ISSN: El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 1, 2016 ( )

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "www.tubiad.org ISSN:2148-3736 El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 1, 2016 (154-166)"

Transkript

1 ISSN: El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 1, 2016 ( ) El-Cezerî Journal of Science and Engineering Vol: 3, No: 1, 2016 ( ) ECJSE Makale / Research Paper Görüntü İşleme Metotlarıyla Yaprak Alanı Tayini İle Bitki Gelişiminin Gözlenmesi Orhan TOSUN 1 Ramazan ŞENOL 2 1 Süleyman Demirel Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği, 32260, Isparta, Türkiye 2 Süleyman Demirel Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği, 32260, Isparta, Türkiye ramazansenol@sdu.edu.tr Received/Geliş: Revised/Düzeltme: - Accepted/Kabul: Özet: Yaprak alanının tayininin bitki gelişimi açısından büyük önem taşıdığı bilinmektedir. Yaprak alanı, fotosentez kapasitesi hakkında bilgi vermektedir. Bu nedenle yaprak alanının ölçümü, büyüme potansiyelinin belirlenmesinde önemlidir. Günümüzde yaprak alanı genellikle laboratuvar ortamlarında pahalı cihazlarla yapılabilmektedir. Bu çalışmada yaprak alanı ölçümü işlemi, mikro denetleyici tabanlı ve taşınabilir bir ünite şeklinde tasarlanmıştır. Ölçüm için görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Ünite içerisinde, yaprak alanının tayin edildiği bölgede ışıklandırma LED diyotlar ile yapılmıştır. Yaprak alanının tayini için cihaz içerisine bir kamera yerleştirilmiştir. Kamera ile alınan görüntü elektronik devre kartına gönderilmiştir. Görüntü mikro denetleyici tabanlı devre kartı üzerinde görüntü işleme metotlarıyla değerlendirilmiştir. Gelen görüntüde yaprak alanı için yaprak yüzeyi arka plandan ayıklanarak kenar tespit algoritması uygulanmıştır ve alanı hesaplanmıştır. Kullanıcının seçimine göre elde edilen sonuç ünite üzerindeki ekranda gözlenmiştir. Bu şekilde geliştirilen taşınabilir yaprak alanı ölçüm cihazı piyasadaki yaprak alanı ölçerlerden çok daha ekonomiktir. Bu sayede tarım alanında faaliyet gösterenler bu sistemi daha ucuza temin ederek ölçümlerini ve bazı hastalıkların erken teşhisini yapabileceklerdir. Bununla birlikte cihaz sayesinde bitkilerin gelişimi ve hastalık durumu yakından takip edilebilecektir. Sistemin taşınabilir olmasıyla da sürekli laboratuvara gidip gelmeye ihtiyaç duyulmamakta ve bu da zamandan büyük oranda kazanç sağlamaktadır. Anahtar Kelimeler: Yaprak Alanı Ölçer, Görüntü İşleme Teknikleri, Yaprak Alanı Tespiti Observation Plant Growth With Determinatıon Leaf Area By Using Image Abstract: It is known that detecting leaf area is great importance for the development of the plants. Leaf area, gives information about photosynthesis capacity. Thus, measurement of leaf area, is important to determine the growth potential. Today, the leaf area measurement generally be done with expensive laboratory equipment. In this study, leaf area detection processing is micro controller based and designed as a portable unit. Image processing techniques are used for measurement. The region which is detecting of the leaf area, is illuminated by LED diodes. A camera is placed into the unit for detecting the leaf area. The image taken by the camera is sent to the electronic control unit. The image is processed with the image processing methods in the micro controller unit. Leaf surface extracted from image background with image processing methods. Edge detection applied on image and calculated the leaf area. The results were observed on the screen according to the user s selection. The portable leaf area meter which was developed in this study, calculates leaf area much more economical than the other leaf area meters in the market. The operator who using this device can make leaf area measurements cheaper. Also it is possible that to make the early diagnosis of some diseases. Development and disease status of the plant can be monitored closely by this device without laboratory. This solution can provide quite time saver. Key Words: Leaf Area Meter, Image Processing Methods, Leaf Area Detect Bu makaleye atıf yapmak için Tosun, O., Şenol, R., Görüntü İşleme Metotlarıyla Yaprak Alanı Tayini İle Bitki Gelişiminin Gözlenmesi El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi 2016, 3(1); How to cite this article Tosun, O., Şenol, R., Observation Plant Growth With Determinatıon Leaf Area By Using Image El-Cezerî Journal of Science and Engineering, 2016, 3(1);

2 Tosun, O., Şenol, R. ECJSE 2016 (1) Giriş Yaprak alan ölçümü günümüze kadar çokça kullanılmıştır. Çeşitli yöntemler geliştirilerek ölçümler yapılmıştır. Bu ölçümlerden bir kısmı bilgisayar ortamında görüntüler fotoğraflar için özel geliştirilen programlarla temizlenerek yapılmaktadır. Büyük bir kısmı ise büyük şirketler tarafından geliştirilen maliyeti yüksek cihazlarla yapılmaktadır. Bu cihazlar daha çok ziraat, tarım, biyoloji gibi alanlarda çalışanlar tarafından kullanılmaktadır. Yaprak alanı ölçümünün bu denli önemli olması ve birçok alanda bu ölçüme ihtiyaç duyulması bu alanda çalışma yapmayı teşvik etmektedir. Herhangi bir elektronik cihazın tasarımında, geliştirilen yazılımı çalıştırmak veya elektronik cihazın düzgün çalışmasını sağlamak için elektronik bir devre kartı kullanılmaktadır. Bu devre kartları beyin olarak genellikle mikro denetleyicilerde kullanılır. Son zamanlarda, kullanıcıyı her seferinde yeni kartlar üretme zahmetinden kurtarmak için elektronik devre kartları üretilmiştir. Bu kartlar özellikle son senelerde çok yaygınlaşmıştır. Ardunio, Raspery Pi, Beaglebone gibi hazır elektronik devre kartları bunlara örnek verilebilir. Bu devre kartları, genelde ARM (Acorn RISC Machine) mikro denetleyicisi kullanılarak üretilmiştir. Üretilen devre kartları destekledikleri yazılım diline göre kodlanarak kullanıcının istedikleri işlemleri yapmaktadır. Çağımızda önemli ölçüde gelişme gösteren tekniklerden bir tanesi de görüntü işleme teknikleridir. Görüntü işleme teknikleri özellikle fotoğraf çekimi ve kullanımının son derece artış gösterdiği günümüzde sıkça kullanılmaktadır. Bilgisayardaki yüz tanıma gibi uygulamalar, tablet bilgisayar veya akıllı telefonlardaki benzer uygulamalar görüntü işleme alanına ait uygulamalara örneklerdir. Görüntü işleme, normalde pahalı cihazlarla, çok sayıda sensör kullanılarak yapılabilecek uygulamaları, sadece uygun kalitedeki bir fotoğraf ile yapabilmektedir. Mesela karanlıktaki hareket geçişini görüntülemek için, ses, ısı vb. sensörlere ihtiyaç duyulmaktadır ve bu sensörlerin düzgün çalışması için çeşitli elektronik devreler gerekmektedir. Ancak böyle bir sistem görüntü işleme ile yapılacaksa kameradan alınan görüntü üzerine görüntü işleme teknikleri uygulanarak arka plandan kurtarma ile hem hareket tespit edilebilir, hem de diğer sensörlere oranla daha kesin bilgi elde edinilebilir. Görüntü işleme hem donanım sayısını ve çeşidini azaltma hem de çalışma ortamı risklerini azaltma bakımından daha tercih edilebilir bir yöntemdir. Gerek küçük elektronik devre kartlarının kullanımın artması, gerek taşınabilir cihazların kullanımının artması görüntü işleme tekniklerinin taşınabilir sistemlerde de kullanılmasını yaygınlaştırmıştır. Özellikle akıllı telefon ve tabletlerin kendi mağazalarının ücretli veya ücretsiz olarak sunduğu uygulamaların büyük bir kısmında görüntü işleme tekniklerinin kullanıldığını görmekteyiz. Yüz tanıma, karakter tanıma, kamera önündeki hareketi algılama gibi bazı programlar bunlara örnek olarak verilebilir. Görüntü işleme teknikleri uzun yıllardır kullanılan teknikler olmakla birlikle çokça kütüphane ve yazılım dili ile desteklenmektedir. 1.1 Yaprak Alanı Ölçümünün Önemi Yaprağın fizyolojik işlevi yaprak büyüklüğü ile doğru orantılıdır. Fizyolojik çalışmalarda, yaprağın fotosentez kapasitesi, yaprağın birim alanının ürettiği fotosentez ürünleriyle ilgili olduğundan, yaprak alanının bilinmesi biyokimyasal ve fotokimyasal yönden büyük önem taşımaktadır [1]. Yapraklar, ışık enerjisinin yakalandığı ve bitki büyümesinde ihtiyaç olan metabolitlerin üretiminde kullandığı en önemli organlardır. Diğer çevre koşullarının sınırlı olmadığı bir ortamda, bitkisel üretim (madde birikimi), bitkinin yaşamı boyunca yakalayabildiği ışık enerjisi miktarı tarafından belirlenmektedir [2]. Yaprak alanı, fotosentezin büyüklüğünün belirleyicisidir. Bu yüzden yaprak alanının ölçümü, büyüme potansiyelinin belirlenmesinde önemlidir. Yaprak miktarı (bioması) toplam ağaç biomasının %4-6 sını oluşturmasına rağmen, ormandaki hacim üretim miktarının tahmininde çok önemlidir. Yaprak alanı ile bir 155

