## Robot Pengikut Posisi dengan Menggunakan Filter Warna HSV

## Fitrah Triatmojo, Budi Sugandi
Politeknik Negeri Batam Teknik Mekatronika
Jl. Ahmad Yanin, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia e-mail: budi_sugandi@polibatam.ac.id

## Abstrak
Kemajuan  teknologi  pengolahan  citra  digital  banyak  dimanfaatkan  oleh  manusia.  Manfaat  pengolahan  citra  di antaranya adalah untuk meningkatkan kualitas suatu citra, menghilangkan cacat pada citra dan mengidentifikasi objek.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  tersebut,  dapat  dikembangkan  suatu  sistem  yang  dapat  mendeteksi objek  serta  melakukan tracking .  Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  membuat  sebuah  sistem  untuk  mendeteksi objek berwarna. Metode untuk mendeteksi warna penulis menggunakan  filter  warna HSV, metode erosi, dilasi dan thresholding .  Untuk  membaca  jarak  robot  terhadap  objek,  digunakan  metode  Regresi  yang  nantinya  akan digunakan  sebagai  penggerak  bagi  aktuator  motor  dc.  Hasil  yang  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  sistem dapat mendeteksi objek pada jarak 50-180 cm dan mengikutinya pada jarak 60-150 cm .
Kata kunci: Deteksi objek, Tracking objek, Filter warna HSV

## Abstract
Advancement  in  digital  processing  technology  have  benefited  to  the  human.  One  of  the  benefits  of  image processing  is  to  improve  the  quality  of  an  image,  eliminate  noise  in  and  identify  objects.  By  utilizing  the technology, it can be developed a system that can detect and track objects. In this article, we develop a system to detect and track an object. We use the HSVcolor filter, erosion, dilation, and thresholding methods to detect the object. To measure the distance between object and robot, we apply the mathematical regression formula. The output of the equation is then used as actuator for the dc motor. The results achieved in this study is system can detect object in the distance range 50-180 cm and follow the object in the range 60-150 cm.

## Keywords: Object Detection, Object Tracking, HSV color filtering

## 1. Pendahuluan
Manusia  terus  melakukan  inovasi-inovasi  pada teknologi  disaat  ini.  Dengan  adanya  kemajuan teknologi  tersebut  tentunya  akan  membuat  segalanya akan menjadi lebih cepat dan mudah. Sistem otomatis tentunya  menjadi  pilihan  tepat  untuk  meringankan pekerjaan  manusia,  dimulai  dari  pekerjaan  mudah hingga  sulit,  dan  ringan  hingga  berat.  Koper  atau kereta dorong tentu sudah tidak asing digunakan oleh manusia.  Koper  berguna  untuk  mengangkut  barang- barang  bawaan  ketika  hendak  bepergian,  lalu  kereta dorong  biasa  digunakan  untuk  mengangkut  barang ketika  berbelanja.  Sekarang  ini    koper  dan  kereta dorong  tersebut  banyak  yang  masih  digerakkan langsung  oleh  manusia,  dimana  hal    tersebut  masih belum efisien dan tergolong merepotkan.
Nugroho,  et.  al  [1]  telah  melakukan  penelitian  untuk membuat  sistem  pendeteksi  gerak  dan  mengikuti
gerakan objek. Sistem ini terhubung dengan komputer yang  melaksanakan  algoritma  secara real  time untuk mencari tahu arah gerakan dari objek. David, et.al [2] dan  Rahman  [3]  melakukan  penelitian  faktor  yang berpengaruh  pada  kinerja  kamera  dan  pengaturan kombinasi  untuk  meminimalkan error  fate  of experiment. Hendawan, et.al [4] melakukan  peneltian pengukuran  jarak  dengan  menggunakan  persamaan polinomial  yang  dibentuk  dari  perubahan  nilai  hue terhadap jarak.
Dalam  penelitian  ini,  penulis  mendesain  robot pengikut  objek  dengan  menggunakan  kamera  untuk mendeteksinya.  Sistem  dapat  melakukan  pengukuran perubahan banyak pixel terhadap jarak yang bertujuan untuk  memberi  batasan  maksimal  dan  minimal  pada sistem  agar  mengikuti  objek  yang  telah  dideteksi. Metode  yang  digunakan  berdasarkan  filter  warna HSV  yang  dilanjutkan  dengan  erosi,  dilasi  dan thresholding .
Vol. 10 No. 2, October 2018, 59-63
e -ISSN: 2548-9828
Accepted October 2018
2. Dasar Teori

