Görüntü işleme yöntemi ile optik işaret tanıma ve değerlendirme sistemi
Optical mark recognition and evaluation system using image processing method
- Tez No: 628609
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ERDAL TÜMER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Python yazılım dili ile birlikte OpenCV görüntü işleme kütüphanesi kullanılarak optik işaret tanıma ve değerlendirme sistemi geliştirilmiştir. Optik form üzerinde bulunan alanlar; benzersiz bir sayı ile basılmış kare kod, cevap alanı, kitapçık türü ve öğrenci sınava girmedi alanlarından oluşmaktadır. Öğrenci bilgileri ve kare kod basımı Python dili ile geliştirilen başka bir uygulama ile yapılmıştır. İlk olarak, optik form görüntüsü üzerinde bulunan kare kod okunarak, kare kod 'un bulunduğu koordinattan kâğıdın düz mü, ters mi taranmış olduğu tespit edilmiştir. Daha sonra sırasıyla, öğrencinin sınava girip girmediği, kitapçık türü ve öğrenci cevap alanı içindeki işaretlemeler tespit edilmiş ve cevaplar değerlendirilmiştir. Geliştirilen sistemle 105.750 optik form görüntüsü okunmuş ve %99,1 oranında başarı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
An optical mark recognition and evaluation system has been developed using the OpenCV image processing library in conjunction with the Python software language. Areas on optical form; It consists of a code number printed with a unique number, the answer area, the booklet type and the student did not take the exam. We are the student information and QR code printing with an application we developed with Python language. The optical form image is first read the QR code on the page. It was found that the paper with the QR code was flat or reverse. After that the booklet type and finally the markings within the response area were determined and the answers were evaluated. 105,750 optical form images were read with our application and 99.1% success was achieved.
Benzer Tezler
- Mobil optik okuyucu uygulaması
A mobile optical mark reading application
SÜMEYYA İLKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SUHAP ŞAHİN
- Görüntü işleme tekniklerini kullanarak optik işaret tanıma sistemi
Optical signal recognition system using image processing techniques
ASMAEIL AMMARAH ABDULLAH BALQ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiGenetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN GÜLTEPE
- Görüntü işleme yöntemleriyle optik tarama
Answer sheet detection with image processing methods
BERKAY ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK
- İnverse synthetic aperture radar imaging
Ters yapay açıklıklı radarda görüntüleme
İBRAHİM ÖLÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Time to collision measurement technique based on optical flow
Optik akışa dayalı çarpışma süresi ölçüm tekniği
SUALP ARAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU