Elektron Jurnal Ilmiah Volume 14  Nomor  2 Desember  2022

## Pembuatan Alat Inspeksi Visual Jalur PCB menggunakan Pengolahan Citra
Rangga Ade Juliano 1* , Efrizon 2 , Hendrick ,3 Laxsmy Devy 4 , Suryadi 5 , Yul Antonisfia 6 1,23456 Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang, Jl. Limau Manih Padang, 25164, Indonesia *email: efrizon@pnp.ac.id
Abstrak— Pada penelitian ini dikembangkan alat pemeriksa kecacatan pada PCB untuk menggantikan penglihatan manusia agar lebih mudah dan dapat menghemat biaya. Alat ini dilengkapi dengan bantuan Webcam Logitech c920 dan mikroprosessor Raspberry Pi 3b+ yang digunakan untuk menyimpan dan menjalankan program yang telah dibuat pada  software  pemrograman  Phyton,  sehingga  alat  ini  dapat  digunakan  secara  portable.  Dengan  kedua  teknologi tersebut dapat dimanfaatkan Image Processing untuk mendeteksi objek dengan library OpenCv serta Google Colab. Alat pendeteksi kecacatan PCB dengan bantuan Image Processing menggunakan metode YOLO Convolutional Neural Network untuk  membantu menentukan kerusakan jalur pada PCB. Algoritma You Only Look Once (YOLO) dengan lima klasifikasi pendeteksi yaitu short, open circuit, missing hole, mouse bite, dan spur. Dari hasil penelitian diperoleh hasil bahwa algoritma YOLO sudah dapat mendeteksi kelima klasifikasi tersebut dengan nilai mAP@0.5 short 90.67%, open circuit 97.86%, Mouse Bite 94.43%, Missing Hole 96.09%, dan spur 97.56%.
Kata Kunci: PCB, Webcam Logitech c920, Raspberry Pi 3b+, Image Processing, YOLO CNN
Abstract— In this study, a PCB defect checking tool was developed to replace human vision to make it easier and save costs. This tool is equipped with the help of a Logitech c920 Webcam and a Raspberry Pi 3b+ microprocessor which is used to store and run programs that have been created in the Python programming software, so this tool can be used portable. With these two technologies, Image Processing can be used to detect objects using the OpenCv library and Google Colab. The PCB defect detection tool with the help of Image Processing uses the YOLO Convolutional Neural Network method to help determine the path damage on the PCB. You Only Look Once (YOLO) algorithm with five detection classifications, namely short, open circuit, missing hole, mouse bite, and spur. The results showed that the YOLO algorithm was able to detect the five classifications with values of mAP@0.5 short 90.67%, open circuit 97.86%, Mouse Bite 94.43%, Missing Hole 96.09%, and spur 97.56%.
Keywords: PCB, Logitech c920 Webcam, Raspberry Pi 3b+, Image Processing, YOLO CNN
© 2022 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  telah berkembang sangat pesat yang memberikan   manfaat besar  kepada  manusia,  termasuk  teknologi image processing .  Teknik image  processing ini  dapat dikembangkan  untuk  ilmu  yang  lebih  luas,  salah satunya  yaitu  untuk mendeteksi  kerusakan pada suatu benda,  misal printed    circuit  board (PCB).  Sistem inspeksi  otomatis  yang  akurat  terbukti  membantu dalam  pemeliharaan  kualitas.  Sistem  seperti  itu mengatasi  keterbatasan  inspeksi  manual  untuk sejumlah  besar  PCB.  Inspeksi  PCB  visual  otomatis dapat  memberikan  informasi  cacat  yang  cepat  dan kuantitatif  dan  karenanya  dapat  terbukti  menjadi  aset dalam proses manufaktur[1].