3 ECJSE 2016 (1) Görüntü İşleme Metotlarıyla Yaprak Alanı Tayini ile ağaçta çap, boy ve hacim büyümesi arasında alometrik ilişkiler mevcuttur [3,4]. Yaprak alanı, bitki inceleme ile ilgili önemli bir faktördür. Yaprak alanı ile bitkinin birçok özelliği tespit edilebilmektedir. 1.2 Yaprak Alanı Ölçümü İle İlgili Örnek Çalışmalar Görüntü İşleme Tabanlı Konum Denetimi isimli bir çalışmada çift etkili pnömatik bir silindirin görüntü işleme tabanlı on-off denetimi gerçekleştirilmiştir. Silindirin hareketi bir adet USB kamera yardımı ile izlenmiş ve belirli aralıklarda resim çekilmiştir. Bilgisayar ortamına aktarılan sayısal görüntüler öncelikle gri ölçekli resimlere dönüştürülmüş, daha sonra eşikleme işlemine tabi tutularak arka plan ve silindir ayırt edilmiştir [5]. Görüntü İşleme Teknikleri Kullanarak Optik Karakter Tanımlama isimli çalışmada görüntü işleme teknikleri kullanarak kameradan alınan kimlik görüntülerinden kimlik bilgisinin otomatik olarak doğru tanınması amaçlanmıştır. Bu çalışmada kameradan nüfus cüzdanı görüntüleri alınmış, ikilileştirme, ışığa göre değişken eşik değer tespiti ve Hough dönüşümleriyle kimlik numaralarının yerleri tespit edilmiştir. İzdüşüm yöntemiyle rakamlar resimden tek tek çıkarılmıştır. Yeniden ön işleme tabi tutulan resimlerin dalgacık ve yapısal öznitelikleri çıkarılmıştır. Tanıma aşamasında ise yapay sinir ağları kullanılmıştır [6]. Fast and Accurate Method for Leaf Area Measurement isimli çalışmada görüntü işleme kullanarak yaprak alanı ölçümü için basit ve hızlı algoritma uygulanmaktadır. Görüntü dijital kamera kullanılarak elde edilip ve JPEG formatında saklanmaktadır. RGB görüntüye CIELAB ortamında renk dönüşümü yapılmıştır. Rengi dönüştürülmüş görüntüye eşik tekniği kullanılarak bölümlere ayrılmaktadır. Eşik hesaplanırken OTSU algoritması kullanılmıştır. Yaprak alanındaki delikler bölge doldurma tekniği kullanılarak doldurulmaktadır. Referans alan ve yaprak alanındaki piksellerin sayısı hesaplanır ve yaprak alanı piksel ile oranlanmaktadır [7]. A New Image-Processing-Based Technique for Measuring Leaf Dimensions isimli çalışmada yaprak boyutu bir dizi parametre ölçmek için yeni bir yöntem önerilmektedir. Yükseklik, genişlik, ortalama genişliği, çevre ve alan dâhil olmak üzere. Bir dijital tarayıcı, dijital fotoğraf makinelerinin aksine, yaprak görüntüleri elde etmek için kullanılır. Elde edilen görüntüler büyüklüğü ve açısı bakımından hiçbir ölçümleme gerektirmez. Kenar algılama, filtreleme ve eşikleme algoritmaları görüntünün yaprak bölümünü belirlemek için uygulanır. Ölçülen değerler ve Li-Cor 3100 cihazı tarafından üretilen parametreler karşılaştırılmış ve yüksek oranda doğruluk elde edilmiştir [8]. Canlı bitki yaprağı için etkili bir ölçme yöntemi görüntü işleme tekniğine dayalı önerilmektedir. Görüntünün geometrik bozulmaları haritalama işlevi kullanarak öncelikle düzeltilmektedir. Bunun için, Hough dönüşümü yapılmakta ve dörtgen köşe koordinatlarını elde etmek kullanılan çarpık görüntüde noktalar belirlenmektedir. Ardından, görüntü segmentasyonu yapılmakta ve eşik yöntemi kullanılmaktadır. Yaprak delik etkisini ortadan kaldırmak için, yeni bir kenar çıkarma yaklaşımı sunulmaktadır. Bir taraftan piksel tarama karşılıklı kenar çıkarmak için dört yönde uygulanmaktadır. Son olarak, yaprak alanı piksel sayısı istatistiğe göre ölçülmektedir [9]. Detection And Classıfıcation of Plant Diseases By Image Processing isimli çalışmada bitki yaprağındaki hastalığın sınıflandırılması için yazılım tabanlı otomatik algılama sistemi geliştitilmiştir. Hastalıkları çıplak gözle algılamak ve sınıflandırmak zaman alıcı ve pahalı olabilir. Bu çalışmada hızlı, otomatik, ucuz ve doğru bir görüntü işleme tabanlı çözüm sunulmaktadır. Çözüm dört ana aşamadan oluşmaktadır; İlk aşamada RGB yaprak görüntüsü için bir renk dönüşümü yapılmaktadır. Daha sonra, ikinci aşamada, K-Means isimli yöntem uygulanmaktadır. Üçüncü aşama, doku özellikleri hesaplanmaktadır [10]. 156

4 Tosun, O., Şenol, R. ECJSE 2016 (1) Bu çalışmada ise ARM (Acorn RISC Machine) mikro denetleyicisini kullanan Beaglebone Black elektronik devre kartı kullanılmıştır. Beaglebone Black mikro denetleyici tabanlı bir minibilgisayardır. İçerisine Linux tabanlı bir işletim sistemi kurularak kontrolü yapılabilmektedir. İnternet üzerinden bağlantı, sensör değerlerini okuyabilme, içerisinde yazılım dili için gerekli ortamlara sahip olma gibi önemli özelliklere sahiptir. Görüntü işleme uygulamaları için açık kaynak kodlu bir kütüphane olan OpenCV kullanılmıştır. Yazılım dili olarak ise Python dili tercih edilmiştir. Python programlama dilinin seçiminde, 2014 verilerine göre en çok kullanılan programlama dili olması ve görüntü işleme metotları için çok geniş kütüphanelere sahip olması ayrıca görüntü işleme alanında çok sayıda uygulamaya sahip olması etkili olmuştur. Beaglebone devre kartı ile, üzerindeki işletim sistemi içerisinde kurulmuş vaziyette bulunan Linux işletim sistemi ortamında görüntü işleme metotları Python programlama dili ile kodlanarak gelen görüntü üzerinde işlem yapılarak sonuç geri döndürülmüş ve ekran üzerinde yazılmıştır. Bu çalışmada basit bir webcam kullanılmıştır. Görüntünün düzgün olarak sisteme aktarılması önemlidir. Webcam ile alınan görüntü devre kartı üzerinde işlenmiştir. Yaprağın köşeleri tespit edilerek daha sonra yaprak alan hesabı yapılmıştır. Yaprak fotoğrafı alındıktan sonra ilk olarak, yaprak görüntüsü arkaplandan kurtarılmıştır. Daha sonra kenar tespit algoritması ile yaprağın kapladığı alan ortaya çıkarılmıştır. Alanı bilinen bir nesnenin piksel karşılığı ile yaprağın piksel karşılığı arasında oranlama yapılarak yaprak alanı tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ekran üzerinde görüntülenmiştir. Ayrıca elde edilen veriler isteğe göre depolanabilecektir. 2. Yöntem 2.1. Görüntü İşleme Görüntü işleme ölçülmüş veya kaydedilmiş olan elektronik (dijital) görüntü verilerini, elektronik ortamda (bilgisayar ve yazılımlar yardımı ile) amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik yapılan bilgisayar çalışmasıdır. Görüntü işleme, daha çok, kaydedilmiş olan, mevcut görüntüleri işlemek, yani mevcut resim ve grafikleri, değiştirmek, yabancılaştırmak ya da iyileştirmek için kullanılır [11]. Görüntü işleme teknikleri, yapılan çalışmalarda genellikle MATLAB Image Processing Toolbox ve OpenCV kütüphaneleri kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Özellikle MATLAB kütüphanesi geçmiş çalışmalarda çokça tercih edilmiştir. Ancak MATLAB programı lisans ücreti talep etmektedir. Bu durum da her kullanıcının görüntü işleme teknikleri için MATLAB kullanılmasının önüne geçmektedir. Ayrıca, MATLAB üzerinden geliştirilen uygulamaların düzgün çalışması için hedef cihazda MATLAB ın verimli çalışabilmesi için cihaz üzerinde MATLAB uyumlu bazı programların kurulması gerekmektedir. Bu da her durumda yapılabilecek bir şey değildir. Özellikle cihazın belirli bir kapasitesi varsa bu durum problemlere yol açabilir. Bu doğrultuda bahsettiğimiz olumsuzlukları barındırmayan bir kütüphane gereklidir. OpenCV kütüphanesi son zamanlardaki gelişimiyle kullanıcılar tarafından daha çok tercih edilmeye başlanmıştır. OpenCV kütüphanesi ücretsiz kullanım olanağı sunmaktadır. OpenCV kütüphanesi Intel tarafından geliştirilmiş bir kütüphanedir. OpenCV kütüphanesi Windows, Linux, macos X gibi bir çok işletim sisteminde sorunsuz çalışmaktadır. Ayrıca OpenCV C, C++, Python ve Java gibi programlama dilleriyle de uyumludur [12]. Bu çalışmada görüntü işleme kütüphanesi olarak OpenCV tercih edilmiştir. Programa dili de OpenCV ile uyum içerisinde çalışabilen ve yeterli sayıda kaynak barından Python dili seçilmiştir. 157

5 ECJSE 2016 (1) Görüntü İşleme Metotlarıyla Yaprak Alanı Tayini ile Matematiksel Morfoloji Ve Morfolojik Görüntü İşleme Biyolojinin, canlıların şekil ve yapıları ile ilgilenen dalına morfoloji (biçim bilimi) adı verilmektedir. Matematiksel morfoloji ise temel küme işlemlerine dayanan, imgedeki sınırlar, iskelet gibi yapıların tanımlanması ve çıkartılması, gürültü temizleme, bölütleme gibi uygulamalar için gerekli olan bir araçtır. İmge işlemede genellikle, morfolojik süzgeçleme, inceltme, budama gibi ön veya son işlem olarak da çoklukla kullanılmaktadır [13]. Morfolojik görüntü işleme başlıca erosion, dilation, opening, closing gibi yöntemler barındırır Erozyon Erozyon, binary (siyah beyaz) resimler üzerine uygulanan bir tekniktir. Temel amacı resimdeki beyaz alanları inceltmektir. Belirlenen oranda resim üzerindeki beyaz alanlarda kırma işlemi yapar. Erozyon tekniğinin adım adım uygulaması Şekil 1 te verilmiştir [13] Genişleme Şekil 1 Erozyon Yöntemine Bir Örnek[13]. Dilation da erosion gibi binary (siyah beyaz) resimler üzerinde uygulanan bir tekniktir. Dilation erosionun aksine resimdeki beyaz alanları genişletmeyi amaçlar. Belirlenen oranda resimdeki beyaz alanlar genişletilir. Şekil 2 da görüldüğü gibi dilation daha çok görünmesi ya da okunması zor yazı türündeki değişkenler için kullanılır [13] Açma Şekil 2 Genişleme Yöntemine Bir Örnek[13]. Açma olarak adlandırılan bu filtre ikili görüntüye sırasıyla erozyon ve genişleme filtresi uygulanmaktadır. Bu işlemin amacı resimdeki gereksiz alanları çıkarıp, istenen nesnenin daha belirgin hale gelmesi sağlanmaktadır [13] Kapama Kapama filtresinde ikili görüntüye sırasıyla genişleme ve erozyon filtrelerinin uygulanmaktadır. Kapama filtresinin çıktısı genişleme filtresine benzemektedir ancak filtre sonrası kapama filtresinde, genişleme filtresinden sonra erozyon filtresinin uygulanmasıyla, beyaz alanlar genişleme filtresinin çıktısına göre daha fazla aşınmaktadır [13]. 158

6 Tosun, O., Şenol, R. ECJSE 2016 (1) Görüntü Bölütleme Segmentasyon genellikle görüntü analizinin ilk aşamasıdır. Görüntü bölütleme, bir görüntüyü her biri içerisinde farklı özelliklerin tutulduğu anlamlı bölgelere ayırmak olarak açıklanmaktadır. Örneğin, görüntü içerisindeki benzer parlaklıklar olabilir ve bu parlaklıklar ilgili görüntünün farklı bölgelerindeki nesneleri temsil edebilir. Uygulamaya bağlı olarak değişebilen bu segmentlere (bölütler-elemanlar) başka bir örnek olarak; hava-yer fotoğrafında, yolda hareket eden araçları ve çevreyi yoldan ayırt edebilmek için bir segmentleme yapılabilmektedir. Ancak tüm görüntülere uygulanabilecek genel bir bölütleme yöntemi yoktur ve hiçbir bölütleme yöntemi mükemmel değildir. Başka bir deyişle, görüntü iyileştirme ve onarma problemlerinde olduğu gibi görüntü bölütleme için tasarlanan yöntemler ve bu yöntemlerin başarımları, görüntüden görüntüye ve uygulamaya dayalı olarak değişiklik arz etmektedir. Kullanıcı resmin kalitesine, yapacağı işleme ve beklentilere göre bölütleme işlemini farklı yollarla gerçekleştirmektedir. Bu işleme dinamiklik vermek yani her resim için belli oranda doğru çalışmasını sağlamak için yapılan görüntü segmentasyonu görüntü işlemenin en zor işlemlerinden biridir. Eşikleme ve kenar tespiti görüntü bölütlemenin en önemli tekniklerindendir [13, 14] Eşikleme Eşikleme yada ikili tonlama gri tonlanmış bir resmin siyah-beyaz (ikili) uzaya dönüştürülmesi işlemidir. Eşikleme, görüntü bölütleme amacı için kullanılan en önemli yaklaşımlardan birisidir. Eşikleme işlemindeki temel amaç, görüntü içerisindeki nesneleri görüntü arka planından ayırmaktır. Eşikleme için, görüntüdeki gri seviye dağılımlarını gösteren görüntü histogramından faydalanılır [13]. Şekil 3. Renkli Nesnelere Örnek Bir Histogram [13]. Örneğin, koyu bir arka plan üzerinde açık renkli nesnelerden oluşan f(i, j) görüntüsüne ilişkin histogramı Şekil 3 teki biçime sahip olacaktır. Bu histograma göre, nesnelere ve arka plana ait pikseller olmak üzere, görüntüyü iki ana grupta değerlendirmek mümkündür. Bu durumda nesneleri arka plandan ayırmak için en kolay yol, histogramdan göreceli olarak belirlenen bir T eşik değeri ile görüntüdeki piksel değerlerini karşılaştırmak olacaktır. Buna göre, görüntüdeki herhangi bir (i, j) pikseli için; f(i, j) > T ise (i, j) pikseli nesneye ait bir nokta, f(i,j) T ise (i, j) pikseli arka plana ait bir nokta olacaktır [13]. Şekil 4 de bir resmin eşikleme uygulanmadan önceki ve sonraki halleri gösterilmiştir. Şekil 4. Pirinç Parçacıklarına ait bir resme eşikleme uygulanması [13]. 159

7 ECJSE 2016 (1) Görüntü İşleme Metotlarıyla Yaprak Alanı Tayini ile OTSU Algoritması OTSU algoritması histogram tabanlı bir eşikleme yöntemidir. Histogramda eşikleme yapılabilecek en uygun konumun bulunması için kullanılır [13] Kenar Bulma Bir görüntüde kenar, aydınlatma veya yüzey yansımaları gibi bir görüntünün fiziksel görünüşünde oluşan önemli bir değişime karşılık gelmektedir ve bu değişim kendisini parlaklık, renk ve doku olarak göstermektedir. Burada kenar sözcüğü, sadece görüntü parlaklıklarındaki değişiklikler olarak değerlendirilmektedir. Bu anlamda, bir görüntünün gri seviyelerinde ani değişikliklerin olduğu bölgelere kenar adı verilmektedir. Görüntüye ilişkin kenarların belirlenmesi birçok yöntemde kullanılmaktadır. Nesne tanıma problemi buna bir örnek olarak verilebilir. Nesne tanımada temel adım, bir görüntüyü farklı nesnelere karşı düşen farklı bölgelere bölmelemektir. Kenar belirleme işleminin kullanışlı olduğu diğer bir örnek, sadece görüntüye ilişkin kenarların kodlandığı düşük bit oranlarında görüntü kodlama uygulamasıdır. Kenar belirlemenin önemli uygulamalarından biri de, görüntü içerisindeki belirli nesnelerin boyutunun doğru bir şekilde ölçülmesi işlemidir. Cisimlerin fiziksel özellikleri ile kenarları arasında doğrudan bir ilişki söz konusu olmaktadır. Dolayısıyla görüntünün birçok fiziksel özelliği kenar bilgisinden ortaya çıkarılabilmektedir. Dolayısıyla kenar belirleme konusu, görüntü analizindeki önemli konulardan biri olarak kabul edilmektedir [13, 14]. 2.2 ARM Mimarisine Sahip Geliştirme Kartları Birçok firma ARM mimarisine sahip geliştirme kartları üretmektedir. Firmalar kendi belirledikleri kıstaslara göre geliştirme kartları üretirler. Bundan dolayı geliştirme kartları farklı özelliklere sahiptir [15]. Şekil 5 te ARM tabanlı bazı geliştirme kartları verilmiştir. Geliştirme kartları, yeni uygulamalar geliştirmeyi hızlandırmakta, uzun, karışık kodlardan kullanıcıyı kurtarmakta ve tasarımdan kaynaklı problemleri ortadan kaldırmaktadır. Özellikle Ardunio firmasının yaptığı atılımdan sonra geliştirme kartları yaygınlaşmıştır. Gelişme kartlarının büyük çoğunluğunda ARM işlemci mimarisi kullanılmaktadır. Şekil 5. ARM Mimarisi kullanan bazı geliştirme kartları Bu tez çalışmasında Beaglebone Black Geliştirme kartı kullanılmıştır Beaglebone Geliştirme Kartı Beaglebone geliştirme kartı da ARM (Acorn RISC Machine) mimarisi kullanılarak üretilmiş bir geliştirme kartıdır. Gelecekte şu an kullanılan geliştirme kartlarının yerini alacak ürünlerin başında gelmektedir. Düşük maliyet ve yüksek hız insanları bu cihazlara çekecek en büyük etmenler 160

8 Tosun, O., Şenol, R. ECJSE 2016 (1) arasındadır. Beagleboard serisi cihazlar single-board computer ismiyle piyasaya çıkmış ve daha çok mikro denetleyicileri ve donanımları kontrol etme amacıyla sunulmuştur. Beaglebone ise bu özelliklerin yanında mikro denetleyicilerin yerini alması için tasarlanmış bir cihazdır. İşlemci programlama adına kolaylıklar eklenerek oluşturulmuştur. Bu bakımdan daha popüler olması tahmin edilmektedir [16]. Beaglebone üzerinde 720MHz AM3359 işlemci bulunmaktadır. Cihaz üzerinde, gücü verme şekline göre bu hız 500 ile 720 Mhz arasında değişiklik göstermektedir. Ayrıca üzerinde 256Mb 400MHz DDR2 ram bulunuyor. Bu özellikleri değerlendirildiğinde oldukça güçlü bir cihaz olduğunu ortaya çıkmaktadır. Ayrıca kullanılan işlemcinin 5$ olduğunu düşündüğümüzde düşük maliyet bazında da ilgi çekecek bir üründür [16] Beaglebone Black Beaglebone serisinin son olarak ürettiği model Beaglebone Black geliştirme kartıdır. Beaglebone Black in başlıca özellikleri ve sahip olduğu değişkenler, 1 GHz Sitara AM3359 ARM-CORTEX-A8 İşlemci 512 MB DDR3 RAM 2 GB emmc Micro HDMI Girişi Ethernet Çıkışı 65 GPIO Micro SD Kart Girişi USB Client ve USB Host Konnektörleri şeklindedir. Beaglebone Black in BeagleBone dan farklılıklardan söz edecek olursak; En önemli farklılık HDMI (High Definition Multimedia Interface) kablo ile bağlantısının olmasıdır. Kart sadece konsoldan değil bir micro HDMI kablo aracılığı ile görsel olarak kontrol edilebilmektedir. Kart ile birlikte X11 destekli Angstrom sürümü gelmektedir. Yani hiçbir şey yapılmasına gerek kalmadan Beaglebone Black direkt monitöre bağlanarak kullanılabilir [17]. Diğer bir farklılık ise kartın üzerinde emmc entegresinin bulunmasıdır. İşletim sistemi bu entegreye yüklenerek harici olarak bir SD (Secure Digital) karta ihtiyaç olmadan kullanabilmektedir. Yeni bir işletim sistemi kurulması istenirse bu noktada harici bir SD karta ihtiyaç duyulmaktadır. BB (Beaglebone) Black performans olarak da BB dan bir kaç adım daha öndedir. İşlemci hızı 1GHz (Giga Hertz) ve RAM (Random Access Memory) i 512 MB (Mega Byte) DDR3 (Double Data Rate) tür. Bunlar BB da ise 720 Mhz işlemci 256 MB DDR2 RAM olarak yer almaktadır. Kartın önemli bir eksiği üzerinde USB (Universal Serial Bus) -RS232 seri iletişim standardı dönüştürücü entegre bulunmamasıdır. Bunun yerine hata ayıklama pinleri bulunmaktadır. Bu pinleri kullanarak harici bir USB-RS232 dönüştürücü ile konsola erişilmektedir. Yani BB daki gibi FTDI (Future Technology Devices International) entegresine sahip değildir [17]. 2.3 Yaprak Alanı Ölçer Cihazı Bu tez çalışmasında görüntü işleme metotları kullanılarak ölçüm yapabilen bir yaprak alanı ölçer cihazı geliştirilmiştir. Cihaz dört temel parçadan oluşmaktadır. Yaprağın görüntüsünü hatasız bir şekilde inceleyebilmek için ışık yalıtımlı bir ünite oluşturulmuştur. Ünitede yaprağın fotoğrafının yer alacağı yüzey beyaz renkli ve pürüzsüz olarak belirlenmiştir. Alanın boyutları projede kullanılacak kamera olan Logitech HD C270 cihazının çözünürlük boyutları olan 1280 x 720 piksele göre belirlenmiştir. Kamera yaprağın görüntüsünün alınacağı alanın tam karşısına uygun mesafede yerleştirilmiştir. Kamera tercihinde ana ölçütler yaprağın görüntüsünün düzgün bir 161

