Bu eğitim, katılımcılara endüstriyel sektörde görüntü işleme teknolojisinin temel prensiplerini, araçlarını ve uygulama alanlarını öğretmeyi amaçlar. Katılımcıların görüntü işleme tekniklerini kullanarak endüstriyel süreçleri optimize etmelerini, kalite kontrol süreçlerini iyileştirmelerini ve otomasyonu artırmalarını sağlar.
Öğrenme Hedefleri
- Görüntü işleme temel kavramlarını anlamak: Görüntü işleme teknolojisinin temel kavramlarını ve prensiplerini öğrenmek.
- Endüstriyel uygulamalarda görüntü işlemenin rolünü kavramak: Görüntü işleme tekniklerinin endüstriyel uygulamalardaki önemini ve kullanım alanlarını anlamak.
- Görüntü analizi ve özellik çıkarımı: Görüntülerin analiz edilmesi ve özellik çıkarımı yöntemlerini kavramak.
- Kalite kontrol ve otomasyon: Görüntü işleme tekniklerini kullanarak kalite kontrol ve otomasyon süreçlerini iyileştirmek.
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme ile görüntü işleme: Bu tekniklerin endüstriyel görüntü işleme üzerindeki uygulamalarını öğrenmek.
- Görüntü işleme yazılımları ve araçları: Popüler görüntü işleme yazılımlarını ve araçlarını kullanmayı öğrenmek.
- Güvenlik ve güvenilirlik: Endüstriyel görüntü işleme sistemlerinin güvenliği ve güvenilirliği konularını öğrenmek.
Eğitim İçeriği
- Giriş ve temel kavramlar: Görüntü işleme nedir; görüntü işleme tarihçesi ve gelişimi; dijital görüntülerin temel özellikleri
- Görüntü işleme teknikleri ve algoritmalar: Piksel işlemleri ve renk uzayları; histogram eşitleme ve kontrast iyileştirme; temel filtreleme teknikleri (Gaussian, median, vb.)
- Endüstriyel uygulamalar: Görüntü işleme tekniklerinin endüstrideki kullanımı; kalite kontrol ve hata tespiti; üretim hattı izleme ve otomasyon
- Görüntü analizi ve özellik çıkarımı: Kenar tespiti (Canny, Sobel, vb.); köşe ve nesne tespiti (Harris, FAST, vb.); özellik çıkarımı ve eşleştirme (SIFT, SURF, ORB)
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme ile görüntü işleme: Makine öğrenmesi algoritmaları ile görüntü analizi; derin öğrenme ve konvolüsyonel sinir ağları (CNN); derin öğrenme uygulamaları ve çerçeveleri (TensorFlow, PyTorch, vb.)
- Kalite kontrol ve otomasyon: Görüntü işleme ile kalite kontrol süreçlerinin iyileştirilmesi; otomatik hata tespiti ve sınıflandırma; üretim hattı otomasyonu ve robotik uygulamalar
- Görüntü işleme yazılımları ve araçları: OpenCV ile görüntü işleme; MATLAB ve görüntü işleme toolbox'ı; Python ve popüler kütüphaneler (scikit-image, PIL, vb.)
- Güvenlik ve güvenilirlik: Endüstriyel görüntü işleme sistemlerinin güvenliği; veri gizliliği ve uyumluluk konuları; sistem güvenilirliği ve hata toleransı
- Gerçek dünya uygulamaları ve vaka çalışmaları: Başarılı endüstriyel görüntü işleme projeleri ve uygulamaları; çeşitli sektörlerden örnekler (otomotiv, elektronik, gıda, vb.); vaka çalışmaları ve grup tartışmaları
- Pratik uygulamalar ve atölye çalışmaları: Görüntü işleme araçları ile pratik uygulamalar; rol oyunları ve simülasyonlar; grup çalışmaları ve projeler
Eğitim Yöntemleri
- Teorik dersler: Görüntü işleme kavramları ve teknikleri hakkında detaylı bilgiler
- Pratik uygulamalar: Görüntü işleme araçları ve yazılımları ile uygulamalı çalışmalar
- Vaka çalışmaları: Gerçek dünyadan endüstriyel görüntü işleme uygulamaları örneklerinin incelenmesi
- Grup çalışmaları: Katılımcıların birlikte çalışarak endüstriyel görüntü işleme projeleri geliştirmeleri
- Soru-cevap oturumları: Eğitmen ve katılımcılar arasında etkileşimli tartışmalar
Süre, Katılım ve Sertifikasyon
- Eğitim içeriği sınıf ortamında yapılacak eğitimler için hazırlanmıştır ve süresi 2 gündür.
- Eğitime katılım en fazla 15 kişi ile sınırlıdır.
- Konuya ilgi duyan herkes katılabilir.
- Eğitime katılanlara Katılım Belgesi verilir.
