Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Bilgisayar Görmesi BSM 466 8 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi SERAP ÇAKAR KAMAN
Dersi Verenler Dr.Öğr.Üyesi SERAP ÇAKAR KAMAN,
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 donanım elemanlarını tanımak. Anlatım, Bireysel Çalışma, Sınav, Ödev, Proje / Tasarım,
2 Görüntü işleme konusunda bilgi sahibi olmak Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme , Ödev, Proje / Tasarım, Sınav,
3 Görüntü işleme algoritmalarını oluşturup programlarını yazabilmek. Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme, Proje Temelli Öğrenme , Sınav, Ödev, Proje / Tasarım,
4 Endüstriyel bir görme sistemini tasarlayabilmek. Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Proje Temelli Öğrenme , Ödev, Proje / Tasarım,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Bilgisayar görmesine giriş [6] sayfa 3-35
2 Matlab´de görüntü işleme [2] sayfa 17-30
3 Görüntülerin gösterilmesi [2] sayfa 31-48
4 GUI oluşturma [2] 17-30
5 İstatistiksel işlemler [2] Sayfa 31-83
6 İstatistiksel işlemlerin matlab uygulamaları [2] Sayfa 86-99
7 Görüntü filtreleme
8 Kenar bulma [2] Sayfa 100-139
9 Korelasyon ve iki boyutlu dönüşümler [3] Sayfa148-175
10 Parçalara ayırma [1]
11 Jpeg sıkıştırması [4] Sayfa 217-242
12 Örnek uygulamalar Örnek uygulama yazılımları
13 Örnek uygulamalar Örnek uygulama yazılımları
14 Örnek uygulamalar
Kaynaklar
Ders Notu

Ders Notları

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. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 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. X
4 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. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6 Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık,
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
8 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. X
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. X
10 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
11 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. X
12 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
2. Kısa Sınav 10
1. Performans Görevi (Seminer) 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 10 10
Kısa Sınav 2 4 8
Ödev 1 8 8
Final 1 15 15
Toplam İş Yükü 137
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,48
Dersin AKTS Kredisi 5