ÖzGörüntü işleme; tanıma, tespit, sınıflandırma, takip ve bölütleme gibi amaçlar için kullanılan yaygın bir yöntemdir. Bu yöntem, dağıtık şekilde yüzeyde bulunan materyallerin konum ve boyut gibi bilgilerinin toplanabilmesi için oldukça hızlı ve güvenilir sonuçlar üretmektedir. Özellikle, yeni nesil üretim hatlarında farklı boyutlarda rastgele dizili gelebilen ürünlerin tespiti için kullanılan görüntü işleme teknikleri gelişen teknolojiler arasında yer almaktadır. Bu çalışmada farklı çaplara sahip ürünlerin üretim hatlarında dağıtık bir şekilde bulunduğu ortamların örneklenmesi amacıyla giriş parametresi olarak madeni para kullanılmıştır. Öncelikle gerçek zamanlı olarak kamera ile alınan görüntünün HSL türünde renk uzayı çıkarıldıktan sonra gerçek dünya birimlerinde ölçüm yapabilmek için kalibrasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra gri tonlamalı görüntüden renk eşiği oluşturulup piksel değeri ayarlanmasıyla madeni para ile bulunduğu yüzey birbirinden ayrıklaştırılmıştır. Son olarak hataya sebep oluşturabilecek parazitler filtrelenmiş ve ardından ölçüm sonuçları alan cinsinden hesaplanarak madeni paraların sayıları tespit edilerek sınıflandırılmıştır. Bu işlemler için gerekli olan hesaplamalar LabVIEW yazılım ortamında gerçekleştirilmiş ve sonuçlar anlık olarak görüntülenmiştir. Sonuç olarak, uygulanan görüntü işleme teknikleri ile tespit edilen yüzeydeki madeni paraların alan bilgileri kullanılarak gerçek boyutlara oranla ortalama doğrulukları tespit edilerek yazılımın başarım oranı çıkarılmıştır.