ROBOT MOBIL DENGAN SENSOR KAMERA UNTUK MENELUSURI JALUR PADA MAZE

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ROBOT MOBIL DENGAN SENSOR KAMERA UNTUK MENELUSURI JALUR PADA MAZE"

Transkripsi

1 ROBOT MOBIL DENGAN SENSOR KAMERA UNTUK MENELUSURI JALUR PADA MAZE Lauw Lim Un Tung, Resmana Lim, Budiman Lewa Electrical Engineering Dept., PETRA Christian University Jl. Siwalankerto , Surabaya 60236, INDONESIA Phone +62(31) ext.1363, Fax: +62(31) Abstrak Perkembangan teknologi robotika pada saat ini sudah mencapai tahap dimana robot yang diciptakan dibuat semirip mungkin dengan manusia, baik dari segi penampilan, kemampuan bahkan cara berpikir. Salah satu kemampuan manusia yang ingin ditiru adalah penglihatan. Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan kamera sebagai sensor dari komputer dalam menggerakkan robot mobil menelusuri jalur pada maze IEEE (dibatasi hanya untuk maze tanpa percabangan). Metode yang digunakan adalah segmentasi berdasarkan warna untuk memisahkan alas maze dan dinding maze dengan menggunakan sampel alas maze; untuk menghasilkan vision image bagi robot mobil. Fungsi-fungsi yang diperlukan diambil dari Open Source Computer Vision Library serta INTEL Image Processing Library Robot mobil dengan sensor kamera bisa menelusuri maze dengan menggunakan beberapa ROI (Region Of Interest) yang di-set pada vision image sebagai sensor untuk navigasi, yang dinamakan sebagai ROI-sensor. Kata kunci: Computer Vision, image processing, robot mobil, kamera 1. Pendahuluan Perkembangan teknologi computer vision dan image processing saat ini terus berkembang dengan sangat pesat. Perkembangan ini ditunjang oleh kemajuan teknologi mikroprosesor dan perkembangan mikroelektronik seperti WEB Camera dan Digital Camera. Berbagai aplikasi computer vision dan image processing yang telah dikembangkan saat ini misalnya dalam sistem keamanan, dunia robotika, dan lain sebagainya. Computer Vision mempunyai tujuan utama untuk membuat keputusan yang berguna tentang obyek fisik nyata dan pemandangan (scenes) berdasarkan image yang didapat dari sensor. Secara sederhana, Computer Vision ingin membangun sebuah mesin pandai yang dapat melihat. Image processing merupakan salah satu jenis teknologi untuk menyelesaikan masalah mengenai pemrosesan gambar. Dalam image processing gambar yang ada diolah sedemikian rupa sehingga gambar tersebut lebih mudah untuk diproses. Maze-path USB Camera Mobile Robot USB port Personal Computer Serial port Gambar 1. Blok Diagram Sistem Tujuan akhir dari penelitian ini adalah untuk menggunakan kamera sebagai sensor dari Personal Computer dalam menggerakkan robot mobil menelusuri jalur pada maze IEEE (dibatasi hanya pada maze tanpa percabangan). Untuk mengenali dinding maze digunakan metode segmentasi berdasarkan warna untuk memisahkan alas maze dan dinding maze dengan B-76

2 Robot Mobil dengan Sensor Kamera Untuk Menelusuri Jalur pada Maze B-77 menggunakan sampel alas maze, untuk menghasilkan vision image bagi robot mobil. Dan untuk navigasinya digunakan beberapa ROI (Region Of Interest) yang di-set pada vision image. Blok diagram sistem secara keseluruhan dapat dilihat pada gambar Perencanaan 2.1. Robot mobil Robot mobil ini memiliki empat buah roda yang digerakkan oleh dua buah motor DC dengan perantara gearbox untuk menurunkan kecepatan motor. Robot mobil dengan empat roda relatif lebih stabil dan tidak mudah terguling pada saat berbelok atau berputar. Gambar 2. Robot Mobil Dengan Kamera Tampak Samping dan Posisi Penempatan Kamera Pada Robot. Sedangkan untuk penopang kamera dibuat dari besi plat tipis yang panjangnya kurang lebih 15cm dan ditekuk sedemikian rupa sehingga pada saat dipasang kamera akan memiliki posisi dan ketinggian yang tepat untuk mendeteksi jalur pada maze, seperti yang ditunjukkan pada gambar Segmentasi berdasarkan warna Metode ini membagi image menjadi beberapa bagian berdasarkan kesamaan warna. Segmentasi pada penelitian ini digunakan untuk mengubah color image yang berasal dari kamera yaitu maze-path image yang terdiri dari warna hitam (alas), putih (dinding), dan merah (atas dinding) menjadi binary image yang hanya terdiri dari warna putih yang mewakili alas maze dan warna hitam yang mewakili dinding maze. Gambar 3. Maze Path Image Sebelum dan Sesudah segmentasi Secara garis besar segmentasi berdasarkan warna ini dibagi menjadi dua langkah, yaitu: Menghitung histogram sampel Sebelum mengambil sampel alas maze, maze-path image di-sharpen filter dengan menggunakan iplfixedfilter. Sharpen filter menggunakan kernel dengan koefisien positif ditengahnya dan negatif di sekelilingnya. Kernel yang digunakan:

