UJIAN LINE DETECTION DETEKSI KECACATAN PADA PRODUKSI PELURU MENGGUNAKAN METODE. Oleh: Dyah Ayu Erniasanti

dokumen-dokumen yang mirip
PENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING UNTUK MENDETEKSI CACAT PADA PRODUKSI PELURU

Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt

Penggunaan Metode Template Matching Untuk Mendeteksi Cacat Pada Produksi Peluru.

corak lukisan dengan seni dekorasi pakaian, muncul seni batik tulis seperti yang kita kenal sekarang ini. Kain batik merupakan ciri khas dari bangsa I

SISTEM PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOG DAN PREWITT

PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK

1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas

PERBANDINGAN METODE PREWIT DAN ROBERTS UNTUK KEAKURATAN MENDETEKSI TEPI PADA SEBUAH GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN VB.6

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson

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

Pendeteksi Cacat Pada Selongsong Peluru Berbasis Citra Menggunakan Gabor Filter

DAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi

FAKULTAS TEKNIK (FT) PROGRAM TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016

DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN OPERATOR ISOTROPIK DENGAN PENGOLAHAN AWAL MENGGUNAKAN PENGATURAN INTENSITAS

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2014) 1-6 1

Batra Yudha Pratama

Implementasi Metode Hough Transform Pada Citra Skeletonisasi Dengan Menggunakan MATLAB 7.6. Intan Nur Lestari

Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *)

IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )

SATUAN ACARA PERKULIAHAN TEKNIK ELEKTRO ( IB ) MATA KULIAH / SEMESTER : PENGOLAHAN CITRA / 8 KODE MK / SKS / SIFAT : AK / 2 SKS / MK LOKAL

PENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY

Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt

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

Modifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram

PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA

II. LANDASAN TEORI I. PENDAHULUAN

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

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR

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

PERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 4 Neighborhood Processing. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

BAB III METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL

PENGATURAN KECERAHAN DAN KONTRAS CITRA SECARA AUTOMATIS DENGAN TEKNIK PEMODELAN HISTOGRAM

Spatial Filtering Dengan Teknik Operasi Konvolusi

Perbaikan Citra X-ray Gigi Menggunakan Contrast Stretching

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

GLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness

Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial

Operasi Bertetangga (1)

MATHunesa (Volume 3: No 2) 2014

ANALISIS EDGE DETECTION CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROBERT DAN CANNY

Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3)

Identifikasi Gejala Penyakit Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra

ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR

IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

1 BAB I PENDAHULUAN. Pengajaran yang diperoleh dari sekolah adalah pengenalan dan pemahaman akan

DETEKSI NOMINAL MATA UANG DENGAN JARAK EUCLIDEAN DAN KOEFISIEN KORELASI

BAB I PENDAHULUAN. menganalisis citra menggunakan bantuan komputer yang bertujuan untuk

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

Oleh: Riza Prasetya Wicaksana

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi

Pengolahan Citra Berbasis Deteksi Tepi Prewitt Pada Gambar Gigi Manusia Image Processing Based On Prewitt Edge Detection For Human Dental Image

BAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM

PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Oleh: Angger Gusti Zamzany( ) Dosen Pembimbing: Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si, M.T.

PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital

Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

SILABUS MATAKULIAH. Indikator Pokok Bahasan/Materi Aktifitas Pembelajaran

Pengenalan Pola Menggunakan Persamaan Diferensial Ujung Deteksi

METODE GAUSSIAN SMOOTHING UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA MEDIS YANG BLUR

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

APLIKASI TAPIS LOLOS RENDAH CITRA OPTIK MENGGUNAKAN MATLAB

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA PENGENALAN UANG KERTAS DOLLAR AMERIKA DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING

DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL

IDENTIFIKASI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH MELALUI INVISIBLE INK BERBASIS FOURIER TRANSFORM MENGGUNAKAN NEURAL LEARNING VECTOR QUANTIZATION

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR TEPI SOBEL DAN CANNY

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 5 Neighboorhood Processing. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

Implementasi Intensity Transfer Function(ITF) Untuk Peningkatan Intensitas Citra Medis Hasil Pemeriksaan MRI

PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN

SEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL

APPLICATION OF X-RAY IMAGE PROCESSING ORGANS OF THE BODY: IMPROVING THE QUALITY AND SEGMENTATION USING JAVA AND MYSQL

IMPLEMENTASI METODE MEDIAN FILTER DAN HISTOGRAM EQUALIZATION UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL

Penerapan Metode Kirsch Dalam Mendeteksi Tepi Objek Citra Digital

Implementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra

Representasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma

MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET

SAMPLING DAN KUANTISASI

PENGAMAN RUMAH DENGAN SISTEM FACE RECOGNITION SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 4, No. 2, Hal ISSN : x

MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

1. Pendahuluan. 2. Tinjauan Pustaka

BAB II LANDASAN TEORI

Operasi Titik Kartika Firdausy

Mahasiswa: Muhimmatul Khoiro Dosen Pembimbing: M. Arief Bustomi, S.Si, M.Si.

