Anasayfa » Akademik Birimler » Makine Fakültesi » Mekatronik Mühendisliği Bölümü » Dersler » Mekatronik Mühendisliğinde Yapay Görme Uygulamaları
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Mekatronik Mühendisliğinde Yapay Görme UygulamalarıMKT612137.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ Mekatronik Mühendisliği ABD Mekatronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, İngilizce)
Seçmeli @ Mekatronik Mühendisliği ABD Mekatronik Mühendisliği Doktora Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Mekatronik Mühendisliği ABD Mekatronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (%30 İngilizce)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimMekatronik Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüErtuğrul Bayraktar
Dersi Veren(ler)Ertuğrul Bayraktar
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıMekatronik Mühendisliğinde Yapay Görme Uygulamaları dersinin amacı, öğrencilere optik teoremi, görüntü temsili, geliştirme gibi ana konuları kapsayan endüstriyel makine görme için görüntü işleme ve bilgisayar görme algoritmalarının teori ve pratik uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış sağlayarak matematiksel kavramları ve teknikleri uygun programlama dillerini kullanarak pratik çözümlere dönüştürmeye odaklanarak özellik çıkarma, nesne tanıma ve algılama, görsel analiz ve organizasyon, dinamik ve hiyerarşik işleme.
Dersin İçeriğiİşaret işleme, doğal canlılarda görme, endüstriyel kameralarla görüntü alma, uzamsal ve frekans filtreleme, görüntü geri çatma ve yeniden inşa, renk dönüşümleri, görüntü dönüşümleri, sıkıştırma ve bölütleme, gösterimler ve belirteçler, örüntü sınıflandırma, nesne tanıma ve tespiti, sahne anlamlandırma, eş zamanlı konumlandırma ve haritalama.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Fundamentals Of Digital Image Processing, Annadurai
  • Digital Image Processing, Rafael C. González, Richard Eugene Woods
  • Machine Vision Handbook, Bruce G. Batchelor
  • Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed., Richard Szeliski
  • Multiple View Geometry in Computer Vision, Richard Hartley and Andrew Zisserman
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Farklı görüntü temsillerini anladığını göstermek ve çeşitli yapay görme uygulamaları için uygun temsil tekniklerini uygulama.
  2. Yapay görme uygulamalarında görüntülerin kalitesini artırmak için uzamsal ve frekans filtreleme dönüşümlerini uygulama.
  3. Yapay görme uygulamalarında bozulmuş görüntüleri kurtarmak için görüntü restorasyonu ve yeniden yapılandırma teknikleri gerçekleştirme.
  4. Yapay görme uygulamalarında ilgi alanlarını belirlemek için uygun teknikleri kullanarak görüntü segmentasyonu gerçekleştirme.
  5. Uygun örüntü tanıma teknikleri ve görüntü tanımlayıcıları uygulayarak yapay görme ile ilgili endüstriyel bir sorun için tutarlı bir çözüm geliştirme.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Görüntü işlemeye giriş; temeller ve görüntü formasyonu, pinhole kamera modeli ve kamera parametreleriİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
2Uzamsal görüntü filtreleme ve histogram işlemeİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
3Örnekleme, kuantalama ve frekans bölgesinde görüntü filtrelemeİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
4Kenar ve köşe tespitiİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
5Öznitelik çıkarımı ve eşleştirmeİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
6Öznitelik çıkarımı ve eşleştirmeİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
7Nesne sınıflandırma ve tespiti İlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
8Ara Sınav 1
9Geometrik dönüşümler ve tek görünüm geometrisiİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
10Stereo görme, epipolar geometri ve fundamental matrisİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
11Morfolojik görüntü işleme ve bölütlemeİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
12Hareketten Yapı, Optik Akışİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
13Nesne takibi, Görsel SLAMİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
14Proje Sunumuİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
15Konu Tekrarı ve Uygulamalarıİlgili bölümün ders referanslarından incelenecektir.
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım1010
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği55
Ödev1010
Sunum/Jüri
Projeler2020
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar1515
Final4040
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması136
Derse Özgü Staj
Ödev58
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler120
Sunum / Seminer15
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok