Deteksi Tepi Canny dan RMSE untuk Identifikasi

## Kerusakan pada Kemasan Minuman
Budi Sugandi dan Yuniatmi Syamsudin
Politeknik Negeri Batam Program Studi Teknik Mekatronika Jl. Ahmad Yani, Batam Center, Batam 29461, Indonesia E-mail : budi_sugandi@polibatam.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  minuman  kemasan  yang  banyak  dipakai  adalah  kemasan  kaleng.  Kekurangan  kemasan  minuman kaleng  adalah  sifatnya  yang  mudah  rusak  akibat  benturan  dengan  benda  lain  maupun  terjatuh.  Kemasan  yang rusak  mengakibatkan produk  menjadi tidak sempurna. Sehingga  proses identifikasi kerusakan  kemasan kaleng menjadi sangat penting sebagai proses penjamin kualitas produk. Penelitian ini ditujukan sebagai salah satu solusi untuk mengidentifikasi kerusakan pada kemasan minuman kaleng. Metode deteksi yang diusulkan berdasarkan pada deteksi tepi Canny dan RMSE ( Root Mean Square Error ). Proses awal deteksi dimulai dengan pengkapturan citra kaleng oleh kamera. Citra asli RGB (Red, Green, Blue) ini akan dikonversi ke citra biner untuk kemudian dilakukan deteksi tepi Canny. Pada penelitian ini, digunakan nilai high threshold 20 dan low threshold 10 pada proses  deteksi  tepi  Canny.  Citra  hasil  deteksi  tepi  Canny  akan  dibandingkan  dengan  citra  deteksi  Canny  yang menjadi referensi menggunakan nilai RMSE. Nilai RMSE yang digunakan untuk kategori OK dan NG dibatasi pada nilai 70. Hasil pengujian menunjukan nilai RMSE untuk kategori OK berada pada rentang 70.72 dan 85.24 sedangkan  kategori  NG  berada  pada  rentang  47.99 dan  69.93. Pengujian  dilakukan  menggunakan  citra  kaleng bagian atas dan tengah.
Kata kunci: identifikasi kerusakan, deteksi tepi Canny, RMSE

## Abstract
One of widely used packaged beverage is can package. The shortage of can baverage package is prone to damage just because of collision with other thing or falling. The damage package may cause the product become reject by consumers. Therefore  package  identification  become  an  important  process  as  one  of  quality  assurance  of  the product. This study aims to identify a damage of the package. We proposed Canny Edge Detector and RMSE (Root Mean Square Error). The proposed method is begun with capturing a package image using camera. The original image is then converted to binary image. The Canny edge detection is performed to the binary image. In this study, Canny edge detection used the threshold value 20 and 10 for high and low threshold. The image result of Canny edge detection  is  compare  with  reference  image  using  RMSE  value.  The  category of  GOOD  and  NOT  GOOD sample is determine using RMSE of 70.  Sample with RMSE over than 70 is a good sample and below 70 is a not good sample. The experimental results show the RMSE value of GOOD sample was in range 70.72 and 85.24 and for NOT GOOD sample was in range 47.99 and 69.93. The experiment was performed using the top and middle part of can package.
Keywords : damage identification, Canny edge detection, RMSE
Vol. 14 No. 2, Oktober 2022, 110-113
e -ISSN: 2548-9828

## 1. Pendahuluan
Saat ini berbagai macam produk baik itu makanan dan minuman  telah  menjadikan  kaleng  bahan  utama dalam  pengemasan.  Kaleng  telah  banyak  digunakan karena sifatnya yang relatif tahan terhadap kerusakan fisik  baik  selama  distribusi  maupun  penyimpanan. Sehingga  produk  yang  dikemas  dapat  tahan  lama dibandingkan  dikemas  dengan  kemasan  lain.  Untuk menghasilkan kemasan yang bagus diperlukan proses pengemasan  yang  baik.  Dan  untuk  menjamin  proses pengemasan  yang bagus dituntut proses pengawasan yang  baik  pula.  Selama  ini  proses  pengawasan dilakukan oleh manusia yang relatif tidak sama dalam menilai  standar  bentuk  suatu  barang.  Kesalahan menentukan  standar  kualitas  kemasan  ini  akan berpengaruh  terhadap  kandungan  makanan  atau minuman dalam kemasan tersebut. Sehingga pengembangan  akan  sistem  yang  dapat  mendeteksi kerusakan  kemasan  secara  otomatis  menjadi  sangat diperlukan.
Pengembangan sistem otomatis pendeteksi kerusakan kemasan  sudah  diusulkan  oleh  beberapa  peneliti dengan  metode  yang  beragam.  Proses  identifikasi kecatatan  kaleng  menggunakan  filter  warna  HSL ( Hue , Saturation , Luminance ) dan template matching telah  dikembangkan  dan  menghasilkan  nilai  RMS untuk  kategori  OK  0.59  dan  kategori reject berturut-turut  19.59;  5.05  dan  15.05  [1].  Identifikasi penutup  kemasang  kaleng  telah  dikembangkan  pula berdasarkan  jumlah  nilai  pixel  hitam  pada  citra. Jumlah  pixel  hitam  dibandingkan  dengan  jumlah pixel  hitam  referensi  untuk  mendapatkan  penutup kaleng yang tidak cacat. Sistem berhasil mengidentifikasi dengan akurasi 66.7% [2]. Penelitian
lainnya
menggunakan
CNN ( Convolutional Neural Network )
untuk mengidentifikasi  kecacatan  kaleng  [3].  Kemasan kaleng  diidentifikasi  dalam  3  jenis  yaitu No  Defect , Minor Defect dan Major Defect . Dengan membandingkan 5 model jaringan, didapat hasil yang paling  optimat  didapat  pada  jaringan ResNet50 dan ResNet110 dengan  tingkat  akurasi  95,56%.  Deteksi Canny  banyak  digunakan  untuk  mendeteksi  tepian citra.  Dengan  keunngulannya  dibanding  deteksi  tepi lainnya,  deteksi  tepi  Canny  telah  banyak  digunakan dalam beberapa artikel [4]–[6].  Sementara pengunaan RMSE  dalam  mengklasifikasikan  suatu  objek  telah digunakan  dalam  beberapa  artikel  dan  menunjukan hasil yang optimal[7]–[10].
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deteksi  tepi Canny  untuk  mendeteksi  kerusakan  dan  perhitungan RMSE  untuk  mengklasifikasikannya.  Sistem  yang dikembangkan diharapkan dapat membantu mengklasifikasi kemasan sebelum produk dipasarkan sehingga  mengurangi  produk  dengan  kemasan  yang rusak.

## 2. Metode
Penelitan  ini  mengembangkan  sistem  yang  secara otomatis  mendeksi  kerusakan  kaleng  berdasarkan deteksi  tepi  Canny  dan  nilai  RMSE.  Diagram  alir sistem ditunjukkan pada Gambar 1.
Start Capturing Image Gaussian Filter Canny Edge Detection END RMSE Thresholding Object Classification Resize Image

## Gambar 1. Diagram alir sistem
Setelah kemasan kaleng dikapture oleh kamera, citra kaleng diresize dengan ukuran 250 x 333 pixel untuk mempercepat  proses  identifikasi.  Untuk  mengurangi noise  pada  citra,  dilakukan  penghalusan  citra menggunakan  filter  Gaussian.  Deteksi  tepi  Canny dilakukan pada citra hasil filter Gaussian. Penekanan non - maximal pada  deteksi  tepi  Canny  dilakukan untuk  menemukan  tepian  citra  yang  tepat  sesuai dengan tinggi rendah piksel. RMSE dihitung pada tiap citra hasil deteksi Canny untuk kemudian dibandingkan  nilainya  dengan  suatu threshold . Gambar  2  menunjukkan  sample  hasil  deteksi  tepi Canny pada citra kaleng.
a. Citra asal b. Citra hasil deteksi Canny
Gambar 2. Sampel citra deteksi Canny

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gambar  3  menunjukkan  GUI  dari  aplikasi  yang digunakan  untuk  mendeteksi  kerusakan  kaleng kemasan. Setelah objek dikapture oleh kamera, sistem akan  secara  otomatis  mendeteksi  kerusakan  kaleng berdasarkan  deteksi  Canny  dengan  menampilkan hasil  RMSE  setiap  kaleng.  Dengan  melakukan thresholding terhadap nilai RMSE maka sistem akan secara otomatis menunjukkan hasil identifikasi kaleng OK atau NG.
Gambar 3. GUI sistem
Gambar 4 dan gambar 5 menunjukkan sampel gambar OK dan NG. Citra kaleng dikapture dari sisi atas dan sisi  samping.  Masing-masing  citra  ditunjukkan  hasil deteksi  Canny  terhadap  kaleng  pada  posisi  tampak atas dan samping.
Gambar 4.  Sample OK

