## METODE STEREO VISION DENGAN KAMERA CMOS UNTUK PENGUKURAN JARAK

## Asmar Finali
1
1 Staf Pengajar Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember Jl. Karimata no.49 Jember 6812
Email : pcfinali@gmail.com

## ABSTRACT
Excess image sensor digital camera is not just a picture taker or produce video, can be also as a measurement tool. Through the method of image processing, can be processed input image or an object taken from the camera. Image processing can be thresholding, edge detection and template matching.  Required  sensing  with  two  images  obtained  from  the  stereo  camera  simultaneously  or stereo  vision.  The  camera  used  has  properties  or  specifications  are  identical.  Open  CV  was contribute to image processing, object interpretation and also the calibration process. Calibration function to search for intrinsic and extrinsic parameters of the camera. Research uses a solid object in the form of balls of various sizes and colors. Epipolar and stereoscopic as the method to be used, because in previous studies, it is very suitable for processing images with color segmentation. As for digital image processing using the method thresholding. Research results obtained, that the object of pingpong ball motionless when lighting using sunlight has  RMSE (root mean square error) of 2.64% while the value of a tennis ball RMSE is 2.53%. Research by lighting using indoor lighting, RMSE was 1.03% pingpong ball, tennis ball RMSE of 2.25%. While on the moving object, either RMSE pingpong ball or a tennis ball, its value is greater than when the motionless object. Measuring tool using a stereo camera capable of detecting targets up to a distance of 300 cm, but at a distance of  200  cm  level  of  confidence  does  not  the  95%.  Lighting  greatly  affect  the  measurement  results CMOS camera, because scalar target color easily changed.
Keyword: image processing, thresholding, OpenCV, epipolar, stereo cameras, stereoscopic

## PENDAHULUAN
Metode stereo  vision untuk  memperkirakan jarak  objek  dari  kamera,  dapat  menggunakan metode e uclidean distance dan stereoscopic , yang telah mampu membuktikan dengan perkiraan jarak objek  dari  kamera  [1].  Sedangkan  pada  proses tracking objek  menggunakan  metode  t hreshold yang  memakai  dua  kamera,  bahwa  kondisi pengambilan  objek  terbaik  adalah  pada  saat kondisi  malam  hari  di  dalam  ruangan,  hal  ini disebabkan  oleh  pencahayaan  dalam  ruangan sangatlah stabil sehingga tidak terpengaruh adanya pencahayaan  dari  sinar  matahari  yang  sangat terang [2]. Metode threshold untuk tracking objek sangat  sensitif  sekali,  diantaranya  berpengaruh dengan  pencahayaan  terhadap  objek  kesamaan warna pada objek, dan kesamaan bentuk objek. Sensor  kamera  CMOS  ( complementary metal oxide semiconductor ) baik untuk mendeteksi objek  bergerak  karena  memiliki  fps  ( frame  per second)  tinggi.  Sedangkan  kelemahan  sensor CMOS adalah tingkat noise yang tinggi. Penelitian yang  akan  dilakukan  dengan  memanfaatkan  dua kamera ( stereo vision ), cara kerjanya mirip dengan sifat  mata  manusia.  Sistem stereo vision
diharapkan mampu memiliki kemampuan mengenali  objek,  persepsi  terhadap  suatu  benda, melakukan  target  area  terhadap  suatu  lokasi ruangan atau lorong dan menentukan jarak relatif benda. Pengenalan suatu objek sangat dipengaruhi oleh  variasi  cahaya  pada  lingkungan  dan identifikasi objek.
Penelitian  ini  dapat  diaplikasikan  sebagai pemantau jarak, perhitungan jarak yang digunakan pada penelitian menggunakan perhitungan e uclidean distance dan stereoscopic karena cocok untuk  objek  pejal.  Pengambilan image objek dilakukan  di  dalam  ruangan  secara  langsung. Pengolahan hasil image dengan cara thresholding yang dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  C++, sedangkan  objek  yang  digunakan  adalah  objek berbeda warna dan ukuran.

