Layanan journal yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
| Judul Artikel | : | Sistem Inspeksi Kecacatan Gelas Plastik Secara Visual Menggunakan Neural Network |
|---|---|---|
| Judul Terbitan | : | Jurnal Teknik Elektro & Komputer |
| ISSN | : | 2338339 |
| Bahasa | : | IND |
| Tempat Terbit | : | Riau |
| Tahun | : | 0000 |
| Volume | : | Vol. 1 Issue 1 0000 |
| Penerbit | : | UPT-PPM Politeknik Caltex Riau |
| Frekuensi Penerbitan | : | - |
| Penulis | : | Nurkhamdi |
| Abstraksi | : | Sistem inspeksi visual pada industri banyak dilakukan secara manual oleh manusia. Sistem ini mempunyai berbagai kelemahan yang disebabkan oleh banyak faktor, seperti kelelahan operator, ketiadaan motivasi, pengalaman, kemahiran dan lain-lain. Untuk mengatasi masalah ini, maka sistem inspeksi visual di industri telah digantikan secara efektif oleh sistem otomatis. Pada penelitian ini dirancang sistem inspeksi kecacatan gelas plastik dengan pengukuran derajat circularity. Image dari kamera diolah dengan menggunakan threshold masing-masing warna. Cropping dilakukan dengan tujuan mengambil gambar gelas plastik warna hijau, kemudian dilanjutkan pada pengolahan dengan metode neural network back propagation untuk menentukan level kecacatan gelas plastik. Sebagai bahan perbandingan dilakukan pengukuran derajat circularity dari tampak atas image gelas plastik. Hasil dari kamera diolah dengan menggunakan image processing secara thresholding untuk menghasilkan image hitam putih. Image ini akan diolah dengan menggunakan metode identifikasi bentuk lingkaran. Metode dengan neural network mempunyai error dalam inspeksi gelas plastik warna hijau sebesar 16,67% dengan nilai prosentase yang tidak konsisten dan nilai standar deviasi 9,8535. |
| Kata Kunci | : | Threshold; Cropping; Neural Network; Circularity |
| Lokasi | : | P54 |
| Terakreditasi | : | belum |