Ilmu  yang  berhubungan  erat  dengan  penentuan kualitas  produk,  jenis  dan  kuantitas  secara  visual, bidang  ilmunya  adalah computer  vision . Computer Vision umumnya  membahas  tentang  klasifikasi  objek dan deteksi objek pada gambar. Computer Vision yang digunakan umumnya terdari dari pengumpulan gambar, pre-processing, training dan deploy [2]. Setelah semua proses  tersebut  dilalui  maka  akan  dihasilkan  model
yang  akan  digunakan  untuk  klasifikasi  atau  deteksi gambar  yang  baru.  Pembuatan  model  didalam computer  vision biasanya  didasari  pada  metode Convolutional Neural Network (CNN).
Dengan  metode  pengolahan  data  atau  citra  yang tanpa  pemrograman  secara  eksplisit  membuat  salah satu  cabang artificial  intelligence ,  yaitu machine learning memiliki  fungsi  yang  lebih  spesifik  dalam mengolah data gambar, diantaranya dengan menggunakan pemprosesan secara deep learning [3]. Algoritma You  Only  Look  Once (YOLO) merupakan  suatu  algoritma  yang  mendeteksi  objek dengan membagi citra menjadi beberapa grid . Feature map dari  keluaran  YOLO  menghasilkan  bbox,  skor objektif,  dan  skor  kelas[4].  YOLO  adalah  salah  satu metode deteksi  objek tercepat dengan kinerja yang baik dan akurasi tinggi[5][6][7].
Beberapa  penelitian yang  berkaitan  telah dilakukan sebelumnya, menggunakan metode template matching dan euclidean  distance Nugroho,dkk[8] mengembangkan  alat  deteksi  kerusakan  jalur  PCB, hasil  penelitian  menunjukkan  alat  dapat  mendeteksi jalur putus pada PCB . Penelitian serupa juga dilakukan oleh Mustika Sonsank.dkk[9] mengembangkan
Rangga Ade Juliano dkk : Pembuatan Alat Inspeksi Visual Jalur PCB menggunakan Pengolahan Citra
aplikasi  untuk  mendeteksi  cacat  pelebaran  dan penyempitan jalur lapisan tembaga yang mengakibatkan  adanya  jalur  hubung  singkat  sehingga PCB  tidak  berfungsi,  hasil  aplikasi  menunjukkan bahwa  metode  deteksi  kerusakan  trek  PCB  dapat mendeteksi dengan kerusakan template matching pada jalur PCB. Nur Kurniasari, dkk menggunakan metode convolutional  neural  network untuk  mendeteksi  jalur putus  pada  PCB  [10]  dengan  6  jenis  kerusakan  jalur PCB, hasil penelitian juga  menunjukkan  metode  yang digunakan rata-rata  80%  dapat  mengidentifikasi jenis kesalahan.
Pada  penelitian  ini  kami  membuat  alat  untuk deteksi  kerusakan  pada  PCB untuk  kegiatan  pratikum pengawatan  dan  teknologi  PCB,  perbedaan  dari penelitian sebelumnya alat ini dapat mengidentifikasi 5 kerusakan  PCB.  Miniaturisasi  adalah  kontribusi  dari penelitian  ini.  Batasan  masalah  disini  dengan  studi lainnya adalah hanya bisa mendeteksi kerusakan pada jenis  pcb  polos.  Diharapkan  dengan  adanya  alat  ini mahasiswa  dan  dosen  dapat  mengembangkan  materi perkuliahan  dan  kegiatan  praktikum  dapat  berjalan efektif.