9 ECJSE 2016 (1) Görüntü İşleme Metotlarıyla Yaprak Alanı Tayini ile şekilde alınabilmesi ve ekonomiklik olmuştur. Kameranın çözünürlüğü ve çekim kalitesi yapılan çalışma için uygundur. Ünitenin içerisi led diyotlarla aydınlatılmıştır. Yaprağın bulunacağı yüzeyin hemen karşısına dairesel bir tasarımla beyaz led diyotlar yerleştirilmiştir. Bu şekilde yaprak yüzeyi düzgünce aydınlatılarak görüntünün kusursuz alınması sağlanmıştır Sistemin Çalışması Şekil 6 Sistemin Blok Diyagramı Yaprak alanı ölçer siteminin çalışması dört aşamada gerçekleşmektedir. İlk aşamada yaprak fotoğrafın alınacağı alana düzgünce yerleştirilerek fotoğrafı alınmaktadır. Daha sonra bu fotoğraf Beaglebone Black geliştirme kartına gönderilmektedir. Beaglebone Black içerisinde görüntü işleme metotlarıyla değerlendirilen fotoğrafın alanı ölçülerek ekrana gönderilmekte ve kullanıcının görmesi sağlanmaktadır Sistem Yazılımının Çalışma Prensibi Yaprak üniteye düzgünce yerleştirilip fotoğraf alındıktan sonra fotoğraf Beaglebone Black cihazına gönderilmektedir. Beaglebone Black cihazı içerisinde geliştirilen görüntü işleme yazılımı yer aldığı için gerekli işlem burada yapılarak sonuç LCD ekrana yansıtılacaktır. Görüntü işleme yazılımı Pycharm ortamında, OpenCV kütüphanesinde, Python programlama dili ile hazırlanmıştır. Yazılımın oluşturulduğu ortamdan bir ekran görüntüsü Şekil 6 ta verilmiştir. Bu çalışmada kamera ile alınan görüntünün içerisinde kullanılması gereken alan yaprak yüzeyidir. Bu nedenle yaprak yüzeyinin arka plandaki görüntülerden arındırılarak işlem yapılması uygun olacaktır. Bu çalışmanın donanım kısmında yaprağın yerleştirildiği alanın tam karşısına led ile ışıklandırma yapılarak oluşabilecek gölge, yarı gölge gibi işleme zarar verecek olan değişkenlerin azaltılması amaçlanmıştır. Daha sonra yazılım kısmında ise çeşitli adımlar izlenerek yaprağın kenarları tespit edilmiştir. İlk adımda resim siyah beyaza çevrilmiştir. Sonrasında en çok kullanılan ayrıştırma algoritmalarından biri olan eşikleme yöntemiyle cisim ön plana çıkarılmıştır. Son olarak da kenar bulma algoritması uygulanarak ekrandaki cisimlerin kenarları tespit edilmiştir. Kullanıcının bu işlemi görebilmesi için kırmızı ve yeşil renkler ile kenarlar yapay olarak çizilmiştir. Yapılan işlemlerin özeti 4 adım ile Şekil 7 te gösterilmiştir. 162

10 Tosun, O., Şenol, R. ECJSE 2016 (1) Şekil 7 Yaprak Alanı Ölçümü İçin Kenar Tespiti Kenar tespiti sağlandıktan sonra yaprak alanı ölçüm işlemlerine geçilmektedir. Temel olarak ölçüm şu şekilde yapılmıştır. Alanı kesin olarak bilinen kare (referans objesi) bir cisim ile yaprak aynı yüzeye yerleştirilmiştir. Alınan fotoğrafta cisimlerin kapladıkları piksel sayısı tespit edilmiştir. Daha sonra yaprağın alanının referans objenin alanının kaç katı olduğu tespit edilmektedir. Referans objenin alanı daha önceden bilindiği için ortaya çıkan sonuç yaprak alanını değerine ulaştırmaktadır. Mesela referans objenin alanı eğer 1 cm 2 seçilmiş ise başka bir işleme gerek kalmadan sonuç doğrudan yaprak alanını vermektedir. Ancak referans alanı 3 cm 2 gibi bir değer seçilirse çıkan sonuç 3 ile çarpılmalıdır. 3. Bulgular Çalışmada çilek, domates, asma gibi bitkilerin yapraklardan çokça örnek alınarak ölçüm yapılmıştır. Yapılan ölçümlerin doğruluk kontrolü ise şu şekilde yapılmıştır; alanı kesin olarak belli olan homojen ve geometrik birkaç cisim geliştirilen cihazla ölçülmüştür. Bunun sonucunda ise büyük oranda ölçümün doğruluğu tespit edilmiştir. Ölçümün yapıldığı çeşitli büyüklüklerdeki cisimlerden bazıları Şekil 8 te gösterilmiştir. Tablo 1 de ise cisimlerin gerçek alanları ve yaprak alanı ölçer cihazımızla elde edilen değerler arasındaki fark gösterilmiştir. Şekil 8. Referans Alınan Şekillerin Alanlarının Ölçülmesi Tablo 1. Referans Alınan Cisimlerin Ölçülen Değerleri Cismin Gerçek Alanı Yaprak Alanı Ölçerle Tespit Edilen Alan 163

11 ECJSE 2016 (1) Görüntü İşleme Metotlarıyla Yaprak Alanı Tayini ile 3.1. Yaprak Alanı Ölçümlerinin Yapılması Bu çalışmada geliştirilen yaprak alanı ölçer cihazı ile ölçüm yapmak son derece kolaydır. Yaprak ve referans objesi ölçüm alanına düzgün bir şekilde yerleştirilmelidir. Yaprağın düzgün yerleştirilmesi önemli olduğu kadar referans objesinin alana düzgün yerleştirilmesi de önemlidir. Referans objesinin kapladığı pikselin düzgün olarak ölçülmesi programın da düzgün çalışarak doğru sonuç vermesi için oldukça önemlidir. Bu aşamadan sonra ışıklandırma ve cihaz için gerekli enerji sağlanmalıdır. Ledler yanarak ışıklandırma sağlandıktan sonra cihaza bağlı ekran üzerinden program çalıştırılarak sonuç görüntülenmektedir. Şekil 9 da sistemin genel görünümü gösterilmiştir. Şekil 9 Yaprak Alanı Ölçer Sisteminin Genel Görüntüsü Çalışmada çeşitli bitkilerden alınan örnekler cihaza düzgün bir şekilde yerleştirilerek ölçüm yapılmıştır. Ölçümün yapıldığı alan ve ölçümün sonucu ekran üzerinde gösterilmiştir. Şekil 10 da ölçümü yapılan bazı yapraklar verilmiştir. Elde edilen sonuçlar ise Tablo 2 de gösterilmiştir. Şekil 10 Çalışmada Ölçümü Yapılan Yapraklardan Bazıları Tablo 2 Tespit Edilen Yaprak Alanları Yaprak Sırası Yaprak Alanı 1. Yaprak Yaprak Yaprak Yaprak Yaprak Yaprak

12 Tosun, O., Şenol, R. ECJSE 2016 (1) Sonuçlar Bu çalışmada yaprak alanı ölçebilmek için alternatif bir bakış açısı oluşması sağlanmıştır. Yapılan değerlendirmeler sonrasında geliştirilen cihazın ortalama doğruluk derecesinin yaklaşık %99 a yakın bir değer olduğu tespit edilmiştir. Yaprak alanı ölçümü bitki gelişimi takibi açısından çok önemli bir yere sahiptir. Bitki yaprak alanı periyodik olarak incelenerek bitki gelişimi hakkında bilgi sahibi olunabilmektedir. Özellikle son zamanlarda yapılan çalışmalarda orman bitkilerinin yaprak alanlarının son 50 yılda düşüşe geçtiği tespit edilmiştir. Yani önlem alınmazsa orman bitkileri belli bir zaman sonra yok olma tehlikesi ile karşı karşıya kalacaktır. Bu da tüm dünyayı olumsuz etkileyecektir. Bu denli önem taşıyan yaprak alanı ölçümü belirli aralıklarla ve düzgün bir şekilde yapılırsa bitkilerin gelişim durumu öğrenilebilecek ve gereken önlemler alınabilecektir. Yaprak alanı ölçümü için piyasada yaprak alanı ölçer cihazları bulunmaktadır. Ancak bu cihazlardan bir kısmı laboratuvar ortamında uzman bir kişinin yardımıyla kullanılabilmektedir. Bu cihazların fiyatları da oldukça yüksektir. Taşınabilir olarak üretilen cihazların fiyatları bu cihazlardan da daha yüksektir. Ayrıca bu cihazların Türkiye de üretimi yapılmamaktadır. Araştırmacıların ve üreticilerin büyük bir çoğunluğu kullanımının uzmanlık gerektirmesi ve cihazların ücretlerinin çok yüksek olması nedeniyle bu cihazları temin edememektedirler. Bu çalışmada temel elamanlar kamera, devre kartı, LED diyotlar ve ünitenin dış kısmını oluşturan maddedir. Yaprak alanı ölçer cihazı için kullanılan bu elemanlar son derece ekonomiktir. Üreticiler ve bu konular üzerinde araştırma yapanlar zorluk çekmeden yaprak alanı ölçer cihazını temin edebilir ve herhangi bir uzmanlığa ihtiyaç duymadan ölçümlerini yapabilirler. Ayrıca cihaz taşınabilir olduğu için arazilere götürülerek anında ölçüm imkânı sağlamaktadır. Ekonomikliğinin yanında diğer cihazlara göre bir avantajı da yazılım tetiklendikten çok kısa bir süre sonra sonucun görüntülenebilmesidir. Diğer cihazlarda tarama süresinin beklenmesi gerekmektedir. Sonuç olarak ekonomik, taşınabilir, hızlı ve doğru sonuç veren bir yaprak alanı ölçer cihazı geliştirilmiştir. Cihaz ileride bu konuda çalışma yapmak isteyenlere alternatif bir bakış açısı sağlanmaktadır. Cihaz daha kullanışlı bir koruma maddesiyle üretilebilir. Cihaz ana eleman olarak Beaglebone Black cihazını içinde barındırdığı için devam eden çalışmalarda, internet bağlantısı, veri depolama, dokunmatik ekran gibi değişkenlerle daha zengin bir hale getirilebilir. 5. Kaynaklar [1] Kliewer W.M., Qught C.S, 1970) The Effect of Leaf Area and Crop Level on The Concenrtration of Amino Acids and Total Nitraogen in Thompson Seedless Grapes. Vitis 9, [2] Kanemasu, E.T., Asrar, G. and Fuchs, M., Application of remotely sensed data in wheat growht modelling. In: Wheat growht and modelling, Eds.: W. Day and R.K. Atkin. NATO ASI Series, Series A: Life Sciences, 86, [3] Bozcuk, S., Bitki Fizyolojisi. 2. Baskı, 223 s., Ankara. Fırat,F., Orman Hasılat Bilgisi İ.Ü. Yayın No: 1642, Orman Fakültesi Yayın No: 166, 191s., İstanbul. [4] Kalıpsız, A., Orman Hasılat Bilgisi. İÜ. Yayın No: 3516, Orman Fakültesi Yayın No: 397, 349 s., İstanbul. [5] Mutlu, G., Görüntü İşleme Tabanlı Konum Denetimi, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara [6] Çetiner, H., Görüntü İşleme Teknikleri Kullanarak Optik Karakter Tanımlama, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta 165

