Buluş, Halil NusretEkim, Erçin2024-10-292024-10-292024https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=KMB79M3N7zK1UR2WYeRgQqXkNll_o42OFb0tPcJAZjmSExDC_s4bctykCaSKj9Rnhttps://hdl.handle.net/20.500.11776/15315Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim DalıGörüntü işleme sistemleri artık hayatın her alanına girmiş bulunmaktadır. Üretim kontrol aşamalarında kusurlu hatalı ürün tespiti sürekli dikkat ve motivasyon gerektiren durumlarda oldukça güzel başarılar yakalanmıştır. Görüntü işleme işi için açık kaynak yazılımlar, Python ve gömülü sistemler kendilerine önemli yer bulmaktadır. Bu sayede maliyetler düşürülmekte ve iş kalitesi arttırılmaktadır. Ayrıca kullanılan gömülü sistem kartları ile daha düşük seviyede enerji harcaması gerçekleştirilmiş olup yatırım maliyetleri azaltılabilmiştir. Gömülü sistemler ile görüntü işleme kağıt para tanıma amacı ile kullanılabilmektedir. Bu yüksek lisans tez çalışmasında maliyet, enerji tasarrufu ve kullanım kolaylığı gibi durumlar göz önünde bulundurularak Raspberry Pi kullanılmış ve bu sayede Türkiye Cumhuriyeti'nde kullanılmakta olan kağıt paraların Derin öğrenme ve Raspberry Pi ile tanınması sağlanmıştır. Bu tanıma esnasında ışık şiddeti ile olan ilişkide incelenmiş ve bu etkiler deneyler ile gözlenmiştir.Image processing systems have entered every aspect of life. Very good successes have been achieved in cases where defective product detection is required during production control stages and requires constant attention and motivation. Open source software, Python, and embedded systems find an important place for image processing. In this way, costs are reduced and work quality is increased. In addition, with the embedded system cards used, lower energy consumption was achieved, and investment costs could be reduced. Image processing with embedded systems can be used for banknote recognition. In this master's thesis study, Raspberry Pi was used, taking into account issues such as cost, energy savings, and ease of use. Thus, the banknotes used in the Republic of Turkey was recognized with Deep Learning and Raspberry Pi. During this recognition, the relationship with light intensity was also examined, and these effects were observed through experiments.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolComputer Engineering and Computer Science and ControlMaster Thesis156863809