Hermann Péter
RészletesebbenSzíntan. Horváth András, SZE. v 0.9. Bevezetés Alapfogalmak Milyen jelet kap az agyunk? Additív színrendszerek Szubtraktív rendszerek
v 0.9 Oktatási célra szabadon terjeszthet Vázlat 1 Bevezetés 2 A színkép Spektrális érzékenység 3 4 5 Alapgondolat A CMY és CMYK rendszerek Alapgondolatok Bevezetés Szín: a tárgyak azon tulajdonsága, mely
RészletesebbenSzürke árnyalat: R=G=B. OPENCV: BGR Mátrix típus: CV_8UC3 Pont típus: img.at<vec3b>(i, j) Tartomány: R, G, B [0, 255]
Additív színmodell: piros, zöld, kék keverése RGB hullámhossz:700nm, 546nm, 435nm Elektronikai eszközök alkalmazzák: kijelzők, kamerák 16 millió szín kódolható Szürke árnyalat: R=G=B OPENCV: BGR Mátrix
RészletesebbenBESZERZÉSI STRATÉGIA NŐI KENDŐ
NŐI KENDŐ Tartalomjegyzék 1. Külalakleírás 2. Gyártmányrajz-részlet 3. Felhasználandó anyagok 4. Összeállítandó alkatrészek 5. Varrások alaki és méretjellemzői 6. Méretelőírások 7. Mintázat grafikája 1.
RészletesebbenMinőségirányítási rendszerek 9. előadás
Minőségirányítási rendszerek 9. előadás 013.05.03. MÉRŐESZKÖZÖK MÉRÉSTECHNIKAI TULAJDONSÁGAI Mérőeszköz rendszeres hibája (Systematic Error of Measurement) alatt ugyanannak az értéknek megismételhetőségi
RészletesebbenKontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban
Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban Rikker Tamás tudományos igazgató WESSLING Közhasznú Nonprofit Kft. 2013. január 17. Kis történelem 1920-as években, a Bell Laboratórium telefonjainak
RészletesebbenMérési adatok illesztése, korreláció, regresszió
Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Korreláció, regresszió Két változó mennyiség közötti kapcsolatot vizsgálunk. Kérdés: van-e kapcsolat két, ugyanabban az egyénben, állatban, kísérleti mintában,
RészletesebbenTémaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan
Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Dr. Dernóczy-Polyák Adrienn PhD egyetemi adjunktus, MMT dernoczy@sze.hu A projekt címe: Széchenyi István Egyetem minőségi kutatói utánpótlás nevelésének
RészletesebbenELCOMP COMCOLOR. számítógép perifériaként használt SPEKTROFOTOMÉTER ÉS SZÍNSZÁMÍTÓ RENDSZER HASZNÁLATI UTASÍTÁS
ELCOMP COMCOLOR számítógép perifériaként használt SPEKTROFOTOMÉTER ÉS SZÍNSZÁMÍTÓ RENDSZER HASZNÁLATI UTASÍTÁS 2016. szeptember ELCOMP Kkt. 2800 Tatabánya Vadász u. 107. Telefon: 34-786-734 COMCOLOR SPEKTROFOTOMÉTER
RészletesebbenAz organikus színrendszer (OCS)
PR/B10ÁGY0310GO0016FO002 Az oanikus színrendszer (OC) Dr.Ábrahám Gyöy az MTA doktora, tanszékvezetı Budapesti Mőszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Mehatronika, Optika és Mőszertehnika Tanszék 1521 Budapest,
RészletesebbenA TÁROLÁS HATÁSA HÁZI TECHNOLÓGIÁVAL KÉSZÜLT SAJT ÉRZÉKSZERVI MINŐSÉGÉRE
Kaposvári Egyetem, Agrár- és Környezettudományi Kar, Táplálkozástudományi és Termeléstechnológiai Tanszék A TÁROLÁS HATÁSA HÁZI TECHNOLÓGIÁVAL KÉSZÜLT SAJT ÉRZÉKSZERVI MINŐSÉGÉRE Andrássyné Dr. Baka Gabriella,
RészletesebbenFerromágneses anyagok mikrohullámú tulajdonságainak vizsgálata
Ferromágneses anyagok mikrohullámú tulajdonságainak vizsgálata Lutz András Gábor Kutatási beszámoló 2015, Budapest Feladat A mikrohullámú non reciprok eszközök paramétereit döntően meghatározzák a bennük
RészletesebbenRTD-CORROCONT Az alacsonyfrekvenciás anyagvizsgálatok gyakorlati tapasztalatai
Az alacsonyfrekvenciás anyagvizsgálatok gyakorlati tapasztalatai Csizinszky Péter Anyagvizsgálat a Gyakorlatban Tengelic, 2006.06.2. 1 Célok Üzembiztonság Növelése Katasztrófák Elkerülése Társadalmi Környezeti
RészletesebbenIn-line színmérés Szeretettel köszöntjük a PCC régi és új tagjait!
