KONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR

dokumen-dokumen yang mirip
KONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAI\ KAMERA SEBAGAI SENSOR

Mesin Bor Otomatis dengan Menggunakan Kamera untuk Mendeteksi Koordinat Bor

ROBOT MOBIL DENGAN SENSOR KAMERA UNTUK MENELUSURI JALUR PADA MAZE

Kontrol Mesin Bor PCB Otomatis dengan Menggunakan Programmable Logic Controller

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

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

SISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

ROBOT MOBIL PENCARI RUTE TERPENDEK MENGGUNAKAN METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

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

Robot Bergerak Penjejak Jalur Bertenaga Sel Surya

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

IMPLEMENTASI METODE STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING PADA MIKROKONTROLER MCS51 UNTUK ROBOT MOBIL PENCARI RUTE TERPENDEK

Realisasi Robot Yang Mengikuti Objek Bergerak Menggunakan Kamera Wireless via Wifi

Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy

Aplikasi Metoda Random Walks untuk Kontrol Gerak Robot Berbasis Citra

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

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

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

BAB II LANDASAN TEORI

KWH METER DENGAN SISTEM PRABAYAR

BAB III PERANCANGAN ALAT

DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSIAN OBJEK MENGGUNAKAN METODE YCBCR PADA ROBOWAITER DRU99RWE4-V13

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

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

SISTEM DETEKSI KEBOCORAN AIR PDAM SURABAYA BERBASIS TEKNOLOGI SCADA

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

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

PENGENALAN KARAKTER DENGAN MENGGUNAKAN HAMMING NETWORK

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

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

Aplikasi Kamera Web Untuk Mengukur Luas Permukaan Sebuah Obyek 3D

Bab III Perangkat Pengujian

BAB II SISTEM PENENTU AXIS Z ZERO SETTER

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

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Atmel (

Implementasi Kendali Logika Fuzzy pada Pengendalian Kecepatan Motor DC Berbasis Programmable Logic Controller

PENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY

IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENCARIAN RUTE PALING OPTIMUM

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

ROBOT PENGIKUT GARIS DENGAN SENSOR INFRA MERAH BERBASIS MIKROKONTROLLER AT89S52 TUGAS AKHIR

Ultrasonic Level Transmitter Berbasis Mikrokontroler ATmega8

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

ALAT PENGKLASIFIKASI BERDASARKAN KARAKTERISTIK PANTUL BENDA DENGAN BANTUAN JARINGAN SYARAF BUATAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PERANCANGAN PENGENDALI POSISI LINIER UNTUK MOTOR DC DENGAN MENGGUNAKAN PID

APLIKASI WEBCAM UNTUK MENJEJAK PERGERAKAN MANUSIA DI DALAM RUANGAN

Implementasi Metode Simulated Annealing pada Robot Mobil untuk Mencari Rute Terpendek

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Realisasi Perangkat Color Object Tracking Menggunakan Raspberry Pi

BAB IV ANALISA DAN PENGUJIAN ALAT

BAB II LANDASAN TEORI

PENGONTROL PID BERBASIS PENGONTROL MIKRO UNTUK MENGGERAKKAN ROBOT BERODA. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik. Universitas Kristen Maranatha

Aplikasi Kamera Web Untuk Menggerakkan Gambar Objek Dengan Jari Tangan

RANCANG BANGUN SIMULATOR PENGENDALIAN POSISI CANNON PADA MODEL TANK MILITER DENGAN PENGENDALI PD (PROPOSIONAL DERIVATIVE)

BAB III PERANCANGAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai beberapa hal dasar tentang bagaimana. simulasi mobil automatis dirancang, diantaranya adalah :

BAB IV ANALISA DAN PENGUJIAN SISTEM

SISTEM PENGEMBANGAN KENDALI LOGIKA FUZZY BERBASIS PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLLER

BAB I PENDAHULUAN. Sistem pendeteksi pada robot menghindar halangan banyak

COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA

PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN

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

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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

APLIKASI WIROBOT X80 UNTUK MENGUKUR LEBAR DAN TINGGI BENDA. Disusun Oleh: Mulyadi Menas Chiaki. Nrp :

BAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : akan digunakan untuk melakukan pengolahan citra.

Rancang Bangun Sistem Pengukuran Posisi Target dengan Kamera Stereo untuk Pengarah Senjata Otomatis

PERANCANGAN MOBILE ROBOT DENGAN SENSOR KAMERA MENGGUNAKAN SISTEM KENDALI FUZZY

EMDEDDED ARRAY SENSOR UNTUK LINE FOLLOWING ROBOT

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

BAB II LANDASAN TEORI

MOTOR DRIVER. Gambar 1 Bagian-bagian Robot

PENGENDALI PINTU GESER BERDASARKAN KECEPATAN JALAN PENGUNJUNG BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 16. Disusun Oleh : Nama : Henry Georgy Nrp :

Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson

Perancangan Kontroler Fuzzy untuk Tracking Control Robot Soccer

PENERAPAN TEKNIK PENGENALAN WAJAH BERBASIS FITUR LOCAL BINARY PATTERN PADA ROBOT PENGANTAR MAKANAN

Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt

Bab IV. Pengujian dan Analisis

Kata Kunci : ATmega16, Robot Manipulator, CMUCam2+, Memindahkan Buah Catur

Rancang Bangun Sistem Takeoff Unmanned Aerial Vehicle Quadrotor Berbasis Sensor Jarak Inframerah

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

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. secara otomatis. Sistem ini dibuat untuk mempermudah user dalam memilih locker

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

KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1. Nugroho hary Mindiar,

BAB 3 METODE PERANCANGAN

PENCARIAN CITRA BERDASARKAN BENTUK DASAR TEPI OBJEK DAN KONTEN HISTOGRAM WARNA LOKAL

PENENTUAN SUDUT LENGAN ROBOT HUMANOID BERDASARKAN KOORDINAT YANG DIKIRIM DARI PC MENGGUNAKAN USER INTERFACE YANG DIBUAT DARI Qt

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

Pengendalian Gerak Robot Penghindar Halangan Menggunakan Citra dengan Kontrol PID

BAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan

SISTEM KENDALI JARAK JAUH MINIATUR TANK TANPA AWAK

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

Gambar 4.1 Diagram Percobaan

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

APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK

RANCANG BANGUN ROBOT PENGGAMBAR BERBASIS MIKRO KONTROLER ATMEGA 8535

Kontrol Keseimbangan Robot Mobil Beroda Dua Dengan. Metode Logika Fuzzy

Transkripsi:

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, Surabaya Indonesia phone: 62-31-8439040 ext. 1354 fax: 62-31-8436418 email: thiang@petra.ac.id, felix@petra.ac.id Abstrak Makalah ini akan menjelaskan tentang penggunaan kamera sebagai sensor posisi pada kontrol robot mobil penjejak garis berwarna. Robot mobil didisain untuk dapat mengikuti sebuah garis berwarna dari sekumpulan garis-garis berwarna yang ada. Dalam sistem ini diterapkan metode kontrol ON-OFF untuk mengontrol robot mengikuti garis tersebut. Untuk mendeteksi garis berwarna yang ditentukan dan menghitung posisi dari garis tersebut, sistem menggunakan informasi warna dan beberapa metode seperti operasi sobel dan threshold. Hasil pengujian menunjukkan bahwa robot dapat mengikuti garis berwarna yang telah ditentukan meskipun posisi awal robot tidak di tengah garis. Kata Kunci : robot mobil, robot penjejak garis, penjejak garis berwarna 1. Pendahuluan Sebagian besar robot mobil penjejak garis menggunakan sensor infra merah untuk mengikuti sebuah garis. Ada beberapa kelemahan dari penggunaan sensor infra merah dalam robot mobil penjejak garis terutama garis berwarna. Pertama, sistem tidak semudah itu dapat membedakan dan mendeteksi garis berwarna tertentu dari sekumpulan garis berwarna. Selain itu, sensor infra merah sangat sensitive terhadap pengaruh perubahan cahaya. Karena itu dalam penelitian ini, dikembangkan suatu robot mobil penjejak garis berwarna dengan memanfaatkan kamera sebagai sensor. Sehingga diharapkan robot lebih mudah membedakan dan mendeteksi garis berwarna yang telah ditentukan. Makalah ini akan mejelaskan tentang robot mobil penjejak gari berwarna dengan menggunakan kamera sebagai sensor. Untuk mendeteksi garis berwarna yang telah ditentukan, sistem yang telah didisain menggunakan beberapa metode dari teknologi pemrosesan image. Hal ini akan dibahas dalam bagian ketiga. Untuk mengontrol robot agar dapat mengikuti garis berwarna, digunakan metode yang sederhana yaitu kontrol ON-OFF dan ini akan dibahas dalam bagian keempat. Bagian kedua akan membahas perancangan perangkat keras dari robot. Dan makalah ini akan ditutup dengan memaparkan hasil pengujian dan beberapa diskusi dan kesimpulan. 2. Deskripsi Perangkat Keras Robot Perangkat keras robot menggunakan dua buah motor DC untuk pergerakan robot. Robot juga dilengkapi dengan sebuah kamera. Dengan menggunakan kamera tersebut, robot dapat mendeteksi garis berwarna yang telah ditentukan sehingga robot dapat dikontrol untuk mengikutinya. Rangkaian driver motor dirancang dengan menggunakan IC L293D yang merupakan IC motor driver dengan empat channel H-bridge. Rangkaian ini dihubungkan ke personal computer (PC) melalui interface parallel port. Gambar 1 menunjukkan model dari robot mobil yang telah didisain dan gambar 2 menunjukkan blok diagram perangkat keras robot mobil. B-42

Kontrol Robot Mobil Penjejak Garis Berwarna Dengan Memanfaatkan Kamera Sebagai Sensor B-43 Gambar 1. Model Robot Mobil Penjejak Garis Berwarna Gambar 2. Blok diagram Perangkat Keras Sistem Dalam sistem yang telah didisain, kamera digunakan sebagai sensor untuk mendeteksi posisi garis berwarna yang telah ditentukan. Parameter posisi ini yang akan menjadi input dari sistem kontrol yang diterapkan untuk mengontrol robot supaya posisi garis berwarna tersebut selalu berada di posisi tengah terhadap robot. Kamera ini dihubungkan ke PC melalui serial interface USB. Dalam sistem ini, PC digunakan sebagai kontrolernya. Semua proses image dan kontrol dilakukan oleh PC. 3. Proses Pendeteksian Posisi Garis Berwarna Image Sekuensial Pemrosesan Awal Image Proses Pendeteksian Garis Perhitungan Posisi dan Arah Garis Proses Perbaikan Image Ekstraksi Fitur Gambar 3. Blok Diagram Proses Pendeteksian Posisi Garis Berwarna Blok diagram pemrosesan image untuk proses pendeteksian posisi garis berwarna dapat dilihat pada gambar 3. Sistem menggunakan informasi warna untuk mendeteksi keberadaan garis berwarna yang telah ditentukan dan menghitung posisi garis tersebut.