## II. METODE
A.  Perancangan Sistem
Secara  keseluruhan  alat  ini  tersusun  atas  bagian- bagian penting yang saling berhubungan satu sama lain yaitu perangkat keras ( hardware ) dan perangkat lunak ( software ). Kedua bagian ini harus saling sinkron satu sama lain agar maksud dan tujuan dari pembuatan alat ini tercapai dan sesuai dengan yang diharapkan. Bagian hardware terdiri  dari  perangkat  Raspberry  Pi  3b+, Webcam  Logitech  c920,  LCD  Monitor  Acer.  Bagian software terdiri dari pemrograman dan interface . Alat  pendeteksian  kerusakan  jalur  PCB  ini menggunakan Webcam yang akan diaktifkan menggunakan  program  python  dengan  bantuan OpenCV  untuk  memanggil  Webcam  yang  terhubung dengan  Raspberry  Pi,  adapun  LED  yang  terhubung serial  dengan  USB  untuk  pencahayaan.  PCB  yang terletak dihadapan Webcam akan ditangkap gambarnya, kemudian diproses dan dideteksi jalur PCB oleh algoritma YOLO untuk menentukan kemungkinan adanya  kecacatan  atau  kerusakan  pada  jalur  PCB tersebut. Hasil deteksi kemudian akan ditampilkan pada monitor  dalam  bentuk  tampilan  UI.  Flowchart  sistem dan  blok  diagram  ditunjukkan  pada  Gambar  1  dan Gambar 2.
Gambar 1. FlowChart Sistem
Gambar 2. Blok Diagram Sistem
B.  Pembuatan Dataset Pembuatan dataset dimulai  dengan  menentukan klasifikasi  atau class yang  akan  dideteksi.  Klasifikasi yang  dibuat  adalah short , missing  hole , spur , open circuit , dan mouse bite .
Gambar 3. Short
Rangga Ade Juliano dkk : Pembuatan Alat Inspeksi Visual Jalur PCB menggunakan Pengolahan Citra
Gambar 5. Spur
Gambar 6. Open Circuit
Gambar 7. Missing Hole
Pengumpulan  data  gambar  sebanyak  260  gambar dengan  berbagai  posisi  dan  kumpulan  PCB. Dataset yang  dikumpulkan  berupa  gambar  dengan  format gambar keseluruhan memakai format (.jpg).
Gambar 8. Dataset gambar