Szeretettel köszöntjük a PCC régi és új tagjait! A PCC idei új tagvállalata a: Reálszisztéma Dabasi Nyomda Zrt. Workshop 2018/1 2018. április 17. Debrecen, Alföldi Nyomda Zrt. In-line színmérés Dr. Schulz
RészletesebbenKépszerkesztés. Letölthető mintafeladatok gyakorláshoz: Minta teszt 1 Minta teszt 2. A modul célja
Képszerkesztés Letölthető mintafeladatok gyakorláshoz: Minta teszt 1 Minta teszt 2 A modul célja Az ECDL Képszerkesztés alapfokú követelményrendszerben (Syllabus 1.0) a vizsgázónak értenie kell a digitális
RészletesebbenK&H Csoport arculati kézikönyv kivonata. bankkártyakép design pályázathoz
K&H Csoport arculati kézikönyv kivonata bankkártyakép design pályázathoz 1.a logó formái I. alap logók 1. 2. 3. 4. A logó a cég arculatának alappillére. Meg je le né se, formája, színei meghatározot tak,
RészletesebbenCRT monitoros világosságészlelet egyeztető módszerek alkalmazása a színtévesztés diagnosztizálásában
Készítette: Samu Krisztián Mechatronika, Optika és CRT monitoros világosságészlelet egyeztető módszerek alkalmazása a színtévesztés diagnosztizálásában Lux et Color Vespremiensis 2005 2005. október 21,
RészletesebbenNYOMDAIPAR ISMERETEK
ÉRETTSÉGI VIZSGA 2017. május 17. NYOMDAIPAR ISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2017. május 17. 8:00 Időtartam: 180 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Nyomdaipar
RészletesebbenProgramozási környezetek
KOVÁSZNAI GERGELY ÉS BIRÓ CSABA EKF TTK Információtechnológia Tanszék Programozási környezetek Alkalmazható természettudományok oktatása a tudásalapú társadalomban TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0038 WPF Bevezetés
RészletesebbenMéréstechnika II. Mérési jegyzőkönyvek FSZ képzésben részt vevők részére. Hosszméréstechnikai és Minőségügyi Labor Mérési jegyzőkönyv
Méréstechnika II. ek FSZ képzésben részt vevők részére Összeállította: Horváthné Drégelyi-Kiss Ágota Kis Ferenc Lektorálta: Galla Jánosné 009 Tartalomjegyzék. gyakorlat Mérőhasábok, mérési eredmény megadása.
