İmalat Yürütme Sistemleri Operatörlüğü
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
İmalat Yürütme Sistemleri Operatörlüğü Programı
Ders Bolognaları
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
İmalat Yürütme Sistemleri Operatörlüğü Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 07831116 | Görüntü İşleme Tekniği | 2 | Güz | 3 | 2+2+0 | 5 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Önlisans (TYYÇ: 5. Düzey / QF-EHEA: Kısa Düzey / EQF-LLL: 5. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | Teorik anlatım, laboratuvar uygulamaları, görsel veri analizi, simülasyon çalışmaları ve proje temelli öğrenme yöntemleri kullanılır. |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | Ön koşul yoktur; temel programlama bilgisi önerilir. |
| Dersin Koordinatörü | Öğr.Gör. Mehmet AKSOY |
| Dersi Veren(ler) | Öğr.Gör. Yasin BÜYÜKER |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Öğr.Gör. Yasin BÜYÜKER | T-219 | [email protected] | 7408 | Salı 14:00/16:00 |
Dersin İçeriği
Görüntü kavramı, dijitalleştirme ve piksel temelli temsil yöntemleri, renk uzayları, filtreleme ve görüntü iyileştirme teknikleri, kenar tespiti ve segmentasyon, morfolojik işlemler, nesne tanıma ve özellik çıkarımı konuları ele alınır. Görüntü verisinin analizi, sınıflandırılması ve karar destek sistemlerine entegrasyonu uygulamalı örneklerle açıklanır.
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilerin dijital görüntülerin işlenmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması süreçlerini kavramalarını sağlamaktır. Öğrenciler, görüntü işleme temellerini öğrenerek üretim sistemlerinde kalite kontrol, hata tespiti, ölçüm ve otomasyon uygulamalarında kullanılabilecek çözümleri tasarlama becerisi kazanır.
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 |
|---|---|---|
| P1 | Mesleği ile ilgili temel, güncel ve uygulamalı bilgilere sahip olur | 4 |
| P3 | Mesleği için güncel gelişmeleri ve uygulamaları takip eder, etkin şekilde kullanır | 4 |
| P4 | Mesleği ile ilgili bilişim teknolojilerini (yazılım, program, animasyon vb.) etkin kullanır | 5 |
| P6 | Bilgi ve beceriler düzeyinde düşüncelerini yazılı ve sözlü iletişim yolu ile etkin biçimde sunabilir, anlaşılır biçimde ifade eder | 4 |
| P13 | İmalat yürütme sistemlerini bütünleştirme, çalıştırma, izleme ve raporlama becerisine sahiptir. | 4 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Kamera ve görüntü alma sistemlerini tanır. | P.1.23 | 1 |
| Ö2 | Görüntü işleme tekniklerinin temel prensiplerini açıklar. | P.3.20 | 1 |
| Ö3 | Görüntü filtreleme ve analiz işlemlerini uygular. | P.4.34 | 1,7 |
| Ö4 | Görüntü tabanlı kalite kontrol süreçlerinde uygun yazılım ve donanımı kullanır. | P.4.35 | 7 |
| Ö5 | Görüntü işleme sonuçlarını raporlar ve yorumlar. | P.6.3 | 1 |
| Ö6 | Hatalı ürün tespiti için görsel verileri değerlendirir. | P.13.17 | 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 | Görüntü işleme kavramı ve temel tanımlar |
| 2 | Dijital görüntü temsili ve piksel yapısı |
| 3 | Renk modelleri ve gri seviye dönüşümleri |
| 4 | Görüntü filtreleme ve gürültü giderme teknikleri |
| 5 | Görüntü iyileştirme ve kontrast artırma yöntemleri |
| 6 | Kenar tespiti ve kontur analizi |
| 7 | Segmentasyon yöntemleri ve bölütleme algoritmaları |
| 8 | Morfolojik işlemler: genişletme, aşındırma, açma ve kapama |
| 9 | Özellik çıkarımı ve nesne tanıma temelleri |
| 10 | Şekil analizi, boyut ölçümü ve geometrik dönüşümler |
| 11 | Endüstriyel görüntü işleme uygulamaları: hata tespiti ve kalite kontrol |
| 12 | Hareketli görüntüler ve nesne takibi |
| 13 | Görüntü verisinin sınıflandırılması ve karar destek sistemlerine entegrasyonu |
| 14 | Akıllı görüntü işleme sistemleri ve üretimde görsel analiz yaklaşımları |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Sayısal Görüntü İşleme, Gonzalez & Woods |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Ödev | 1 | 20 (%) |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 30 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 50 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 4 | 56 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 4 | 56 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 1 | 10 | 10 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 10 | 10 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 152 | ||
| Toplam Yük / 30 | 5,07 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P1 | P3 | P4 | P6 | P13 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ö1 | Kamera ve görüntü alma sistemlerini tanır. | 4 | - | - | - | - |
| Ö2 | Görüntü işleme tekniklerinin temel prensiplerini açıklar. | - | 4 | - | - | - |
| Ö3 | Görüntü filtreleme ve analiz işlemlerini uygular. | - | - | 4 | - | - |
| Ö4 | Görüntü tabanlı kalite kontrol süreçlerinde uygun yazılım ve donanımı kullanır. | - | - | 5 | - | - |
| Ö5 | Görüntü işleme sonuçlarını raporlar ve yorumlar. | - | - | - | 4 | - |
| Ö6 | Hatalı ürün tespiti için görsel verileri değerlendirir. | - | - | - | - | 4 |