Pokok Bahasan PENDAHULUAN PERANCANGAN SISTEM HASIL PENGUJIAN PENUTUP

dokumen-dokumen yang mirip
Rancang Bangun Navigasi Pengganti Rotary Encoder Menggunakan Kamera

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

BAB IV IMPLEMENTASI & EVALUASI

BAB XI PERSAMAAN GARIS LURUS

Bab IV. Pengujian dan Analisis

Bab III Perangkat Pengujian

BAB IV UJI PENENTUAN POSISI TIGA DIMENSI BUAH JERUK LEMON PADA TANAMANNYA

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS

BAB III KALIBRASI DAN VALIDASI SENSOR KAMERA UNTUK PENGEMBANGAN RUMUS POSISI TIGA DIMENSI OBYEK

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

Latar Belakang 7/3/2014

BAB II LANDASAN TEORI

PENGIDENTIFIKASIAN CACAT KELURUSAN SISI DAN KESIKUAN PADA UBIN KERAMIK MENGGUNAKAN TEKNIK MORFOLOGI. Kurniawan Teknik Informartika

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

BAB V PEMBAHASAN UMUM

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

BAB IV PENGUJIAN SISTEM. mendeteksi tempat parkir yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan

BAB III PROSEDUR DAN METODOLOGI

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

BAB III PERANCANGAN. Gambar 3.1 Blok Diagram Sistem

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

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

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

PENDETEKSIAN HALANGAN PADA ROBOT CERDAS PEMADAM API MENGGUNAKAN KAMERA DENGAN INTEGRAL PROYEKSI

BAB III PERANCANGAN SISTEM

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II DASAR TEORI Kajian Pustaka a. Penerapan Algoritma Flood Fill untuk Menyelesaikan Maze pada Line Follower Robot [1]

DETEKSI MARKA JALAN DAN ESTIMASI POSISI MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION HOUGH TRANSFORM

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

Implementasi OpenCV pada Robot Humanoid Pemain Bola Berbasis Single Board Computer

BAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain:

DAFTAR ISI HALAMAN PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN HALAMAN PERSEMBAHAN KATA PENGANTAR DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR. Abstract. viii BAB I PENDAHULUAN 1

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

ANALISIS SISTEM PENDETEKSI POSISI PLAT KENDARAAN DARI CITRA KENDARAAN

PERSAMAAN GARIS LURUS

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Bab II Teori Dasar 2.1 Representasi Citra

BAB 4 HASIL DAN BAHASAN. Percobaan dilakukan dengan menggunakan dua buah objek berbeda, seperti

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah

ESTIMASI JARAK DAN POSISI ORIENTASI OBJEK MENGGUNAKAN STEREO CAMERA DAN KALMAN FILTER

BAB III PERANCANGAN SISTEM

BAB 3 METODE PERANCANGAN

BAB III PERANCANGAN SISTEM

ALHAZEN Journal of Physics ISSN Volume 2, Nomor 1, Issue 1, Juli 2015

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

Prosedur Menjalankan Aplikasi Linda

BAB III PERANCANGAN SISTEM

COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat. Graphic Card dengan memory minimum 64 mb

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.

DETEKSI FITUR DAN PENENTUAN POSISI HUMANOID SOCCER ROBOT DALAM LAPANGAN STANDAR ROBOCUP BEBASIS SENSOR ORIENTASI DAN PENANDA TIDAK UNIK

DETEKSI DAN SEGMENTASI OTOMATIS DERET PADA CITRA METERAN AIR

HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODE YANG DIUSULKAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB IV PENGUJIAN SISTEM. pada PC yang dihubungkan dengan access point Robotino. Hal tersebut untuk

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

DAFTAR ISI ABSTRAK... 7 KATA PENGANTAR... 8 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN...

OPTIMASI ALGORITMA IDENTIFIKASI STRABISMUS

LAMPIRAN A: DAFTAR DATA CITRA dan DATA CITRA BAYANGAN

BAB III METODE PENELITIAN

Mesin Bor Otomatis dengan Menggunakan Kamera untuk Mendeteksi Koordinat Bor

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

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

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

Pengendalian Gerak Robot Penghindar Halangan Menggunakan Citra dengan Kontrol PID

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sampel pengujian menggunakan sebanyak 1 buah sampel beras A, 7 buah

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

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. implementasi dan evaluasi yang dilakukan terhadap perangkat keras dan

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

c. 2 d Jika suatu garis mempunyai persamaan 2x + y + 4 = 0, maka gradiennya adalah a. 2 b. ½ c. 2 d. ½

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB III PERANCANGAN SISTEM

Sistem Ar Drone Pengikut Garis Menggunakan Algoritma Progressive Probabilistic Hough Transform

ANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL

BAB II KAJIAN LITERATUR...

