POLMAN BANDUNGPOLMAN BANDUNG

JTRM (Jurnal Teknologi dan Rekayasa Manufaktur)JTRM (Jurnal Teknologi dan Rekayasa Manufaktur)

Sistem pemilihan produk berdasarkan spesifikasi dimensi membutuhkan waktu yang cukup lama dan akurasinya menjadi rendah jika lakukan secara manual. Faktor kelelahan operator produksi mengakibatkan menurunkan kualitas kerja, sehingga output produksi menjadi rendah kualitasnya. Untuk mengatasi hal tersebut perlu dibuatkan peralatan sortir yang dapat membedakan jenis-jenis produk dengan menggunakan pemantauan kamera inspeksi yang di kontrol dengan Arduino Uno. Dalam penelitian ini, dirancang sebuah prototype berbentuk konveyor yang dilengkapi dengan kamera (Webcam X6) dan beberapa sensor kedekatan (proximity sensor) untuk memberikan inputan ke Arduino Uno. Fungsi kamera yaitu untuk mendeteksi bentuk produk dengan menggunakan metode Deep Learning Model SSD-MobileNet v2 dengan menggunakan bahasa pemrograman phyton yang dibantu dengan library TensorFlow dan OpenCV. Hasil dari deteksi produk akan diolah menjadi sinyal input sebagai pengontrol pada Arduino Uno, lalu dilanjutkan untuk mengendalikan solenoid valve pneumatic pada masing-masing produk. Hasil Pembacaan oleh software yaitu untuk mendeteksi benda lingkaran sebesar 92 %, untuk mendeteksi benda segitiga yaitu sekitar 84 %, dan untuk mendeteksi benda kotak yaitu sekitar 87 %.

Hasil dari pemantauan kamera yang diolah melalui pemrograman OpenCv dengan metode SSD-MobileNet menunjukkan kemampuan dalam menentukan persentase kualitas produk.Kualitas gambar dan tingkat akurasi deteksi sangat dipengaruhi oleh kualitas kamera, jumlah dataset, langkah pelatihan, dan bentuk objek.Secara spesifik, software berhasil mendeteksi benda lingkaran sebesar 92%, benda segitiga sekitar 84%, dan benda kotak sekitar 87%.

Penelitian ini telah berhasil mengembangkan sistem pendeteksi produk berbasis kamera inspeksi dan Arduino Uno yang efektif untuk sortir barang berdasarkan bentuk. Namun, untuk menjadikannya lebih adaptif dan bermanfaat di lingkungan industri yang sesungguhnya, beberapa arah penelitian lanjutan dapat dieksplorasi. Pertama, akan sangat menarik untuk menyelidiki bagaimana sistem ini bisa ditingkatkan agar lebih akurat dalam mengenali produk dengan bentuk yang lebih kompleks atau beragam, melampaui lingkaran, segitiga, dan kotak, serta memastikan kinerja optimalnya di bawah kondisi pencahayaan dan lingkungan produksi yang bervariasi, misalnya dengan algoritma deteksi yang lebih canggih atau sensor yang lebih robust. Selanjutnya, studi di masa depan dapat mengeksplorasi kemampuan sistem untuk tidak hanya membedakan bentuk dasar, tetapi juga mengidentifikasi atribut produk lain yang krusial untuk kontrol kualitas yang lebih komprehensif, seperti warna, tekstur permukaan, atau bahkan mendeteksi cacat mikro pada produk. Hal ini akan memperluas fungsionalitas sistem secara signifikan. Terakhir, mengingat pentingnya kecepatan dalam lingkungan manufaktur modern, penelitian berikutnya bisa berfokus pada optimisasi kecepatan pemrosesan citra dan mekanisme sortir. Tujuannya adalah untuk mencapai throughput yang jauh lebih tinggi, memungkinkan sistem ini beroperasi secara efisien pada jalur produksi industri yang bergerak cepat, sambil tetap menjaga tingkat akurasi yang tinggi agar tidak mengurangi kualitas output. Dengan mengeksplorasi area-area ini, potensi sistem ini untuk diterapkan secara luas dalam industri dapat dimaksimalkan.

  1. ANALISIS PROGRAM KESELAMATAN DAN KESEHATAN KERJA DI BAGIAN PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE 5S (Sudi... journal.uad.ac.id/index.php/Spektrum/article/view/12443ANALISIS PROGRAM KESELAMATAN DAN KESEHATAN KERJA DI BAGIAN PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE 5S Sudi journal uad ac index php Spektrum article view 12443
  2. Computer Vision Implementation in Scratch Inspection and Color Detection on The Car Roof Surface | MOTIVECTION... doi.org/10.46574/motivection.v5i2.230Computer Vision Implementation in Scratch Inspection and Color Detection on The Car Roof Surface MOTIVECTION doi 10 46574 motivection v5i2 230
  3. PURWARUPA ALAT PEMILAH BARANG BERDASARKAN UKURAN DIMENSI BERBASIS PLC OMRON SYSMAC CPM1 | Susila | TELKOMNIKA... doi.org/10.12928/telkomnika.v5i2.1345PURWARUPA ALAT PEMILAH BARANG BERDASARKAN UKURAN DIMENSI BERBASIS PLC OMRON SYSMAC CPM1 Susila TELKOMNIKA doi 10 12928 telkomnika v5i2 1345
Read online
File size587.69 KB
Pages14
DMCAReport

Related /

ads-block-test