IMPLEMENTASI SENSOR KAMERA KINECT UNTUK MENGUKUR PANJANG OBJEK BENDA MENGGUNAKAN METODE ITERATIVE CLOSEST POINT. Tugas Akhir

Transkripsi

1 IMPLEMENTASI SENSOR KAMERA KINECT UNTUK MENGUKUR PANJANG OBJEK BENDA MENGGUNAKAN METODE ITERATIVE CLOSEST POINT Tugas Akhir Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang disusun oleh: Disusun oleh : ANDIK RAMADHANI ( ) Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang 2013

2

3 KATA PENGANTAR Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT. Atas limpahan rahmat dan hidayah-nya sehingga peneliti dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul : IMPLEMENTASI SENSOR KAMERA KINECT UNTUK MENGUKUR PANJANG OBJEK BENDA MENGGUNAKAN METODE ITERATIVE CLOSEST POINT Di dalam tulisan ini disajikan pokok-pokok bahasan yang meliputi tentang implementasi sensor kamera kinect untuk mengukur panjang objek benda menggunakan metode iterative closest point. Aplikasi yang dibuat diharapkan dapat membantu mempermudah user untuk mengukur panjang objek benda. Peneliti menyadari sepenuhnya bahwa dalam penulisan tugas akhir ini masih banyak kekurangan dan keterbatasan. Oleh karena itu peneliti mengharapkan saran yang membangun agar tulisan ini bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan kedepan. Malang, 15 Juli 2013 Penulis

4 DAFTAR ISI ABSTRAK... LEMBAR PERNYATAAN... LEMBAR PERSETUJUAN... LEMBAR PENGESAHAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... DAFTAR PUSTAKA... i ii iii iv v vi viii x xi BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Metodologi Pengerjaan Studi Pustaka Merancang Desain Sistem Implementasi Sistem Pengujian dan Analisa Penyusunan Laporan Sistematika Penulisan... 4 BAB II LANDASAN TEORI Microsoft Kinect Sensor Depth Of Kinect Iterative Closest Point Selection Sample Point Matching to Point Weighting and correspondences... 8

5 2.2.4 Rejecting Certain (outlier) Point Pairs Meminimalisi kesalahan matrik dalam tranformasi Point Clouds Software Development Kit (SDK) Kinect Developer Toolkit BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Analisis Sistem Software dan Hardware Analisis Masalah Arsitektur Sistem Perancangan Proses Flowchart Perancangan Interface Perancangan Pengujian Metode Pengujian Parameter Pengujian BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi Implementasi Sistem Pengujian Pengujian Iterative Closest point dan Point Cloud Pengujian Terhadap Cahaya Pengujian panjang objek berdasar jarak Pengujian terhadap warna backgroun Hasil Pengujian BAB V PENUTUP Kesimpulan Saran... 40

6 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Kamera Kinect... 5 Gambar 2.2 Sensor-sensor yang dimiliki kinect... 6 Gambar 2.3 Range Image Registration... 7 Gambar 2.4 Closest Point dan Point to Plane... 9 Gambar 2.5 Rekonstruksi Point Cloud Gambar 2.6 Rekonstruksi Kelinci Gambar 2.8 Proses Point Cloud Gambar 2.9 Microsoft Kinect SDK Gambar 3.0 Kinect Developer Toolkit Gambar 3.1 Arsitektur Sistem Gambar 3.2 Flowchart Sistem Gambar 3.3 Rekonstruksi Point Cloud with kinect SDK Gambar 3.4 Hasil registrasi Iterative Closest Point Gambar 3.5 Desain Sistem Gambar 4.1 Library SDK yang digunakan Gambar 4.2 Library Tambahan Gambar 4.3 Penggunaan Class DepthImageFrameReady Gambar 4.4 Penggunaan DirectionalLight Gambar 4.5 Penggunaan GeometryModel3D Gambar 4.6 Penggunaan Enumeration ColorImageFormat Gambar 4.7 Penggunaan Metode ICP Gambar 4.8 Penggunaan Marker Gambar 4.9 Tampilan point cloud dan iterative closest point Gambar 4.10 Rekonstruksi objek benda pada cahaya yang redup Gambar 4.11 Rekonstruksi objek benda pada cahaya yang cukup Gambar 4.12 Percobaan pengukuran dari jarak 80 cm Gambar 4.13 Percobaan pengukuran dari jarak 900 cm Gambar 4.14 Percobaan pengukuran dari jarak 100 cm Gambar 4.15 Percobaan pengukuran dari jarak 110 cm Gambar 4.16 Percobaan pengukuran dari jarak 120 cm... 35

7 Gambar 4.17 Percobaan warna backgorund yang sama dengan objek Gambar 4.18 Percobaan warna objek yang berbeda dengan backgorund... 36

8 Daftar pustaka [1] Rendi Budiman, Imam Kuswardayan, dan Dwi Sunaryono Integrasi Kinect dan Unreal Development kit menggunakan Kerangka Kerja Open NI Pada studi kasus game berbasis interaksi gerakan, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). [2] Meidya Koeshardianto1), Eko Mulyanto2), Moch. Hariadi3) Registrasi Permukaan Obyek Tiga Dimensi Menggunakan Fitur Angular Invariant Modified, 1)Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Trunojoyo, 2,3)Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. [3] Ronen Gvili,Iterative Closest Point. [4] Lena Maier-Hein, Alfred M. Franz, Thiago R. dos Santos, Mirko Schmidt, Markus Fangerau, Hans-Peter Meinzer, and J. Michael Fitzpatrick Convergent Iterative Closest-Point Algorithm to Accomodate Anisotropic and Inhomogenous Localization Error, Fellow, IEEE. [5] Dr. Francis Colas Iterative Closest Point Algorithm,ETH Zurich. [6] Juha Hyvärinen Surface Reconstruction Of Point Clouds Capture With Microsoft Kinect, Technology and Telecommunications Oulu University of Applied Sciences. [7] Xingyan Li, Ian Yen-Hung Chen, Stephen Thomas, Bruce A MacDonald Using Kinect for monitoring warehouse order picking operations, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Auckland, New Zealand.

9 [8] M.R. Andersen, T. Jensen, P. Lisouski, A.K. Mortensen, M.K. Hansen,T. Gregersen and P. Ahrendt Kinect Depth Sensor Evaluation For Computer Vision Applications, Department of Engineering Electrical and Computer Engineering, Aarhus University. [9] Autumn Term.2010, Recent Development of the Iterative Closest Point (ICP) Algorithm, ETH zurich. [10] Mien Hendry Membangun Aplikasi Menggambar 2 Dimensi Memanfaatkan 3 dimensi depth of kinect dengan menggunakan metode skeleton tracking, Universitas Muhammadiyah Malang.