A rec ma ada sta Br har tid
Br sec
gen pem pen sec unt ver me yan pro sec tin
K pen
ora ant ata san ser inf me nor Br inf pro tun
A
me kar hur seh sec sca
Br

## P
Abstrak—Penel cognition teruta asih jarang dilak a untuk pengen atis yang meng aille menjadi c rus menggunak dak praktis. Unt aille tersebut p cara dinamis d nggam yang leb mbuatan karya ngenalan huru cara dinamis i tuk mendeteks rtical  projection enjadi karakter ng berlaku. Ha ogram yang d cara dinamis d gkat akurasi se
Kata Kunci—
nglihatan, peng ERTUKARA dalam bentuk ang dengan pe tara orang yan au bahkan yang ngat problemat ring digunakan formasi dari m engetahui infor rmal tersebut h aille, dengan a formasi dalam oses pertukaran na netra akan s Aplikasi peng enggunakan sc rya perangkat ruf Braille yan hingga dapat m cara dinamis da anner.
Metode yang aille secara din

## Ap
Jurusa P
litian dan kary ama pengenalan kukan dan pad nalan huruf Bra ggunakan  scann citra untuk dik kan alat scanner tuk menyederh erlu digunakan dengan kamer bih murah dan a ini adalah u uf Braille terse ni menggunak si titik-titik Br n untuk peng r sesuai dengan asil yang didapa dapat bekerja dengan menggu ebesar 84% ben
—image proce genalan Braille
I. PENDA AN informasi d k visual dan ce englihatan norm ng berpengliha g tuna netra ten tis. Sistem huru n oleh penderit edia cetak, nam rmasi yang terc harus terlebih d aplikasi penge huruf Braille n informasi ant emakin baik.
genalan huruf anner yang m lunak ini dike ng dapat digun memudahkan  d an lebih portab
g digunakan namis adalah m

## plikasi
Ag an Teknik Ele
a dalam bidang n karakter Brai a umumnya pen aille masih bero ner. Untuk me kenali sebagai r yang mahal, t hanakan proses n sistem pengen
a  webcam  ata lebih praktis. T untuk menyede ebut. Pengenal an metode cha aille dan  meto elompokan po aturan pembac at dari proyek untuk mengen unakan kamera nar. essing, orang dinamis. AHULUAN di era yang serb tak sudah umu mal tetapi pert atan kurang  (v ntu saja  akan m uf Braille  meru ta tuna netra  u mun apabila or cetak dalam hu dahulu mempel nalan huruf B akan semakin tara orang norm Braille pada ahal dan kuran embangkan apl nakan dengan dalam pengena ble apabila diba dalam pendet metode chain ap

## Penge d
gung Mega Is ektro, Fakulta Jl. A e-mai
g optical charac ille, hingga saat nelitian yang te rientasi pada ci ngubah lembar karakter  alpha tidak portable, d pengenalan hu nalan huruf Bra au kamera telp Tujuan utama d erhanakan pro lan huruf Bra ain approximat ode  horizontal  a osisi-posisi Bra caan huruf Bra ini adalah sebu nali huruf Bra a  webcam  deng dengan ca ba digital teruta um dilakukan o tukaran inform visualy  impar menjadi upakan alat pal untuk mengeta rang normal in uruf Braille, ora lajari sistem hu Braille pembaca mudah sehing mal dengan ora umumnya ma ng portable. Pa likasi pengena kamera webc alan huruf Bra andingkan deng
teksian titik-ti pproximation [

## enalan dan Pe
swara, Surya
as Teknologi I Arief Rahman il : surya@ee.i
cter t ini elah itra ran abet dan uruf aille pon dari oses aille tion and aille aille uah aille gan acat ama oleh masi ed) ing hui gin ang uruf aan gga ang asih ada alan cam ille gan itik [1],
Gambar (a) Atura (b) Cont untuk menentu koordin moment
Braille vertical
Huru bentuk p gambar mengge Braille. pembac telunjuk Gamb
Titik-tit ke kar
Indones II Pa digunak Keselur yang di alur dar Braille dimulai setelah penguba ( Hue-Sa dengan dilanjut

## Kata elafalan
Sumpeno, M
Industri, Insti Hakim, Sura its.ac.id, hery
1. Huruf Braille
an posisi titik-tit toh huruf Braille
menentukan ukan luas are nat titik tenga ts invariants [ menjadi kara l projection [3]
II. uf Braille terd persegi panjan r 1. Huruf B erakan ujung ja Kedua tan caan dan pada k. bar 1 menunju tik tersebut sel rakter alfabet sia, bahasa Ing
II. SISTEM PE ada bagian in kan pada pen ruhan prosesny itunjukkan pad ri proses yang secara dinam i dengan penga didapatkan ci ahan citra aturation-Valu tujuan meredu tkan dengan se