Operasi Bertetangga KONVOLUSI. Informatics Eng. - UNIJOYO log.i. Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan

Least Square Estimation

BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi:

UJIAN DETEKSI KECACATAN PADA PRODUKSI PELURU MENGGUNAKAN METODE LINE DETECTION Oleh: Dyah Ayu Erniasanti 1210 100 033 Dosen Pembimbing: Dr. Budi Setiyono, S.Si, MT JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014

LATAR BELAKANG MASALAH PT Pindad Produksi Peluru Seleksi Visual Seleksi Non Visual

RUMUSAN MASALAH Bagaimana mendeteksi ada atau tidaknya kecacatan pada produksi peluru menggunakan metode line detection

BATASAN MASALAH Deteksi kecacatan hanya pada selongsong peluru Image enhancement menggunakan increase gamma Penapisan citra menggunakan tapis high pass Menggunakan software Matlab

TUJUAN Untuk mendeteksi ada atau tidaknya kecacatan pada produksi peluru menggunakan metode line detection

MANFAAT Membantu industri pembuatan peluru terutama PT. Pindad dalam mendeteksi kecacatan pada produksi peluru menggunakan implementasi pengolahan citra digital dengan metode line detection.

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis citra dengan bantuan komputer Citra Komputer

PELURU Selongsong peluru adalah benda yang merupakan wadah yang membungkus proyektil peluru Amunisi Peluru Selongsong Propelan Rim Primer

AKUISISI CITRA DIGITAL Untuk menentukan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra digital Objek Citra digital

SEGMENTASI CITRA Suatu proses pengelompokan citra menjadi beberapa bagian yang homogen berdasarkan kriteria keserupaan tertentu. Pengenalan pola gambar Memisahkan objek dengan background

IMAGE ENHANCEMENT Untuk mengatur gelap terang pada citra Brightness Contrass Gamma Dimana: = Citra sebelum dikenakan transformasi gamma = Faktor koreksi gamma, dengan kisaran nilai = Citra setelah dikenakan transformasi gamma

GRAYSCALLING Merubah citra warna (RGB) menjadi citra dengan aras keabuan

PENAPISAN CITRA DIGITAL High Pass Low Pass Mengurangi noise pada citra Median Laplacian Roberts Sobel Gaussian

THRESHOLDING Merubah citra grayscale menjadi citra biner

LINE DETECTION Konvolusi mask -1-1 -1 2 2 2-1 -1-1 Horisontal 0⁰ (mask 1) -1 2-1 -1 2-1 -1 2-1 Vertikal 90⁰ (mask 3) -1-1 2-1 2-1 2-1 -1 +45⁰ (mask 2) 2-1 -1-1 2-1 -1-1 2-45⁰ (mask 4)

METODE PENELITIAN Studi Literatur Pengumpulan Data Pengolahan Data Pembuatan Interface Penyusunan Laporan

PEMBACAAN CITRA Citra peluru berupa citra digital hasil pemotretan dengan resolusi 2592x1728 piksel

CROPPING Dilakukan segmentasi citra untuk proses cropping sehingga dapat dipisahkan objek dengan background nya Citra asli Hasil cropping

INCREASE GAMMA Dilakukan perubahan gelap terang citra untuk mempermudah proses line detection dengan increase gamma

GRAYSCALLING Merubah citra RGB menjadi grayscale untuk mempercepat proses

RESIZE Bertujuan untuk menyamakan ukuran citra.

PENAPISAN HIGH PASS Dilakukan penapisan pada citra untuk mempertahankan tepi citra sekaligus mengurangi derau

LINE DETECTION Dilakukan konvolusi matrik line detection terhadap matriks citra, maka didapat hasil sebagai berikut Mask 1 Mask 2 Mask 3 Mask 4

DETEKSI AKHIR Deteksi akhir dengan mencari selisih jumlah piksel citra uji dan citra acuan, kemudian dihitung presentasenya terhadap citra acuan sehingga diperoleh kesimpulan apakah peluru cacat atau tidak.