## METODOLOGI PENELITIAN
Kamera Kamera  secara  umum  memiliki  dua  jenis sensor, CCD ( charge coupled device ) dan CMOS ( complimentary metal-oxide semiconductor ). Sensor  CCD  maupun  CMOS  fungsinya  sama, yaitu  mengubah  cahaya  menjadi  elektron.  Dalam
membaca  nilai  dari  setiap  sel  di  dalam  gambar. Kamera bersensor CCD, nilai tersebut dikirimkan ke dalam sebuah chip dan sebuah konverter analog ke  digital  mengubah  setiap  nilai  piksel  menjadi nilai digital. Sedangkan kamera bersensor CMOS, beberapa  transistor  dalam  setiap  piksel  yang memperkuat  dan  memindahkan  elektron  dengan menggunakan kabel. Sensor CMOS lebih fleksibel karena  membaca  setiap  piksel  secara  individual. Tingkat noise sensor  CCD  relatif  kecil,  sensor CMOS  kemungkinan  ada noise lebih  besar  dari CCD. Untuk sensitivitas CMOS lebih rendah dari sensor CCD karena setiap piksel terdapat beberapa transistor yang saling berdekatan.

## Thresholding
Thresholding digunakan  untuk  mengatur derajat keabu-abuan yang ada pada image , dengan thresholding maka  derajat  keabu-abuan  dapat diubah  sesuai  dengan  keinginan.  Teknik  ini memisahkan  bagian  gambar  yang  sesuai  dengan objek  ( foreground )  dengan  latar  belakangnya ( background ).  Metode  ini  juga  digunakan  untuk mengkonversi  data image menjadi  data  biner dengan  tujuan  agar  proses  selanjutnya  menjadi mudah. Masukan dari proses ini dapat berupa citra biner( binary image ). Binary image yang dihasilkan dari proses thresholding ini dapat diatur sedemikian rupa sehingga citra ini hanya memiliki dua  macam  warna  saja  yaitu  warna  hitam  yang merepresentasikan background dan  diwakili  oleh level 0 serta warna putih yang merepresentasikan foreground dan diwakili oleh level 1.
Kamera Stereo Pergeseran  antara  lokasi  dari  dua  fitur  pada bidang  gambar  disebut  disparitas.  Bidang  yang melewati pusat kamera dan titik fitur dalam scene disebut  bidang  epipolar  [3].  Perpotongan  bidang epipolar  dengan  bidang  gambar  mendefinisikan garis  epipolar,  geometri  hubungan  antara  kamera kiri  dan  kamera  kanan  ditunjukkan  pada  Gambar 1.
Gambar 1. Geometri pengukuran dengan dua kamera
Objek dengan koordinat x, y, D z diamati pada titik-titik pixel  size di  bidang image kamera  kiri dan  kanan.  Diasumsikan  bahwa  sistem  koordinat
bertepatan dengan sumbu pusat lensa. Membandingkan  segitiga  dari  sudut  P L dan  P R , untuk kamera kiri didapatkan:
𝑥 𝐷𝑧 = 𝑥′𝑙 𝑓 .......................................... (1)
Untuk kamera kanan didapatkan:
𝑥−𝐿 𝐷𝑧 = 𝑥′𝑟 𝑓 ........................................ (2)
Kombinasi dari rumus 1 dan 2, didapat:
𝐷 𝑧 = 𝐿.𝑓 (𝑥′𝑙−𝑥′𝑟) ................................ (3)
x' l - x’ r juga disebut sebagai disparitas, sudut dari  kamera  kiri  (P L )  dapat  diperoleh  dengan rumus:
𝑃 𝐿 = tan −1 𝑥′𝑙.𝑝 𝑓 ..............................
(4)
Sudut dari kamera kanan (P R ) dapat diperoleh dengan rumus:
𝑃 𝑅 = tan −1 𝑥′𝑟.𝑝 𝑓 .............................. (5)
Sehingga rumus D z dapat dicari dari sudut P L dan P R , sebagai berikut:
𝐷 𝑧 = 𝐿 tan 𝑃𝐿−tan 𝑃𝑅 .......................... (6)

## Image stereoscopic
Image stereoscopic dilakukan dengan kamera  yang  sepasang  atau  memiliki  spesifikasi yang  sama,  baik  sensor  maupun  lensa  yang dilakukan. Teknik ini juga dapat digunakan untuk menghitung  jarak  kamera  stereo  dengan  objek yang  terpilih.  Sistem  pengukuran  dengan  dua kamera  ditunjukkan  pada  Gambar  2,  yang dimisalkan  mengukur  jarak  ke  objek  berupa pohon.
(a)
(b)
Gambar 2. (a) Skema pengukuran dengan kamera stereo, (b) Objek dilihat dari kamera kiri dan kanan
Dari Gambar 2 didapatkan persamaan 7 dan 8,  yang  telah  disesuai  dengan  persamaan  Dz, persamaan stereoscopic sebagai berikut:
𝑥𝑙 𝑥𝑜 2 = tan 𝑃𝐿 𝑡𝑎𝑛( 𝑃𝑜 2 ) .……………………… (7)
𝑥𝑟 𝑥𝑜 2 = tan 𝑃𝑅 𝑡𝑎𝑛( 𝑃𝑜 2 ) .……………………… (8)
Ketika persamaan 7 dan 8 disubtitusikan ke persamaan 6 didapatkan persamaan:
𝐷 𝑧 = 𝐿.𝑥𝑜 2 𝑡𝑎𝑛( 𝑃𝑜 2 )(𝑥𝑙−𝑥𝑟) .………….... (9)
Pada  persamaan  9,  (x l -  x r )  juga  disebut sebagai  disparitas  atau  dalam library OpenCV termasuk dalam parameter block matching, dengan perintah  cv  Find  Stereo  Correspondence  BM. Persamaan 9 juga dapat digunakan jika hanya salah satu  kamera  saja  yang  dapat  mendeteksi  objek, dengan  kata  lain  untuk  mendeteksi  objek  tidak harus melalui kedua kamera.
Tahapan Penelitian Tahapan  yang dilakukan pada penelitian ini mengikuti  diagram  alir  yang  ditunjukkan  oleh Gambar  3  dan  4,  yang  diperlihatkan  sebagai berikut:
Gambar 3. Diagram alir metodologi penelitian
Gambar 4. Diagram alir metodologi penelitian (lanjutan)
Algoritma dibuat untuk pemrograman stereo vision dan  memunculkan  jarak  antara  kamera dengan  objek  yang  bergerak,  diharapkan  saat melakukan build  solution dan debugging tidak terdapat error sama sekali. Perancangan algoritma yang  dilakukan  seperti Flowchart Gambar  5 berikut:
Validasi jarak Pembahasan Selesai Pengujian algoritma Pengukuran dan pengambilan data A
Gambar 5. Diagram Alir Algoritma
Pengujian Perangkat Dari hasil perancangan dilakukan pembuatan perangkat  lunak  dan  perakitan  perangkat  keras, serta pengujian masing-masing perangkat tersebut sebelum dilakukan integrasi. Gambar 6 menunjukkan  rancangan  penempatan  dua  kamera Webcam  dengan  panjang baseline 178  mm.
Penggunaan  jarak  antar  kamera  tidak  konstan, panjang baseline yang  optimum  dipengaruhi kemampuan  kamera  yang  digunakan  untuk mengambil image.
Gambar 6. Rancangan kamera untuk baseline 178 mm
Sistem  pengukuran  jarak  secara  sederhana seperti  ditunjukkan  Gambar  7,  Sedangkan  untuk diagram  alir  penelitian  keseluruhan  ditunjukkan pada  Gambar  7.  Proses image  processing diperlukan  komputer, kamera dan algoritma serta pengambilan  target  di  dalam  ruangan  seperti ditunjukkan Gambar 8.
Gambar 7. Blok diagram penelitian
Gambar 8. Skema pengambilan titik target
Keterangan pada  Gambar  7,  L  dan  R merupakan  posisi  kamera  kiri  dan  kanan  yang memiliki  sudut  penglihatan  kamera  (Po)  yang sama. Sedangkan keterangan warna pada lingkaran di Gambar 8 adalah:
  Objek dapat terdeteksi oleh kedua kamera
  Objek dapat terdeteksi oleh kedua kamera,
tapi ada sebagian objek tidak terdeteksi
  Objek  hanya  terdeteksi  oleh  salah  satu kamera
Objek yang berada terlalu dekat (di bawah 50 cm) jika dilihat dengan kamera stereo, maka objek hanya  bisa  dibaca  oleh  salah  satu  kamera.  Objek yang dapat dibaca oleh kedua kamera berada pada jarak lebih dari 50 cm. Sedangkan untuk area yang bisa  dideteksi  oleh  kedua  kamera,  semakin  jauh letak  objek  maka  area  yang  bisa  dideteksi  kedua kamera semakin luas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Images yang  diambil  dari  kamera  mengacu pada warna  RGB ( Red Green Blue ). Untuk dapat diproses  atau  diolah,  perlu  dilakukan  manipulasi warna  dengan  cara  dikonversi,  seperti  yang ditunjukkan Gambar 9.
Tidak Ya Thresholding Capture image Hitung jarak objek terhadap kamera Algoritma tidak ada error? Inisialisasi kamera Mulai Selesai
Gambar 9. Konversi images dari warna RGB, grayscale , HSV, threshold . (dari kiri ke kanan)
Pengolahan images dengan  model  warna RGB  dalam  prosesnya  cukup  berat,  perlu spesifikasi perangkat keras yang besar. Seperti saat melakukan  proses  kalibrasi,  untuk  mendeteksi chessboard yang  memiliki  banyak  tepi  harus dilakukan konversi warna. Model warna grayscale (keabu-abuan)  yang  memvariasikan  intensitas warna  hitam  dan  putih,  dapat  memanipulasi  bit yang  tidak  terlalu  banyak  sehingga  sesuai  untuk proses kalibrasi.
Sebelum images dijadikan  biner,  model warna RGB dikonversi ke model warna HSV ( Hue Saturation  Value ). Hue menyatakan  warna sebenarnya, seperti merah, violet dan kuning serta digunakan  menentukan  kemerahan  ( redness ), kehijauan  ( greeness )  dan  sebagainya. Saturation kadang  disebut  kemurnian  atau  kekuatan  warna, value merupakan  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.  HSV  diperlukan  untuk mempermudah saat proses thresholding .
Mendeteksi  objek  secara  spesifik  dengan mengabaikan  warna  benda-benda  diluar  warna objek.  Melalukan  binerisasi  yang  mengubah images hanya memiliki 2 warna saja, yaitu hitam dan putih. Dengan proses biner, images RGB akan menjadi  1  matriks  penyusun,  setiap  pikselnya hanya  memiliki  2  kemungkinan  derajat  keabu- abuan  yaitu  0  dan  1.  Binerisasi  mempermudah menentukan objek yang akan dideteksi. Objek adalah bola pingpong oranye dan bola tenis,  dengan  dimensi  sesuai  standard,  40  mm untuk bola pingpong dan 64 mm untuk bola tenis. Untuk  mencari jarak dari  kamera stereo  ke objek menggunakan program:
Dengan  L  adalah baseline yang  diperoleh dari  hasil  kalibrasi  kedua  kamera,  yang  berupa matiks vektor translasi dengan ordo 3x1. Nilai D z dibuat  dalam  satuan  cm,  karena  saat  melakukan kalibrasi kamera memakai cm, dan dibuat dalam 3 digit. Pengukuran dilakukan dengan objek
ditempatkan  pada  jarak  50  cm  sampai  300  cm dengan interval 50 cm, hasil data dihitung dengan menggunakan root mean square error. Pada tabel 1  disajikan  hasil  pengukuran  dengan  objek  bola tenis di siang hari pada saat diam.
Tabel 1. Pengukuran objek bola tenis Jarak sebenarnya (cm) Hasil kamera stereo (cm) Selisih Jarak (cm) % Error 50 49,4 0,6 1,20 100 99,7 0,3 0,30 150 148 5 3,33 200 209 -9 -4,50 250 249 1 0,40 300 307 -7 -2,33 Root mean square error 2,53 distanceZ = ( double ) (baseline/ ((tan(angle_PL)) - (tan(angle_PR))));
Gambar 10. Pengukuran bola tenis pada jarak 100 cm
Gambar 11. Grafik pengukuran objek diam kondisi siang hari
Hasil  pengukuran  objek  bergerak  dari  bola tenis, ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengukuran bola tenis siang hari,
kondisi bergerak Jarak sebenarnya (cm) Hasil kamera stereo (cm) % Error 50 50,2 0,40 100 105 5,00 150 155 3,33 200 191 -4,50 250 249 -0,40 300 307 2,33 Root mean square error 3,22
Dari  data  pengujian  keseluruhan  dapat diperoleh  grafik  hubungan  persentase  kesalahan pengukuran  terhadap  jarak  pengukuran  aktual dengan objek bergerak. dengan kecepatan 0,28 m/s untuk  bola  pingpong  dan  0,125  m/s  untuk  bola tenis.  Hasil  grafiknya  ditunjukkan  pada  Gambar 12.
Gambar 12. Grafik pengukuran objek bergerak
Pengujian  juga  dilakukan  pada  malam  hari, untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh pencahayaan  terhadap  kamera  bersensor  CMOS. Dari  penelitian  dapat  diperoleh  grafik  hubungan jarak  pengukuran  aktual  dengan  persentase kesalahan  pengukuran  untuk  objek  dengan  posisi diam  di  saat  malam  hari.  Hasil  grafiknya ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar 13. Grafik objek diam di malam hari
Dari  data  objek  bergerak  di  malam  hari, dapat  diperoleh  grafik  hubungan  jarak  aktual dengan  persentase error pengukuran  untuk  objek dengan posisi bergerak pencahayaan menggunakan  lampu.  Hasil  grafik  pengukuran bola  pingpong  dan  bola  tenis  saat  bergerak  pada malam hari ditunjukkan pada Gambar 14.
-5.00 -4.00 -3.00 -2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 1 2 3 4 5 6 K e sa la ha n pe ng uk ur an (% ) Jarak Pengukuran (cm) Persentase error objek diam saat siang hari Bola pingpong Bola tenis -8.00 -6.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 50 100 150 200 250 300 K e sa la ha n pe ng uk ur a n (% ) Jarak pengukuran (cm) Persentase error objek bergerak saat siang hari Bola pingpong Bola tenis -4.00 -3.00 -2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00 50 100 150 200 250 300 K e sa la ha n pe ng uk ur a n (% ) Jarak Pengukuran (cm) Persentase error objek diam saat malam hari Bola pingpong Bola tenis

## Gambar 14. Grafik Objek Bergerak di Malam Hari

## KESIMPULAN
Dari  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa setiap objek memiliki scalar warna tersendiri, baik saat deteksi bola pingpong di siang hari maupun di malam hari. Sehingga perlu pengaturan warna saat pengujian  di  waktu  malam  dan  siang  hari, meskipun  dengan  objek  yang  sama.  Kemampuan kamera  stereo  bersensor  CMOS  5  px  untuk mendeteksi objek bola pingpong dan tenis dengan baik,  antara  jarak  50  cm  sampai  300  cm.  Objek bola  pingpong  diam  saat  pencahayaan  dengan kondisi siang hari memiliki RMSE lebih besar jika dibandingkan dengan bola tenis, yaitu sebesar 2,64 %  dibanding  2,53  %.  Karena  warna  bola orange lebih mudah bereaksi dengan sinar matahari, maka nilai scalar bola pingpong dapat berubah sewaktu- waktu. Objek bergerak dengan pencahayaan siang
hari  untuk  bola  pingpong  maupun  bola  tenis memiliki  RMSE  pengukuran  tidak  berbeda  jauh dengan saat objek diam. Nilai RMSE pengukuran pada  bola  pingpong  sebesar  7,99%  dan  RMSE yang  dimiliki  bola  tenis  sebesar  6,46%.  7.
Pengujian hipotesis menghasilkan jarak yang tidak memiliki tingkat kepercayaan (level of confidence) 95 %, yaitu pada jarak 200 cm.

## SARAN
Penelitian  ini  bisa  dikembangkan,  sehingga disarankan perlu  menggunakan  metode tambahan bertujuan mengurangi atau menghilangkan gangguan ( noise ) yang terjadi pada warna maupun bentuk  objek.  Objek  yang  digunakan  untuk kedepannya  bisa  lebih  komplek,  untuk  menguji kemampuan  deteksi stereo  camera .  Selain  itu perangkat  keras  yang  digunakan  memiliki spesifikasi  yang  tinggi,  agar  saat  menjalankan program dapat lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muhimmah,  Izzati.,  Putra,  N.M.,  Meilita., Deny,  R.  dan  Dhomas,  H.,  “Metode  Stereo Vision  Untuk  Memperkirakan  Jarak  Objek Dari  Kamera”,Seminar  Nasional  Aplikasi
Teknologi  Informasi,  ISSN  1907-5022,  Juni 2012. [2] Pramana, Indra, ”Tracking Object Menggunakan  Metode  Template  Matching Berbasis Stereo Vision”, Jurusan Telekomunikasi PENS, 2011.
[3] Jain, Ramesh., Kasturi, Rangachar dan Brian, G.S.,  Machine  Vision,  first  edition,  McGraw Hill, Inc., New York, 1995.
-15.00 -10.00 -5.00 0.00 5.00 10.00 50 100 150 200 250 300 K e sa la ha n pe ng uk ur a n (% ) Jarak pengukuran (cm) Persentase error objek bergerak saat malam hari Bola pingpong Bola tenis