Mekatronik Mühendisliği
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Mekatronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Mekatronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 05571002 | Robot Vision | 4 | Güz | 7 | 3+0+0 | 5 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Ali Bülent UŞAKLI |
| Dersi Veren(ler) | - |
| Yardımcı(lar) | Arş.Gör. Sinan İLGEN |
Dersin İçeriği
Sayısal görüntü işleme, Sayısal optimizasyon, Video analizi, Optik akış, Görüntü birleştirme ve Stereo görüntü.
Dersin Amacı
Bu ders bilgisayar vizyonuna kapsamlı bir giriş yapar.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | X |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P2 | Karmaşık Mekatronik Mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | 5 |
| P3 | 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 | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Bilgisayarlı görmede temel metodları anlama | P.2.25 | 1 |
| Ö2 | Matlab'da Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı görme araç kutusunu kullanmayı öğrenme | P.3.8 | 1 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Öğretim ortamına giriş ve tanıma |
| 2 | Bilgisayarlı Görmeye Giriş |
| 3 | Matlab ile dijital görüntü işlemeye giriş I |
| 4 | Matlab ile dijital görüntü işlemeye giriş II |
| 5 | En küçük kareler problemini çözme |
| 6 | Arka plan ve ön plan tespiti I |
| 7 | Arka plan ve ön plan tespiti II |
| 8 | Optik akış |
| 9 | vıze |
| 10 | Takip Algoritmaları |
| 11 | Özellik algılama ve eşleştirme |
| 12 | Görüntü kaydı ve görüntü birleştirme |
| 13 | Derinlik tahmini için stereo görüş |
| 14 | Proje sunumu |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011. |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 35 (%) |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 30 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 35 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 14 | 1 | 14 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 10 | 10 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 146 | ||
| Toplam Yük / 30 | 4,87 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P2 | P3 |
|---|---|---|---|
| Ö1 | Bilgisayarlı görmede temel metodları anlama | 5 | 5 |
| Ö2 | Matlab'da Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı görme araç kutusunu kullanmayı öğrenme | 5 | 5 |