## C.  Pelabelan
Proses  pelabelan  ini  dimulai  dengan  membuat bounding  box beserta  nama  kelas  pada  setiap  objek. Dataset yang  terkumpul  dapat  dilabelkan  dengan kategori short sebanyak 43 label, Mouse Bite sebanyak 188 label, Spur sebanyak 264 label, Open Circuit 388 label, Missing Hole sebanyak 833 label.  Pelabelan ini menggunakan  format  YOLO  dimana  data  citra  akan diubah  menjadi  data array yang  nantinya  akan digunakan untuk membuat algoritma YOLO.
Gambar 9. Pelabelan
Gambar 10. Data Array
D. Training Data Training data ini  dilakukan  setelah  didapatkan anotasi  dari  kelas-kelas  objek  yang  dideteksi,  maka digunakan  Google  Colab  dan  untuk  lebih  spesifik digunakan yolo  training pada network dengan OpenCV. Metode konvolusi berulang pada YOLO ini menerapkan  wilayah  untuk  melokasi  objek  yang dideteksi,  yang  berarti  bahwa  model  diterapkan  ke beberapa wilayah dalam sebuah gambar dan kemudian model menghitung skor ke gambar di beberapa lokasi dan  skala  daerah.  Skor  tinggi  dari  suatu  gambar dianggap sebagai objek terdeteksi.
Di sisi lain, YOLO menggunakan total pendekatan yang  berbeda  alih-alih  memilih  beberapa  wilayah, menerapkan jaringan saraf tunggal ke gambar penuh, memprediksi bounding boxes , dan probabilitas untuk setiap  wilayah. Bounding  boxes ini  dibobot  oleh probabilitas  yang  diprediksi  dan  probabilitas  gambar yang  tinggi  dianggap  sebagai  objek  yang  terdeteksi. Hal  ini  dikarenakan  YOLO  memindai  gambar  hanya satu  kali  untuk  membuat  prediksi  dibandingkan algoritma lain yang membutuhkan banyak pemindaian dan banyak waktu, jadi YOLO ini lebih cepat, efisien, dan praktis.
Fasilitas  yang  diperlukan  pada  proses training model  ini  adalah  fasilitas  GPU. Framework yang digunakan  adalah Darknet dengan pre-trained  weight yaitu darknet53.conv.74 . Pada tahapan awal pelatihan, harus dilakukan konfigurasi awal pada beberapa aspek penting  seperti file  Make dengan  mengaktifkan penggunaan pada OpenCV, GPU ( Graphics Processing Unit ),  dan  CUDNN.  Konfigurasi  selanjutnya  adalah pemberian nilai parameter yang sesuai pada gambar 6. Hasil  pelatihan  model  ini  adalah file dengan  format (.cfg)  dan  (.weights)  yaitu file yang  berisi  urutan
Rangga Ade Juliano dkk : Pembuatan Alat Inspeksi Visual Jalur PCB menggunakan Pengolahan Citra
konfigurasi dan bobot yang berkaitan dengan Sequence Alignment and Modeling.
Gambar 11. Konfigurasi yolov3-tiny
E.  Evaluasi Model Terdapat beberapa metoda untuk mengevaluasi kinerja sistem, yaitu recall , presisi, F1 score , Intersection over Union , mean Average Precision , dan Akurasi. Recall didefnisikan  sebagai rasio dari jumlah total contoh  positif  yang  diklasifikasikan  dengan  benar dibagi dengan jumlah total contoh positif. Recall yang tinggi menunjukkan bahwa kelas dikenali dengan benar ( Fn sedikit), seperti terlihat pada persamaan 1.
Recall = 𝑇𝑝
𝑇𝑝+𝐹𝑛 (1)
Nilai presisi didapatkan dengan cara membagi jumlah total contoh positif yang diklasifikasikan dengan benar dengan  jumlah  total  contoh  positif  yang  diprediksi, seperti terlihat pada persamaan 2.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑝 𝑇𝑝+𝐹𝑝 (2)
Dimana True positive ( Tp )  merupakan nilai aktual bernilai  positif  dan  diprediksi  positif  juga,  sedangkan True  negative ( Tn )  merupakan  nilai  aktual  bernilai negatif dan diprediksi negatif juga. False positive ( Fp ) merupakan nilai aktual bernilai negatif tetapi diprediksi positif, sedangkan False negative ( Fn ) merupakan nilai aktual bernilai positif tetapi diprediksi negatif.
Kondisi  dimana recall tinggi  dan  presisi  rendah artinya detector besar  contoh  positif  dikenali  dengan benar ( Fn rendah) tetapi ada banyak positif palsu ( Fp tinggi).  Sedangkan  kondisi Recall rendah  dan  presisi tinggi  artinya  kehilangan  banyak  contoh  positif  ( Fn tinggi)  dengan  nilai  positif  palsu  yang  sedikit  ( Fp rendah). F1 Score merupakan perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan sesuai dengan persamaan 3.
F1 = 2 x 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛
(3)
Intersection  over  Union (IoU)  merupakan  metrik evaluasi  untuk  mengukur  keakuratan detector objek pada dataset tertentu.  IoU  dapat  digunakan  dengan ketentuan bounding  box dari ground-truth  bounding box pada dataset objek dan juga prediksi bounding box atau detection  results pada dataset objek.  IoU merupakan perbandingan antara ground-truth bounding  box dengan detection-results  bounding  box pada model.
Mean Average Precision (mAP) merupakan nilai rata- rata  dari Average  Precision (AP)  yang  membentuk metrik  evaluasi  untuk  mengukur  kinerja  dari  sebuah deteksi objek.
Untuk  mendeteksi  atau  melihat  akurasi  pada  model yang  telah  dibuat  akan  diuji  coba  dengan  56  gambar acak  dan  akan  di  analisis  dengan  menggunakan persamaan dengan persamaan 4.
Akurasi = Jumlah data yang benar
Jumlah data keseluruhan x 100% (4)

