Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
"Handbook of Modern Sensors: Physics, Designs, and Applications" - Jacob Fraden
"Digital Image Processing" - Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods
ROS2 (Robot Operating System) Documentation
OpenCV Library Documentation
Dersin İçeriği
Otonom sistem elemanları, konumlandırma (GNSS, INS) ve güvenlik sensörleri. Tanımlama sistemleri (RFID, Optik Kod Okuyucular) ve endüstriyel uygulamaları. Otonom araç yönlendirmede kullanılan LiDAR teknolojisi, veri analizi ve haritalama (SLAM) teknikleri. Endüstriyel görüntü işleme sensörleri (CCD, CMOS) ve temel görüntü işleme algoritmaları (gri dönüşüm, histogram eşitleme, kenar filtreleme, morfolojik işlemler). Görüntü üzerinde nesne pozisyon ayarı, segmentasyon ve iz takibi uygulamaları.
Dersin Amacı
Bu dersin amacı; öğrencilere otonom sistemler ve endüstriyel otomasyonda kullanılan gelişmiş sensör teknolojileri, görüntü işleme sistemleri ve bu donanımların bütünleştirilmesi (entegrasyonu) konusunda yetkinlik kazandırmaktır. Öğrencilerin; LiDAR, RFID ve kamera tabanlı kontrol sistemlerini kullanarak ortam haritalama, nesne tanıma ve otonom yönlendirme problemlerini çözebilmeleri ve işletmelere özgü MES (Üretim Yönetim Sistemi) donanım altyapılarını tasarlayabilmeleri hedeflenmektedir.