## Gambar 5. Sample NG
Hasil pengujian ditunjukan pada tabel 1. Dari tabel 1 didapatkan hasil identifikasi terhadap kemasan kaleng. Hasil OK didapatkan ketika RMSE > 70 dan hasil NG didapatkan ketika RMSE < 70. Dari hasil tersebut di dapat  nilai  terendah  untuk  hasil  OK  adalah  ketika RMSE  =  85.24  dan  nilai  terbesar  hasil  NG  ketika RMSE = 69,69.
Kemasan  kaleng  yang  memiliki  kerusakan  pada bagian tengah lebih mudah diidentifikasi dibandingkan  dengan  kemasan  kaleng  rusak  pada bagian atas atau bawah. Hal ini dikarenakan bagaian atas kaleng lebih mudah memantulkan cahaya akibat warnanya  yang  mengkilat  dibanding  bagian  tengah kaleng yang didesain punya warna.
Tabel 1.Hasil Pengujian
Sampel Kemasan kaleng ke- Nilai RMSE Hasil Identifikasi 1 70.72 OK 2 85.24 OK 3 47.99 NG 4 57.92 NG 5 69.92 NG 6 67.69 NG

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  suatu  sistem  yang dapat  mendeteksi  kerusakan  kaleng  dengan  Nilai RMSE  untuk  kategori  OK  >70  sedangkan  untuk kategori reject atau NG <70.
Sistem yang dikembangkan masih memiliki
kekurangan ketika mendeteksi kerusakan bagian atas kaleng. Hal ini dikarenakan bagaian atas kaleng lebih mudah  memantulkan  cahaya  akibat  warnanya  yang mengkilat  dibanding  bagian  tengah  kaleng  yang didesain  punya  warna.  Kekurangan  ini  dapat ditanggulangi  dengan  menambahkan  salah  satunya deteksi  bentuk.  Pekerjaan  ini  akan  dilanjutkan  pada penelitian mendatang.

## Daftar Pustaka
[1] B.  Sugandi  and  S.  Dewi,  “Sistem  Inspeksi Kecacatan  pada  Kaleng  Menggunakan  Filter Warna HSL dan Template Matching,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no.
2, p. 124, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.7119.
[2]  Andrizal, A. Hidayat, R. Susanti, and R. Chadry, “Computare  Vision  Berbasis  Camera  dan  Mini PC  untuk  Identifikasi  Kecacatan  Penutup Kemasan  Minuman  Kaleng,” J.  Ilm.  Poli
Rekayasa , vol. 12, no. 1, 2016.
[3]  R.  Kusumawardani  and  P.  D.  Karningsih, “Deteksi dan Klasifikasi Cacat Kemasan Kaleng Menggunakan Convolutional Neural Network,”
PROZIMA  (Productivity,  Optim.  Manuf.  Syst.
Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2021.
[4]  R.  Perangin-angin  and  E.  J.  G.  Harianja, “Comparison  detection  edge  lines  algoritma canny dan sobel,” J. TIMES , vol. VIII, no. 2, pp.
35–42, 2019.
[5]  Y. ;  M.  Arief,  “Implementasi  Metode  Canny Untuk  Deteksi  Tepi  Mutu  Daun  Tembakau,”
JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , vol. 2, no. 3, pp.
231–243, 2014.
[6]  A.  N.  Hermana  and  M.  S.  Juerman, “Implementasi Algoritma
Canny dan Backpropagation dalam Pengenalan Pola Rumah Adat,” J. Itenas , pp. 1–10, 2014.
[7]  W.  T.  Parmadi  and  B.  M.  Sukojo,  “Analisa Ketelitian  Geometric  Citra  Pleiades  Sebagai Penunjang Peta Dasar RDTR,” J. Tek. Its , vol. 5, no. 2, pp. A411–A415, 2016, [Online]. Available: http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/d ownload/17213/2760
[8]  W.  T.  Parmadi  and  B.  M.  Sukojo,  “Analisa Ketelitian  Geometric  Citra  Pleiades  Sebagai Penunjang Peta Dasar RDTR,” in Jurnal Teknis
Its , 2016, vol. 5, no. 2, pp. A411–A415. [Online].
Available:
http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/d ownload/17213/2760
[9]  S.  R.  Putri  and  D.  R.  Sulistyaningrum, “Penerapan  Metode  Color  Invariant  untuk Penghapusan  Bayangan  pada  Citra  Digital,” J.
Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  9,  no.  2,  2021,  doi:
10.12962/j23373520.v9i2.58204.
[10]  T.  D.  Novianto  and  I.  M.  S.  Erawan, “Perbandingan Metode Klasifikasi pada Pengolahan Citra Mata Ikan Tuna,” Pros. SNFA
(Seminar  Nas.  Fis.  dan  Apl. ,  vol.  5,  2020,  doi:
10.20961/prosidingsnfa.v5i0.46615.