## F.  Pemrograman dan Tampilan UI
Pemrograman  Python  dibuat  pada  platform Raspbian.  Alasan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python  adalah  karena  Python  merupakan  bahasa pemrograman  yang  mudah  dipelajari  dan  memiliki struktur  yang  sederhana  serta  keyword  yang  sedikit. Selain  itu  juga  mudah  diaplikasikan  karena  penulisan sintaksnya  lebih  sederhana  dibandingkan  dengan bahasa  pemrograman  lainnya  untuk  masalah  yang sama. Library yang  digunakan  dapat  dilihat  dibawah ini.
1. import cv2
2. import numpy as np
3. import tkinter as tk
4. from tkinter import *
5. from PIL import Image,ImageTk
6. from datetime import datetime
7. from tkinter import messagebox, filedialog
Tampilan UI dari pemrograman  yang dibuat dapat dilihat  pada  gambar  7.  Tampilan  UI  menggunakan pustaka standar dari Phyton yaitu Tkinter. Python bila dikombinasikan  dengan  Tkinter  menyediakan  cara cepat dan  mudah  untuk  membuat aplikasi UI. Tkinter menyediakan  antarmuka  berorientasi  objek  yang  kuat ke toolkit UI Tk.
Gambar 12. Tampilan UI

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A.  Evaluasi Model Kecacatan PCB
Pada  gambar  8  menampilkan  hasil  deteksi objek/ ground truth dari 56 gambar yang telah diuji dari 5 kelas, yaitu Missing Hole sebanyak 238, Open Circuit sebanyak 86, Spur sebanyak 58, Mouse Bite sebanyak 41,  dan Short sebanyak  15.  Pada  gambar  9 menampilkan  hasil  objek  deteksi,  terdapat False Positive dan True Positive pada masing-masing kelas, yaitu pada Missing Hole dari 238 objek terdapat False Positive sebanyak 5 objek dan True Positive sebanyak 233 objek. Kemudian pada Open Circuit dari 86 objek terdapat False  Positive sebanyak  1  objek  dan True Positive sebanyak 85 objek. Setelah itu pada Spur dari 58 objek terdapat False Positive sebanyak 1 objek dan True  Positive sebanyak  57  objek.  Lalu,  pada Mouse

## Rangga Ade Juliano dkk : Pembuatan Alat Inspeksi Visual Jalur PCB menggunakan Pengolahan Citra
Bite dari 41  objek  terdapat False  Positive sebanyak  2 objek dan True Positive sebanyak 39 objek, dan pada Open  Circuit dari  15  objek  terdapat False  Positive sebanyak 1 objek dan True Positive sebanyak 14 objek.
Gambar 13. Ground Truth
Gambar 14. Detection Results
Pada  tabel  1  ditunjukan  hasil  evaluasi  model,  dari testing 56  gambar  dan  hasil  rata-rata  akurasi  mAP dengan confidence 0.5 didapat sebesar 95.32%.

## Tabel 1. Evaluasi Performa Model Cacat PCB
Class Ground Truth Detection Results Average Precision (%) Data Testing mAP@0.5 (%) False Positive True Positive Open Circuit 238 5 233 97.86 56 95.32 Mouse
Bite 86 1 85 94.43 Missing Hole 58 1 57 96.09 Spur 41 2 39 97.56 Short 15 1 14 90.67

## B.  Uji Sistem
Data akan di ambil oleh Webcam yang diletakan di Stand Webcam dilihat pada gambar 10. Data yang telah diambil akan diektraksi dan diolah di Raspberry Pi dan akan ditampilkan pada monitor dalam bentuk UI.
Gambar 15. Tampilan Pengujian Sistem Alat
Lalu  dilakukan  sampling  25  data  acak.  Pengujian dilakukan secara langsung di kampus Politeknik Negeri Padang  dan  data sampling yang  telah  disiapkan, sebagai contoh disini ditampilkan 12 data gambar yang dideteksi, seperti yang ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Sistem
No Data Gambar Uji Label
(Nilai Confidence) Hasil 1 Open Circuit 0.78, Mouse Bite 0.72, Missing Hole 0.98, Missing Hole 0.71,
Missing Hole
0.52 2 Open Circuit 0.81 3
Mouse Bite 0.52 , Open Circuit 0.59
4 Open Circuit 0.82 5 Missing Hole 0.88 , Missing
Hole 0.99 , Missing Hole
0.95 , Missing Hole 0.97 , Missing Hole 0.99 , Missing Hole 0.96 , Missing Hole 0.99 , Missing Hole 0.91 Missing Hole 0.97 , Missing Hole 0.97

## Rangga Ade Juliano dkk : Pembuatan Alat Inspeksi Visual Jalur PCB menggunakan Pengolahan Citra
6 Open Circuit 0.95 , Open
Circuit 0.55
7
Open Circuit 0.87 , Open Circuit 0.80 , Missing Hole 0.98 , Missing
Hole 0.52 8 Open Circuit
0.59 , Open Circuit 0.60
9 Open Circuit
0.51 10
Open Circuit 0.97 , Open Circuit 0.96 11 Spur 0.91 12 Open Circuit 0.95 , Open
Circuit 0.87
Dari 12 contoh gambar diatas, data tabel 2 tersebut akan dilakukan evaluasi dengan persamaan-persamaan 1–4. Tabel  3  adalah  hasil  evaluasi  dari  data  acak  yang dilakukan.
Tabel 3. Hasil Evaluasi Data Acak Data Acak Presisi (%) Recall (%) F1 Score (%) Akurasi (%) 25 58.7 65.4 61.7 85.45
Berdasarkan dari Tabel 3, dari 25 data acak yang diuji didapatkan nilai presisi 58.7%, recall 65.4%, F1 score 61.7%, dengan akurasi 85.45%.

