## Pendeteksian Fitur Lubang Tembus pada Model 3D untuk Pembuatan Alur Pahat Pengeboran
Achmad Yahya T.P., Novri Tanti, Yohanes Kristiawan Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik Universitas Lampung Jln.Prof.Sumantri Brojonegoro No. 1 Gedung H FT Lt. 2 Bandar Lampung Telp. (0721) 3555519, Fax. (0721) 704947 Email: ypanuju@yahoo.com

## Abstrak
Lubang  tembus  merupakan  fitur  yang  amat  banyak  terdapat  pada  berbagai  produk,  maka proses  pendeteksian  fitur  ini  secara  otomatis  untuk  pembuatan  alur  mata  pahat  (tool  path)  proses pengeborannya  menjadi  hal  yang  menarik  untuk  dibahas.  Keseluruhan  proses  ini  dibuat  berbasis model  3D  faset  dengan  tipe  sterolythography  (STL).  Identifikasi  lubang  tembus  dilakukan  dengan mengidentifikasi  volume  solid  dan  volume  kosong  pada  model,  sekaligus  mengidentifikasi koordinat pusat, diameter dan kedalaman lubang menggunakan data koordinat dan normal segitiga model  faset,  sehingga  memungkinkan  proses  pembuatan  alur  pahat  dilakukan  sesuai  dengan  data yang telah didapatkan. Serangkaian algoritma disusun dan diimplementasikan pada beberapa model 3D  yang  memiliki  fitur  lubang  tembus.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  algoritma  ini  terbukti  dapat mendeteksi  fitur  lubang  tembus  lengkap  dengan  data-data  yang  dibutuhkan  untuk  pembuatan  alur pahatnya.
Kata kunci: lubang tembus, model faset, alur pahat

## 1. PENDAHULUAN
Identifikasi fitur model produk pada tahap perencanaan produksi merupakan aspek penting  yang  dapat  menentukan  efisiensi proses produksi berikutnya. Hal ini disebabkan karena  dalam  tahap  identifikasi  fitur,  seorang engineer  akan  menentukan  tahapan  proses produksi  yang  dibutuhkan,  peralatan,  keahlian yang  dibutuhkan,  sumber  daya  tambahan  dan estimasi biaya produksi. Kekeliruan pada tahap identifikasi fitur akan berakibat fatal, sebagaimana  pula  ketidak-efisienan  dalam tahap  ini  akan  menyebabkan  penundaan pengerjaan proses berikutnya.
Pada  dasarnya,  identifikasi  fitur  dapat diklasifikasikan  dalam  dua  kelompok  besar, yaitu  identifikasi  dengan  intervensi  manusia dan Automated  Feature  Recognition (AFR). Identifikasi dengan intervensi manusia
merupakan identifikasi secara manual, sedangkan AFR menggunakan algoritma tertentu  sehingga  fitur  dapat  dikenali  secara otomatis (Henderson, 1994). Proses identifikasi otomatis ini sering dimasukkan dalam kategori
sistem Computer  Aided  Process  Planning (CAPP). Lubang tembus merupakan fitur yang amat sering ditemui dalam sebuah produk, dan biasanya  merupakan  fitur  yang  digunakan untuk  kepentingan  perakitan,  di  mana  lubang tembus  dipakai  untuk  baut,  paku  keling,  dan komponen  penyambung  lainnya.  Proses  yang dibutuhkan  untuk  membuat  lubang  tembus adalah  proses  yang  spesifik  dan  berulang dalam jumlah banyak, sehingga tahap identifikasi lubang tembus akan  membutuhkan waktu  yang  cukup  lama  jika  dikerjakan  secara manual. Untuk  menjadikan keseluruhan proses produksi  menjadi  lebih  efisien,  maka  tahap identifikasi  lubang  tembus  harus  dibuat  secara otomatis,  menggunakan  piranti  lunak  yang dapat  mendeteksi  keberadaan  fitur  lubang tembus pada sebuah model, sekaligus mengidentifikasi  data-data  yang  dibutuhkan untuk proses pembuatannya (pengeboran) yang meliputi koordinat pusat, diameter dan kedalaman lubang tembus.