3 B-78 Proceedings, Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2002) Auditorium Universitas Gunadarma, Jakarta, Agustus IPL_SHARPEN_3x3: (1/8) * Tujuan dari penggunaan sharpen filter adalah agar detail dari image lebih menonjol dan untuk meningkatkan kontras dari image, sehingga perbedaan antara alas maze dan dinding maze semakin jelas. Setelah sharpening, pada maze-path image yang berukuran 160 x 120 pixel, dibuat sebuah Region Of Interest (ROI) yang disebut sebagai ROI sample yang berbentuk persegi-panjang dengan ukuran 62 x 21 pixel yang ditempatkan pada bagian bawah-tengah dari maze-path image sehingga ROI tersebut akan selalu berada tepat pada alas maze. Dari ROI tersebut diambil sampel alas maze, kemudian sampel tersebut dikonversi ke dalam sistem warna HSV dengan fungsi iplrgb2hsv, lalu dipisah menjadi komponen H, komponen S dan komponen V dengan fungsi cvcvtpixtoplane. Kemudian komponen H dan komponen V dihitung histogramnya dengan fungsi cvcalchist. Histogram merupakan merupakan suatu tool yang digunakan untuk melihat komposisi dari suatu image. Histogram memberikan informasi berupa kontras dan distribusi intensitas dari suatu image. (1) Back projection Gambar 4. Histogram Komponen H dan V Dari Sampel Alas Maze Back Projection merupakan suatu teknik untuk mencari bagian dari suatu image yang mirip dengan sampel, dengan menggunakan histogram dari sampel tersebut. Pixel-pixel dari source image di-set dengan nilai antara sesuai dengan tingkat kemiripannya terhadap sampel, semakin mirip dengan sampel nilai yang di-set semakin tinggi. Histogram sampel yang diperoleh, digunakan untuk menghitung back projection komponen H dan V dari maze-path image (yang telah dikonversikan ke dalam sistem warna HSV) dengan fungsi cvcalcbackproject. Gambar 5. Probability Image Hasil Back Projection Komponen H dan V Gambar 6. Image Hasil Back Projection Komponen H dan V Setelah Di-Threshold Image hasil back projection komponen H dan komponen V akan berupa grayscale image (bagian yang paling terang mewakili warna yang sama dengan sampel yang digunakan), dalam hal

4 Robot Mobil dengan Sensor Kamera Untuk Menelusuri Jalur pada Maze B-79 ini warna sampel yang digunakan adalah warna alas maze sehingga pada grayscale image bagian yang paling terang akan mewakili alas maze. Grayscale image tersebut kemudian di-threshold dengan fungsi cvthreshold untuk mendapatkan binary image yang hanya terdiri dari dua warna, yaitu putih dan hitam. Kemudian binary image dari hasil threshold komponen H dan komponen V di-and-kan untuk menghasilkan sebuah binary image yang dapat digunakan sebagai vision image pada robot mobil. Gambar 7. Image Hasil AND s Komponen H dan V Namun karena pengaruh cahaya luar, maka pada binary image yang diperoleh masih dijumpai adanya bintik/daerah hitam pada bagian yang seharusnya berwarna putih (yang mewakili alas maze), dan untuk menghilangkan noise ini cukup dengan menggunakan median filter dan morphology. Median filter biasanya digunakan untuk menghilangkan impluse noise (pixel-pixel yang memiliki intensitas yang sangat berbeda terhadap pixel-pixel di sekitarnya, misalnya 0 atau 255). Pada median filter, pixel-pixel pada suatu image yang tercakup dalam suatu kernel (window) diurutkan sesuai nilainya dan dicari nilai tengahnya (median), nilai tersebut digunakan untuk menset pixel pada output image. Gambar 8. Binary Image Setelah Proses Median Filter Dan Morphology Proses morphology yang terdiri dari dua macam operasi, yaitu: erosi dan dilasi. Erosi merupakan suatu proses menipiskan tepi dari suatu obyek sedangkan Dilasi merupakan suatu proses menebalkan tepi dari suatu obyek, kedua operasi ini jika dilakukan secara bergantian beberapa kali dapat menghilangkan bintik-bintik kecil pada suatu image Sensor navigasi robot mobil Setelah memperoleh binary image yang kualitasnya memadai (bagian yang berwarna putih kelihatan padat) untuk digunakan sebagai vision image pada robot mobil, maka pada binary image tersebut di-set beberapa ROI (Region Of Interest) dengan ukuran yang lebih kecil, yaitu 10x10 pixel sebagai ROI-sensor yang digunakan untuk navigasi robot mobil pada maze. Fungsi dari masing-masing ROI-sensor dalam navigasi robot mobil adalah sebagai berikut: a. Bump sensor (ROI 1 AND s ROI 2) Berfungsi sebagai penentu aktif atau tidaknya pasangan ROI 3 dan 4 dengan ROI 5 dan 6, kedua pasangan ROI tersebut aktif secara bergantian, maksudnya ROI 1 dan 2 berfungsi sebagai toggle aktivasi antara ROI 3 dan 4 dengan ROI 5 dan 6. Jika ROI 1 dan 2 mendeteksi adanya jumlah pixel hitam yang lebih banyak dari pixel putih dalam rectangle-nya maka bump sensor akan aktif dan bump sensor ini akan mengaktifkan pasangan ROI 3 dan 4. Tetapi jika hanya salah satu dari ROI 1 atau ROI 2 atau dua-duanya tidak mendeteksi jumlah pixel hitam yang lebih banyak dari pixel putih dalam rectangle-nya maka bump sensor tidak aktif sehingga pasangan ROI-sensor yang aktif adalah ROI 5 dan 6.

5 B-80 Proceedings, Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2002) Auditorium Universitas Gunadarma, Jakarta, Agustus 2002 b. Turn right dan turn left sensor (ROI 3 dan ROI 4) Keduanya berfungsi untuk mendeteksi belokan yang ada pada jalur maze, sesuai dengan namanya maka jika ROI 3 (turn right sensor) aktif dan mendeteksi jumlah pixel hitam yang lebih banyak dari pixel putih dalam rectangle-nya maka robot mobil akan berputar ke kanan. Demikian juga sebaliknya untuk ROI 4. Bump sensors Turn Right sensor Turn Left sensor Left sensor Right sensor Danger sensor Gambar 9. Posisi Dan Nama Masing-masing ROI Pada Frame (kiri); Vision Image Pada Robot Mobil (kanan) c. Left dan right sensor (ROI 5 dan ROI 6) Akan aktif bila bump sensor tidak aktif. Berfungsi untuk mengoreksi arah robot mobil pada saat berjalan di jalur lurus. Jika ROI 5 mendeteksi jumlah pixel hitam yang lebih banyak dari pixel putih dalam rectangle-nya maka robot mobil akan mengetahui bahwa posisinya miring ke kiri maka robot mobil akan berputar ke kanan sampai ROI 5 mendeteksi jumlah pixel putih yang lebih banyak dari pixel hitam dalam rectangle-nya, setelah itu robot mobil kembali bergerak maju demikian juga sebaliknya untuk ROI 6. d. Danger sensor (ROI 7) Memiliki proritas tertinggi dan berdiri sendiri serta tidak berkaitan dengan ROI-sensor yang lain. Danger sensor berfungsi untuk menjaga agar robot mobil tidak menabrak dinding yang ada di depannya dan melindungi daerah ROI sample agar tidak sampai mengenai dinding maze. Karena itu maka jika ROI 7 mendeteksi jumlah pixel hitam yang lebih banyak dari pixel putih dalam rectangle-nya maka robot mobil akan mundur sampai mencapai jarak yang aman bagi ROI sample. 3. Pengujian 3.1. Pengujian sensor navigasi Pengujian dilakukan untuk melihat apakah ROI-sensor tersebut dapat mendeteksi perubahan komposisi pixel dalam daerah rectangle masing-masing. Gambar 10. Contoh Berbagai Posisi Robot Terhadap Dinding Maze