## Pada H nnya
Mauridhi Hery itut Teknolog abaya 60111 y@ee.its.ac.id e
tik Braille e
titik-titik Bra ea dari kontur ah tiap titik B [2], dan untuk akter digunaka ] .
SISTEM BR diri dari titik- ng dengan 3 bar Braille didesa ari dari kiri ke ngan biasanya a umumnya ya ukan posisi tia lanjutnya digun yang dapat ggris, dan lain-l ENGENALAN i akan dijelas ngenalan huruf ya dapat digam da gambar 2. P digunakan pad mis. Sistem p ambilan gamba itra dari kame a ke fo ue ) yang kem uksi gangguan egmentasi, fitur

## Huruf
Purnomo gi Sepuluh No d
aille yang va r dan untuk m Braille diguna k pengelompok an metode hor

## RAILLE
titik yang dis ris dan 2 kolom ain untuk dib e kanan untuk a terlibat da ang digunakan ap titik pada h nakan untuk di digunakan  p lain.
N HURUF BRA skan tentang f Braille seca mbarkan dalam ada gambar 2 da sistem peng pengenalan hu ar dengan kam era, citra dipr ormat war mudian noise- n pada citra. Pro r ekstraksi, kla

## Braill
opember (ITS
alid dengan mendapatkan akan metode kan titik-titik rizontal and susun dalam m seperti pada baca dengan setiap huruf alam proses n adalah jari huruf Braille. iterjemahkan pada bahasa
AILLE
sistem yang ara dinamis. m flow chart dapat dilihat genalan huruf uruf Braille mera webcam , roses dengan rna HSV nya di- filter oses tersebut sifikasi, dan

## e
)
Gam
Ga
Ke (a)
(b)
pad ben

## A.
M me
gam me Ha (b)
mbar 2 Flow Char
ambar 3 Proses p terangan Gamba Interface dari pr didapatkan sete Hasil citra yang ditekan.
da akhirnya did ntuk teks dan s

## Image Acquis
Mekanisme enggunakan ka mbar dilakuka enjalankan pro asil  dari proses ).
rt Sistem Pengenal
pengambilan gam ar 3: rogram, proses p elah user menek g didapatkan sete
dapatkan hasil suara.
sition pengambilan amera webcam an dengan m gram yang dib s tersebut dapa
(a (b
lan Braille mbar citra huruf B perolehan gamba kan tombol ”Capt elah tombol “Ca
pengenalan hu gambar pad
m standar. Pro enekan tombo
buat dengan Q at dilihat pada
a) b)
Braille ar ture”. apture” uruf Braille dal
da proyek oses pengambi ol ketika seda
t Framework [ gambar 3 (a) d
lam ini ilan ang [4] . dan
B. Pre 1) K
P d m c i
2)
3) M P n m B m C. Seg 1) A
u d i n n d d k a d b 2) M
3) M
D
S e 4) D
D. Fea
1) P M k k d l m

