ITBITB

Journal of Engineering and Technological SciencesJournal of Engineering and Technological Sciences

Pengukuran kepadatan kain tenun berbasis metode visi telah banyak dikembangkan. Penelitian ini menggunakan metode fotometrik stereo untuk mengukur kepadatan benang pakan dan lungsin kain tenun berdasarkan struktur permukaan 3D. Enam citra 2D kain direkam dengan arah pencahayaan yang berbeda. Citra-citra tersebut kemudian direkonstruksi menggunakan algoritma fotometrik stereo tanpa bias untuk menghasilkan struktur permukaan tiga dimensi. Citra hasil rekonstruksi digunakan untuk mendeteksi dan memperbaiki sudut miring dengan transformasi Hough. Untuk setiap citra, profil kedalaman dibuat sepanjang sumbu-x untuk mendapatkan kurva pakan dan sepanjang sumbu-y untuk mendapatkan kurva lungsin. Dua kurva kedalaman tersebut difilter menggunakan filter locally weighted smoothing (LOESS). Penelitian ini berhasil mengukur kepadatan kain tenun dengan rata-rata kesalahan sebesar 0,64% untuk lungsin dan 0,45% untuk pakan.

Pengukuran kepadatan kain tenun berbasis metode visi telah banyak dikembangkan.Penelitian ini menggunakan metode fotometrik stereo untuk mengukur kepadatan benang pakan dan lungsin kain tenun berdasarkan struktur permukaan 3D.Enam citra 2D kain direkam dengan arah pencahayaan yang berbeda.Citra-citra tersebut kemudian direkonstruksi menggunakan algoritma fotometrik stereo tanpa bias untuk menghasilkan struktur permukaan tiga dimensi.Citra hasil rekonstruksi digunakan untuk mendeteksi dan memperbaiki sudut miring dengan transformasi Hough.Untuk setiap citra, profil kedalaman dibuat sepanjang sumbu-x untuk mendapatkan kurva pakan dan sepanjang sumbu-y untuk mendapatkan kurva lungsin.Dua kurva kedalaman tersebut difilter menggunakan filter locally weighted smoothing (LOESS).Penelitian ini berhasil mengukur kepadatan kain tenun dengan rata-rata kesalahan sebesar 0,64% untuk lungsin dan 0,45% untuk pakan.Metode yang diusulkan mampu mengukur kepadatan kain tenun dengan akurasi tinggi dibandingkan metode otomatis lainnya.Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan sistem pengambilan citra yang menggunakan jumlah cahaya yang dinamis berdasarkan jenis kain, agar rekonstruksi 3D lebih akurat terutama untuk kain sangat rapat.Selain itu, dapat diteliti bagaimana mengoptimalkan parameter filter LOESS secara otomatis berdasarkan pola tenun dan warna kain tanpa perlu penyesuaian manual, sehingga metode ini menjadi benar-benar independen terhadap variasi tekstil.Terakhir, perlu dikembangkan model pembelajaran mesin sederhana yang mampu memprediksi kesalahan pengukuran berdasarkan pola permukaan 3D yang direkonstruksi, sehingga sistem dapat memberikan estimasi keandalan hasil secara real-time tanpa memerlukan kalibrasi ulang untuk setiap jenis kain baru.Metode ini efisien dalam pengukuran kepadatan kain, meskipun masih memiliki keterbatasan pada kain tenun dengan kepadatan sangat tinggi.Pengukuran kepadatan kain tenun berbasis metode visi telah banyak dikembangkan.Penelitian ini menggunakan metode fotometrik stereo untuk mengukur kepadatan benang pakan dan lungsin kain tenun berdasarkan struktur permukaan 3D.Enam citra 2D kain direkam dengan arah pencahayaan yang berbeda.Citra-citra tersebut kemudian direkonstruksi menggunakan algoritma fotometrik stereo tanpa bias untuk menghasilkan struktur permukaan tiga dimensi.Citra hasil rekonstruksi digunakan untuk mendeteksi dan memperbaiki sudut miring dengan transformasi Hough.Untuk setiap citra, profil kedalaman dibuat sepanjang sumbu-x untuk mendapatkan kurva pakan dan sepanjang sumbu-y untuk mendapatkan kurva lungsin.Dua kurva kedalaman tersebut difilter menggunakan filter locally weighted smoothing (LOESS).Penelitian ini berhasil mengukur kepadatan kain tenun dengan rata-rata kesalahan sebesar 0,64% untuk lungsin dan 0,45% untuk pakan.

Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan sistem pengambilan citra yang menggunakan jumlah cahaya yang dinamis berdasarkan jenis kain, agar rekonstruksi 3D lebih akurat terutama untuk kain sangat rapat. Selain itu, dapat diteliti bagaimana mengoptimalkan parameter filter LOESS secara otomatis berdasarkan pola tenun dan warna kain tanpa perlu penyesuaian manual, sehingga metode ini menjadi benar-benar independen terhadap variasi tekstil. Terakhir, perlu dikembangkan model pembelajaran mesin sederhana yang mampu memprediksi kesalahan pengukuran berdasarkan pola permukaan 3D yang direkonstruksi, sehingga sistem dapat memberikan estimasi keandalan hasil secara real-time tanpa memerlukan kalibrasi ulang untuk setiap jenis kain baru.

  1. Photometric Stereo Method Used for Woven Fabric Density Measurement Based on 3D Surface Structure | Journal... doi.org/10.5614/j.eng.technol.sci.2023.55.6.4Photometric Stereo Method Used for Woven Fabric Density Measurement Based on 3D Surface Structure Journal doi 10 5614 j eng technol sci 2023 55 6 4
File size1.53 MB
Pages10
DMCAReportReport

ads-block-test