6 Robot Mobil dengan Sensor Kamera Untuk Menelusuri Jalur pada Maze B-81 Dari pengujian ternyata ROI-Sensor dapat mendeteksi perubahan komposisi pixel dalam rectangle-nya. Sehingga dapat digunakan untuk navigasi robot mobil pada maze, dan pengujian dilanjutkan pada pengujian sistem secara terintegrasi Pengujian sistem terintegrasi Pengujian sistem secara terintegrasi dilakukan pada maze yang berbentuk huruf S agar kemampuan robot mobil dalam berjalan lurus, berbelok ke kanan dan berbelok ke kiri dapat diuji. Di bawah ini ditampilkan sekuens pengujian sistem secara terintegrasi, gambar sebelah kiri merupakan posisi robot mobil pada maze dan gambar sebelah kanan merupakan respon ROIsensor. Gambar 11. Pengujian Sistem Pada Maze Berbentuk S Dari sekuens pengujian, dapat dilihat bahwa robot mobil dapat bergerak menelusuri maze.

7 B-82 Proceedings, Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2002) Auditorium Universitas Gunadarma, Jakarta, Agustus Kesimpulan Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut : Segmentasi berdasarkan warna dapat digunakan untuk memisahkan daerah alas maze dan dinding maze. Dan hasil segmentasi dapat digunakan sebagai vision image pada robot mobil untuk menelusuri maze. Sensor berupa image ROI (Region Of Interest) dapat digunakan untuk navigasi robot mobil pada maze dengan menggunakan vision image yang diperoleh dari hasil segmentasi. Robot mobil dengan kamera dapat diproses komputer dengan cukup cepat karena ukuran resolusi frame yang digunakan adalah 160x120 sehingga jumlah frame per second yang diperoleh dapat mencapai 30 fps. Kamera memiliki sudut pandang yang kecil sehingga kurang akurat dalam mendeteksi belokan pada jalur maze dan dapat mengakibatkan robot mobil tetap berjalan lurus pada saat harus berbelok, namun hal ini dapat diatasi dengan menambah ROI-sensor untuk mendeteksi keadaan ini sehingga apabila robot mobil akan menabrak dinding maka robot mobil dapat menghindari tabrakan dengan cara mundur sampai jarak yang aman dan mencoba untuk mendeteksi belokan sekali lagi. 5. Daftar pustaka [1] Ferdinand Van der Heijden, Image Based Measurement System, New York: John Wiley & Sons, Ltd., [2] G.J. Awcock and R. Thomas, Applied Image Processing, Singapore: McGraw-Hill, Inc., [3] Gary R. Bradski, Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface, Intel Technology Journal, Q2 98, pp [4] Gregory A. Baxes, Digital Image Processing : Principles and Application,. New York: John Wiley & Sons, Inc., [5] Randy Crane, A Simplified Approach to Image Processing, New Jersey: Prentice Hall, Inc., 1997.

KONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR

KONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR KONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR Thiang, Felix Pasila, Agus Widian Electrical Engineering Department, Petra Christian University 121-131 Siwalankerto,

Lebih terperinci

OTOMASI PEMISAH BUAH TOMAT BERDASARKAN UKURAN DAN WARNA MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI SENSOR

OTOMASI PEMISAH BUAH TOMAT BERDASARKAN UKURAN DAN WARNA MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI SENSOR Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Aplikasinya SNIKA 2008 27/11/2008 OTOMASI PEMISAH BUAH TOMAT BERDASARKAN UKURAN DAN WARNA MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI SENSOR Thiang, Leonardus Indrotanoto Jurusan Teknik

Lebih terperinci

KWH METER DENGAN SISTEM PRABAYAR

KWH METER DENGAN SISTEM PRABAYAR KWH METER DENGAN SISTEM PRABAYAR Lauw Lim Un Tung, Henny Oktavia Electrical Engineering Dept., PETRA Christian University Jl. Siwalankerto 121-131, Surabaya 60236, INDONESIA Phone +62(31)-8439040 ext.1363,

Lebih terperinci

Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel

Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel 1 Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel Andi Muhammad Ali Mahdi Akbar, Arief Kurniawan, Ahmad Zaini Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri Institut

Lebih terperinci

Elvin Nur Afian, Rancang Bangun Sistem Navigasi Kapal Laut berbasis pada Image Processing metode Color Detection

Elvin Nur Afian, Rancang Bangun Sistem Navigasi Kapal Laut berbasis pada Image Processing metode Color Detection RANCANG BANGUN SISTEM NAVIGASI KAPAL LAUT BERBASIS PADA IMAGE PROCESSING DENGAN METODE COLOR DETECTION (DESIGN OF SHIPS NAVIGATION SYSTEM BASED ON IMAGE PROCESSING WITH COLOR DETECTION METHOD ) 1 Elvin

Lebih terperinci

SISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA

SISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA SISTEM KONTROL GERAK SEDERHANA PADA ROBOT PENGHINDAR HALANGAN BERBASIS KAMERA DAN PENGOLAHAN CITRA Dirvi Eko Juliando Sudirman 1) 1) Teknik Komputer Kontrol Politeknik Negeri Madiun Jl Serayu No. 84, Madiun,

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN Rudy Adipranata 1, Liliana 2, Gunawan Iteh Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut

BAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut sudah terintegrasi dengan komputer, dengan terintegrasinya sistem tersebut

Lebih terperinci

INTEGRATION AND EVALUATION USING PATTERN RECOGNITION FOR MOBILE ROBOT NAVIGATION. Iman H. Kartowisastro.; Budiyanto Mulianto; Valentinus Rahardjo

INTEGRATION AND EVALUATION USING PATTERN RECOGNITION FOR MOBILE ROBOT NAVIGATION. Iman H. Kartowisastro.; Budiyanto Mulianto; Valentinus Rahardjo INTEGRATION AND EVALUATION USING PATTERN RECOGNITION FOR MOBILE ROBOT NAVIGATION Iman H. Kartowisastro.; Budiyanto Mulianto; Valentinus Rahardjo Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas

Lebih terperinci

Sistem Pengenal Wajah Manusia untuk Personalisasi Perintah pada Robot

Sistem Pengenal Wajah Manusia untuk Personalisasi Perintah pada Robot Sistem Pengenal Wajah Manusia untuk Personalisasi Perintah pada Robot Mara Nugraha Teknik Informatika Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100, Depok maranugraha@sta.gunadarma.ac.id Abstrak Pengenalan

Lebih terperinci

Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan. Andry Jonathan ( )

Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan. Andry Jonathan ( ) Model Sistem Akses Tempat Parkir Berdasarkan Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Andry Jonathan (1122041) Email: andry.jonathan1234@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Perancangan Perangkat Keras 3.1.1 Blok Diagram Sistem Gambaran sistem dapat dilihat pada blok diagram sistem di bawah ini : Gambar 3.1 Blok Diagram Sistem Berdasarkan blok

Lebih terperinci

Robot Bergerak Penjejak Jalur Bertenaga Sel Surya

Robot Bergerak Penjejak Jalur Bertenaga Sel Surya Robot Bergerak Penjejak Jalur Bertenaga Sel Surya Indar Sugiarto, Dharmawan Anugrah, Hany Ferdinando Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Email: indi@petra.ac.id,

Lebih terperinci

Pengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter. Roslyn Yuniar Amrullah

Pengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter. Roslyn Yuniar Amrullah Pengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter Roslyn Yuniar Amrullah 7406040026 Abstrak Computer Vision merupakan disiplin ilmu perpanjangan dari pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan.

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menggunakan serial port (baudrate 4800bps, COM1). Menggunakan Sistem Operasi Windows XP.

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menggunakan serial port (baudrate 4800bps, COM1). Menggunakan Sistem Operasi Windows XP. BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Bab ini menjelaskan tentang hasil penelitian yang berupa spesifikasi sistem, prosedur operasional penggunaan program, dan analisa sistem yang telah dibuat. 4.1 Spesifikasi

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Perancangan Perancangan sistem didasarkan pada teknologi computer vision yang menjadi salah satu faktor penunjang dalam perkembangan dunia pengetahuan dan teknologi,

Lebih terperinci

Kontrol Mesin Bor PCB Otomatis dengan Menggunakan Programmable Logic Controller

Kontrol Mesin Bor PCB Otomatis dengan Menggunakan Programmable Logic Controller Kontrol Mesin Bor PCB Otomatis dengan Menggunakan Programmable Logic Controller Thiang, Handy Wicaksono, David Gunawan Sugiarto Jurusan Teknik Elektro, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B

IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B Heri Setiawan, Iwan Setyawan, Saptadi Nugroho IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN

Lebih terperinci

Pengantar PENGOLAHAN CITRA. Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007

Pengantar PENGOLAHAN CITRA. Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007 Pengantar PENGOLAHAN CITRA Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007 TUJUAN Mahasiswa dapat membuat aplikasi pengolahan citra Mahasiswa dapat menerapkan konsep-konsep pengolahan citra untuk menghasilkan suatu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Internasional Batam

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Internasional Batam 1 BAB I PENDAHULUAN 1 Latar Belakang Aktifitas keseharian yang kerap dilakukan manusia tidak luput dari bantuan teknologi untuk memudahkan prosesnya. Salah satu teknologi yang akrab dan sering digunakan

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN SISTEM PELACAKAN OBJEK SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA

RANCANG BANGUN SISTEM PELACAKAN OBJEK SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA ISSN : 2442-5826 e-proceeding of Applied Science : Vol.2, No.1 April 2016 Page 383 RANCANG BANGUN SISTEM PELACAKAN OBJEK SECARA REAL TIME BERDASARKAN WARNA Luki Wahyu Hendrawan 1 Mohammad Ramdhani, S.T.,M.T

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Kendali Sistem Kendali atau control system terdiri dari dua kata yaitu system dan control. System berasal dari Bahasa Latin (systēma) dan bahasa Yunani (sustēma) adalah

Lebih terperinci

Mesin Bor Otomatis dengan Menggunakan Kamera untuk Mendeteksi Koordinat Bor

Mesin Bor Otomatis dengan Menggunakan Kamera untuk Mendeteksi Koordinat Bor JURNAL TEKNIK MESIN Vol. 4, No. 2, Oktober 2002: 88 93 Mesin Bor Otomatis dengan Menggunakan Kamera untuk Mendeteksi Koordinat Bor Thiang Dosen Fakultas Teknologi Industri Jurusan Teknik Elektro Universitas

Lebih terperinci

KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL

KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL Rudy Adipranata Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131, Surabaya. Telp. (031) 8439040

Lebih terperinci

ROBOT MOBIL PENCARI RUTE TERPENDEK MENGGUNAKAN METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING

ROBOT MOBIL PENCARI RUTE TERPENDEK MENGGUNAKAN METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING ROBOT MOBIL PENCARI RUTE TERPENDEK MENGGUNAKAN METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING Thiang, Ferdi Ninaber Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto

Lebih terperinci

TRACKING ARAH GERAKAN TELUNJUK JARI BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE OPTICAL FLOW

TRACKING ARAH GERAKAN TELUNJUK JARI BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE OPTICAL FLOW TRACKING ARAH GERAKAN TELUNJUK JARI BERBASIS WEBCAM MENGGUNAKAN METODE OPTICAL FLOW Ubaidillah Umar, Reni Soelistijorini, B. Eng, MT, Haryadi Amran Darwito, S.ST Jurusan Teknik Telekomunkasi - Politeknik

Lebih terperinci

pbab 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI uji coba terhadap program aplikasi pengenalan plat nomor kendaraan roda empat ini,

pbab 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI uji coba terhadap program aplikasi pengenalan plat nomor kendaraan roda empat ini, pbab 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi penjelasan tentang implementasi sistem meliputi kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan untuk melakukan perancangan

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Sistem vision yang akan diimplementasikan terdiri dari 2 bagian, yaitu sistem perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat lunak yang digunakan dalam sistem vision ini adalah

Lebih terperinci

SISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA

SISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA SISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA Syahrul 1, Andi Kurniawan 2 1,2 Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati Ukur No.116,

Lebih terperinci

PENGHITUNG JUMLAH MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN INPUT VIDEO DIGITAL

PENGHITUNG JUMLAH MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN INPUT VIDEO DIGITAL PENGHITUNG JUMLAH MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN INPUT VIDEO DIGITAL Mawaddah Aynurrohmah, Andi Sunyoto STMIK AMIKOM Yogyakarta email : andi@amikom.ac.id Abstraksi Perkembangan teknologi

Lebih terperinci

PERANCANGAN MOBILE ROBOT DENGAN SENSOR KAMERA MENGGUNAKAN SISTEM KENDALI FUZZY

PERANCANGAN MOBILE ROBOT DENGAN SENSOR KAMERA MENGGUNAKAN SISTEM KENDALI FUZZY PERANCANGAN MOBILE ROBOT DENGAN SENSOR KAMERA MENGGUNAKAN SISTEM KENDALI FUZZY Lasti Warasih H E-mail : lushtea @gmailcom Abstrak Manusia selalu ingin menciptakan robot yang dapat bernavigasi seperti dirinya

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. berbagai proses pengendalian. Keterbatasan keterbatasan tersebut lambat laun

BAB I PENDAHULUAN. berbagai proses pengendalian. Keterbatasan keterbatasan tersebut lambat laun BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi telah mendorong manusia untuk berusaha mengatasi berbagai permasalahan yang timbul yang disebabkan oleh keterbatasan keterbatasan

Lebih terperinci

Oleh: Riza Prasetya Wicaksana

Oleh: Riza Prasetya Wicaksana Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya

Lebih terperinci

Rancang Bangun Sistem Pelacakan Obyek Menggunakan CCTV dan Webcam. Kampus ITS, Surabaya

Rancang Bangun Sistem Pelacakan Obyek Menggunakan CCTV dan Webcam. Kampus ITS, Surabaya Rancang Bangun Sistem Pelacakan Obyek Menggunakan CCTV dan Webcam Choirul Umul Islami 1, Mike Yuliana 2, Akuwan Shaleh 2 1 Mahasiswa Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jurusan Teknik Telekomunikasi

Lebih terperinci

Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2)

Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2) Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2) ISSN : 1693 1173 Abstrak Pengenalan obyek pada citra merupakan penelitian yang banyak dikembangkan. Salah satunya pengenalan

Lebih terperinci

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. Perancangan sistem dimulai dari penempatan posisi kamera dengan posisi yang

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM. Perancangan sistem dimulai dari penempatan posisi kamera dengan posisi yang 23 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Deskripsi Sistem Perancangan sistem dimulai dari penempatan posisi kamera dengan posisi yang sesuai kemudian dihubungkan dengan komputer yang akan mengolah gambar seperti

Lebih terperinci

APLIKASI METODE HILL CLIMBING PADA STANDALONE ROBOT MOBIL UNTUK MENCARI RUTE TERPENDEK

APLIKASI METODE HILL CLIMBING PADA STANDALONE ROBOT MOBIL UNTUK MENCARI RUTE TERPENDEK APLIKASI METODE HILL CLIMBING PADA STANDALONE ROBOT MOBIL UNTUK MENCARI RUTE TERPENDEK Thiang, Handry Khoswanto, Felix Pasila, Hendra Thelly Jurusan Teknik Elektro, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto

Lebih terperinci

COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA

COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Isnan Nur Rifai *1 Budi Sumanto *2 Program Diploma Elektronika & Instrumentasi Sekolah

Lebih terperinci

PERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI

PERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI PERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI Nadia R.W (0822084) Email: neko882neko@yahoo.co.id Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof. Drg.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Dalam tugas akhir ini penguji melakukan pengujian dari judul tugas akhir sebelumnya, yang dilakukan oleh Isana Mahardika. dalam tugas akhir tersebut membahas pendeteksian tempat

Lebih terperinci

Pengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode Neural Network Dengan Umpan Balik Kamera Pemosisian Global

Pengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode Neural Network Dengan Umpan Balik Kamera Pemosisian Global The 13 th Industrial Electronics Seminar 2011 (IES 2011) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2011 Pengendalian Posisi Mobile Robot Menggunakan Metode

Lebih terperinci

Sistem Deteksi Bola Berdasarkan Warna Bola Dan Background Warna Lapangan Pada Robot Barelang FC

Sistem Deteksi Bola Berdasarkan Warna Bola Dan Background Warna Lapangan Pada Robot Barelang FC Sistem Deteksi Bola Berdasarkan Warna Bola Dan Background Warna Lapangan Pada Robot Barelang FC Hanjaya Mandala (1).EkoRudiawan,S.ST (2).HendawanSoebhakti,ST.,MT (3). (1) (2) (3) Politeknik Negeri Batam

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dalam kehidupan manusia. Perkembangan robot dari zaman ke zaman terus

BAB 1 PENDAHULUAN. dalam kehidupan manusia. Perkembangan robot dari zaman ke zaman terus BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi robotika di masa sekarang sudah menjadi bagian penting dalam kehidupan manusia. Perkembangan robot dari zaman ke zaman terus meningkat dengan sangat

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN ROBOT PENGIKUT GARIS (LINE FOLLOWER) MENGGUNAKAN SENSOR INFRA MERAH (PHOTODIODE)

RANCANG BANGUN ROBOT PENGIKUT GARIS (LINE FOLLOWER) MENGGUNAKAN SENSOR INFRA MERAH (PHOTODIODE) RANCANG BANGUN ROBOT PENGIKUT GARIS (LINE FOLLOWER) MENGGUNAKAN SENSOR INFRA MERAH (PHOTODIODE) REYNOLD F. ROBOT ABSTRAK Robot Pengikut Garis merupakan suatu bentuk robot bergerak otonom yang mempunyai

Lebih terperinci

Jobsheet 3 Cara Kerja Sistem CCTV

Jobsheet 3 Cara Kerja Sistem CCTV Jobsheet 3 Cara Kerja Sistem CCTV I. Tujuan Praktikum 1.Mahasiswa mengetahui cara mengoperasikan CCTV. 2.Mahasiswa dapat mengoperasikan CCTV. 3.Mahasiswa mengetahui cara kerja sistem CCTV. II. Deskripsi

Lebih terperinci

DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL

DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL Muhammad Affandes* 1, Afdi Ramadani 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kontak Person : Muhammad

Lebih terperinci

Navigasi Perangkat Lunak ebook Reader Berbasis Mobile Menggunakan Fitur Face Tracking

Navigasi Perangkat Lunak ebook Reader Berbasis Mobile Menggunakan Fitur Face Tracking Navigasi Perangkat Lunak ebook Reader Berbasis Mobile Menggunakan Fitur Face Tracking Rikza Azriyan, Saparudin, dan Reza Firsandaya Malik Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas

Lebih terperinci

bergerak lebih interaktif dalam memainkan game FPS. 1.2 Metode Penelitian Pada bagian ini dilakukan pengumpulan mengenai informasi-informasi yang berk

bergerak lebih interaktif dalam memainkan game FPS. 1.2 Metode Penelitian Pada bagian ini dilakukan pengumpulan mengenai informasi-informasi yang berk Sistem Antar Muka Senapan Pada Game First Person Shooter Menggunakan Deteksi Gerak Obyek Berbasis Computer Vision VIALLI HARDI Jurusan Sistem Komputer,Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi-Universitas

Lebih terperinci

PEMAKAIAN KAMERA CCTV SEBAGAI SENSOR POSISI

PEMAKAIAN KAMERA CCTV SEBAGAI SENSOR POSISI PEMAKAIAN KAMERA CCTV SEBAGAI SENSOR POSISI Erdhi Widyarto Nugroho Teknik Elektro Universitas Katolik Soegijapranata Semarang e-mail : Erdhi@unika.ac.id ABSTRACT Kamera CCTV adalah suatu kamera yang secara

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Atmel (www.atmel.com).

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Atmel (www.atmel.com). BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Sistem 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Proses pengendalian mobile robot dan pengenalan image dilakukan oleh microcontroller keluarga AVR, yakni ATMEGA128

Lebih terperinci

Sistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan NN

Sistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan NN Sistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan Eru Puspita Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Keputih

Lebih terperinci

BAB 3 PERUMUSAN OBJEK RANCANGAN. Berikut adalah analisis masalah dan kebutuhan dalam perancangan aplikasi

BAB 3 PERUMUSAN OBJEK RANCANGAN. Berikut adalah analisis masalah dan kebutuhan dalam perancangan aplikasi BAB 3 PERUMUSAN OBJEK RANCANGAN 3.1 Analisis Masalah dan Kebutuhan Berikut adalah analisis masalah dan kebutuhan dalam perancangan aplikasi yang akan kami buat. 3.1.1 Analisis Masalah Untuk mengetahui

Lebih terperinci

Penghitung Kendaraan Menggunakan Background Substraction dengan Background Hasil Rekonstruksi

Penghitung Kendaraan Menggunakan Background Substraction dengan Background Hasil Rekonstruksi Penghitung Kendaraan Menggunakan Substraction dengan Hasil Rekonstruksi Mohammad Musa Sanjaya #1, Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. *2, Muhtadin,ST.,MT #3 Jurusan Teknik Elektro, ITS Surabaya 1 musopotamia@gmail.com

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pada blok diagram tersebut antara lain adalah webcam, PC, microcontroller dan. Gambar 3.1 Blok Diagram

BAB III METODE PENELITIAN. pada blok diagram tersebut antara lain adalah webcam, PC, microcontroller dan. Gambar 3.1 Blok Diagram BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Model Penelitian Pengerjaan Tugas Akhir ini dapat terlihat jelas dari blok diagram yang tampak pada gambar 3.1. Blok diagram tersebut menggambarkan proses dari capture gambar

Lebih terperinci

Perancangan Kontroler Fuzzy untuk Tracking Control Robot Soccer

Perancangan Kontroler Fuzzy untuk Tracking Control Robot Soccer 1 Perancangan Kontroler Fuzzy untuk Tracking Control Robot Soccer Gunawan Wibisono 2208 100 517 Control Engineering Laboratory Electrical Engineering Department Industrial Engineering Faculty Institut

Lebih terperinci

KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1. Nugroho hary Mindiar,

KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1. Nugroho hary Mindiar, KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1 Nugroho hary Mindiar, 21104209 Mahasiswa Sarjana Strata Satu (S1) Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma mindiar@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. tracking obyek. Pada penelitian tugas akhir ini, terdapat obyek berupa bola. Gambar 3.1. Blok Diagram Penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. tracking obyek. Pada penelitian tugas akhir ini, terdapat obyek berupa bola. Gambar 3.1. Blok Diagram Penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam pengerjaan Tugas Akhir ini adalah studi literatur, pembuatan program serta melakukan deteksi dan tracking obyek. Pada

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan teknologi yang amat pesat, menuntut pula adanya otomatisasi dan efisiensi dalam memperoleh informasi. Hal ini didukung pula oleh perkembangan mobile

Lebih terperinci

PENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT

PENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT PENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT Riza Agung Firmansyah 1), Djoko Purwanto 2), Ronny Mardiyanto 3) 1), 2),3) Teknik Elektro

Lebih terperinci

PENGENDALIAN POSISI MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN UMPAN BALIK KAMERA PEMOSISIAN GLOBAL

PENGENDALIAN POSISI MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN UMPAN BALIK KAMERA PEMOSISIAN GLOBAL PENGENDALIAN POSISI MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK DENGAN UMPAN BALIK KAMERA PEMOSISIAN GLOBAL Randy Reza Kautsar (1), Bima Sena Bayu D S.ST M.T (2), A.R. Anom Besari. S.ST, M.T (2) (1)

Lebih terperinci

ROBOT DETEKSI WARNA MENGGUNAKAN WEBCAME BERBASIS MIKROCONTROLLER

ROBOT DETEKSI WARNA MENGGUNAKAN WEBCAME BERBASIS MIKROCONTROLLER ISSN : 1978-6603 ROBOT DETEKSI WARNA MENGGUNAKAN WEBCAME BERBASIS MIKROCONTROLLER *Dedi Setiawan #1, Saniman #2 #1,2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma E-Mail: #1 setiawandedi07@gmail.com

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. ketrampilan khusus, juga diperlukan konsentrasi di saat mengendalikannya di

BAB I PENDAHULUAN. ketrampilan khusus, juga diperlukan konsentrasi di saat mengendalikannya di 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Di era modern saat ini keberadaan peralatan transportasi menjadi sangat penting. Kebutuhan alat transportasi yang aman dan nyaman merupakan hal yang sangat didambakan.

Lebih terperinci

Pengembangan Prototype Sistem Untuk Manajemen Lahan Parkir Dengan Jaringan Sensor Kamera Nirkabel

Pengembangan Prototype Sistem Untuk Manajemen Lahan Parkir Dengan Jaringan Sensor Kamera Nirkabel Pengembangan Prototype Sistem Untuk Manajemen Lahan Parkir Dengan Jaringan Sensor Kamera Nirkabel ALDELLA PUTRA A. NRP 070006 Bidang Studi Telekomunikasi Multimedia Jurusan Teknik Elektro-FTI, Institut

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN HASIL DAN ANALISA

BAB IV PENGUJIAN HASIL DAN ANALISA BAB IV PENGUJIAN HASIL DAN ANALISA 4.1 Pengujian Hasil Gambar 4.1. Robot mulai bergerak maju memasuki labirin Pada saat program dijalankan, sensor bluetooth yang ada di remote mengirimkan pesan untuk robot

Lebih terperinci

PENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT

PENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT PENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT Riza Agung Firmansyah1) Djoko Purwanto2) Ronny Mardiyanto3) 1) 2)3) Teknik Elektro Institut

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Sistem 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Proses pengendalian mobile robot dan pengenalan image dilakukan oleh microcontroller keluarga AVR, yakni ATMEGA

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus BAB II DASAR TEORI 2.1 Meter Air Gambar 2.1 Meter Air Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan pengenalan

BAB 2 LANDASAN TEORI. metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan pengenalan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Automatic Number Plate Recognition Automatic Number Plate Recognition atau yang disingkat dengan ANPR adalah metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan

Lebih terperinci

pengambilan citra video, pemrosesan citra pada setiap frame,, pendeteksian objek

pengambilan citra video, pemrosesan citra pada setiap frame,, pendeteksian objek BAB IV MODEL SISTEM 4.1. Model Sistem Aplikasi yang dibangun adalah aplikasi yang dapat mengolah citra yang diambil dari kamera video, dan menganalisisnya untuk mengetahui keberadaan suatu objek. Ada beberapa

Lebih terperinci

Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection

Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (22) -6 Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection Muji Tri Nurismu

Lebih terperinci

Fitur Matriks Populasi Piksel Untuk Membedakan Frame-frame Dalam Deteksi Gerakan

Fitur Matriks Populasi Piksel Untuk Membedakan Frame-frame Dalam Deteksi Gerakan Fitur Matriks Populasi Piksel Untuk Membedakan Frame-frame Dalam Deteksi Gerakan Teady Matius Surya Mulyana tmulyana@bundamulia.ac.id, teadymatius@yahoo.com Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia Abstrak

Lebih terperinci

DETEKSI PERSIMPANGAN DAN BELOKAN PADA LINTASAN DI DEPAN ROBOT LINE FOLLOWER DENGAN KAMERA

DETEKSI PERSIMPANGAN DAN BELOKAN PADA LINTASAN DI DEPAN ROBOT LINE FOLLOWER DENGAN KAMERA DETEKSI PERSIMPANGAN DAN BELOKAN PADA LINTASAN DI DEPAN ROBOT LINE FOLLOWER DENGAN KAMERA Angga Setiawan Universitas Bina Nusantara, Jalan Syahdan No. 9, Jakarta, 11480, 021-534 5830 rezabudan@yahoo.com,

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN ALAT

BAB III PERANCANGAN ALAT BAB III PERANCANGAN ALAT 3.1. Prinsip Kerja Robot Prinsip kerja robot yang saya buat adalah robot lego mindstorm NXT yang menggunakan sensor ultrasonik yang berfungsi sebagai mata pada robot dengan tambahan

Lebih terperinci

Bab IV. Pengujian dan Analisis

Bab IV. Pengujian dan Analisis Bab IV. Pengujian dan Analisis IV.1. Jangkauan Telemetri dan Kalibrasi Kamera a. Jangkauan Telemetri Pengukuran jangkauan telemetri di ruang terbuka dilakukan dengan menempatkan pemancar RF di jendela

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan sistem pendeteksi orang tergeletak mulai dari : pembentukan citra digital, background subtraction, binerisasi, median filtering,

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA SISTEM

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA SISTEM BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA SISTEM 4.1 Data Percobaan Pengujian yaitu merupakan bagian yang harus dilakukan untuk dapat mengetahui apakah alat yang telah dirancang mampu berfungsi sesuai apa yang diharapkan.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. microcontroller menggunakan komunikasi serial. 1. Menyalakan Minimum System ATMEGA8535

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. microcontroller menggunakan komunikasi serial. 1. Menyalakan Minimum System ATMEGA8535 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengujian Koneksi Serial UART Pengujian koneksi ini membuktikan bahwa PC dapat dihubungkan dengan microcontroller menggunakan komunikasi serial. 4.1.1 Tujuan Pengujian koneksi

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER Dalam analisis dan perancangan sistem program aplikasi ini, disajikan mengenai analisis kebutuhan sistem yang digunakan, diagram

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari 48 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari 2012. Pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di Laboratorium

Lebih terperinci

SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )

SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan

Lebih terperinci

Bab III Perangkat Pengujian

Bab III Perangkat Pengujian Bab III Perangkat Pengujian Persoalan utama dalam tugas akhir ini adalah bagaimana mengimplementasikan metode pengukuran jarak menggunakan pengolahan citra tunggal dengan bantuan laser pointer dalam suatu

Lebih terperinci

Aplikasi Metoda Random Walks untuk Kontrol Gerak Robot Berbasis Citra

Aplikasi Metoda Random Walks untuk Kontrol Gerak Robot Berbasis Citra Abstrak Aplikasi Metoda Random Walks untuk Kontrol Gerak Robot Berbasis Citra R. Febriani, Suprijadi Kelompok Keahlian Fisika Teoritik Energi Tinggi dan Instrumentasi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh

Lebih terperinci

MENGHITUNG KECEPATAN MENGGUNAKAN COMPUTER VISION

MENGHITUNG KECEPATAN MENGGUNAKAN COMPUTER VISION MENGHITUNG KECEPATAN MENGGUNAKAN COMPUTER VISION Danny Agus Wahyudi; Iman H. Kartowisastro Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Binus University Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta

Lebih terperinci

Tracking Arah Gerakan Telunjuk Jari Berbasis Webcam Menggunakan Metode Optical Flow

Tracking Arah Gerakan Telunjuk Jari Berbasis Webcam Menggunakan Metode Optical Flow The 3 th Industrial Electronics Seminar 2 (IES 2) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2 Tracking Arah Gerakan Telunjuk Jari Berbasis Webcam Menggunakan

Lebih terperinci

Realisasi Perangkat Color Object Tracking Menggunakan Raspberry Pi

Realisasi Perangkat Color Object Tracking Menggunakan Raspberry Pi Realisasi Perangkat Color Object Tracking Menggunakan Raspberry Pi Disusun Oleh: Iona Aulia Risnadi (0922049) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH no. 65, Bandung,

Lebih terperinci

BAB V PENUTUP. 2. Tingkat kelayakan media pembelajaran berupa robot pendeteksi obyek

BAB V PENUTUP. 2. Tingkat kelayakan media pembelajaran berupa robot pendeteksi obyek BAB V PENUTUP A. Kesimpulan Berdasarkan data hasil penelitian dan pembahasan yang telah diuraikan di atas, maka dapat diambil kesimpulan: 1. Hasil uji unjuk kerja media pembelajaran robot pendeteksi objek

Lebih terperinci

Realisasi Robot Yang Mengikuti Objek Bergerak Menggunakan Kamera Wireless via Wifi

Realisasi Robot Yang Mengikuti Objek Bergerak Menggunakan Kamera Wireless via Wifi Realisasi Robot Yang Mengikuti Objek Bergerak Menggunakan Kamera Wireless via Wifi M. Rifki.M / 0522043 E-mail : Croinkz@yahoo.co.id Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof. Drg. Suria Sumantri

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS Pada bab ini akan dibahas mengenai pengujian alat serta analisis dari hasil pengujian. Tujuan dilakukan pengujian adalah untuk mengetahui seberapa besar tingkat keberhasilan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Waktu yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dalam kurun waktu enam bulan terhitung mulai februari 2012 sampai juli 2012. Tempat yang digunakan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pesat ditandai dengan persaingan sangat kuat dalam bidang teknologi. Seiring

BAB I PENDAHULUAN. pesat ditandai dengan persaingan sangat kuat dalam bidang teknologi. Seiring BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada abad ke 21 ini, ilmu pengetahuan dan teknologi berkembang sangat pesat ditandai dengan persaingan sangat kuat dalam bidang teknologi. Seiring dengan berkembangnya

Lebih terperinci

SAMPLING DAN KUANTISASI

SAMPLING DAN KUANTISASI SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan

Lebih terperinci

Gambar 15 Contoh pembagian citra di dalam sistem segmentasi.

Gambar 15 Contoh pembagian citra di dalam sistem segmentasi. dalam contoh ini variance bernilai 2000 I p I t 2 = (200-150) 2 + (150-180) 2 + (250-120) I p I t 2 = 28400. D p (t) = exp(-28400/2*2000) D p (t) = 8.251 x 10-4. Untuk bobot t-link {p, t} dengan p merupakan

Lebih terperinci

VERIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA TANGAN DENGAN METODE FILTER GABOR. Abstrak

VERIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA TANGAN DENGAN METODE FILTER GABOR. Abstrak VERIFIKASI PERSONAL BERDASARKAN CITRA TANGAN DENGAN METODE FILTER GABOR Resmana Lim & Santoso Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra Siwalankerto 11-131 Surabaya Fax: 031-8436418 resmana@petra.ac.id

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dunia teknologi dan persaingan global yang melanda seluruh dunia. kelamaan robot semakin dibuat untuk meniru manusia sehingga dapat

BAB I PENDAHULUAN. dunia teknologi dan persaingan global yang melanda seluruh dunia. kelamaan robot semakin dibuat untuk meniru manusia sehingga dapat BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan dunia robot dewasa ini menunjukkan betapa besar peran bidang robotika dan otomatisasi dalam kehidupan manusia seiring dengan meningkatnya dunia teknologi

Lebih terperinci

Gambar 4.1 Cara Kerja Mode Acak Pada Ruang Tak Berpenghalang

Gambar 4.1 Cara Kerja Mode Acak Pada Ruang Tak Berpenghalang BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS Bab ini akan membahas mengenai pengujian dan analisis dari setiap modul yang mendukung alat yang dirancang secara keseluruhan. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui

Lebih terperinci

APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK

APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK Wiratmoko Yuwono Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya-ITS Jl. Raya ITS, Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem pengenalan wajah adalah aplikasi dari pengolahan citra yang dapat mengidentifikasi seseorang melalui citra digital atau frame video. Sistem pengenalan wajah

Lebih terperinci

APLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL

APLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL APLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL Murien Nugraheni Prodi Teknik Informatika Fak FTI UAD Jl. Prof. Dr. Soepomo, Janturan, Yogyakarta 55164,

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI PENGUKURAN JARAK DENGAN METODA DISPARITY MENGGUNAKAN STEREO VISION PADA ROBOT OTONOMUS PENGHINDAR RINTANGAN

IMPLEMENTASI PENGUKURAN JARAK DENGAN METODA DISPARITY MENGGUNAKAN STEREO VISION PADA ROBOT OTONOMUS PENGHINDAR RINTANGAN IMPLEMENTASI PENGUKURAN JARAK DENGAN METODA DISPARITY MENGGUNAKAN STEREO VISION PADA ROBOT OTONOMUS PENGHINDAR RINTANGAN Disusun oleh : Hendra (1022021) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.

Lebih terperinci