UNSURYAUNSURYA
JURNAL TEKNOLOGI INDUSTRIJURNAL TEKNOLOGI INDUSTRIKemajuan teknologi kesehatan mendorong inovasi untuk efisiensi dan akurasi dalam produksi dan pendistribusian obat. Tantangan utama dalam industri ini adalah pensortiran kemasan obat berdasarkan warna lingkaran masih maual dan rentan terjadi kesalahan. Pada laporan tugas akhir ini, akan membahas perancangan dan implementasi prototype robot pensortir otomatis berdasarkan lingkaran warna pada kemasan obat menggunakan sensor TCS-3200 dan HC-SR04. Sensor TCS-3200 mendeteksi warna kemasan dengan presisi tinggi, sementara sensor ultrasonik HC-SR04 menghitung objek di kotak penyimpanan. Robot ini, yang dikendalikan oleh Arduino Nano, dapat mengidentifikasi dan menyortir kemasan obat dengan akurasi ±99% dan ±0,07% kesalahan, ketepatan waktu ±5 detik ±2 detik, dan efektif dalam menghitung objek. Pengujian dilakukan dalam berbagai kondisi untuk mengevaluasi kinerja, akurasi deteksi warna, kecepatan pensortiran, dan keandalan sistem.
Prototype robot pensortir kemasan obat berbasis warna RGB dengan sensor TCS-3200 dan HC-SR04 berfungsi dengan baik dalam menyortir kemasan obat berdasarkan warna.Meskipun sensor HC-SR04 mengalami kendala dalam mendeteksi objek secara akurat, robot lengan menunjukkan kinerja yang stabil dengan tingkat kesalahan yang rendah dalam pengambilan dan pemindahan objek.Secara keseluruhan, sistem ini menunjukkan potensi untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses penyortiran kemasan obat di industri farmasi.
Berdasarkan hasil penelitian, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan kinerja dan fungsionalitas robot pensortir kemasan obat. Pertama, pengembangan algoritma pengolahan citra yang lebih canggih dapat meningkatkan akurasi deteksi warna, terutama pada kondisi pencahayaan yang bervariasi. Kedua, integrasi sistem visi komputer dengan kemampuan identifikasi bentuk dan ukuran kemasan dapat memungkinkan robot untuk membedakan berbagai jenis kemasan obat secara otomatis. Ketiga, penerapan teknologi machine learning untuk melatih robot dalam mengenali pola warna yang kompleks dan adaptif terhadap perubahan kondisi lingkungan dapat meningkatkan fleksibilitas dan kemampuan adaptasi robot dalam proses penyortiran.
| File size | 404.06 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
PNMPNM Untuk mendapatkan informasi karakteristik lalu lintas diperlukan berbagai informasi sarana lalu lintas yang bergerak serta perilaku penggunanya. InformasiUntuk mendapatkan informasi karakteristik lalu lintas diperlukan berbagai informasi sarana lalu lintas yang bergerak serta perilaku penggunanya. Informasi
UBUB Teknologi Digital Twin (DT) telah diadaptasi menjadi Human Digital Twin (HDT) untuk pemantauan kesehatan secara real-time. Namun, sistem pemantauan kesehatanTeknologi Digital Twin (DT) telah diadaptasi menjadi Human Digital Twin (HDT) untuk pemantauan kesehatan secara real-time. Namun, sistem pemantauan kesehatan
UMSUMS Tinjauan sistematis ini bertujuan untuk menilai karakteristik psikometrik EPDS, terutama keandalan dan validitasnya dalam mengidentifikasi gejala depresi.Tinjauan sistematis ini bertujuan untuk menilai karakteristik psikometrik EPDS, terutama keandalan dan validitasnya dalam mengidentifikasi gejala depresi.
SINOMICSJOURNALSINOMICSJOURNAL Penerapan AI di sistem peringatan dini sektor keuangan menawarkan peluang besar untuk meningkatkan efektivitas manajemen risiko, efisiensi operasional,Penerapan AI di sistem peringatan dini sektor keuangan menawarkan peluang besar untuk meningkatkan efektivitas manajemen risiko, efisiensi operasional,
SUBSETSUBSET Model tersebut dibangun menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan tiga jenis kernel, yaitu linear, RBF, dan polynomial. Hasil pengujianModel tersebut dibangun menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan tiga jenis kernel, yaitu linear, RBF, dan polynomial. Hasil pengujian
UNITOMOUNITOMO Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode CNN memiliki keunggulan dibandingkan MediaPipe dalam mendeteksi kelelahan pengemudi. CNN mencapai akurasi rata-rataHasil pengujian menunjukkan bahwa metode CNN memiliki keunggulan dibandingkan MediaPipe dalam mendeteksi kelelahan pengemudi. CNN mencapai akurasi rata-rata
UNUSIDAUNUSIDA Hasil penelitian menunjukkan akurasi sistem mencapai 70%, yang menunjukkan efektivitasnya dalam mendeteksi plat kendaraan dalam berbagai situasi. SistemHasil penelitian menunjukkan akurasi sistem mencapai 70%, yang menunjukkan efektivitasnya dalam mendeteksi plat kendaraan dalam berbagai situasi. Sistem
UNIMUSUNIMUS Kegiatan pengabdian kepada masyarakat dilaksanakan di Kelurahan Bandengan Kecamatan Kota Kendal dengan jumlah kader 19 orang. Kegiatan yang dilaksanakanKegiatan pengabdian kepada masyarakat dilaksanakan di Kelurahan Bandengan Kecamatan Kota Kendal dengan jumlah kader 19 orang. Kegiatan yang dilaksanakan
Useful /
UMSUMS Temuan ini menunjukkan alur kerja pemberitaan yang lebih terstruktur dan konsisten. Implikasinya, collaborative journalism berkontribusi pada penguatanTemuan ini menunjukkan alur kerja pemberitaan yang lebih terstruktur dan konsisten. Implikasinya, collaborative journalism berkontribusi pada penguatan
UMSUMS Terjadi penurunan skor RULA dari rerata 5,36 menjadi 4,14 dan penurunan skor low back pain dari 19,73 menjadi 8,09. Intervensi ini memberikan dampak positifTerjadi penurunan skor RULA dari rerata 5,36 menjadi 4,14 dan penurunan skor low back pain dari 19,73 menjadi 8,09. Intervensi ini memberikan dampak positif
UMSUMS Kegiatan pengabdian ini mengusung tema Program Edukasi Ibu Cerdas, yang terdiri dari dua bentuk kegiatan utama, yaitu peningkatan pengetahuan masyarakatKegiatan pengabdian ini mengusung tema Program Edukasi Ibu Cerdas, yang terdiri dari dua bentuk kegiatan utama, yaitu peningkatan pengetahuan masyarakat
UNITOMOUNITOMO Dalam penelitian ini, digunakan kerangka kerja Cobit. Penelitian ini merupakan studi tinjauan pustaka untuk menjawab RQ1, yaitu terkait kriteria jurnalDalam penelitian ini, digunakan kerangka kerja Cobit. Penelitian ini merupakan studi tinjauan pustaka untuk menjawab RQ1, yaitu terkait kriteria jurnal