13 ECJSE 2016 (1) Görüntü İşleme Metotlarıyla Yaprak Alanı Tayini ile [7] Chaudhary, P., Godara, S., Cheeran, A., Chaudhari, A., Fast and Accurate Method for Leaf Area Measurement International Journal of Computer Applications ( ) Volume 49 No.9 [8] Ali, M., Al-Ani, A., Eamus, D., Tan, D., A New Image-Processing-Based Technique for Measuring Leaf Dimensions, American-Eurasian J. Agric. & Environ. Sci., 12 (12): [9] Lu, C., Ren, H., Zhang, Y., & Shen, Y Leaf area measurement based on image processing. In Measuring Technology and Mechatronics Automation (ICMTMA), 2010 International Conference on IEEE Vol. 2, pp [10] Amoda, N., Jadhav, B., Naikwadi, S., Detection And Classifıcation Of Plant Diseases By Image Processing, IJISET - International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology, Vol. 1 Issue 2 [11] Wikipedia, Erişim Tarihi: Görüntü İşleme. [12] Şenel, F., Görüntü İşleme Ve Beş Eksenli Robot Kol İle Üretim Bandında Nesne Denetimi, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta. [13] Gonzalez, R., Digital Image Processing, Prentice Hall Press [14] Kızılkaya, A., Görüntü Bölütleme, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Pamukkale Üniversitesi, 55s, Denizli.[15] Taşdemir, C., ARM, Erişim Tarihi: [16] Yamak, Y., Beaglebone İlk İncelemeler, Erişim Tarihi: [17] Yamak, Y., Beaglebone Black İlk İnceleme, Erişim Tarihi:

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.

Detaylı

ENF 100 Temel Bilgi Teknolojileri Kullanımı Ders Notları 2. Hafta. Öğr. Gör. Dr. Barış Doğru

ENF 100 Temel Bilgi Teknolojileri Kullanımı Ders Notları 2. Hafta. Öğr. Gör. Dr. Barış Doğru ENF 100 Temel Bilgi Teknolojileri Kullanımı Ders Notları 2. Hafta Öğr. Gör. Dr. Barış Doğru 1 Konular 1. Bilgisayar Nedir? 2. Bilgisayarın Tarihçesi 3. Günümüz Bilgi Teknolojisi 4. Bilgisayarların Sınıflandırılması

Detaylı

BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ

BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ Emre DANDIL, K.İBRAHİM KAPLAN Akademik Bilişim 2013 İnternet ve bilgisayar teknolojilerinin etkin kullanılmaya başlanması ile birlikte, bazı kişisel bilgilere veya

Detaylı

LED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ. İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı

LED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ. İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı LED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı To The Sources Of Light s Color Tempature With Image Processing Techniques

Detaylı

Bil101 Bilgisayar Yazılımı I. M. Erdem ÇORAPÇIOĞLU Bilgisayar Yüksek Mühendisi

Bil101 Bilgisayar Yazılımı I. M. Erdem ÇORAPÇIOĞLU Bilgisayar Yüksek Mühendisi Bil101 Bilgisayar Yazılımı I Bilgisayar Yüksek Mühendisi Kullanıcıdan aldığı veri ya da bilgilerle kullanıcının isteği doğrultusunda işlem ve karşılaştırmalar yapabilen, veri ya da bilgileri sabit disk,

Detaylı

T E M E L K AV R A M L A R. Öğr.Gör. Günay TEMÜR / Teknoloji F. / Bilgisayar Müh.

T E M E L K AV R A M L A R. Öğr.Gör. Günay TEMÜR / Teknoloji F. / Bilgisayar Müh. B İ L G İ S AY A R M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ N E G İ R İ Ş T E M E L K AV R A M L A R BAŞLAYALIM BİLGİSAYAR (COMPUTER) NEDİR? Bilgisayar, kullanıcıdan aldığı verilerle aritmetiksel ve mantıksal işlemler

Detaylı

Bazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi

Bazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi OpenCV ile Performans Analizi S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Faruk GÜNER farukguner@outlook.com.tr S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Mesut PİŞKİN mesutpiskin@outlook.com S.Ü Öğr. Gör. Dr. Mustafa Nevzat

Detaylı

Ham Veri. İşlenmiş Veri Kullanıcı. Kullanıcı. Giriş İşleme Çıkış. Yazılı Çizili Saklama. Doç.Dr. Yaşar SARI-ESOGÜ-Turizm Fakültesi

Ham Veri. İşlenmiş Veri Kullanıcı. Kullanıcı. Giriş İşleme Çıkış. Yazılı Çizili Saklama. Doç.Dr. Yaşar SARI-ESOGÜ-Turizm Fakültesi Kullanıcı Ham Veri İşlenmiş Veri Kullanıcı Giriş İşleme Çıkış Yazılı Çizili Saklama Server PC Laptop PDA (Personal Digital Assitance) Netbook Tablet PC BİLGİSAYAR DONANIM YAZILIM Scanner (Tarayıcı)

Detaylı

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ TASARIM PROJESİ ÇALIŞMASI PİC PROGRAMLAMA İLE BASİT UÇAK OYUNU MEHMET HALİT İNAN BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BAHAR 2014 KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

Detaylı

Bilgisayar Donanımı. Temel Birimler ve Çevre Birimler. Öğr.Gör.Günay TEMÜR / KAYNAŞLI MESLEK YÜKSEOKULU

Bilgisayar Donanımı. Temel Birimler ve Çevre Birimler. Öğr.Gör.Günay TEMÜR / KAYNAŞLI MESLEK YÜKSEOKULU Bilgisayar Donanımı Temel Birimler ve Çevre Birimler Öğr.Gör.Günay TEMÜR / KAYNAŞLI MESLEK YÜKSEOKULU İçerik Bilgisayarın birimleri; Giriş Çıkış Depolama İşlem Donanım Bileşenleri ve Çalışma Prensipleri

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr

Detaylı

İMGE İŞLEME Ders-7. Morfolojik İmge İşleme. Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm. (Yrd. Doç. Dr. M.

İMGE İŞLEME Ders-7. Morfolojik İmge İşleme. Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm. (Yrd. Doç. Dr. M. İMGE İŞLEME Ders-7 Morfolojik İmge İşleme (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ Morfoloji Biyolojinin canlıların

Detaylı

TEKNİK ŞARTNAME FORMU

TEKNİK ŞARTNAME FORMU BİLGİSAYAR VE BİLGİSAYAR BİLEŞENLERİ ALIMI TEKNİK ŞARTNAMESİ 1 - a) Masaüstü Bilgisayar 36 Adet 1. Intel Core i5-4.nesil ve işlemci hızı 2.6 Ghz veya üzeri olmalıdır. 2. İşlemci Önbelleği en az 3Mb olmalıdır.

Detaylı

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Lazer Tarama Verilerinden Bina Detaylarının Çıkarılması ve CBS İle Entegrasyonu

Detaylı

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet) 4 Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar (Özet) Günümüzde, teknolojinin gelişmesi ile yüz tanımaya dayalı bir çok yöntem artık uygulama alanı bulabilmekte ve gittikçe de önem kazanmaktadır. Bir çok farklı uygulama

Detaylı

TOSHIBA C55-C- 11RSatellite Ci5-5200U 2.20GHz 8GB 1TB 2GB 930M 15.6" INTEL CI5-5200U 2,2GHZ

TOSHIBA C55-C- 11RSatellite Ci5-5200U 2.20GHz 8GB 1TB 2GB 930M 15.6 INTEL CI5-5200U 2,2GHZ C55-C- 11JSatellite Ci5-8GB 1TB 2GB 930M 15.6" C55-C- 11RSatellite Ci5-8GB 1TB 2GB 930M 15.6" C55-C- 13HSatellite Ci5-920M 15.6'' C55-C- 14FSatellite 500GB 15.6" İşletim Sistemi DOS DOS MS WINDOWS DOS

Detaylı

Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti

Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 011, Elazığ, Turkey Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti

Detaylı

BİLGİSAYAR KULLANMA KURSU

BİLGİSAYAR KULLANMA KURSU 1 2 KURS MODÜLLERİ 1. BİLGİSAYAR KULLANIMI 3 1. Bilişim (Bilgi ve İletişim) Kavramı Bilişim, bilgi ve iletişim kelimelerinin bir arada kullanılmasıyla meydana gelmiştir. Bilişim, bilginin teknolojik araçlar

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ*

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ* TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ* Determination the Variation of The Vegetation in Turkey by Using NOAA Satellite Data* Songül GÜNDEŞ Fizik Anabilim Dalı Vedat PEŞTEMALCI

Detaylı

Sanal Ortamda Nesnelerin Haptic Kol ile Manipülasyonu. Sevcan AYTEKİN Alpaslan DUYSAK

Sanal Ortamda Nesnelerin Haptic Kol ile Manipülasyonu. Sevcan AYTEKİN Alpaslan DUYSAK Sanal Ortamda Nesnelerin Haptic Kol ile Manipülasyonu Sevcan AYTEKİN Alpaslan DUYSAK İÇERİK Amaç Sanal Ortam Sanal Ortam Aygıtları Uygulama Alanları Üç Boyutlu Modelleme (3B) OpenGL, 3Dmax Sanal Ortamın