Sudah  ada  beberapa  artikel  yang  ditulis oleh  para  peneliti  tentang  identifikasi  fitur, seperti  yang  ditulis  oleh  Abu  dan  Tap  (2007),
di  mana  mereka  mengembangkan  identifikasi fitur  berbasis  atribut  menggunakan  skema  B- rep. Pendeteksian sebuah fitur didasarkan pada jumlah sisi yang terdeteksi, tipe sisi dan jumlah rusuk  dari  model  3D.  Penelitian  tersebut  telah berhasil  mengidentifikasi  beberapa  fitur  dasar, namun  belum  menampilkan  informasi  yang dibutuhkan  untuk  proses  produksi,  seperti dimensi  dan  posisi  dari  fitur  yang  dideteksi. Selain itu Nnaji dan Liu (1990) juga  membuat sebuah  sistem  untuk  mengekstraksi  fitur  dari model  3D  pada  CAD  yang  berbasis  CSG (Constructive  Solid  Geometry).  Format  CSG sebelumnya  juga  diubah  menjadi  B-rep, sehingga  informasinya  bisa  didapatkan,  dan digunakan  untuk  kepentingan  produksi  dan perakitan.  Raymond  dkk  (2000)  menggunakan representasi octree pada B-rep untuk mengidentifikasi fitur untuk perakitan komponen.
Artikel  ini  menyajikan  hal  yang  berbeda dari  penelitian-penelitian  yang  disebutkan  di atas,  di  mana  pembahasan  dalam  artikel  ini membuat  sebuah  metode  untuk  mendeteksi keberadaan  lubang  tembus  dalam  sebuah model  3D,  berikut  data-data  yang  dibutuhkan untuk pemesinannya sebagaimana dijelaskan di atas.  Pendeteksian  yang  dilakukan  berbasis pada  model  faset,  yang  konsep  dasarnya  telah diteliti oleh Choi (1984) dan Kiswanto (2010 ).

## 2. BAHAN DAN METODE
Model 3D yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  model  3D  dalam  format stereolithography, yang merupakan file dengan ekstension STL. STL adalah sebuah format file yang  berupa  representasi  triangulasi  dari  suatu permukaan  3  dimensi,  dengan  ekstensi  .STL, dan format  file  ini  secara luas telah digunakan pada proses rapid prototyping.
Gambaran  fisik  dari  format  file  STL  ini adalah  sebuah  benda  3  dimensi yang ditriangulasi menjadi sejumlah segitiga- segitiga,  yang  disebut  faset.  Masing-masing faset  ini  direpresentasikan  dalam  koordinat- koordinat  ketiga  sudutnya,  ditambah  dengan koordinat normal dari segitiga tersebut. Hal ini membuat format ini hanya mampu menggambarkan  geometri  dari  permukaan benda 3 dimensi tersebut, namun tidak memuat informasi  mengenai  tekstur  dan  warna  dari
permukaan  tersebut.  Perlu  diingat  bahwa penggambaran  geometri  permukaan  dengan triangulasi  ini  hanya  merupakan  pendekatan, sehingga  semakin  banyak  segitiga  yang digunakan,  maka  akan  semakin  mendekati bentuk  yang  sebenarnya.  Namun  ketika segitiga-segitiga ini berjumlah semakin banyak, maka akan semakin besar pula ukuran file  STL  yang  terbentuk.  Setiap  segitiga  yang dibentuk dapat diidentifikasi melalui koordinat ketiga  sudut  yang  dimiliki  oleh  segitiga tersebut ditambah dengan koordinat normalnya (garis  tegak  lurus  terhadap  permukaan  yang terletak  pada  titik  berat  permukaan,  dengan panjang 1 satuan).
Contoh  dari  triangulasi  yang  dilakukan pada  sebuah  bentuk  3D  dapat  dilihat  pada gambar berikut:
Gambar 1. Triangulasi Model 3D
Pembacaan  komponen-komponen  tersebut (normal dan ketiga sudut) adalah tertentu, yang mengikuti  aturan  tangan  kanan.  Hal  ini sekaligus  akan  membedakan  permukaan  luar dan  dalam  dari  setiap  faset,  yang  harus diterapkan  secara  konsisten  pada  seluruh  faset lainnya dalam program yang sama.