PAINTING AIRBRUSH DESIGNED USING CANNY ADGE DETECTION METHOD

DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

A. Menentukan Letak Titik

BAB 2 LANDASAN TEORI

ARIEF SARDJONO, ST, MT.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III PERANCANGAN SISTEM

BAB IV PENGUJIAN ALAT DAN ANALISA

4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III METODE PENELITIAN. Perpustakaan merupakan suatu tempat menyimpan koleksi baik berupa

ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR

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

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

SEKOLAH MENENGAH PERTAMA (SMP) NEGERI 103 JAKARTA

BAB I PENDAHULUAN. dipergunakan oleh beberapa penyandang difabel dan lansia akibat kesulitan atau

RANCANG BANGUN ROBOT PERMAINAN CATUR BERBASIS KAMERA

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Transkripsi:

Pokok Bahasan PENDAHULUAN PERANCANGAN SISTEM HASIL PENGUJIAN PENUTUP

PENDAHULUAN 1. Sistem navigasi robot banyak dipakai dimanfaatkan untuk berbagai kebutuhan misalnya untuk membantu departemen pemadam kebakaran untuk mendeteksi daerah mana yang telah atau belum terbakar. 2. Dengan teeknologi sistem navigasi robot yang baik dapat membantu pekerjaan manusi menjadi lebih efektiv dan efisien.

PERMASALAHAN Bagaimana cara membuat sistem navigasi yang akurat. Bagaimana cara mendeteksi garis-garis lantai. Bagaimana cara mendeteksi perpotongan dari garis-garis lantai. Bagaimana cara mengestimasi jarak berdasarkan titik-titik perpotongan dari lantai.

TUJUAN Dapat membuat sistem navigasi yang akurat. Dapat mendeteksi garis-garis lantai. Dapat mendeteksi titik-titik perpotongan garis lantai. Dapat mengestimasi jarak berdasarkan titiktitik perpotongan lantai.

PERANCANGAN SISTEM A A KALIBRASI 60 cm 60 cm B B C ARAH PERGERAKAN BASE KAMERA CITRA LANTAI TARGET (X cm, Y cm) 60 60 cm cm H H I I D PC BASE LANTAI G G F F E Y TARGET TERCAPAI BASE X JIKA NILAI KOORDINAT AKTUAL = KOORDINAT TARGET TARGET 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM ARAH PERGERAKAN UBIN

PERANCANGAN SISTEM PC KAMERA KAMERA AMBIL GAMBAR 200 cm GRAYSCALLING BASE LANTAI ADAPTIVE THRESHOLD HOUGH TRANSFORM DETEKSI PERPOTONGAN HITUNG POSISI X,Y DARI BASE PADA BIDANG KARTESIAN CARI KOORDINAT TERGET

PERANCANGAN SISTEM 60 cm Frame A B C Dibalik Titik Merah Terdapat Titik Hijau 60 cm H I D r > 50 t = 0 t = 1 r < 50 r < 50 G F E t = 2 Koordinat Kartesian Y Koordinat Frame (0,0) (10,0) X (50,50) (60,50) (0,-10) (50,60)

PERANCANGAN SISTEM START AMBIL GAMBAR NILAI PIXEL DI FRAME A > T TIDAK GRAYSCALING THRESHOLDING YA C = KOORDINAT PIXEL FRAME A HOUGH TRANSFORM FOR X C + 5 ==B? TIDAK ADA GARIS SUDAH TERDETEKSI SEMUA? YA YA TIDAK BACA KOORDINAT PIXEL GARIS FOR X C - 5 ==B? YA TIDAK BACA NILAI PIXEL DI FRAME A SESUAI KOORDINATE PIXEL GARIS NIAI PIXEL DI INCREMENT (++) DAN DIISIKAN KE FRAME A DENGAN KOORDINAT YANG SAMA FOR Y C + 5 ==B? YA FOR Y C - 5 ==B? TIDAK TIDAK Ilustrasi Pengecekan Pixel Kiri, Kanan, Atas, dan Bawah. YA KOORDINAT C = PERPOTONGAN C BUKAN KOORDINAT PERPOTONGAN