## 2.1 Akuisisi Citra
Akuisisi citra merupakan tahap awal untuk mendapatkan  citra  digital.  Tujuan  nya  adalah  untuk menentukan  data  yang  diperlukan  dan  memilih metode  perekaman  citra  digital.  Tahap  ini  dimulai dari  objek  yang  akan  diambil  gambarnya,  persiapan alat-alat,  dan  pada  pencitraannya.  Dimana  pencitraan adalah  kegiatan  transformasi  dari  citra  tampak  (foto, gambar, lukisan, dll) menjadi citra digital [2].

## 2.2 Warna RGB
Ruang  warna  RGB  merupakan  ruang  warna  default untuk  menyimpan  dan  merepresentasikan  gambar digital.  Kita  bisa  mendapatkan  ruang  warna  lain  dari transformasi  RGB linear atau non - linear Ruang warna RGB adalah ruang warna yang digunakan oleh komputer,  kartu  grafis  dan  monitor.  Gambar  1 menunjukkan  tiga  komponen  warna  RGB  ( Red , Green and  Blue ).  Warna  RGB  merupakan  warna primer  atau  warna  dasar  dari  semua  warna  dimana warna lain diperoleh dengan mencampur ketiga warna primer tersebut. [5]

## Gambar  1 model ilustrasi RGB

## 2.3 Warna HSV (Hue, Saturation, Value)
Warna  HSV  [5]  diilustrasikan  pada  gambar  2. Hue menyatakan  range  warna  sebenarnya,  seperti  merah, violet,  dan  kuning  dan  digunakan  menentukan kemerahan  ( redness ),  kehijauan  (greeness)  [3]. Hue dideskripsikan  sebagai  nilai  yang  spesifik  yang menentukan  posisi  warna  murni  sesuai  pada  roda warna,  yang  berada  direntang  nilai  antara  0  dan  1. Nilai  0  mengacu  pada  warna  merah,  1/6  adalah kuning,  1/3  adalah  hijau,  dan  sebagainya.  disekitar roda  warna. Saturation kadang  disebut chroma , adalah kemurnian atau kekuatan warna. Warna merah yang  asli  nilai  saturasinya  adalah  1.  Warna  merah yang  lebih  muda  (lebih  terang)  memiliki  saturasi kurang dari 1 dan warna putih memiliki nilai saturasi 0. Value adalah  kecerahan  dari  warna.  Nilainya berkisar  antara  0-100  %.  Apabila  nilainya  0  maka warnanya  akan  menjadi  hitam,  semakin  besar  nilai maka  semakin  cerah  dan  muncul  variasi-variasi  baru dari warna tersebut.

## Gambar 2 model ilustrasi warna HSV

## 2.4 Morfologi Filter
Morfologi  filter  adalah  teknik  pengolahan  citra  yang bertujuan  untuk  memperbaiki  citra  pada  gambar biner.  Morfologi  filter  ini  membutuhkan  dua  input berupa gambar asli dan  matriks structure element [6- 8].  Morfologi  filter  mempunyai  dua  operasi  standar yaitu  dilasi  dan  erosi. Dilasi adalah  proses penggabungan  titik-titik  latar  menjadi  bagian  dari objek  “penumbuhan”  atau  “penebalan”  objek  citra biner.  Erosi  adalah  proses  mengecilkan  atau menipiskan objek pada citra biner.