Block diagram deteksi kecacatan peluru menggunakan metode line detection

HASIL DAN PEMBAHASAN Citra sebanyak 29 citra 11 citra baik 18 citra cacat Citra baik Citra cacat

HASIL DAN PEMBAHASAN Citra cacat dibagi 2 : Tipe I : citra cacat yang dapat dengan mudah dilihat secara kasat mata Tipe II : citra cacat yang sulit dilihat secara kasat mata Tipe I Tipe II

HASIL DAN PEMBAHASAN Untuk mendapatkan citra acuan diperlukan uji coba terhadap 11 citra baik dan hasilnya sebagai berikut: Baik 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 94,803 89,1161 91,9794 90,745 93,0266 92,8944 87,1749 96,5297 88,6728 83,1108 2 94,5181 94,0014 97,0216 95,7196 98,1262 97,9867 91,9538 98,1787 93,5338 87,6669 3 87,7868 93,6186 96,7871 98,1721 95,612 95,7603 97,8217 91,681 99,5026 93,2613 4 91,28 96,9301 96,8871 98,658 98,8615 99,0052 94,7766 95,0529 96,4052 90,3581 5 89,8011 95,5282 98,205 98,6398 97,4858 97,6315 96,0658 93,6254 97,7165 91,5872 6 92,5038 98,0904 95,7964 98,8743 97,5474 99,8579 93,7097 96,2343 95,3199 89,341 7 92,3508 97,9454 95,9327 99,015 97,6863 99,8577 93,8431 96,0866 95,4556 89,4681 8 85,2881 91,2497 97,7732 94,4887 95,9047 93,2875 93,4391 89,269 98,2817 95,338 9 96,4049 98,2113 92,3199 95,2861 94,0074 96,371 96,234 90,309 91,8607 86,0987 10 87,2259 93,0868 99,5001 96,2711 97,6631 95,0901 95,2392 98,3107 91,1396 93,7275 11 79,6787 85,9318 92,7744 89,3293 90,8144 88,0693 88,2283 95,11 83,8543 93,3077

HASIL DAN PEMBAHASAN Citra acuan Citra ke-9 Citra Cacat <90,745 Tidak cacat >=90,745

HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil uji coba citra cacat yang terdeteksi cacat

HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil uji coba citra cacat yang terdeteksi tidak cacat

HASIL DAN PEMBAHASAN Cacat Tipe I Prosentase Hasil 1 68,6488 Cacat 2 78,4822 Cacat 3 73,9241 Cacat 4 89,1254 Cacat 5 75,5437 Cacat 6 78,4822 Cacat 7 77,3022 Cacat 8 68,9727 Cacat 9 98,982 Tidak Cacat Berdasarkan hasil uji coba terhadap 9 citra cacat tipe I, metode line detection dapat mendeteksi sebanyak 8 peluru yang tergolong cacat, sedangkan yang lainnya terdeteksi tidak cacat.

HASIL DAN PEMBAHASAN Cacat Tipe II Prosentase Hasil 1 89,3105 Cacat 2 97,0847 Tidak Cacat 3 96,46 Tidak Cacat 4 82,1148 Cacat 5 91,7862 Tidak Cacat 6 95,5576 Tidak Cacat 7 77,8806 Cacat 8 81,2587 Cacat 9 83,0171 Cacat Berdasarkan hasil uji coba terhadap 9 citra cacat tipe II, metode line detection hanya dapat mendeteksi sebanyak 5 peluru yang tergolong cacat, sedangkan yang lainnya terdeteksi tidak cacat.

KESIMPULAN Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan, sebuah citra peluru dikatakan cacat apabila presentasenya < 90,745. Dari 18 citra cacat, yang terbagi atas 9 citra cacat tipe I dan 9 citra cacat tipe II, metode line detection mempunyai tingkat akurasi sebesar 88,89% untuk citra cacat tipe I dan 55,56% untuk citra cacat tipe II.

DAFTAR PUSTAKA [1] Fadillah, Ramadhian. 2008. Inilah Cara membuat Peluru dan Bom. http://news.detik.com/read/2008/11/03/100009/1030130/ 10/inilah-cara-membuat-peluru-dan-bom. Diakses 5 Maret 2014. [2] Gonzalez, R.C. & Woods, R.E. Digital Image Processing Second Edition. Prentice Hall. New Jersey. 2002. [3] Aryanti, Vina. 2012. Pengantar Pengolahan Citra. http://vinaaryantii.blogspot.com/2012/09/pengantarpengolahan-citra.html. Diakses 5 Maret 2014. [4] Rinaldi, Munir. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Informatika. Bandung. 2004. [5] Agus, Prijono, dkk. Pengolahan Citra Digital Menggunakan MATLAB. Informatika. Bandung. 2007. [6] Mabrur, Andik. 2011. Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab. http://www.scribd.com/doc/59018692/12/pengolahan- Citra-Digital-yang-Dapat-Dilakukan-dengan-Fungsi- Bawaan-Matlab. Diakses 22 Februari 2014. [7] Yuni, Setiani. 2012. Segmentasi Citra. http://yunisetianiyuni.blogspot.com/2012/09/segmentasi-citra.html. Diakses 22 Februari 2014.