Identifikasi lubang tembus dapat dilakukan dengan penerapan tahapan algoritma berikut ini:
a. Pengirisan model faset (slicing)
b. Model mapping
c. Identifikasi  koordinat  pusat,  diameter  dan kedalaman lubang
Dan  sebagai  objek  penelitian,  dibuat  tiga model  3D  sederhana  yang  memiliki  fitur lubang  dengan  diameter  dan  posisi  yang berbeda,  sebagaimana  terlihat  pada  gambar  2.
Hasil  pendeteksian  yang  dilakukan  oleh algoritma  nantinya  akan  dibandingkan  dengan
kondisi riil dari model 3D yang dibuat.
Gambar 2. Model 3D sebagai Objek Penelitian
Tahap  selanjutnya,  yaitu  proses  slicing merupakan  proses  di  mana  model  3D  STL diiris oleh garis imajiner  yang ditarik dari atas ke  bawah  (gambar  3).  Acuan  pembuatan  garis imajiner  ini  merupakan  kumpulan  titik-titik (points cloud) yang telah ditentukan sebelumnya,  di  mana  semakin  rapat  dan banyak  titiknya,  maka  hasil  proses  slicing menjadi  semakin  akurat,  namun  tentunya memerlukan  waktu  eksekusi  algoritma  yang cukup  lama.  Model  3D  STL  yang  terdiri  dari
faset-faset,  jika  dilintasi  oleh  sebuah  garis, maka  sistem  dapat  mendeteksi  bagian  yang merupakan  volume  solid,  dan  bagian  yang merupakan  volume  kosong.  Hal  ini  dapat dilakukan karena struktur sebuah volume solid merupakan  kombinasi  dari  pasangan  faset dengan vektor normal yang saling memunggungi  (butt  to  butt).  Ilustrasi  dari kombinasi  faset  ini  dapat  dilihat  pada  gambar 4.
Gambar 3. Ilustrasi Proses Slicing
Gambar 4. Konfigurasi Faset pada Volume Solid dan Kosong
Hasil  dari  proses  slicing  tadi  adalah  data matriks, yang merupakan pemetaan dari model 3D  yang  di-slicing,  dan  berikutnya  matriks  ini akan  disebut  sebagai  matriks  peta.  Dalam penelitian  ini,  setiap  volume  solid  yang terdeteksi  akan  memberikan  nilai  1  pada matriks  peta,  sedangkan  volume  kosong (lubang tembus) memberikan nilai 0. Tahap ini disebut  sebagai  proses  model  mapping,  yang mana  sistem  dapat  mendeteksi  pola  lingkaran, yaitu  kumpulan  nilai  0,  di  tengah-tengah kumpulan  nilai  1,  yang  merepresentasikan volume solid. Berdasarkan nilai-nilai  yang ada pada  matriks  peta,  sistem  akan  dengan  mudah menentukan  model  mana  yang  memiliki  fitur lubang tembus, dan mana yang tidak.
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan koordinat  pusat  dari  lubang  tembus,  yang dilakukan dengan algoritma sebagai berikut: a. Menentukan  nilai  baris terendah  dan tertinggi  dari  kumpulan  nilai  0  pada  matriks peta.
b. Menentukan  nilai  kolom  terendah  dan tertinggi  dari  kumpulan  nilai  0  pada  matriks peta.
c. Menentukan  nilai  koordinat  pusat,  yang merupakan  nilai  tengah  dari  nilai  yang
didapat dari poin a dan b.
d. Menentukan
diameter lubang yang
merupakan  selisih  dari  nilai-nilai  yang didapat dari poin a dan b. e. Menentukan kedalaman lubang yang merupakan  selisih  koordinat  vertikal  faset bagian atas dan koordinat faset bagian bawah dari  volume  solid  pada  di  pinggiran  lubang (volume solid terdeteksi dengan garis slicing mengiris  dua  faset,  bagian  atas  dan  bagian bawah dari volume solid tersebut).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ketiga model yang telah dibuat sebelumnya ditriangulasi dan diubah formatnya ke  dalam  bentuk  STL,  sebagaimana  yang terlihat  pada  gambar  5.  Resolusi  triangulasi pada  model  ini  dibuat  medium,  karena triangulasi  dengan  resolusi  rendah  akan menyebabkan ketidak-akuratan hasil perhitungan  koordinat  pusat  dan  diameter, sedangkan  triangulasi  dengan  resolusi  tinggi akan  mengakibatkan  waktu eksekusi algoritma menjadi  lama,  karena  banyaknya  faset  yang harus dianalisa.