RészletesebbenA kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András
Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András A kockázat fogalma A kockázat (def:) annak kifejezése, hogy valami nem kívánt hatással lesz a valaki/k értékeire, célkitűzésekre. A kockázat
RészletesebbenInteraktív gamut mapping avagy színbontás és Color Management egy magasabb fokon
Interaktív gamut mapping avagy színbontás és Color Management egy magasabb fokon EDDIG SOHA NEM LÁTOTT SZÍNMANIPULÁCIÓS LEHETŐSÉGEK A JÖVŐ INTELLIGENS ESZKÖZEI SEGÍTSÉGÉVEL Seszták Péter GAMUT Az egész
RészletesebbenHermann Günther Grassman. 1809 Stettin, Prussia (Szczecin)
Hermann Günther Grassman 1809 Stettin, Prussia (Szczecin) 1877 Stettin 1) A keverékfény színezetét az összetevık szabják meg, azok spektrális összetételétıl függetlenül. 2) Bármely színinger elıállítható
RészletesebbenA SZAKKÉPESÍTŐ VIZSGA SZÓBELI TÉTELEI. I. Szakmai ismeret
A SZAKKÉPESÍTŐ VIZSGA SZÓBELI TÉTELEI I. Szakmai ismeret 1. A nyomdabetűk rendszerezése - Gutenberg szerepe, - a rendszerezés szempontjai, - a csoportok jellemző jegyei, - elektronikus betűkialakítási
RészletesebbenNature s own strategy
A Value szerinti színmeghatározás háttere: Gebhardt Nature s own strategy Már az első alkalommal tökéletes: Már az első alkalommal tökéletes: Az Interaction kerámiákban rejlő blend-in dynamics jelentősen
RészletesebbenÉrzékeink csábításában
Workshop az innovációról Érzékeink csábításában (organoleptikus vizsgálatok napjainkban) Horváthné Dr.Almássy Katalin főiskolai tanár SZTE TIK, 2012. február 16. 1 Az élelmiszerminőség elemei 1. EGÉSZSÉGÜGYI
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,
RészletesebbenVeszteségfeltárás kis- és középfeszültségű hálózaton
Veszteségfeltárás kis- és középfeszültségű hálózaton Kiss József III. Mechwart András Ifjúsági Találkozó Villamos Energetika Tanszék Villamos Művek és Környezet Csoport A modell áttekintése Az elosztók
RészletesebbenTávközlési hálózatok életciklusai
Távközlési hálózatok életciklusai Bekapcsolás Optikai jelszínt mérése Csatlakozók tisztaságának ellenőrzése Optikai beiktatási csillapításmérés (OLTS) Csillapítás definíciója: A becsatolási jelszinthez
RészletesebbenLátásról, színrendszerek
1 Építész-informatika 1. BME Építészmérnöki Kar Építészeti Ábrázolás Tanszék Előadó: Batta Imre Látásról, színrendszerek 2 Tartalom Fény Spektrális teljesítmény eloszlás Spektrális reflektancia eloszlás
RészletesebbenT201W/T201WA 20 -os szélesvásznú LCD monitor Felhasználói kézikönyv
T201W/T201WA 20 -os szélesvásznú LCD monitor Felhasználói kézikönyv Tartalom A csomag tartalma... 3 Telepítés... 4 A monitor csatlakoztatása a számítógéphez... 4 A monitor csatlakoztatása az áramforráshoz...
RészletesebbenSzínkülönbség-érzékelő képesség mérése és fejlesztése középiskolás tanulók körében Measuring and developing color aptitude of students at high schools
Színkülönbség-érzékelő képesség mérése és fejlesztése középiskolás tanulók körében Measuring and developing color aptitude of students at high schools E. PERGE Debreceni Egyetem, Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi
RészletesebbenArculati kézikönyv. Tartalom
Arculati kézikönyv Tartalom 1. Alapvető arculati elemek... 2 1.1. A logotípia méretezése és színei... 2 1.1 A logotípia változatai... 3 1.2 A logotípia helyes használata... 4 1.3 Arculati betű és szöveg
RészletesebbenMikroszkóp vizsgálata Folyadék törésmutatójának mérése
KLASSZIKUS FIZIKA LABORATÓRIUM 8. MÉRÉS Mikroszkóp vizsgálata Folyadék törésmutatójának mérése Mérést végezte: Enyingi Vera Atala ENVSAAT.ELTE Mérés időpontja: 2011. október 12. Szerda délelőtti csoport
RészletesebbenIES TM Evaluating Light Source Color Rendition
IES TM-30-15 Evaluating Light Source Color Rendition "Original" "CRI = 80" Desaturated "CRI = 80" Saturated More metrics Color Fidelity Color Discrimination Color Preference Metrics/Measures R f (IES TM-30-15)
RészletesebbenFelhasználói kézikönyv
Felhasználói kézikönyv 5040 Lézeres távolságmérő TARTALOMJEGYZÉK 1. Bevezetés... 2 2. Az elemek cseréje... 2 3. A készülék felépítése... 2 4. Műszaki jellemzők... 3 5. A lézeres távolságmérő bekapcsolása...
RészletesebbenSZÍNTAN I. RÉSZ. Dr. Wenzel Klára. egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
SZÍNTAN I. RÉSZ Dr. Wenzel Klára egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2011 Miért fontosak a színek? A külvilág információit érzékszerveink közvetítik felénk: 1 2
RészletesebbenNagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem
agy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem A mérés mint statisztikai mintavétel A méréssel az eloszlásfüggvénnyel
Részletesebben