## e-processing

## Konversi Warn
Pengubahan cit dalam forma mempunyai tuj citra dan untuk iluminasi cahay Contrast-Stret Terkadang ter pada saat peng perbaikan kon Braille dapat t Median Filter Pada saat peng noise yang  d mengurangi tin Braille. Medi mengurangi no
gmentation Adaptive Thres Thresholding untuk membag dan backgroun intensitas yang nilai foregroun nilai backgroun dapat menguba dinamis sehin kondisi cahay apabila karya digunakan p berubah-ubah. Morfolgi Erod Morfologi Ero A adalah citra elemen pembe Morfologi Dila
Dilate dapat di
⊕
Seperti halnya elemen dan A a Deteksi Tepi C Deteksi tepi C garis-garis tep dapat memper tepi pada titik
ature Extractio Pendeteksian T Metode chain kontur pada ci kemudian sete digunakan mom luas area ti menggunakan
na RGB ke HS tra dari format at HSV ( H ujuan untuk me k mengurangi n ya. tching rdapat daerah gambilan citra ntras [6] pada c terdeteksi lebih gambilan gam dapat mengga ngkat kualitas ian filter [7]
oise tersebut.
esholding g adalah suatu gi sebuah citra nd dengan me g berada diata nd atau 1 (satu) nd atau 0 (nol)
ah nilai batasan ngga dapat a sehingga m aplikasi peng pada kondis de ode dapat didef
⊝ |
a dan B adalah entuknya [9]. ate idefinisikan seb
| ′ pada morfolog adalah citranya Canny Canny ini digu pi pada titik rmudah dalam Braille tersebu
on Titik Braille approximation itra hasil pend elah semua k ments  invaria iap kontur rumus:
SV RGB ( Red-Gr Hue-Saturation- engurangi kom noise yang dise -daerah gelap a, sehingga per citra sehingga n h jelas. mbar, hampir p anggu kualitas pengenalan ter ] juga dapat u metode yan a menjadi nilai engatur pixel d as nilai thresh ) dan pixel sisa ) [8]. Adaptive n/ threshold ter menyesuaikan metode ini san genalan huruf si pencahay finisikan sebag
⊆ h structuring  e bagai: ∩ ∅ gi erode, B ad a [9].
unakan untuk m
Braille sehing m pencarian koo ut [10].
n [1] ini akan deteksian garis kontur berhas ant [2] untuk m yang terdete
reen-Blue ) ke -Value ) [5] mputasi pada ebabkan oleh dan terang rlu dilakukan nantinya titik pasti terdapat s citra dan rhadap huruf t membantu g digunakan i foreground dengan nilai hold menjadi anya menjadi thresholding rsebut secara n perubahan ngat berguna f Braille ini yaan yang
gai:
(1)
element atau
(2)
dalah struktur
mendapatkan gga nantinya ordinat garis n mendeteksi tepi Canny, il terdeteksi mendapatkan ksi dengan
Ga (a) (b)
ambar 4. Deteksi Citra Braille de hasil citra setela
Untuk me titik pemb bantuan dengan ru Dengan  m pertama (4 titik Braill 2) Deteksi d Deteksi su titik-titik y atas, palin kanan b koordinat- dengan m koreksi  k diperlihatk 3) Horizonta
Setelah di dari citra, ke array horizontal Braille va dengan ca vertical  y koordinat pada proy koordinat sebaliknya backgroun dapat dilih
dan Koreksi Ke ngan sudut -7°;
ah kemiringanny
, ∬ endapatkan ko bentuk huruf metode mome umus sebagai b
, ∬ , ∬
menggunakan  r
4) dan (5), per le didapatkan d
,
dan Koreksi Ke udut pada citr yang berada di ng kanan atas, bawah dari -koordinat ters metode yang diu kemiringan pa kan pada gamb al and Vertical idapatkan semu posisi dari sem yang terpisah l dan vertical alid di dalam ara memeriksa yang tersimpa dari posisi ti yeksi horizont titik Braille a maka nil nd. Ilustrasi pr hat pada gamba
emiringan Citra B
ya dikoreksi ∬ , ordinat titik te Braille yang
ents invariant erikut:
,
,
rumus moment
rhitungan koor dengan rumus:
, , , , ,
miringan ra menggunaka i posisi ekstrim paling kiri ba citra. Sete sebut, sudutny usulkan pada [1 ada pendeteks bar 4. l Projection ua posisi titik B mua titik Brail h untuk masin dari Braille.
m cell Braille a nilai proyeks an dalam arr tik yang aktif tal dan vertica maka titik ter ai tersebut royeksi horizo ar 5.
(a) (b)
Braille (3) engah dari set valid digunak
ts orde perta
(4) (5)
ts invariants o
rdinat titik teng (6) an koordinat d m  paling k awah, serta pal elah didapatk ya dapat dihitu 11]. Gambar ha sian titik Bra Braille yang va le valid disimp ng-masing pos
Identifikasi ti dapat dilakuk si horizontal d ray dengan n f [3]. Kalau n al cocok deng rsebut valid, j adalah seba ontal dan verti
tiap kan ama
rde gah dari kiri ing kan ung asil ille alid pan sisi itik kan dan ilai ilai gan ika agai ical Gambar Gambar
4) P H h m [
P
6 Bag untuk  m penggun dokume aplikasi pemrog memper untuk  m Designe Framew segmen menggu digunak pengem Hasi menerje ditampi speaker festival pada sa didukun adalah teks me
Titik 01-9271 Print)
5. Horizontal an 6. Ilustrasi pene

## Penerjemahan
Hasil posisi ti huruf Alfabet. menjadi alfabe [12] dengan ru Proses penerje 6. IV. gian ini menje mengenali huru na atau user m en Braille. Pr i yang sepen graman C++ rmudah prose merancang use er tergabung work [4]). Pro tation, feature unakan Open kan sebagai mbangan aplika il luaran emahkan huru ilkan pada tex r . Proses men speech library aat pengemban ng oleh Qt F library text-to enjadi suara.
k Braille aktif nd Vertical Proje erjemahan karak
n Titik-titik Bra itik Braille in
. Penerjemaha et menggunak umus seperti be | | emahan dapat d ILUSTRASI elaskan ilustra uf Braille. Dar enggunakan ka roses penangk nuhnya dikem menggunakan s pembuatan er interface ap dalam satu oses image ac e extraction, da nCV library library yang asi image proce yang didapa uf Braille ad xtbox aplikasi nyuarakan tek y [14] yang berb ngan aplikasi h Framework. Fe o-speech yang
Proyeksi horiz 111 ection kter Braille ke hu aille ni dapat diterj an posisi titik- kan klasifikasi erikut: diilustrasikan p SISTEM si sistem yang ri gambar 7 te amera untuk ca kapan citra m mbangkan den n tool Qt Cr aplikasi dan plikasi (Qt Cre u susunan b cquisition, pre an classifier pa [13] . OpenC dapat memb essing. atkan setela dalah huruf a i dan disuara ks tersebut m bahasa inggris hanya bahasa estival speech berguna untu
zontal dari titik
Titik Brai
110
uruf Alfabet emahkan ke -titik Braille naïve-bayes (7)
pada gambar
g digunakan erlihat bahwa apturing citra menggunakan ngan bahasa reator untuk Qt Designer eator dan Qt bernama Qt e-processing, ada karya ini CV library bantu dalam
ah berhasil alfabet yang akan melalui menggunakan dikarenakan inggris yang h library ini uk mengubah
Proyeksi
Vertical dari titik Braille
k Braille ille tidak aktif q
Ga
me Do dap tim
we pen tim yan 22 kes hor
ambar 7. Ilustrasi
ambar 8. Proses p Proses peng enggunakan k okumen yang pat berupa dok mbul ataupun d . Sistem diuj ebcam Logitech ngujian adalah mbul dan tulisa ng didapatkan dari 26 hu salahan dalam rizontal and ve
i sistem pengena pengambilan gam gambilan citra amera dapat digunakan un kumen standar dengan cetakan V. HASIL P jikan pada lap h C525. Doku h dokumen st an huruf Brail untuk pengen uruf  berhasil m  proses pene ertical projecti
alan huruf Braill mbar dengan kam a dari dokume digambarkan ntuk pengenal r huruf Braille tinta. PENGUJIAN ptop dengan m umen yang digu tandar Braille lle dengan cet alan per huruf diterjemahkan erjemahan dika ion belum mam
e
mera webcam
n Braille deng pada gambar an huruf Bra e dengan cetak memakai kam unakan pada s dengan cetak takan tinta. Ha f adalah sebany n dengan ben arenakan meto mpu membaca
gan 8. ille kan mera saat kan asil yak nar, ode
Gambar (a) Prose (b) Hasil
Gambar
Keterang (a) Prose (b) Hasil Braille kolomn tersebut kolom akan me proses p cetakan pengena cetakan dan 13 m terjemah Peng menamb citra.  B hingga karena member memper kemirin
9. Pengujian hu es penangkapan l pendeteksian ti 10. Pengujian k gan Gambar 10 es penangkapan l pendeteksian ti yang mempun nya. Untuk pe t terdapat kara maka hasil ter emberikan has pengenalan hur n tinta. Gamb alan kata denga n tinta dan doku memperlihat p ahan yang salah gujian pengena bahkan sudut Besarnya sudu +10°. Pemba citra dengan rikan hasil rlihatkan pen ngan -7°.
(a) (b) uruf pada cetakan citra huruf Brail itik-titik Braille (a) (b) kata pada cetakan citra huruf Brail itik-titik Braille
nyai gap /kekos engenalan per akter Braille y rjemahan dari sil yang salah. ruf Braille den bar 10 dan 1 an terjemahan umen timbul. S proses pengena h. alan huruf Bra kemiringan  p ut  pada pengu atasan pada ke n sudut kemi terjemahan  y ngujian pada
n tinta lle n tinta lle
songan pada ba r kata, apabila yang hanya m i pengenalan h Gambar 9 mem ngan terjemahan 1 memperliha benar pada ma Sedangkan pad alan yang memb aille juga dilaku pada proses p ujian dibatasi emiringan citr iringan yang yang salah. a citra Brai
aris dan atau a pada kata mempunyai 1 huruf Braille mperlihatkan n benar pada atkan proses asing-masing da gambar 12 berikan hasil ukan dengan penangkapan antara -10° ra dilakukan besar akan Gambar 13 ille dengan
Ga (a)
(b) Ga
(a)
(b)
Ga (a) (b)
ambar 11. Penguj Proses penangk Hasil pendeteks
ambar 12. Hasil t Proses penangk Hasil pendeteks ambar 13. Hasil t Proses penangk Hasil pendeteks
(a (b jian kata pada do kapan citra huruf sian titik-titik Br (a (b terjemahan salah kapan citra huruf sian titik-titik Br (a (b terjemahan salah kapan citra huruf sian titik-titik Br
a) b) okumen timbul f Braille raille a) b) h pada pengujian f Braille raille
a)
b) h pada pengujian f Braille raille
n huruf n kata
Gambar -7°
(a) Prose (b) Hasil
Dari pengena kesimpu dengan baik, ha baik.  U noise p moment walaupu Braille menjadi projecti cocok secara d
Penu Hery  P teknis  s secara d
[1] Teh curv [2] Kili http alys [3] Shu Enh of In [4] Qt F
[5] RGB http ces.
[6] Con http Mei
14. Proses peng es penangkapan l pendeteksian ti VI. KE i hasil pen alan huruf ulan bahwa p metode chain al ini terbukti d Untuk membed ada citra berd t invariants or un terkadang a yang valid. H i karakter de ion memiliki t apabila digun dinamis.
UCA ulis mengucap Purnomo dan selama menge dinamis.
D h, C.-H. and   Chin ves. Pattern Analy ian, Johannes.Sim
p://public.cranfield sisbyMoments.pdf umet Tadesse, “Fe hancing Amharic B nformatics, Addis Framework <URL B & HSV p://structbio.vander html, diakses tang ntrast Stretching  < p://homepages.inf.e i 2013>
(a) (b) genalan citra hur citra huruf Brail itik-titik Braille
SIMPULAN/R gembangan  p Braille seca endeteksian ti n approximatio dari semua titik dakan titik-titi dasarkan luas a rde ke-nol me ada beberapa no Hasil pengelo engan metode tingkat akurasi nakan dalam APAN TERIMA pkan terimakas bapak Surya erjakan sistem DAFTAR PUST n, R.T..On the detec ysis and Machine In mple Image Anal d.ac.uk/c5354/teach f, diakses tanggal 3 eature Extraction Braille Recognition Ababa University L: http://qt-project. Colorspaces, V rbilt.edu/chazin/w ggal 20 Juni 2013> <URL: ed.ac.uk/rbf/HIPR
ruf Braille denga
lle RINGKASAN
perangkat lu ara dinamis itik-titik Braill on menunjukan k Braille terde ik Braille yan area mengguna enunjukan has oise yang terde ompokan titik- e horizontal  a sebesar 84,6% pengenalan  h
A KASIH sih kepada bap Sumpeno atas pengenalan  h

## TAKA
ction of dominant p ntelligence. 1989 lysis By Momen hing/dip/opencv/S 31 Mei 2013> and Classificatio n System”, M.Sc. y, Addis Ababa, Ju org/, diakses 21 Ju Vanderbilt Unive wisdom/xv-3.10a/rg
> R2/stretch.htm , dia
an kemiringan
unak sistem didapatkan le pada citra n hasil yang eteksi dengan ng valid dari akan metode il yang baik teksi sebagai -titik Braille and vertical % dan belum huruf Braille
pak Mauridhi s bimbingan huruf Braille
points on digital
ts.2001 <URL:
SimpleImageAn on Schemes for Thesis, Faculty une 2010 uni 2013) ersity. <URL: gb-hsv-colorspa
akses tanggal 2
[7] Median Filter <URL: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/median.htm, diakses tanggal 2 Mei 2013>
[8] Adaptive Thresholding <URL: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/adpthrsh.htm, diakses tanggal 1 Mei 2013>
[9] Morphological Operations <URL: http://bme.med.upatras.gr/improc/Morphological%20operators.htm, diakses tanggal 31 Mei 2013)
[10] Canny, John.”A Computational Approach to Edge Detection”. IEEE Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol. PAMI-8, No. 6. November 1986
[11] Safabakhsh, R. “Document skew detection using minimum-area bounding rectangle”. Proceedings. International Conference on Information Technology: Coding and Computing. 2000.
[12] Naïve-Bayes Classifier <URL:http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option=com_content&vie w=article&id=486:naive-bayes-classifier&catid=11:sistem-komunikasi &Itemid=14, diakses tanggal 20 Juni 201>
[13] OpenCV <URL: http://opencv.org/, diakses 21 Juni 2013)
[14] The Festival Speech Synthesis System. University of Edinburgh.<URL: http://www.cstr.ed.ac.uk/projects/festival/, diakses tanggal 20 Juni 2013)