Gambar 5. Model 3D dalam Format STL
Head to head
Butt to butt
Model  3D  dalam  format  STL  ini memungkinkan  bagi  kita  untuk  melakukan proses  slicing,  dengan  menarik  garis-garis imajiner  dari  kumpulan  titik  (points  cloud)
pada  bagian  atas  model  ke  bagian  bawah, sehingga  garis-garis  tersebut  akan  beririsan dengan  faset-faset  yang  membentuk  model (gambar 6).
Gambar 6. Slicing pada Model dari Points Cloud
Sebuah  garis  imajiner  yang  mengiris sebuah  volume  solid setidaknya akan beririsan dengan  dua  faset  yang  saling  memunggungi (butt to butt), dan kondisi ini diberi kode angka /  nilai  1,  yang  ditempatkan  pada  matriks  peta. Kolom  dan  baris  matriks  peta  disesuaikan dengan dimensi  model, sehingga tampilan dari matriks  peta  akan  benar-benar  menyerupai sebuah peta, yang akan menandakan
keberadaan sebuah lubang tembus. Sebaliknya, jika  garis  imajiner  tidak  beririsan  dengan  satu faset  pun,  maka  kondisi  tersebut  merupakan indikasi  keberadaan  volume  kosong,  diberi kode  angka  0.  Dan  jika  angka  0  pada  matriks peta  membentuk  sebuah  lingkaran  di  tengah volume  solid,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa fitur tersebut adalah lubang tembus (gambar 7).
Gambar 7. Matriks Peta yang Menunjukkan Eksistensi Lubang Tembus
Secara  ringkas,  algoritma  dari  tahap  ini dapat dituliskan:
x = jumlah titik pada sumbu x y = jumlah titik pada sumbu y begin for n = 1 – x for m = 1 – y slicing:  apakah  mengiris  faset  butt to butt?
If yes, nilai = 1; if no, nilai = 0 Matriks peta (n,m) = nilai
end end cek: apakah ada kumpulan 0? if yes, cek: apakah kumpulan berbentuk lingkaran berisi penuh?
if yes, indikasi: lubang tembus; if no, volume kosong
if no, volume solid full end
Terdeteksinya sebuah lubang tembus pada model  akan  menyebabkan  sistem  melanjutkan eksekusi  algoritma  ke  tahap  selanjutnya,  yaitu perhitungan  data  koordinat  pusat  lingkaran, diameter  serta  kedalaman.  Data-data  ini  bisa didapatkan dengan mencatat nilai-nilai koordinat  angka  0  dengan  baris  terendah  dan tertinggi, serta angka 0 dengan kolom terendah dan  tertinggi.  Keempat  variabel  tersebut disimbolkan  dengan  B1,  B2,  K1  dan  K2 (gambar  7).  Dengan  pengolahan  secara matematika  sederhana,  nilai  koordinat  pusat dan  diameter  akan  diperoleh.  Sedangkan  nilai kedalaman  lubang  diperoleh  dari  selisih koordinat  z  (sumbu  tinggi  dari  model)  pada faset  bagian  atas  dan  faset  bagian  bawah  yang teriris  oleh  garis  imajiner  pada  sisi  lubang tembus.  Hasil  dari  algoritma  ini  kemudian dimasukkan  ke  dalam  tampilan  ( interface ) yang dapat dilihat oleh pengguna, seperti yang tampak pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Piranti Lunak Pendeteksian Fitur Lubang Tembus
Data-data  yang  didapat  oleh  algoritma dicocokkan dengan kondisi riil pada model 3D
yang  telah  dibuat,  sehingga  didapatkan  hasil seperti yang terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Verifikasi Data Hasil Algoritma dan Kondisi Riil Model 3D
Model 1 Model 2 Model 3 Hasil Riil Hasil Riil Hasil Riil Koordinat pusat (x;y) (15;25) (15,25) (19,5;11,5)  (19,5;11,5)  (11;38,5)  (11;38,5) Diameter 19 19 20 20 10 10 Kedalaman 20 20 20 20 15 15
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa data yang  diperoleh  oleh  sistem  algoritma  ini  telah sesuai dengan data  kondisi riil pada model 3D yang  dibuat.  Tingkat  akurasi  sistem  ini  akan sangat  ditentukan  oleh  banyaknya  titik  sampel pada  points  cloud  dan  sistem  konversi  dari koordinat  matriks  peta  ke  dimensi  yang sebenarnya,  sehingga  algoritma  ini  pada dasarnya  tetap  bisa  digunakan  untuk  lubang tembus  dengan  nilai  diameter  dan  kedalaman yang tidak bulat sekalipun.

