Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Bilgisayarlı Görme ELM 027 0 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. RAŞİT KÖKER
Dersi Verenler Prof.Dr. RAŞİT KÖKER,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı Endüstride otomasyon sistemlerinde bilgisayar görmesi düzeneklerine sürekli ihtiyaç duyulmaktadir. Özellikle parça sayma;, kalite kontrol gibi uygulamalar bilgisayar görmesi ile yapilmaktadir.
Bu derste ögrencilerin görüntü islemeyi ögrenip, endüstriyel bir uygulamaya yönelik bir bilgisayar görmesi yazilimini; yapabilmeleri hedeflenmektedir.
Dersin İçeriği Bilgisayar görmesine giris. Temel kavramlar. Görüntü matrisinin olusturulmasi;, komsuluk prensipleri. Bilgisayar görmesi yazilim ve donanim mimarisi. Gri, binary ve renkli görüntü isleme. Nicemleme, filtreleme. Kenar belirleme. Özellik çikartimi. 3 boyutlu bilgisayar görmesinin temelleri. Uygulamalar.
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Bilgisayar görmesi temel algoritmaları bilir ve kodlayabilir. Anlatım, Sınav ,
2 Bilgisayar görmesi donanım elemanlarını tanır. Anlatım, Sınav , Ödev,
3 Siniflandirma algoritmalarini ogrenir. Anlatım, Sınav , Ödev,
4 Nesne tanima ve siniflandirma algoritmalari ile problem cozer. Anlatım, Bireysel Çalışma, Sınav , Proje / Tasarım,
5 Endustride karsilasilan genel sorunlar icin yaklasimlar getirir Anlatım, Soru-Cevap, Proje / Tasarım,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Bilgisayar görmesine giriş Ders Slaytları
2 Bilgisayar görmesi sisteminin donanım ve yazılımsal yapısı Ders Slaytları
3 Görüntü matrisinin oluşturulması, komşuluk prensipleri Ders Slaytları
4 Gri seviyeli görüntü işleme, İkili görüntü işleme, renkli görüntü işleme, farkları kullanım yerleri Ders Slaytları
5 Nicemleme, eşikleme, histogram, gürültü azaltma teknikleri. Ders Slaytları
6 Kenar belirleme, köşe belirleme Ders Slaytları
7 Örüntü tanımaya yönelik görüntü analizi Ders Slaytları
8 Piksel tabanlı operasyonlar Ders Slaytları
9 Bilgisayar görmesi sınıflandırma uygulamalarında özellik çıkartımı Ders Slaytları
10 Endüstriyel parça sınıflandırma ve kalite kontrolde görüntü işleme Ders Slaytları
11 3 boyutlu görüntü işlemenin temelleri Ders Slaytları
12 Endüstriyel bilgisayar görmesi uygulamaları- sunumlar Örnek uygulamalar
13 Örnek uygulamalar - sunumlar Örnek uygulamalar
14 Örnek uygulamalar - sunumlar
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları 1. GONZALEZ R.C., WOODS R.E., and ADDINS S.L., Digital Image Processing Using Matlab, Pearson Education Inc., New Jersey, 2004.
2. LOW A., Introductory Computer Vision and Image Processing, McGrow-Hill, 1991, ENGLAND.
3. AWCOCK G.J. and THOMAS R., Applied Image Processing, McGrow-Hill, Inc., 1996.
4. JAHNE B., Digital Image Processing, Springer-Verlag, 2005, Netherlands.
5. DAVIES, E.R., Machine vision: Theory, Algorithms, Practicalities, Academic Pres, 1997.
6.. UMBAUGH S. E., Computer Vision and Image Processing, Prentice-Hall, 1998, USA.
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 60
1. Kısa Sınav 10
1. Ödev 10
1. Proje / Tasarım 20
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 5 5
Kısa Sınav 1 2 2
Ödev 1 12 12
Proje / Tasarım 1 6 6
Final 1 7 7
Toplam İş Yükü 128
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,12
Dersin AKTS Kredisi 5