Bu eğitim, endüstriyel uygulamalarda görüntü işleme teknolojilerinin temellerini, yöntemlerini ve gerçek üretim ortamlarındaki kullanım alanlarını uygulamalı biçimde ele almayı amaçlar. Katılımcılar; temel kavramlardan ön işleme tekniklerine, makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlardan kalite kontrol sistemlerine kadar geniş bir çerçevede bilgi ve deneyim kazanır.
Eğitim İçeriği
- Giriş ve Temel Kavramlar
- Görüntü işleme nedir?
- Endüstriyel görüntü işlemenin tarihçesi ve uygulama alanları
- Dijital görüntülerin temelleri: piksel, çözünürlük, renk modelleri
- Görüntü Ön İşleme
- Filtreleme ve gürültü azaltma teknikleri
- Geometrik dönüşümler ve kalibrasyon
- Özellik Çıkartma ve Nesne Tespiti
- Kenar tespit ve kontur izleme
- Nesne tespiti ve takibi (object detection and tracking)
- Şekil tanıma ve özellik eşleştirme
- Makine öğrenmesi ile görüntü işleme
- Derin öğrenme ve sinir ağları
- Endüstriyel görüntü işleme için CNN (Convolutional Neural Networks)
- Kalite Kontrol ve Denetim Sistemleri
- Görüntü işleme ile kalite kontrol uygulamaları
- Hata tespiti ve otomatik denetim sistemleri
- Gerçek Hayat Uygulamaları ve Örnekler
- Farklı endüstrilerdeki görüntü işleme çözümleri ve projeler
- Katılımcıların kendi projelerinden örnekler paylaşmaları (isteğe bağlı)
- Atölye Çalışması: Basit bir endüstriyel görüntü işleme problemi üzerinde uygulamalı çalışma (Örn: Python ve OpenCV kullanarak kalite kontrol uygulaması geliştirme)
- Soru-Cevap ve Kapanış
- Katılımcıların sorularının yanıtlanması
- Seminerin değerlendirilmesi ve geri bildirimlerin alınması
- Kapanış ve teşekkürler
Süre, Katılım ve Sertifikasyon
- Eğitimin içeriği sınıf ortamında yapılacak eğitimler için hazırlanmıştır ve süresi 1 gündür.
- Eğitime katılım en fazla 15 kişi ile sınırlıdır.
- Konuya ilgi duyan herkes katılabilir.
- Eğitime katılanlara Katılım Belgesi verilir.