Detaylı

.. YILI BİLGİSAYAR SİSTEM KURULUM BAKIM ONARIM VE ARIZA GİDERME KURS PLANI MODÜL SÜRESİ

.. YILI BİLGİSAYAR SİSTEM KURULUM BAKIM ONARIM VE ARIZA GİDERME KURS PLANI MODÜL SÜRESİ .... YILI BİLGİSAYAR KURULUM BAKIM ONARIM VE ARIZA KURS PLANI KURS MERKEZİNİN ADI ALAN ADI KURSUN ADI. TOPLAM SÜRE BAŞLAMA TARİHİ BİTİŞ TARİHİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ 352 SAAT.. /.. /... /.. /. BİLGİSAYAR

Detaylı

Donanımlar Hafta 1 Donanım

Donanımlar Hafta 1 Donanım Donanımlar Hafta 1 Donanım Donanım Birimleri Ana Donanım Birimleri (Anakart, CPU, RAM, Ekran Kartı, Sabit Disk gibi aygıtlar, ) Ek Donanım Birimleri (Yazıcı, Tarayıcı, CD-ROM, Ses Kartı, vb ) Anakart (motherboard,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 İletişim bilgileri sabdikan@beun.edu.tr 0 372 2574010 1718 http://geomatik.beun.edu.tr/abdikan/ Öğrenci

Detaylı

.. YILI BİLGİSAYAR SİSTEM KURULUM BAKIM ONARIM VE ARIZA GİDERME KURS PLANI MODÜL SÜRESİ

.. YILI BİLGİSAYAR SİSTEM KURULUM BAKIM ONARIM VE ARIZA GİDERME KURS PLANI MODÜL SÜRESİ .... YILI BİLGİSAYAR SİSTEM KURULUM BAKIM ONARIM VE ARIZA KURS PLANI KURS MERKEZİNİN ADI ALAN ADI KURSUN ADI. TOPLAM SÜRE BAŞLAMA TARİHİ BİTİŞ TARİHİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ 352 SAAT.. /.. /... /.. /. BİLGİSAYAR

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOGRAMETRİDE ALGILAMA SİSTEMLERİ, ÖZELLİKLERİ ve SAĞLADIKLARI VERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Sayısal Görüntü İşleme BIL413 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze

Detaylı

Donanım Nedir? Bir bilgisayar sisteminde bulunan fiziksel aygıtların tümü

Donanım Nedir? Bir bilgisayar sisteminde bulunan fiziksel aygıtların tümü BİLGİSAYAR DONANIMI Donanım Nedir? Bir bilgisayar sisteminde bulunan fiziksel aygıtların tümü Donanım Nedir? Giriş aygıtları İşlemci Depolama aygıtları Çıkış aygıtları Çevresel aygıtlar Giriş Aygıtları

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (GEO/JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2017-2018 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 İletişim bilgileri sabdikan@beun.edu.tr 0 372 291 2565 http://geomatik.beun.edu.tr/abdikan/ Öğrenci

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOĞRAF/GÖRÜNTÜ KAVRAMI VE ÖZELLİKLERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ İÇERİK

Detaylı

GİRDİALIMI. Sistemin işleyişinde gereksinim duyulan verilerin sisteme girişinin yapılabilmesi için öncelikle toplanmaları gerekmektedir.

GİRDİALIMI. Sistemin işleyişinde gereksinim duyulan verilerin sisteme girişinin yapılabilmesi için öncelikle toplanmaları gerekmektedir. GİRDİ TASARIMI GİRDİ TASARIMI Geliştirilenyazılımın güvenilir ve geçerli bir yazılım olabilmesi iyi bir girdi tasarımı ile olanaklıdır. Diğer taraftan geliştirilen yazılımlar için kullanışlılık sahip olunması

Detaylı

Donanım ve Yazılım Altyapısı Bileşeni

Donanım ve Yazılım Altyapısı Bileşeni Donanım ve Yazılım Altyapısı Bileşeni Her Okula 1 Adet Çok Fonksiyonlu Yazıcı 1 Adet Doküman Kamera Her Dersliğe Etkileşimli Tahta Panel Tip Etkileşimli Akıllı Tahta Kablolu İnternet Bağlantısı Her Öğretmene

Detaylı

İşletim Sistemi. BTEP205 - İşletim Sistemleri

İşletim Sistemi. BTEP205 - İşletim Sistemleri İşletim Sistemi 2 İşletim sistemi (Operating System-OS), bilgisayar kullanıcısı ile bilgisayarı oluşturan donanım arasındaki iletişimi sağlayan ve uygulama programlarını çalıştırmaktan sorumlu olan sistem

Detaylı

o Önceden programlanamaz. o Bireysel kullanılamaz. o Hazırlık için süre gereklidir. o Görüntü yüksekliği faktörü

o Önceden programlanamaz. o Bireysel kullanılamaz. o Hazırlık için süre gereklidir. o Görüntü yüksekliği faktörü Tepegöz ÖĞRETĠM ARAÇLARI VE ETKĠLĠ KULLANIMI Bayburt Üniversitesi, Egitim Fakültesi www.sakipkahraman.wordpress.com o Üzerinde hareketli bir parça taşıyan büyük bir kutu olan tepegöz basit bir araçtır.

Detaylı

POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM

POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM Melih KUNCAN Siirt Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Siirt, TÜRKIYE melihkuncan@siirt.edu.tr

Detaylı

SANYO VCC-HD 5400 VCC-HD 5400P KURULUM ve KULLANIM KILAVUZU

SANYO VCC-HD 5400 VCC-HD 5400P KURULUM ve KULLANIM KILAVUZU BİRTEL İLETİŞİM TEKNOLOJİLERİ SANYO VCC-HD 5400 VCC-HD 5400P KURULUM ve KULLANIM KILAVUZU A B İ D İ N D A V E R S O K. N O : 7 / 1 1 Ç A N K A Y A / A N K A R A Giriş SANYO HD 5400/5400P geliştirilmiş

Detaylı

VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ

VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. Viero Araç Sayım Sistemi Viero Araç Sayım Sistemi, görüntü tabanlı

Detaylı

YILDIZ TEKNIK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK - ELEKTRONİK FAKULTESİ ELEKLTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

YILDIZ TEKNIK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK - ELEKTRONİK FAKULTESİ ELEKLTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YILDIZ TEKNIK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK - ELEKTRONİK FAKULTESİ ELEKLTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GEZGİN ROBOT UYGULAMASI ORHAN BEDİR ORHAN MERT Proje Danışmanı : Y.Doç.Dr. Tuncay UZUN İstanbul,

Detaylı

VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. VIERO Araç Sayım Sistemi

VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. VIERO Araç Sayım Sistemi ARAÇ SAYIM SİSTEMİ VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. VIERO Araç Sayım Sistemi VIERO Araç Sayım Sistemi, görüntü tabanlı olarak,

Detaylı

İkili (Binary) Görüntü Analizi

İkili (Binary) Görüntü Analizi İkili (Binary) Görüntü Analizi İkili görüntü analizine giriş Eşikleme (Thresholding) Matematiksel morfoloji Piksel ve komşulukları (neighborhoods) Bağlantılı bileşenler analizi (Connected components analysis)

Detaylı

YANSITILAN GÖRSEL MATERYALLER (Modern Öğretim Araç-Gereçleri)

YANSITILAN GÖRSEL MATERYALLER (Modern Öğretim Araç-Gereçleri) YANSITILAN GÖRSEL MATERYALLER (Modern Öğretim Araç-Gereçleri) Yansıtılan görsel materyaller, durağan resimlerin bir ekranda büyütülerek gösteriminden oluşan medya biçimleridir. 1 2 Modern Öğretim Araç-Gereçleri

Detaylı

Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi

Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi Maltepe Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İstanbul volkan@volkanatasever.com, du.y.gu@hotmail.com, erdalg@maltepe.edu.tr Özet:

Detaylı

Optik Sürücüler CD/CD-ROM DVD HD-DVD/BLU-RAY DİSK Disket Monitör LCD LED Projeksiyon Klavye Mouse Mikrofon Tarayıcı

Optik Sürücüler CD/CD-ROM DVD HD-DVD/BLU-RAY DİSK Disket Monitör LCD LED Projeksiyon Klavye Mouse Mikrofon Tarayıcı 1 Donanım Bileşenleri ve Çalışma Prensipleri Anakart (Mainboard) İşlemci (Cpu) Ekran Kartı Bellekler Ram Rom Ses Kartı Ağ Kartı TV Kartı Sabit Diskler HDD HHD SSD Optik Sürücüler CD/CD-ROM DVD HD-DVD/BLU-RAY

Detaylı

TAKİPSAN RFID ENDÜSTRİYEL ÜRÜN KATALOĞU VE TEKNİK DÖKÜMANTASYON. Takipsan RFID Industrial Product Catalogue and Technical Documentation

TAKİPSAN RFID ENDÜSTRİYEL ÜRÜN KATALOĞU VE TEKNİK DÖKÜMANTASYON. Takipsan RFID Industrial Product Catalogue and Technical Documentation TAKİPSAN RFID ENDÜSTRİYEL ÜRÜN KATALOĞU VE TEKNİK DÖKÜMANTASYON Takipsan RFID Industrial Product Catalogue and Technical Documentation Takipsan Hakkında About Takipsan En iyi RFID Etiketleri Nasıl Yapıyoruz?

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR (5)

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR (5) DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR (5) 1. Dizüstü Bilgisayar en az Intel Core i5 2,3 GHz hızında işlemcisi olmalıdır. 2. Dizüstü bilgisayarın 4 GB DDR3 1333 MHz belleğe sahip olmalıdır. 3. Dizüstü bilgisayar ekran kartının

Detaylı

Düşünelim? Günlük hayatta bilgisayar hangi alanlarda kullanılmaktadır? Bilgisayarın farklı tip ve özellikte olmasının sebepleri neler olabilir?

Düşünelim? Günlük hayatta bilgisayar hangi alanlarda kullanılmaktadır? Bilgisayarın farklı tip ve özellikte olmasının sebepleri neler olabilir? Başlangıç Düşünelim? Günlük hayatta bilgisayar hangi alanlarda kullanılmaktadır? Bilgisayarın farklı tip ve özellikte olmasının sebepleri neler olabilir? Bilgisayar Bilgisayar, kendisine verilen bilgiler

Detaylı

Bilgisayar Mimarisi Nedir?