B-44 Proceedings, Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2002) Auditorium Universitas Gunadarma, Jakarta, 21 22 Agustus 2002 Tahap pertama proses pendeteksian ini adalah pemrosesan awal image. Dalam tahap ini, dilakukan proses konversi image dari format warna RGB ke grayscale dengan menggunakan metode gray illumination. Persamaan berikut digunakan untuk melakukan proses tersebut. Gray = 0.299R + 0.587G + 0. 114B (1) dimana R, G, B adalah warna dalam format RGB. Tahap kedua dari proses pendeteksian adalah pendeteksian keberadaan garis berwarna yang telah ditentukan. Untuk melakukan proses ini, sistem menggunakan metode operasi dual threshold yang dapat direpresentasikan dengan persamaan berikut: ( x, f jika T1 f ( x, T 2 g( x, = (2) 0 untuk yang lain dimana T1 dan T2 adalah nilai threshold. Proses ini akan menghasilkan sebuah image dimana semua warna selain warna garis yang telah ditentukan akan diubah menjadi warna hitam. Dengan demikian, sistem dapat mendeteksi keberadaan dari garis dengan warna yang telah ditentukan. Tahap berikut adalah proses ekstraksi fitur. Fitur yang akan diekstrak dari image adalah garis tepi dari obyek, dalam hal ini garis yang warnanya telah ditentukan. Untuk melakukan proses ini, sistem menerapkan operasi sobel. Operasi ini terdiri atas dua operator yaitu operator X dan operator Y. Operasi sobel dapat direpresentasikan dengan menggunakan persamaan berikut: g x, y hx, y * f x, y = (3) dimana h x, y adalah is operator sobel. Berikut ini adalah operator sobel yang dimaksud: -1-2 -1 0 0 0 1 2 1 Horizontal mask -1 0 1-2 0 2-1 0 1 Vertikal mask Setelah pendeteksian keberadaan garis dan berhasil mendapatkan garis tepi dari garis, sistem menggunakan operasi single threshold untuk memperbaik hasil dari operasi sobel. Persamaan berikut digunakan untuk proses ini. 255 if f ( x, T g( x, = (4) 0 others dimana T adalah nilai threshold. Proses ini akan menghasilkan image dengan warna hitam dan putih. Warna putih akan menunjukkan obyek garis yang dimaksud. Proses terakhir adalah perhitungan posisi dari garis yang telah terdeteksi. Posisi garis tersebut ditentukan dengan menghitung titik tengah dari garis tersebut. Proses ini dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut: { X k } + max{ X } min k P = (5) 2

Kontrol Robot Mobil Penjejak Garis Berwarna Dengan Memanfaatkan Kamera Sebagai Sensor B-45 dimana X k adalah posisi pixekl garis yang terdeteksi pada bagian bawah image. 4. Sistem Kontrol Robot Penjejak Garis Pada sistem ini diterapkan metode kontrol yang sederhana yaitu sistem kontrol ON-OFF. Pada prinsipnya robot akan dikontrol hingga garis yang akan diikuti berada pada posisi tengah terhadap robot. Sehingga setting point dari sistem ini adalah titik tengah image yang ditangkap dari kamera. Karena dimensi image yang digunakan adalah 240 x 320 pixel maka setting point untuk sistem ini selalu pada pixel 160. Input dari sistem ini adalah posisi garis yang telah ditentukan. Dari posisi ini diambil keputusan dengan aturan berikut: H Posisi garis pada pixels 0 s/d 160 maka robot bergerak ke kiri 2 H H Posisi garis pada pixels 160 s/d 160 + maka robot bergerak lurus 2 2 H Posisi garis pada pixels 160 + s/d 320 : motor bergerak ke kanan 2 Dimana H adalah nilai lebar histerisis dalam sistem kontrol ON-OFF. 5. Hasil Pengujian Sistem diimplementasikan pada komputer dengan sistem window98. Program untuk pendeteksian posisi garis dan kontrol gerakan robot didisain dengan menggunakan bahasa program Delphi 5.0. Beberapa pengujian telah dilakukan untuk menguji performan sistem antara lain pengujian dengan variasi nilai histerisis (nilai range untuk robot bergerak lurus), pengujian sistem mengikuti jalur belokan. Dari hasil percobaan, terlihat bahwa robot dapat bergerak mengikuti garis lurus dengan warna yang telah ditentukan dan juga dapat mengikuti garis yang membentuk jalur belokan. Maksimum sudut belokan yang dapat diikuti oleh robot 60. 5.1. Pengujian dengan Variasi Nilai Histerisis Dalam percobaan ini, sistem diuji dengan variasi nilai lebar histerisis dari sitem kontrol ON-OFF. Berikut dalam gambar 4, 5, 6 menunjukkan hasil pengujian dengan nilai histerisis 50, 100 dan 150 pixel. Gambar 4. Grafik Hasil Pengujian dengan Nilai Histerisis 50 Pixel

B-46 Proceedings, Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2002) Auditorium Universitas Gunadarma, Jakarta, 21 22 Agustus 2002 Gambar 5. Grafik Hasil pengujian dengan Nilai Histerisis 100 Pixel Gambar 6. Grafik Hasil Pengujian dengan Nilai Histerisis 150 Pixel Gambar 4 memperlihatkan sistem osilasi dengan histerisis yang cukup besar. Hal ini menunjukkan robot bergerak ke kiri kemudian ke kanan terus menerus berualang-ulang dengan nilai histerisis yang cukup besar. Namun demikian kalau dilihat secara keseluruhan maka terlihat robot masih dapat mengikuti garis. Dari ketiga percobaan ini, terlihat bahwa yang tebaik adalah sistem dengan histerisis 150 pixel. Dari gambar 6 terlihat robot dapat berjalan lebih lurus dari pada dengan histerisis 50 dan 100 pixel. Tetapi posisi garis tidak pada posisi tengah terhadap robot. 5.2. Pengujian dengan Variasi Sudut Jalur dengan Belokan Dalam percobaan ini, sistem diuji untuk mengikuti sebuah jalur yang mempunyai variasi sudut belokan. Beberapa ukuran sudut belokan yang diuji dalam sistem ini adalah 30, 45, 60 dan 90. Gambar 7, 8, 9 dan 10 menunjukkan hasil pengujian sistem untuk beberapa variasi sudut belokan.

Kontrol Robot Mobil Penjejak Garis Berwarna Dengan Memanfaatkan Kamera Sebagai Sensor B-47 Gambar 7. Grafik Hasil Pengujian dengan Sudut Belokan 30 Gambar 9. Grafik Hasil Pengujian dengan Sudut Belokan 45 Gambar 10. Grafik Hasil Pengujian dengan Sudut Belokan 60 Gambar 11. Grafik Hasil Pengujian dengan Sudut Belokan 90

B-48 Proceedings, Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2002) Auditorium Universitas Gunadarma, Jakarta, 21 22 Agustus 2002 Dari grafik hasil pengujian terlihat bahwa besar sudut belokan maksimal yang masih dapat diikuti oleh robot adalah 60. Sedangkan untuk sudut 90 robot tidak mampu mengikutinya. 6. Kesimpulan Robot mobil penjejak garis berwarna yang dikembangkan telah berjalan dengan cukup baik walaupun masih terdapat beberapa kelemahan. Robot dapat mengikuti garis lurus berwarana yang telah ditentukan dan juga dapat mengikuti garis yang membentuk jalur belokan. Dalam sistem ini, semakin besar histerisis kontrol ON-OFF maka semakin baik robot dalam mengikuti garis, tetapi posisi garis akan timbul error posisi garis terhadap posisi robot yang semakin besar. Sudut maksimum yang masih dapat diikuti oleh robot untuk jalur belokan adlaah 60. 7. Daftar Pustaka [1] Baxes, Gregory A. Digital Image Processing, Canada: Wohn Wiley & Sons Inc., 1994 [2] Castleman, Kenneth R. Digital Image Processing, New Jersey: Prentice Hall International, Inc., 1996 [3] Gregory A.Baxes, Digital Image Processing, Principles and Applications. John Wiley & Sons, Inc., 1994 [4] Craig Peacock, Interfacing the standard parallel port, {http://www.senet.com.au/ ~cpeacockp}, February 1998