## 4. SIMPULAN
Sebagai bagian dari usaha untuk meningkatkan  efisiensi  perencanaan  produksi, identifikasi fitur lubang tembus secara otomatis merupakan  aspek  yang  layak  untuk  dipakai dalam  sebuah  industri.  Selain  mengurangi risiko  dari human-error ,  sistem  ini  juga mampu  untuk  mengurangi  konsumsi  waktu dalam aliran proses manufaktur secara keseluruhan.
Serangkaian  algoritma  telah  dibuat,  dan diujikan  pada  beberapa  model  3D  sederhana yang  memuat  lubang  tembus,  dan  hasil  dari pengujian  algoritma  menunjukkan  bahwa algoritma ini telah mampu mendeteksi keberadaan  fitur  lubang  tembus  pada  model 3D, serta menentukan koordinat pusat,
diameter  dan  kedalaman  lubang  tembus tersebut  dengan  benar.  Hal  ini  sekaligus membuktikan  bahwa  hasil  algoritma  ini  dapat digunakan  untuk  membuat  alur  mata  pahat dalam proses pengeboran lubang tembus.
Hasil  dari  penelitian  ini  lebih  jauh  dapat digunakan  untuk  penelitian  dalam  bidang identifikasi fitur yang lain, yang memungkinkan  nantinya  terbentuk  sebuah sistem CAPP lengkap yang berbasis stereolithography.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abu,  R.,  and  Tap,  M.,  “Attribute  based feature recognition for machining features,”  Jurnal  Teknologi  vol.  46.A Universiti Teknologi Malaysia, Jun 2007.
[2] B.  K.  Choi,  M.  M.  Barash,  and  D.  C. Anderson,  “Automatic  feature  recognition
of  machined  surface  from  a  3D  solid model,”  Computer Aided Design  Vol.  16, 1984, pp. 81-86
[3] Henderson, M. R., G. Srinath, S. Roger, K. Walker,  and  W.  Regli.  “  Boundary
Representation-basedFeature
Identification.” In J. J. Shah, M. Mantyla,
Dana  S.  N.  (Eds.).  Advances  in  Feature Based  Manufacturing,  Elsevier  Science Ltd., 1994
[4] Kiswanto,  G.,  Yahya,  A.,  “Development of  Closed  Bounded  Volume  (CBV) Grouping  Method  of  Complex  Faceted Model through CBV Boundaries Identification”    International  Conference on Computer and Automation Engineering, Singapore, 2010 [5] Nnaji,  B.  O.  and  H.  C.  Liu.  “  Feature Reasoning for Automatic Robotic
Assembly  and  Machining  in  Polyhedral Representation”.  International  Journal  of Production Research. 1990, 28: 517-540.
[6] Raymond,  C.  W.  S.,  J.  S.  Corney,  and  D. E.  R.  Clark.  .”  Octree  Based  Recognition of  Assembly  Features”.  Proceeding  of DETC’00: ASME 2000 Design Engineering  Technical  Conferences  and Computers and Information in Engineering Conference. Baltimore, Maryland. 10-13 Sept 2000. 1-10.
[7] Tseng, Y. J., dan Joshi, S. B., “Recognizing  multiple  interpretation  of interactice machining features,”
Computer-Aided Design vol 26, 1994, pp. 667-688