## IV. KESIMPULAN
Untuk  pendeteksian  kerusakan  PCB dibangun dengan Deep  Neural  Network (DNN)  dan  algoritma YOLOv3 menggunakan Jupyter Notebook pada Google Colab. Kerusakan PCB dapat membaca ketika prediksi
confidence >  4.9,  dan  tidak  dapat  membaca  ketika confidence <  5.0. Untuk dataset terdiri  dari  total 260 gambar PCB dengan kategori class short sebanyak 43 label, Open Circuit sebanyak 388 label, Spur sebanyak 264 label, Missing Hole sebanyak 833 label, Mouse Bite sebanyak 188 label. Pada beberapa hasil perbandingan masih  terdapat  kotak  yang  dianggap  cacat,  hal  ini disebabkan  karena  intensitas  cahaya  dan  posisi  letak PCB  yang  berubah-ubah  pada  waktu  pengambilan gambar. Evaluasi testing dengan 56 gambar yang mirip dengan  gambar  pelabelan  didapatkan  hasil  mAP@0.5 short 90.67%, open  circuit 97.86%, Mouse  Bite 94.43%, Missing Hole 96.09%, dan spur 97.56%.
Saran  untuk  pengembangan  selanjutnya  adalah dapat  mengumpulkan dataset yang  lebih  banyak  lagi agar proses pendeteksian lebih akurat lagi. Menggunakan  peralatan  tambahan,  seperti conveyor untuk  nantinya  mejadi  penyortir  kerusakan-kerusakan PCB  dan  juga  dapat  membuat  tambahan  jenis kerusakan PCB lainnya.

## REFERENSI
[1] V. A. Adibhatla, H.-C. Chih, C.-C. Hsu, J. Cheng, M. F. Abbod, and  J.-S.  Shieh,  “Defect  Detection  in  Printed  Circuit  Boards Using  You-Only-Look-Once  Convolutional  Neural  Networks,” Electronics  (Basel) ,  vol.  9,  no.  9,  p.  1547,  Sep.  2020,  doi: 10.3390/electronics9091547.
[2] Liu, L., Ouyang, W., Wang, X., Fieguth, P., Chen, J., Liu, X., & Pietikäinen,  M.  (2019).  Deep  Learning  for  Generic  Object Detection: A Survey. International Journal of Computer Vision ,
128 (2),  261–318.  DOI:  https://doi.org/10.1007/s11263-019- 01247-4.
[3] J.  T.  Terpadu,  I.  Arifin,  R.  Fakhran  Haidi,  and  M.  Dzalhaqi, “PENERAPAN  COMPUTER  VISION  MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING PADA PERSPEKTIF GENERASI ULUL ALBAB,” Jurnal Teknologi Terpadu , vol. 7, no. 2, pp. 98–107, 2021, [Online]. Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt
[4] JIWOONG, C., DAYOUNG, C., HYUN, K. & LEE, H.-J., 2019. Gaussian YOLOv3: An Accurate and Fast Object Detector Using Localization Uncertainty for Autonomous Driving. Seoul, IEEE International Conference on Computer Vision.
[5] FANG, W., WANG, L. & REN, P., 2020. Tinier-YOLO: A Real- Time  Object  DetectionMethod  for  Constrained  Environments. IEEE Access, Volume 8, pp. 1935 - 1944.
[6] A. Albar, H. Hendrick, and R. Hidayat, “Segmentation Method for Face Modelling in Thermal Images,” Knowl. Eng. Data Sci. , vol.  3,  no.  2,  p.  99,  2020,  doi:  10.17977/um018v3i22020p99-
105 .
[7] R. Park and J. Jo, “Reference class-based improvement of object detection accuracy,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 10, no. 4, pp. 1526–1535, 2020, doi: 10.18517/ijaseit.10.4.12792.
[8] W.  Nugroho,  “Deteksi  Kerusakan  Jalur  PCB  ( Printed  Circuit Board ) Menggunakan Metode Template Matching,” 2014.
[9] M. Metode, P. T. Karya, and M. Nugraha, “Penerapan Metode Template  Matching  Dalam  Menganalisa  Cacat  Pada  Keping PCB” Jurnal Vokasional Teknik Elektronika & Informatika, vol. 1, no. 2, pp. 88–93, 2019.
[10] N.  Kurniasari  and  J.  P.  Sugiono,  “DETEKSI  JALUR  YANG TERPUTUS  PADA  RANGKAIAN  LISTRIK  DALAM  PCB MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),” 2021.