Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Görüntü İşlemenin Gıda ve Süt Teknolojisindeki Uygulamaları
Ders Kodu: ST427
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 2
Amaç

Bu dersin amacı, temel görüntü işleme tekniklerini tanıtmak ve bu tekniklerin gıda ve süt ürünlerinin kalite kontrolü, sınıflandırılması, sahtecilik tespiti ve otomasyon sistemlerinde nasıl kullanıldığını öğretmektir.

Özet İçerik

Görüntü işleme temelleri: Görüntü türleri, çözünürlük, renk uzayları Görüntü ön işleme teknikleri: Gürültü giderme, histogram eşitleme Nesne tanıma, segmentasyon ve kenar belirleme Özellik çıkarımı ve sınıflandırma Gıda ürünlerinde renk, şekil, yüzey ve kusur analizi Süt ürünlerinde görüntü işleme uygulamaları (peynir, yoğurt, süt köpüğü vs.) Sahtecilik ve kalite kontrol için görüntü sistemleri Endüstriyel kamera sistemleri ve otomasyon Derin öğrenme ile görüntü işleme temelleri Uygulamalı örnekler: OpenCV ve Python kullanımı Literatür taramaları ve güncel araştırma örnekleri

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Görüntü işleme tekniklerini tanımlar ve sınıflandırır.
2.Gıda ve süt ürünlerine yönelik görsel kalite analizlerini gerçekleştirir.
3.Görüntü işleme yoluyla ürün özelliklerini sayısal hale getirir.
4.Python ve OpenCV ile temel uygulamalar geliştirir.
5.Görüntü işleme sistemlerinin kalite kontrol ve otomasyondaki yerini açıklar.
6.Gıda sahteciliğini görüntü verisiyle belirlemeye yönelik modeller geliştirir.
7.Görüntü verisiyle elde edilen bulguları yorumlayarak karar verme sürecine katkı sunar.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Digital Image Processing – Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods
2.Computer Vision Technology for Food Quality Evaluation – Da-Wen Sun
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Görüntü işlemeye giriş: Temel kavramlar ve tarihsel gelişim
2. Hafta - Teorik
Dijital görüntü yapısı, çözünürlük ve renk uzayları
3. Hafta - Teorik
Görüntü ön işleme teknikleri: Filtreleme ve iyileştirme
4. Hafta - Teorik
Segmentasyon, kenar tespiti ve nesne tanıma
5. Hafta - Teorik
Gıda ürünlerinde renk ve şekil analizi
6. Hafta - Teorik
Süt ürünlerinde yüzey ve kusur tespiti
7. Hafta - Teorik
Görüntü işleme ile kalite sınıflandırması
8. Hafta - Teorik
Endüstriyel kamera sistemleri ve otomasyon
9. Hafta - Teorik
Gıda sahteciliği tespiti için görüntü kullanımı
10. Hafta - Teorik
Python ve OpenCV ile temel uygulamalar (lab dersi)
11. Hafta - Teorik
Görüntü verisiyle süt ürünlerinin analizine örnekler
12. Hafta - Teorik
Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme giriş
13. Hafta - Teorik
Literatür taraması ve vaka analizi sunumları
14. Hafta - Teorik
Final proje sunumu ve genel değerlendirme
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%5
Ödev2%10
Kısa Sınav (Quiz)1%5
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Ödev2228
Kısa Sınav1213
Ara Sınav1415
Dönem Sonu Sınavı1415
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)49
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
OÇ-1
5
5
5
5
4
5
4
OÇ-2
5
5
5
5
4
5
4
OÇ-3
5
5
5
5
4
5
4
OÇ-4
5
5
5
5
4
5
4
OÇ-5
5
5
5
5
4
5
4
OÇ-6
5
5
5
5
4
5
4
OÇ-7
5
5
5
5
4
5
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026