## 3. Perancangan Sistem

## 3.1 Rancangan Perangkat Keras

## Gambar 3 Diagram Blok Perangkat keras
Diagram blok perancangan perangkat keras ditunjukkan  pada  gambar  3.  Proses  pendeteksian berawal dari kamera untuk mengambil gambar (citra). Data hasil keluaran kamera kemudian dikirim menuju controller yang  berfungsi  sebagai  pemrosesan  data . Setelah  data  tersebut  diproses,  data  akan  dikirimkan ke driver motor  sebagai  pengatur  gerakan actuator pada motor.

## 3.2 Rancangan Perangkat lunak
Perancangan perangkat lunak dilukiskan pada gambar 4. Setelah citra ditangkap kamera, citra dikonversi ke citra  HSV  [9].  Proses  selanjutnya  adalah  binarisasi citra  menjadi  citra  biner  untuk  kemudian  dilakukan proses  dilasi  dan  erosi  untuk  mereduksi noise pada citra sampai didapatkan objek  yang akan diikuti oleh robot.  Ketika  objek  berhasil  dideteksi  maka  sistem akan  mengkonversi  luas  pixel  menjadi  jarak  dengan
menggunakan   metode regresi polinomial. Data jarak tersebut  akan  diproses  dan  dikirimkan  ke controller sebagai  data  serial  untuk  selanjutnya  ditranslasikan menjadi pergerakan sistem.
Gambar 4 Flowchart Sistem Perangkat Lunak

## 4. Hasil dan Analisa

## 4.1  Pengujian Filter warna
Pengujian ini dilakukan untuk mengatur nilai interval HSV  yang  akan  digukanan  untuk  mendeteksi  objek agar  objek  dapat  dideteksi  dan  dipisahkan  dari lingkungan atau background di sekitarnya. Gambar 5 menunjukkan  hasil  simulasi  untuk  mendeteksi  warna pink.  Dan  didapatkan  interval  HSV  sebagai  berikut  : Hue =  125–255, Saturation =  65–255  dan Value = 175–255.
Gambar 5 Nilai interval HSV pada objek berwarna pink

## 4.2 Pengujian Jarak Deteksi
Pengujian jarak deteksi dilakukan dengan mengkoversi  luas  objek  yang  terdeteksi  dengan menggunakan  metode  regresi  polinomial.  Dari pengujian  ini  dapat  diketahui  jarak  mimimum  dan maksimum  objet  dapat  dideteksi.  Hasil  pengujian ditunjukkan  pada  gambar  6  –  8  dengan  (A)  jarak 50cm (B) jarak60cm, (C) jarak 70cm, (D) jarak 80cm, (E)  jarak  120cm  dan  (F)  jarak  180cm.  Tabel  1 menunjukkan  jarak  minimal  dan  maksimal  robot dapat mendeteksi objek.
Gambar 6 Pendeteksian objek di tengah frame
Gambar 7 Pendeteksian objek di kanan frame
Gambar 8 Pendeteksian objek di kiri frame
T ABEL 1 D ETEKSI OBJEK BERDASARKAN JARAK Jarak (cm) Kiri Kanan Tengah 40 Tidak Tidak Tidak 50 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 60 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 70 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 80 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 120 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 150 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 190 Tidak Tidak Tidak

## 4.3 Pengujian arah putar motor ketika objek terdeteksi
Pada  bagian  ini  akan  diuji  respon  gerak  robot  ketika kamera  mendeteksi  adanya  objek.  Pergeerakan  yang akan  diuji  adalah  gerak  kea  rah  kanan,  kiri  atau depan.  Dalam  pengujian  ini,  penulis  membagi  frame menjadi 3 bagian yaitu bagian kiri, kanan, dan tengah. Hasil  pengujian  ditunjukan  masing-masing  oleh gambar 9–11 untuk objek yang terdeteksi sebelah kiri, kanan  dan  tengah  dengan  A  adalah  objek  yang terdeteksi  dan  B  arah  gerak  robot.  Robot  berhasil mengikuti  objek  yang  berada  di  kiri,  kanan  dan tengah  frame  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar 9–11.
Gambar 9. Deteksi objek sebelah kiri frame
Gambar 10. Deteksi objek sebelah kanan frame

## Gambar 11. Deteksi objek di depan frame

## 4.4  Pengujian  kemampuan  robot  mengikuti objek
Pada  pengujian  ini  akan  dilakukan  pengujian kemampuan  robot  untuk  mengikuti  objek.  Sistem diberikan jarak minimal 50 cm untuk dapat mengikuti objek. Sistem akan diam jika sistem tidak mendeteksi objek pada jarak tertentu. Hasil pengujian ditunjukkan  oleh  tabel  2.  Robot  dapat  mengikuti objek  ketika  posisi  objek  ada  di  kiri,  tengah  dan kanan robot pada jarak 50–180 cm.
T ABEL 2 P ENGUJIAN K EMAMPUAN R OBOT M ENGIKUTI O BJEK Jarak (cm) Posisi objek kiri Tengah Kanan 40 Gagal Gagal Gagal 50 Gagal dan Berhasil Gagal dan Berhasil Gagal dan Berhasil 60 Berhasil Berhasil Berhasil 70 Berhasil Berhasil Berhasil 80 Berhasil Berhasil Berhasil 90 Berhasil Berhasil Berhasil 100 Berhasil Berhasil Berhasil 110 Berhasil Berhasil Berhasil 120 Berhasil Berhasil Berhasil 130 Berhasil Berhasil Berhasil 140 Berhasil Berhasil Berhasil 150 Berhasil Berhasil Berhasil 160 Gagal Gagal Gagal

## 5. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  dikembangkan  suatu  robot pengikut objek berdasarkan filter warna HSV. Sistem yang  dibangun  dapat  mendeteksi  objek  jarak  50– 180cm  dan  dapat  mengikuti  objek  pada  jarak  60– 150cm.  Objek  yang  dideteksi  dan  diikuti  ada  objek berwarna  ping  dengan  interval  filter  warna  HSV adalah sebagai berikut : Hue = 125–255, Saturation = 65–255 dan Value =  175–255.
Sistem  ini  masih  mempunyai  kelemahan  diantaranya kurang  sensitifnya  robot  terhadap  pergerakan  objek yang  cepat.  Hal  ini  salah  satunya  karena  kurang sensitifnya  kamera  yang  dipakai  untuk  mendeteksi objek.  Sementara  kemampuan  filter  warna  HSV untuk mendeteksi objek berwarna sudah cukup baik.

## Daftar Pustaka
[1]   H.  Nugroho  (2007).  “Kamera  Pendeteksi  Gerak Menggunakan MATLAB 7.1”, Universitas Guna Darma.
[2]  D.  Simangunsong.  (2016),  “Optimasi  Sensor Kamera Pada Proses Identifikasi Warna Dengan Pengolahan  Citra  menggunakan  Design  of Experiment ” , Universitas Telkom.
[3]  R.  Maulana,  “Pengembangan  Robot  Rubik dengan  identifikasi  warna  menggunakan  Sensor Kamera”, Institut Teknologi Sepuluh November.
[4]  H.  Soebhakti,  ”Pengukuran  Jarak  berdasarkan Ekstraksi Nilai Hue pada Citra Depth
menggunakan Sensor Kinect”. Politeknik Negeri Batam.
[5]  S.  Kolkur,  (2017),  “Human  Skin  Detection Using  RGB,  HSV,  and  YCBCr  color  Model”,
Atlantis press .
[6]  H.  Wolfgang.  (1990).  “Smoothing  Techniques
With Implementation in S” . Springer Verlag . [7]  N Senthilkumaran. (2016),
“Image Segmentation by Using Thresholding Techniques for Medical
Images” , India: Gandhigram Rural Institute.
[8]  R.  Wahyusari  dan  B.  Haryoko.  (2017)
“Pemanfaatan  Mathematical  Morphology  untuk Deteksi Tepi Batik”, Jurnal Simetris , vol 8 no 1.
[9]  B. Sugandi (2018), “Deteksi dan Pelacakan wajah berdasarkan  warna  kulit  menggunakan  partikel filter”, Jurnal Rekayasa Elektrika , Vol 14 no 2.