Bilgisayar Mimarisi Nedir? BİLGİSAYAR MİMARİSİ Bilgisayar Mimarisi Nedir? Bilgisayar mimarisi, diğer mimariler gibi, bir yapı kullanıcısının ihtiyaçlarını belirleme ve bu ihtiyaçları ekonomik ve teknolojik kısıtlamalar dahilinde

Detaylı

T.C. İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ KOORDİNASYON BİRİMİ

T.C. İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ KOORDİNASYON BİRİMİ T.C. İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ KOORDİNASYON BİRİMİ PROJE BAŞLIĞI Mühendislik Problemlerinin Bilgisayar Destekli Çözümleri Proje No:2013-2-FMBP-73 Proje Türü ÖNAP SONUÇ

Detaylı

AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-9 YARDIMCI NOTLARI -2018 Hızlı Fourier Dönüşümü Matlab Örnekleri: fftshow() fonksiyonu function [ ] = fftshow(f) fl=log(1+abs(f)); fm=max(fl(:)); figure,imshow(im2uint8(fl/fm)); end

Detaylı

Evrak Tarih ve Sayısı: 19/11/2014-491

Evrak Tarih ve Sayısı: 19/11/2014-491 Evrak Tarih ve Sayısı: 19/11/2014-491 Bu belge, 5070 sayılı Elektronik İmza Kanununa göre Güvenli Elektronik İmza ile imzalanmıştır. Evrak sorgulaması http://ebys.gop.edu.tr/envision/validate_doc.aspx?v=bek44ht6

Detaylı

MOD419 Görüntü İşleme

MOD419 Görüntü İşleme MOD419 Görüntü İşleme Ders Kitabı: Digital Image Processing by Gonzalez and Woods Puanlama: %30 Lab. %20 Vize %10 Quizes %40 Final %60 devam mecburiyeti Görüntü İşleme ye Giriş Görüntü İşleme Nedir? Özellikle

Detaylı

Yer yüzündeki en küçük, en hafif Handycam

Yer yüzündeki en küçük, en hafif Handycam Yer yüzündeki en küçük, en hafif Handycam Sayı: 20 Bu Ay... Dünya nın en küçük ve hafifi çok havalı Taşınabilir High Definition İhtişamı BRAVIA D3000 Serisi ile Tanışın Cyber-shot ile su altı keyfi Anılarınızı

Detaylı

%100 Yerli, Donanım + HMI Yazılım. Profesyonel Operatör Paneli. Operatör Paneli - Proop10. Operatör Paneli - Proop7.

%100 Yerli, Donanım + HMI Yazılım. Profesyonel Operatör Paneli. Operatör Paneli - Proop10. Operatör Paneli - Proop7. %100 Yerli, Donanım + HMI Yazılım Profesyonel Operatör Paneli Operatör Paneli - Proop10 Operatör Paneli - Proop7 www.emkoelektronik.com.tr Panel Boyutları & Ekran Çözünürlükleri Operatör Paneli - Proop10

Detaylı

Dijital Fotogrametri

Dijital Fotogrametri Dijital Fotogrametri 2016-2017, Bahar YY Fevzi Karslı (Prof. Dr.) Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 20 Mart 2017 Pazartesi Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, kavramlar,

Detaylı

Temel Bilgisayar Bilgisi

Temel Bilgisayar Bilgisi Temel Bilgisayar Bilgisi BİL131 - Bilişim Teknolojileri ve Programlama Hakan Ezgi Kızılöz Bilgisayarların Temel Özellikleri Bilgisayarlar verileri alıp saklayabilen, mantıksal ya da aritmetik olarak işleyen

Detaylı

PLED-W600. Genel Bakış. WXGA Yüksek Çözünürlüklü LED Projeksiyon Cihazı

PLED-W600. Genel Bakış. WXGA Yüksek Çözünürlüklü LED Projeksiyon Cihazı Genel Bakış ViewSonic PLED-W600, ultra hafif taşınabilir tasarımı ile 600Ansi lümen parlaklık, WXGA(1280x800) çözünürlük ve 120.000 kontrast oranına sahiptir. Hafif kompakt tasarımı ve 30.000 saat lamba

Detaylı

Dr. Organizer Diş. Ver. 4.5. 1992 den beri. Program özellikleri, sistem gereksinimleri

Dr. Organizer Diş. Ver. 4.5. 1992 den beri. Program özellikleri, sistem gereksinimleri 1992 den beri Dr. Organizer Diş Ver. 4.5 Program özellikleri, sistem gereksinimleri Alp Bilişim&Danışmanlık Halitağa cad. 42/7Tınaz iş merkezi Kadıköy İstanbul (216) 418 60 44 (216) 418 60 37 (532) 246

Detaylı

Mobil Cihazlarda Görüntü İşleme İçin Bir Çözüm Önerisi

Mobil Cihazlarda Görüntü İşleme İçin Bir Çözüm Önerisi Mobil Cihazlarda Görüntü İşleme İçin Bir Çözüm Önerisi Muzaffer Tatlı, İsmail Serkan Üncü 2 1 Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Bilgisayar Bölümü, Kahramanmaraş 2 Süleyman Demirel Üniversitesi, Elektrik-Elektronik

Detaylı

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi ISITES 2016 4 TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES IN ENGINEERING AND SCIENCE Dr. G. Çiğdem Çavdaroğlu ISITES,

Detaylı

(Random-Access Memory)

(Random-Access Memory) BELLEK (Memory) Ardışıl devreler bellek elemanının varlığı üzerine kuruludur Bir flip-flop sadece bir bitlik bir bilgi tutabilir Bir saklayıcı (register) bir sözcük (word) tutabilir (genellikle 32-64 bit)

Detaylı

CUMHURİYET MESLEKİ VE TEKNİK ANADOLU LİSESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİNİN TEMELLERİ DERSİ DERS NOTLARI BELLEKLER

CUMHURİYET MESLEKİ VE TEKNİK ANADOLU LİSESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİNİN TEMELLERİ DERSİ DERS NOTLARI BELLEKLER BELLEKLER Genel olarak bellekler, elektronik bilgi depolama üniteleridir. Bilgisayarlarda kullanılan bellekler, işlemcinin istediği bilgi ve komutları maksimum hızda işlemciye ulaştıran ve üzerindeki bilgileri

Detaylı

Fiyat Listesi V2.0.7_8

Fiyat Listesi V2.0.7_8 Fiyat Listesi V2.0.7_8 AHD Kameralar KST - K3 - AHD2006 KST - K8 - AHD2006 KST - K9 - AHD2006 260,00 TL 260,00 TL IR Mesafesi 12-15 metre 2 Hidden Led, Smart IR Özelliği, İkili Cam, Defog Sabit Lens: 3.6mm

Detaylı

Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi

Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi 1 2 3 Volkan Atasever, Duygu Arslan, Erdal Güvenoğlu 1 Maltepe Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İstanbul 2 Maltepe Üniversitesi,

Detaylı

GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ

GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ 1 PROJENİN TANIMI Bu projede bir quadrotora, görüntü tabanlı algılama ile hareketli bir nesneyi otonom olarak takip etme özelliği kazandırılmıştır.

Detaylı

Gerçek Zamanlı Olarak, Anfis İle Renk Tabanlı Nesne Tespit Ve Motorlu Sistem İle Takip Edilmesi

Gerçek Zamanlı Olarak, Anfis İle Renk Tabanlı Nesne Tespit Ve Motorlu Sistem İle Takip Edilmesi S Ü L E Y M A N D E M İ R E L Ü N İ V E R S İ T E S İ T E K N İ K B İ L İ M L E R M E S L E K Y Ü K S E K O K U L U S U L E Y M A N D E M I R E L U N I V E R S I T Y T E C H N I C A L S C I E N C E S V

Detaylı

İkili (Binary) Görüntü Analizi

İkili (Binary) Görüntü Analizi İkili (Binary) Görüntü Analizi İkili görüntü analizine giriş Eşikleme (Thresholding) Matematiksel morfoloji Piksel ve komşulukları (neighborhoods) Bağlantılı bileşenler analizi (Connected components analysis)

Detaylı

Çözümleri İÇERİK YÖNETİM SİSTEMLERİ. İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir.

Çözümleri İÇERİK YÖNETİM SİSTEMLERİ. İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir. Çözümleri İÇERİK YÖNETİM SİSTEMLERİ İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir. i-sign İçerik Yönetim Yazılımı İçerik yönetim yazılımı LCD ve LED tabanlı bilgilendirme sistemlerinde ekranlarda

Detaylı

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 06 Kasım

Detaylı

Windows Mobile İşletim Sistemleri İçin Veri Giriş Yazılımı

Windows Mobile İşletim Sistemleri İçin Veri Giriş Yazılımı Windows Mobile İşletim Sistemleri İçin Veri Giriş Yazılımı Yasin Hınıslıoğlu 1 Mehmet Serdar Güzel 2 1 Ahmet Yesevi Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü, Ankara 2 Ankara Üniversitesi Bilgisayar

Detaylı

2000 li yıllardan itibaren teknolojinin hızlı gelişiminden belki de en büyük payı alan akıllı telefon ve tabletler gibi kablosuz iletişim olanağı

2000 li yıllardan itibaren teknolojinin hızlı gelişiminden belki de en büyük payı alan akıllı telefon ve tabletler gibi kablosuz iletişim olanağı 2000 li yıllardan itibaren teknolojinin hızlı gelişiminden belki de en büyük payı alan akıllı telefon ve tabletler gibi kablosuz iletişim olanağı sağlayan cihazların daha iyi, hızlı ve ucuz modellerle

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR TEKNİK ŞARTNAME TİP 1

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR TEKNİK ŞARTNAME TİP 1 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR TEKNİK ŞARTNAME TİP 1 İŞLEMCİSİ EN AZ Intel Core i5 işlemci OLMALIDIR. 15,6" EKRANA SAHİP OLMALIDIR. EN AZ 2 GB HARİCİ EKRAN KARTINA SAHİP OLMALIDIR. 1920X1080 EKRAN ÇÖZÜNÜRLÜĞÜNE SAHİP

Detaylı

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur. Görüntü İşleme Görüntü işleme, dijital bir resim haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir girdi resim olarak işlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesidir. Resimler

Detaylı

5. HAFTA KBT104 BİLGİSAYAR DONANIMI. KBUZEM Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi

5. HAFTA KBT104 BİLGİSAYAR DONANIMI. KBUZEM Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 5. HAFTA KBT104 BİLGİSAYAR DONANIMI Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 Konu Başlıkları Bellekler İç Bellekler ROM Bellek RAM Bellek Dış Bellekler Sabit Disk Sürücüleri

Detaylı

Kapı Tipi Metal Arama Dedektörleri

Kapı Tipi Metal Arama Dedektörleri Kapı Tipi Metal Arama Dedektörleri Ürün Teknik Özellikleri Teknoloji : DSP (Dijital Sinyal İşleme Teknolojisi) Zone Sayısı : 8 Bölge (Multizone), Her Bölge için Farklı Hassasiyet Atama özelliği 0-999 arası

Detaylı

Görüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003

Görüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003 Görüntü İşleme K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003 İçerik Görüntü İşleme Nedir? Görüntü Tanımlamaları Görüntü Operasyonları Görüntü İşleme

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Proje Renk ve Şekil Temelli Trafik İşareti Tespiti Selçuk BAŞAK 08501008 1. Not: Ödevi hazırlamak için

Detaylı

Bilgisayar ve Bilgi Sistemleri (COMPE 107) Ders Detayları

Bilgisayar ve Bilgi Sistemleri (COMPE 107) Ders Detayları Bilgisayar ve Bilgi Sistemleri (COMPE 107) Ders Detayları Ders Adı Bilgisayar ve Bilgi Sistemleri Ders Kodu COMPE 107 Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bahar 3 0 0 3 3 Ön Koşul

Detaylı

ANAKART (MOTHERBOARD)

ANAKART (MOTHERBOARD) ANAKART (MOTHERBOARD) ANAKART (MOTHERBOARD) Anakart, bir bilgisayarın tüm parçalarını üzerinde barındıran ve bu parçaların iletişimini sağlayan elektronik devredir. Anakartın Yapısı ve Çalışması Anakart

Detaylı

NOT: Bazı donanımlar giriş hemde çıkış donanımıdır. HEM GİRİŞ- HEM ÇIKIŞ BİRİMİ OLAN DONANIMLAR SABİT DİSK HAFIZA KARTLARI FLASH BELLEK

NOT: Bazı donanımlar giriş hemde çıkış donanımıdır. HEM GİRİŞ- HEM ÇIKIŞ BİRİMİ OLAN DONANIMLAR SABİT DİSK HAFIZA KARTLARI FLASH BELLEK ÇEVRE BİRİMLERİ Giriş ve çıkış donanımları Giriş donanımları Çıkış donanımları Klayve fare Tarayıcı HEM GİRİŞ- HEM ÇIKIŞ BİRİMİ OLAN DONANIMLAR SABİT DİSK HAFIZA KARTLARI FLASH BELLEK Monitör(ekran) Yazıcı

Detaylı

GRAFİK VE FOTOĞRAF FOTOĞRAF BASKI OPERATÖRÜ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)

GRAFİK VE FOTOĞRAF FOTOĞRAF BASKI OPERATÖRÜ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü GRAFİK VE FOTOĞRAF FOTOĞRAF BASKI OPERATÖRÜ MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2008 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin değişim ile

Detaylı

DERS BİLGİ FORMU. IV Türkçe Zorunlu Ders. Haftalık. Ders. Okul Eğitimi Süresi. Saati

DERS BİLGİ FORMU. IV Türkçe Zorunlu Ders. Haftalık. Ders. Okul Eğitimi Süresi. Saati DERS BİLGİ FORMU DERSİN ADI SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI I BÖLÜM PROGRAM DÖNEMİ DERSİN DİLİ DERS KATEGORİSİ ÖN ŞARTLAR SÜRE VE DAĞILIMI KREDİ DERSİN AMACI ÖĞRENME ÇIKTILARI VE YETERLİKLER DERSİN İÇERİĞİ

Detaylı

Akıllı telefonlar, avuçiçi bilgisayarlar ile taşınabilir (cep) telefonların özelliklerini birleştiren cihazlardır. Akıllı telefonlar kullanıcıların

Akıllı telefonlar, avuçiçi bilgisayarlar ile taşınabilir (cep) telefonların özelliklerini birleştiren cihazlardır. Akıllı telefonlar kullanıcıların Akıllı telefonlar, avuçiçi bilgisayarlar ile taşınabilir (cep) telefonların özelliklerini birleştiren cihazlardır. Akıllı telefonlar kullanıcıların bilgilerini saklamalarına, program yüklemelerine izin

Detaylı

TEKNİK ŞARTNAME. Özel Amaçlı Taşınabilir Bilgisayar (7 adet)

TEKNİK ŞARTNAME. Özel Amaçlı Taşınabilir Bilgisayar (7 adet) Özel Amaçlı Taşınabilir Bilgisayar (7 adet) 1) İşlemci : En az 2.3 GHz 6 MB paylaşımlı L3 önbelleğe sahip, Intel Core i7 işlemci (3.5 GHz'e kadar Turbo Boost) olmadır. 2) Ram : En az 16 GB 1600 MHz DDR3L

Detaylı

Bilgisayar Temel kavramlar - Donanım -Yazılım Ufuk ÇAKIOĞLU

Bilgisayar Temel kavramlar - Donanım -Yazılım Ufuk ÇAKIOĞLU Bilgisayar Temel kavramlar - Donanım -Yazılım Ufuk ÇAKIOĞLU Bilgisayar Nedir? Bilgisayar; Kullanıcıdan aldığı bilgilerle mantıksal ve aritmetiksel işlemler yapabilen, Yaptığı işlemleri saklayabilen, Sakladığı

Detaylı

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

Bir bölgede başka bir bölgeye karşılıklı olarak, veri veya haberin gönderilmesini sağlayan.sistemlerdir.

Bir bölgede başka bir bölgeye karşılıklı olarak, veri veya haberin gönderilmesini sağlayan.sistemlerdir. 1.1.3. Scada Yazılımından Beklenenler Hızlı ve kolay uygulama tasarımı Dinamik grafik çizim araçları Çizim kütüphaneleri Alarm yönetimi Tarih bilgilerinin toplanması Rapor üretimi 1.1.4. Scada Sistemleri

Detaylı

BESMAK MARKA BCO 113 SERİSİ TAM OTOMATİK BİLGİSAYAR KONTROLLÜ HİDROLİK BETON TEST PRESİ VE EĞİLME TEST SİSTEMİ

BESMAK MARKA BCO 113 SERİSİ TAM OTOMATİK BİLGİSAYAR KONTROLLÜ HİDROLİK BETON TEST PRESİ VE EĞİLME TEST SİSTEMİ BESMAK MARKA BCO 113 SERİSİ TAM OTOMATİK BİLGİSAYAR KONTROLLÜ HİDROLİK BETON TEST PRESİ VE EĞİLME TEST SİSTEMİ Resim 1- Beton Basınç Dayanımı Test Presi Resim 2 - Eğilme Test Sistemi BETON TEST PRESİ GENEL

Detaylı

YENİLENEBİLİR ENERJİ EĞİTİM SETİ İLERİ SEVİYE TEKNİK ÖZELLİKLER

YENİLENEBİLİR ENERJİ EĞİTİM SETİ İLERİ SEVİYE TEKNİK ÖZELLİKLER YENİLENEBİLİR ENERJİ EĞİTİM SETİ İLERİ SEVİYE TEKNİK ÖZELLİKLER Yenilenebilir enerji sistemleri eğitim seti temel olarak rüzgar türbini ve güneş panelleri ile elektrik üretimini uygulamalı eğitime taşımak

Detaylı

4.1. Grafik Sihirbazını kullanarak grafik oluşturma

4.1. Grafik Sihirbazını kullanarak grafik oluşturma BÖLÜM14 4. EXCEL DE GRAFİK Excel programının en üstün özelliklerinden bir diğeri de grafik çizim özelliğinin mükemmel olmasıdır. Excel grafik işlemleri için kullanıcıya çok geniş seçenekler sunar. Excel

Detaylı

ÜRÜN BROŞÜRÜ 7.10.7 SF. Atölye Ortamı Koordinat Ölçüm Cihazı

ÜRÜN BROŞÜRÜ 7.10.7 SF. Atölye Ortamı Koordinat Ölçüm Cihazı ÜRÜN BROŞÜRÜ 7.10.7 SF Atölye Ortamı Koordinat Ölçüm Cihazı Hexagon Metrology 7.10.7 SF Üretim Noktasında Kaliteye Bakış Hexagon Metrology 7.10.7 SF, kalite kontrolü için başka hiçbir CMM in zorlu atölye

Detaylı

Yüksek hacimli taramalar için ihtiyaç duyduğunuz hız ve kalite

Yüksek hacimli taramalar için ihtiyaç duyduğunuz hız ve kalite DR-7580 DR-9080C Yüksek Hızlı Tarayıcı Yüksek hacimli taramalar için ihtiyaç duyduğunuz hız ve kalite DR-7580 / DR-9080C Ultra verimli, yüksek kapasiteli tarayıcı Canon'un yeni seri başı yüksek kapasiteli

Detaylı

KONUMSAL VERİNİN ELDE EDİLMESİNDE MOBİL CBS OLANAKLARI: GELENEKSEL YÖNTEMLERLE KARŞILAŞTIRMA. Fatih DÖNER

KONUMSAL VERİNİN ELDE EDİLMESİNDE MOBİL CBS OLANAKLARI: GELENEKSEL YÖNTEMLERLE KARŞILAŞTIRMA. Fatih DÖNER KONUMSAL VERİNİN ELDE EDİLMESİNDE MOBİL CBS OLANAKLARI: GELENEKSEL YÖNTEMLERLE KARŞILAŞTIRMA Fatih DÖNER TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri CBS'2007 Kongresi, 30

Detaylı

PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ

PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ Derya Birant, Alp Kut Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İÇERİK Giriş PLC nedir? PLC lerin Uygulama

Detaylı

2 Ders Kodu: GSR3114 3 Ders Türü: Seçmeli 4 Ders Seviyesi Lisans

2 Ders Kodu: GSR3114 3 Ders Türü: Seçmeli 4 Ders Seviyesi Lisans DİJİTAL GÖRÜNTÜLEME TEKNİKLERİ 1 Ders Adi: DİJİTAL GÖRÜNTÜLEME TEKNİKLERİ 2 Ders Kodu: GSR3114 3 Ders Türü: Seçmeli 4 Ders Seviyesi Lisans 5 Dersin Verildiği Yıl: 3 6 Dersin Verildiği Yarıyıl 6 7 Dersin

Detaylı

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme 2010-2011 Bahar Yarıyılı Ar. Gör. Dr. Ersoy Erişir 1 Konvansiyonel Görüntüleme (Fotografi) 2 Görüntü Tasarımı 3 Digital Görüntüleme 3.1 Renkler 3.2.1

Detaylı

Sayı : 2018/ 96/3-4 11/05/2018 Konu : Teklif Mektubu

Sayı : 2018/ 96/3-4 11/05/2018 Konu : Teklif Mektubu Sayı : 208/ 96/3-4 /05/208 Konu : Teklif Mektubu Ardahan İli Arı Yetiştiricileri Birlik Başkanlığımızca uygulanmakta olan Üç Adımca Üç Hizmet Projemiz de öngörülmüş olan aşağıda cinsi ve miktarı yazı mal/malzemeler

Detaylı