Projektjeim

A rendszer célja, hogy a felhasználók számára a telefonszámok, e-mail címek, URL címek ne jelentsenek veszélyforrásokat. A lekérdezések strukturáltan és automatizáltan, egységes sablonok alapján történjen. Ehhez olyan admin felületek készültek, amelyek a nyilvántartást és a számlázási folyamatokat is átláthatóan kezelik.

Képszegmentálás komplex rendszer segítségével. OpenCV segítségével hajtunk végre szkeletonizációt, OTSU, Morph függvények segítségével meghatározzuk az objektumokat, fix kamerapozícióból meghatározzuk a konvex burkot és kiszámítjuk az objektum területét. Haralick - GLCM elemzést végzünk és CFU számításokat automatizálunk. A MorphLab egy webes, oktatásra optimalizált kolóniaanalízis platform, amely nagyfelbontású képekből automatikus objektum/kolónia detektálást, méret- és morfológiai kiértékelést, valamint CFU-számítást ad áttekinthető riportban. A felület célja, hogy a petri-csésze képein a kolóniákat morfológiai szempontok alapján megjelölje és megszámolja, majd a megadott paraméterekkel CFU/mL jellegű számításokat és vizuális eredményeket (kijelölések, grafikonok, riportok) készítsen

A SoneL egy bejelentkezéshez kötött, belső felület, amely egy helyen ad áttekintést a napi működésről és a legfontosabb mutatókról. Moduláris felépítésben kezeli a tipikus üzemi funkciókat (például feladatok, ticketek, szervíz, raktár, megrendelések), és gyors elérésekkel támogatja a gyakori műveleteket. Jogosultságkezeléssel szerepkörönként szabályozza, ki mit láthat és érhet el, így biztonságosan skálázható több csapat vagy munkakör esetén is. A rendszer célja egy átlátható, hatékony backoffice környezet biztosítása, ahol a folyamatok, státuszok és határidők naprakészen követhetők.

A rendszer célja, hogy vállalkozások számára a dokumentumok és szerződések előállítása ne manuális feladat legyen, hanem strukturáltan és automatizáltan, egységes sablonok alapján történjen. Ehhez olyan admin felületek készültek, amelyek az alkalmazotti nyilvántartást és a számlázási–fizetési folyamatokat is átláthatóan kezelik. A megbízható működés érdekében továbbfejlesztett jogosultság- és role menedzsment, adatbázis-optimalizálás és adattömörítés került bevezetésre a teljesítmény és a költséghatékonyság javítására. A háttérfolyamatok automatizálását ütemezett CRON-jobok és agentek biztosítják, amelyek különböző munkamenetekben futtatják a szükséges feladatokat.

A CPUVCM egy mikroszkópos megfigyelőrendszer, ahol az ESP32-WROOM-32D és az ESP32-CAM biztosítja a képet, a teljes vezérlést pedig egy C# .NET alkalmazás végzi, miközben a kiértékelés PC-n történik (képfeldolgozás, exportok). A hardverben egy 10W COB LED adja a folyamatos megvilágítást, míg az 1W UV-C LED külön kapcsolható MOSFET-en és step-up tápon keresztül, kiegészítve környezeti szenzorokkal. A mechanikai részhez SG90 szervók és két mikro végálláskapcsoló tartozik az autofókuszhoz, biztonsági határolással fel/le korrekciókhoz. A szoftveres célok közé tartozik a valós idejű autofókusz (élességi metrika alapján) és az ID tracking, hogy a kolóniák/baktériumok ugyanazon példányai időben követhetők és összehasonlíthatók legyenek.

Az xmltransformer_2.0 egy Python-alapú alkalmazás, amelynek célja, hogy XML-transzformációkon keresztül egyszerűbbé és gyorsabbá tegye a adózási adatok feldolgozását, így csökkentve az adminisztratív terheket és növelve a produktivitást. A repository a működéshez szükséges futtatható belépési pontot (main.py) és külön transzformációs modulokat tartalmaz (például idtransformer.py, zavtransformer.py), valamint egy mintafájlt (mz001.csv).

Kísérleti célú, valós idejű környezeti megfigyelőrendszert mutat be, amely beltéri növények állapotának nyomon követésére és a levegő minőségének figyelemmel kísérésére szolgál. A rendszer egy Arduino Uno R3 mikrokontrollerre épül, egy BME280, talajnedvesség-érzékelő, valamint MQ-9 és MQ-135 gázérzékelők felhasználásával. A rendszer képes rögzíteni a legfontosabb környezeti paramétereket, mint például a levegő minősége, illékony szerves vegyületek (VOC), szén-dioxid, hidrogén, cseppfolyósított petróleumgáz (LPG), ammónia, éghető gázok, metán, füst, hőmérséklet, páratartalom és légköri nyomás. A szenzoradatokat USB porton keresztül továbbítja egy Python-alapú Flask szervernek, amely feldolgozza azokat, és egy helyi webes API formájában szolgáltatja az információt. Egy HTML, CSS és JavaScript nyelven fejlesztett minimalista webes irányítópult (dashboard) lekéri az élő szenzoradatokat, és böngészőalapú felületen jeleníti meg azokat.

IP statisztikák (csomagvesztés, sávszél, SNR), grafikonok és összehasonlítások. Letisztult GUI, adatbázis alapú riportok.

Az XPLOR12 egy telepítésmentes, futtatható (.exe) webscraper, amely célzottan egy elektronika oldal publikus tartalmát gyűjti ki, és a saját mappájában egy assets könyvtárral (ikonok, logók, projektfájlok) együtt érkezik. Használatához internetkapcsolat szükséges, a feldolgozás sebességét elsősorban a kapcsolat stabilitása/gyorsasága és az adatmennyiség határozza meg. A működés teljesen automatikus: külön inputot nem igényel, kb. 25 oldal feldolgozása után pedig SQLite kimenetet készít (id, név, ár EUR-ban, URL), jellemzően .db és .db-journal fájl formájában. Hiba vagy elakadás esetén a hálózati és tűzfal beállítások ellenőrzése javasolt, ismételt futtatásnál pedig a folyamat újra lefut, így az eredmények megismétlődhetnek vagy frissülő tartalom miatt változhatnak.

A Mail Finder Subprocess egy kifejezetten egyszerű, oktatási célú Perl kód, amelynek lényege e-mail címek kikeresése egy szöveges fájlból reguláris kifejezéssel. A központi fájl az, amely bekéri a bemeneti fájl nevét, megnyitja, majd soronként átnézi a tartalmat.