PERANCANGAN SISTEM Cara mendeteksi garis pada lantai 1. Grayscaling

2. Adaptive Thresholding

Ketetanggaan

3. Hough Transform y = mx + b...1 y1 = mx1 + b...2 y - y1 = m(x-x1)...3 Koordinat Katesian A(6,1) dengan gradien 2, maka persamaan garisnya adalah : y-y1 = m(x-x1) y-1 = 2(x-6) y = 2x -12 + 1 y = 2x -11

Koordinat Hough Persamaan Hough

Titik Garis

PENGUJIAN Citra asli Citra Grayscale 240 320 Citra Adaptive Threshold Deteksi Garis Lantai

PENGUJIAN

PENGUJIAN Y (60,180) cm Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : 60 cm, 180 cm Aktual (X,Y) : 52.74 cm, 173.83 cm (0,0) cm X Ubin (X,Y) : 1.5 Jarak Base TerhadapTarget : 10.09 cm Error (X,Y) : 7.86 cm, 6.32 cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Arah Base Menuju Posisi +X : 7.86 cm Arah Base Menuju Posisi +Y : 6.32 cm Status : Target Tercapai

Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm (120,90) cm Target (X,Y) : 120 cm, 90 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : 115.16 cm, 81.38 cm Ubin (X,Y) : 3.2 Jarak Base TerhadapTarget : 10.86 cm Error (X,Y) : 3.94 cm, 10.12 cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Arah Base Menuju Posisi +X : 3.94 cm Arah Base Menuju Posisi +Y : 10.12 cm Status : Target Tercapai

Y (120,120) cm Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : 120 cm, 120 cm (0,0) cm Aktual (X,Y) : 110.44 cm, 117.55 cm Ubin (X,Y) : 3.3 JarakBase Terhadap Target : 10.23 cm Error (X,Y) : 9.86 cm, 2.75 cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Arah Base Menuju Posisi +X : 9.86 cm Arah Base Menuju Posisi +Y : 2.75 cm Status : Target Tercapai

(-90,150) cm Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : -90 cm, 150 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : -85.14 cm, 142.14 cm Ubin (X,Y) : 2.4 Jarak Base TerhadapTarget : 10.32 cm Error (X,Y) : -5.46 cm, 8.75 cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Arah Base Menuju Posisi -X : -5.46 cm Arah Base Menuju Posisi +Y : 8.75 cm Status : Target Tercapai

Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm (-150,60) cm Target (X,Y) : -150 cm, 60 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : -144.33 cm, 51.79 cm Ubin (X,Y) : 4.1 Jarak Base TerhadapTarget : 10.09 cm Error (X,Y) : -6.27 cm, 7.91 cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Arah Base Menuju Posisi -X : -6.27 cm Arah Base Menuju Posisi +Y : 7.91 cm Status : Target Tercapai

(-90,120) cm Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : -90 cm, 120 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : -86.73 cm, 110.68 cm Ubin (X,Y) : 2.3 Jarak Base TerhadapTarget : 10.07 cm Error (X,Y) : -3.42 cm, 9.47 cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Arah Base Menuju Posisi -X : -3.42 cm Arah Base Menuju Posisi +Y : 9.47 cm Status : Target Tercapai

Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : -30 cm, -120 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : -22.00 cm, -114.81 cm Ubin (X,Y) : 0.3 (-30,-120) cm Jarak Base TerhadapTarget : 10.05 cm Error (X,Y) : -8.60 cm, -5.19 cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Arah Base Menuju Posisi -X : -8.60 cm Arah Base Menuju Posisi -Y : -5.19 cm Status : Target Tercapai

Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : -60 cm, -150 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : -54.27 cm, -142.47 cm Ubin (X,Y) : 1.4 Jarak Base TerhadapTarget : 10.70 cm (-60,-150) cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Error (X,Y) : -6.78 cm, -8.28 cm Arah Base Menuju Posisi -X : -6.78 cm Arah Base Menuju Posisi -Y : -8.28 cm Status : Target Tercapai

Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : -120 cm, -120 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : -121.34 cm, -110.19 cm Ubin (X,Y) : 4.3 Jarak Base TerhadapTarget : 10.51 cm (-120,-120) cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Error (X,Y) : 1.49 cm, -10.49 cm Arah Base Menuju Posisi +X : 1.49 cm Arah Base Menuju Posisi -Y : -10.49 cm Status : Target Tercapai

Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : 30 cm, -120 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : 29.34 cm, -110.16 cm Ubin (X,Y) : 0.3 Jarak Base TerhadapTarget : 11.21 cm (30,-120) cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Error (X,Y) : 0.69 cm, -11.19 cm Arah Base Menuju Posisi +X : 0.69 cm Arah Base Menuju Posisi -Y : -11.19 cm Status : Target Tercapai

Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : 90 cm, -120 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : 81.20 cm, -123.58 cm Ubin (X,Y) : 2.4 Jarak Base TerhadapTarget : 10.04 cm (90,-120) cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Error (X,Y) : 10.00 cm, 0.90 cm Arah Base Menuju Posisi +X : 10.00 cm Arah Base Menuju Posisi +Y : 0.90 cm Status : Target Tercapai

Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : 120 cm, -90 cm (0,0) cm X Aktual (X,Y) : 114.64 cm, -96.73 cm Ubin (X,Y) : 3.3 Jarak Base TerhadapTarget : 10.04 cm (120,-90) cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Error (X,Y) : 10.00 cm, 0.90 cm Arah Base Menuju Posisi +X : 10.00 cm Arah Base Menuju Posisi +Y : 0.90 cm Status : Target Tercapai

Y Nilai Pixel X : 0.15 cm Nilai Pixel Y : 0.15 cm Target (X,Y) : 160 cm, -60 cm (0,0) cm Aktual (X,Y) : 151.80 cm, -57.80 cm Ubin (X,Y) : 5.1 (160,-60) cm Jarak Base TerhadapTarget : 11.44 cm Error (X,Y) : 11.20 cm, -2.35 cm TARGET HOME POSITION ARAH PERGERAKAN KAMERA 1 BUAH UBIN = (30 X 30) CM Arah Base Menuju Posisi +X : 11.20 cm Arah Base Menuju Posisi -Y : -2.35 cm Status : Target Tercapai

TARGET TERBACA %ERROR X (cm) Y (cm) X (cm) Y (cm) X Y 60.00 180.00 52.74 173.83 13.77 3.55 120.00 90.00 115.16 81.38 4.20 10.59 120.00 120.00 110.44 117.55 8.66 2.08-90.00 150.00-85.14 142.14 5.71 5.53-150.00 60.00-144.33 51.79 3.93 15.85-90.00 120.00-86.73 110.68 3.77 8.42-30.00-120.00-22.00-114.81 36.36 4.52-60.00-150.00-54.27-142.47 10.56 5.29-120.00-120.00-121.34-110.19 1.10 8.90 30.00-120.00 29.34-110.16 2.25 8.93 90.00-120.00 81.20-123.58 10.84 2.90 120.00-90.00 114.64-96.73 4.68 6.96 160.00-60.00 151.80-57.80 5.40 3.81 %ERROR MEAN % KEBERHASILAN X Y X Y 8.56 6.72 91.44 93.28

PENUTUP Kesimpulan yang diperoleh dalam Tugas Akhir ini adalah: a. Kamera dapat menggantikan rotary encoder pada sebuah sistem navigasi. Secara prinsip kamera bisa difungsikan sebagai penentu gerakan, arah, dan posisi seperti yang bisa dilakukan oleh rotary encoder pada umunya. b. Saat menggerakkan base secara manual untuk menuju target bisa dilakukan dengan 3 cara yaitu langsung menuju titik koordinat target secara diagonal, menyusuri arah sumbu X kemudian ke arah sumbu Y, dan sebaliknya. c. Nilai error rata-rata untuk masing koordinat X dan Y adalah 8.55557% dan 6.717739% berarti tingkat keberhasilan navigasi untuk masing-masing koordinat X dan Y adalah 91.44443% dan 93.28226%. d.prosedur yang harus dipenuhi ketika menjalankan sistem ini adalah operator harus menentukan terkebih dahulu koordinat target baru kemudian melakukan kalibrasi dengan garis ubin agar didapatkan data yang presisi dan pergerakan robot harus smooth (tidak terlalu cepat) agar didapatkan data valid.