PENERAPAN PENILAIAN KEKASARAN PERMUKAAN ( SURFACE ROUGHNESS ASSESSMENT ) BERBASIS VISI PADA PROSES

## PEMBUBUTAN BAJA S45C
Yanuar Burhanuddin, Suryadiwansa Harun, Evans Afriant N., Tomy D.A. Jurusan Teknik Mesin,  Fakultas Teknik,  Universitas Lampung Jl. Soemantri Brodjonegoro No. 1, Bandar Lampung 35145 email: yanuar@unila.ac.id

## Abstrak
Kekasaran permukaan sebuah benda kerja memegang peranan penting terhadap kualitas suatu produk  dalam  proses  pemesinan.  Kekasaran  permukaan  diukur  secara  langsung  menggunakan  alat pengukur  kekasaran  permukaan.  Cara  lain  adalah  dengan  pengukuran  secara  tidak  langsung.  Pada penelitian ini  kekasaran permukaan diukur secara tidak langsung  menggunakan  teknik pengolahan citra  dijital  yang  diaplikasikan  pada  proses  pemesinan.  Benda  kerja  (material  baja  S45C)  dibubut menggunakan  pahat  jenis HSS dilakukan  dengan  memvariasikan  beberapa  kondisi  pemotongan. Kecepatan potong (ν) yang digunakan adalah 53,38 m/menit, 78,50 m/menit, dan 119,32 m/menit. Pemakanan  ( f )  yaitu  0,1  mm/rev,  0,15  mm/rev  dan  0,25  mm/rev.  Sedangkan  kedalaman  potong ditetapkan  konstan  yaitu  0,5  mm.  Untuk  melihat  pengaruh nose  radius (rε)  terhadap  kekasaran permukaan  maka  digunakan  pahat  yang  mempunyai nose  radius 0,4  mm  dan  0,8  mm.  Setelah selesai  pemotongan      akan  dilakukan  pengukuran  kekasaran  permukaan  menggunakan surface tester .  Kemudian  dilanjutkan  dengan  pengambilan  citra  permukaan  benda  kerja  menggunakan kamera  dijital  biasa.  Citra  ini  kemudian  diolah  dan  dianalisis  profil  intensitasnya  dengan menggunakan  perangkat  lunak  MATLAB  7.0.  Dari  pengukuran  kekasaran  permukaan menggunakan surface  tester dan analisis citra dijital diperoleh perbandingan kekasaran permukaan beberapa  spesimen.    Selisih  kekasaran  permukaan  hasil  pengukuran  dan  analisis  citra  di  antara 0,0018  –  0,0136  µm  (sangat  kecil).  Kekasaran  permukaan  spesimen  3  (pada  v=53,38  m/menit; f=0,1 mm/rev; r ε =0,4 mm) hasil pengukuran adalah 3,22 (µm) sedangkan hasil analisis citra adalah 3,2336 (µm).  Pada spesimen dengan nomor citra 6 (v=53,38 m/menit;  f=0,1 mm/rev; r ε =0,8 mm) kekasaran  permukaan  yang    diperoleh  dari  pengukuran  adalah  2,50  (µm)  dan  hasil  analisis  citra adalah  2,5044  (µm).  Pada  spesimen  dengan  nomor  citra  13  (v=119,32  m/menit;    f=0,25  mm/rev; r ε =0,4  mm)  kekasaran  permukaan  yang    diperoleh  dari  pengukuran  adalah  2,15  (µm)  dan  nilai kekasaran permukaan yang diperoleh dari hasil analisis citra adalah 2,1518 (µm). Spesimen dengan nomor  citra  15  (v=119,32  m/menit;  f=0,1  mm/rev;  r ε =0,4  mm)  nilai  kekasaran  permukaan pengukuran adalah 2,86 (µm) dan nilai kekasaran permukaan yang diperoleh dari hasil analisis citra adalah 2,8524 (µm).
Kata Kunci : kekasaran permukaan, pemrosesan citra dijital, machine vision

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah industri manufaktur tidak terlepas  dari  adanya  proses  pemesinan  ( metal cutting ).  Sekitar  70  %  dari  total  proses produksi industri menggunakan proses pemesinan.Keutamaan proses pemesinan adalah  hasil  prosesnya  (produk)  mempunyai dimensi  dan  kehalusan  permukaan  yang  lebih presisi  dibandingkan  dengan  proses  produksi
yang  lain  seperti  pembentukan  ataupun  proses produksi  lainnya.  Kualitas  produk  hasil pemesinan  dengan  seberapa  dekat  spesifikasi produk  yang  dihasilkan  (dimensi  geometri, kekasaran  permukaan  dan  reflektif  geometri) itu terhadap spesifikasi yang ditentukan. Dalam proses  bubut,  akurasi  dimensi,  keausan  pahat, dan  kualitas  dari  kekasaran  permukan  adalah faktor-faktor  yang  dapat  dikontrol.  Diantara berbagai  kondisi  proses,  kekasaran  permukaan
adalah  parameter  utama  untuk  menentukan kualitas  suatu  benda  kerja  atau  produk  (Coker dan Shin, 1996).
Monitoring kekasaran permukaan material  (benda  kerja)  dapat  dilakukan  dalam proses  atau on-line dengan  menggunakan metode  langsung  atau  tidak  langsung  (Cook, 1980). Kebutuhan alat dalam proses pemesinan dan  proses  monitoring  kekasaran  permukaan benda  kerja  telah  berkembang  sejak  dikontrol secara  otomasi  komputer  (mesin  CNC) sehingga  derajat  kebebasan    mesin  secara otomatis  menjadi  lebih  luas  (Koren,  1989). Karenanya  pemantauan  proses  pemesinan secara real  time sangat  penting  untuk mengintegrasikan  beberapa  proses  ke  dalam sistem  mesin  secara  keseluruhan.  Hal  ini dimungkinkan  dengan  konsep  penginderaan atau  pencitraan  dijital.  Metode  ini  dilakukan pada  proses  pemesinan  sementara  logam sedang  dipotong  tanpa  mengganggu  proses pemesinan.
Dengan  seiring  berkembangnya  ilmu pengetahuan dan teknologi, pengukuran kekasaran permukaan dilakukan dengan menggunakan  alternatif  peralatan  teknologi informasi  dan  komputerisasi  sederhana  yaitu dengan  menggunakan    visual web  cam atau kamera  dijital  ( digicam )  kemudian  dilakukan
pengolahan citra ( image processing ) menggunakan  aplikasi  Matlab.  Matlab  adalah sebuah perangkat lunak
yang mengintegrasikan kemampuan komputasi, visualisasi  dan  pemrograman.    Program  ini dimungkinkan untuk digunakan dalam mengolah  suatu  citra  benda  kerja  dengan menganalisis  profil  permukaan  benda  kerja sehingga  nilai  kekasaran  permukaan  benda kerja dapat diperoleh.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
a. Setup Eksperimen
Setup eksperime  untuk    mendapatkan data  kekasaran  permukaan  benda  kerja  dalam penelitian    ini  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini. Pahat HSS dengan geometri sudut geram  12°  dan  radius  pojok  0,4  dan  0,8  mm digunakan  untuk  memotong  benda  kerja dimana pahat tersebut dipasang pada pemegang  pahat  ( tool  holder ).  Setup  dan
skema eksperimen dapat dilihat pada gambar 1 dan 2.
Gambar 1 Setup eksperimen
Gambar  2  Skema  proses  pengambilan  citra  benda kerja

## b. Proses Bubut dan Pengambilan Citra
Material  benda  kerja  (baja  S45C) dipotong sesuai dengan dimensi yang diinginkan  sejumlah  variasi  pemesinan  yang telah  direncanakan,  dipasang  pada  spindel mesin.  satu  set  eksperimen  pembubutan  pada material  baja  S45C  ini  dilakukan  dengan kedalaman  potong  konstan  yaitu  sebesar  0,5 mm.
Untuk  pemilihan  kecepatan  potong dipertimbangkan  faktor  spesifikasi  pahat  HSS dengan batas kecepatan potong yang direkomendasikan  sebesar  70  m/menit  (Krar, 1997),  untuk  itu  penelitian  ini  menggunakan kecepatan  potong  dengan  tiga  variasi  putaran spindel yaitu sebesar 425 rpm (53,38 m/menit), 625 rpm (78,5 m/menit), dan 950 rpm (119,35
Hasil
Pengukuran kekasaran permukaan dengan
Machine Vision Image processing analysis Normal lensa kamer a
m/menit). Gerak pemakanan (feeding)
sebanyak  tiga  variasi  yaitu  0,25  mm/rev;  0,15 mm/rev dan 0,1 mm/rev.
Setelah dilakukan
pembubutan, kemudian material diukur dimensinya sebelum kemudian  dipasang  kembali  pada  dudukan material.
Dalam  rangka  pengukuran  kekasaran permukaan  dengan  metode  mesin  visual pengambilan  citra  permukaan  benda  kerja maka digunakan kamera dijital 5 mega piksel.
Sebelum  melakukan  pengambilan  citra benda  kerja,  maka  terlebih  dahulu  dilakukan pembubutan  awal  pada  benda  kerja  untuk membersihkan  kotoran,  korosi  dan  cat. Sehingga  diharapkan  citra  yang  didapatkan pada  saat  melakukan  penelitian  benar-benar bebas  dari  derau  (noise).  Skema  proses pembubutan  dan  pengambilan  citra  dapat dilihat pada gambar 2.
Saat pengambilan citra, proses pemesinan dihentikan terlebih dahulu. Pengambilan citra dilakukan pada garis normal terhadap  lensa  kamera.  Setelah  diperoleh  citra permukaan proses pembubutan tersebut kemudian  citra  tersebut  dimasukkan  ke  dalam tabel  untuk  memudahkan  proses  verifikasi hasil  pengamatan  kekasaran  setelah  proses pengolahan citra dilakukan.
Untuk pengukuran kekasaran digunakan metode  profil  intensitas  sebagai  data  input. Jarak  pengambilan  konstan  yaitu  22  cm.  Jarak sumber  cahaya  dapat  mempengaruhi  nilai intensitas seperti pada persamaan (1).
2 d k I  (Candella) (1)
Dimana,
I: Intensitas cahaya (Candella) k: konstanta cahaya d: jarak dari sumber cahaya (mm) Karena penelitian ini
tidak menggunakan  sumber  cahaya  tambahan,  maka jarak  (d)  pada  persamaan  diatas  dapat diasumsikan konstan.
c. Algoritma Pengukuran Kekasaran dengan Machine Vision
Gambar  3  menampilkan  algoritma
pengukuran  kekasaran  permukaan  dengan metode mesin visual.
Gambar 3 Algoritma pengukuran kekasaran permukaan dengan Machine Vision
Objek yang hendak diambil gambar atau citranya  ditangkap  oleh  kamera  dijital  beserta pencahayaan  yang  cukup  terhadap  lingkungan ruang kerja.
Kamera  dijital  dapat  menangkap  citra objek  tersebut  berdasarkan  intensitas  cahaya yang  diterima  dari  objek.  Kamera  menangkap data citra dalam bentuk gelombang analog  dan dikuantisasi  kemudian  dikonversi  ke  dalam bentuk  citra  dijital.  Citra  yang  akan  dianalisis dipotong untuk memudahkan pengambilan titik
spesifik  pada  profil  intensitas  yang  akan menjadi data masukkan pada program pengukuran kekasaran permukaan. Citra  yang  telah  dipotong  kemudian ditampilkan profil intensitasnya untuk dimasukkan  sebagai  data  pengukuran  rata-rata intensitas,  kalibrasi  dan  pengukuran  kekasaran permukaan.
Citra intensitas ditampilkan pada Matlab dengan  tujuan  untuk  memastikan  bahwa  data profil intensitas  yang ditampilkan sebagai data masukkan adalah pada daerah dimana titik-titik profil citra permukaan tersebut normal terhadap lensa kamera.
Pada  program  kalibrasi  nilai  kekasaran permukaan aktual akan dikalibrasi dengan rata- rata  kedalaman  intensitas  warna  RGB  pada citra  digital  sehingga  akan  menghasilkan  nilai faktor  kalibrasi  yang  akan  digunakan  sebagai salah  satu  data  pendukung  dalam  program pengukuran  kekasaran  permukaan.  Setelah faktor  kalibrasi  diperoleh,  dimana  dalam program ini akan dihitung nilai kekasaran rata- rata  pada  sepuluh  titik  yang  telah  ditentukan pada profil permukaan benda kerja.
Gambar  4  Profil  citra  intensitas  dan  pemilihan  titik spesifik
Setelah ditampilkan, titik spesifik dipilih sebagai  data  masukkan  dalam  pengukuran kekasaran permukaan benda kerja. Pengukuran kekasaran  permukaan  dapat  dilakukan  setelah titik-titik  spesifik  pada  profil  intensitas  dipilih dan  simasukkan  sebagai  data  masukkan  dalam program  rata-rata  intensitas.  Kemudian  nilai tersebut  dikalibrasi  terhadap  nilai  kekasaran aktual sehingga diperoleh nilai faktor kalibrasi. Nilai  ini  yang  akan  menjadi  koefisien  dalam program  pengukuran  kekasaran  permukaan dengan  Matlab  sehingga  nilai  kekasran permukaan bisa diperoleh.

## 3. ANALISIS DAN STUDI KASUS
Dalam  makalah  ini  dipaparkan  studi kasus kemampuan sistem pengukuran kekasaran permukaan. Sampel pemesinan yang dipilih  adalah  percobaan  dengan  nomor eksperimental 3 dengan varibel pemesinan V = 53,38  (m/menit);  f  =  0,1  (mm/rev);  Rε  =  0,4 (mm).
Untuk  memudahkan  pengolahan  citra, citra  diberikan  nomor  yang  sama  dengan nomor
eksperimental.
Citra
dibaca menggunakan pengkodean sebagai berikut :
I = Imread('citra 3fix.jpg'); Imview(I); x = [1 31 30 2];
y = [155 159 158 155]; improfile(I,x,y),grid on;
Profil  citra  eksperimen  3  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Selanjutnya adalah menjalankan program  pengukuran  rata-rata  intensitas  yang telah  dibuat  sebelumnya.  Input  dari  program ini adalah nilai-nilai intensitas pada profil citra 3 yang telah ditentukan titik spesifiknya seperti pada  Gambar  21  diatas.  Nilai-nilai  intensitas yang  dipilih  adalah  236,  239,  240,  241,  237, 235,  232,  234,  236,  238  dengan  nilai  rata-rata adalah  236,8.  Nilai  intensitas  spesifik  yang diambil  boleh  pada  bagian  warna  manapun (merah,  hijau,  biru)  tetapi  tidak  dicampurkan. Dalam  pengukuran  ini  digunakan  skala intensitas  warna  merah  untuk  nilai  kalibrasi (Gambar 7).
Setelah  itu  adalah  kalibrasi  intensitas. Harga  rata-rata  intensitas  adalah  data  input pada  program  kalibrasi.  Data  input  yang dimasukkan  adalah  236,8  untuk  rata-rata intensitas dan 3,22 (µm) untuk nilai  kekasaran hasil  pengukuran.  Maka  kalibrasi yang diperoleh  adalah  sebesar  0.013598.  Hasil kalibrasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Nilai tersebut  adalah  nilai  intensitas  yang  mewakili setiap  satu  mikrometer  pengukuran  kekasaran permukaan.
Gambar 5. Profil citra eksperimen 3
Gambar 6. Penentuan titik spesifik pada profil
Gambar 7 Pengukuran rata-rata intensitas citra 3
Gambar 8 Kalibrasi intensitas warna citra 3
Gambar 9 Kekasaran permukaan citra 3
Nilai-nilai  dari  intensitas  pada  titik spesifik  kembali  dipilih  untuk  dimasukkan sebagai  data  input  dalam  program  pengukuran kekasaran  ini.  Nilai-nilai  yang  dipilih  boleh secara  acak  atau  sembarang  dan  tidak  harus sama dengannilai-nilai intensitas pada program menentukan harga rata-rata yang telah dijalankan  sebelumnya.  Pada  pengukuran  ini nilai-nilai intensitas yang diambil dari titik-titik spesifiknya  adalah  236,  241,  232,  239,  241, 239,  237,  238,  236,  239  dan  semuanya  adalah skala  intensitas  pada  warna  merah  yang dianggap  mewakili  identitas  profil  permukaan. Setelah  data  intensitas  ini  dimasukkan  maka program  akan  mengolah  data  tersebut  untuk menghitung  harga  kekasaran  aritmatiknya. Harga  kekasaran  aritmatik  yang  diperoleh adalah  sebesar  3,2336  (µm)  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  9.  Sedangkan  harga kekasaran  yang  diperoleh  pada surface  tester adalah  sebesar  3,22  (µm).  Selisih  nilai kekasaran yang diperoleh sebesar 0,42236 %.

## 4. SIMPULAN
a) Pengukuran  kekasaran  benda  kerja  pada proses  bubut  dapat  diukur  dengan  metode Machine Vision.
b) Nilai  kekasaran  permukaan  benda  kerja pada  kondisi  pemotongan    V=(53,38 m/menit),  radius  pojok  (r ε )  0,4  mm  dan feeding  0,1  mm/rev  berdasarkan  hasil pengukuran  kekasaran  permukaan  dengan metode  analisis  pengolahan  citra  adalah sebesar 3,2336 µm, sedangkan berdasarkan  hasil  pengukuran  kekasaran permukaan  dengan surface  tester adalah 3,22 µm.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad,  Usman.2005. Pengolahan  Citra Digital  Dan  Teknik  Pemrogramannya .
Graha Ilmu. Yogyakarta.
[2] Away,  Gunaidi  Abdia.2006. The  Shortcut
of MATLAB. Informatika. Bandung.
[3] Daryanto.1996. Mesin  Perkakas  Bengkel . Rineka Cipta. Jakarta.
[4] Groover,  Mikel  P. Fundamental  of Modern Machining.
[5] Muin, Syamsir. 1986. Dasar-Dasar
Perencanaan  Perkakas .  Rajawali  Mas. Jakarta.
[6] Sutoyo  T.  dkk.  2009. Teori  Pengolahan Citra Digital . ANDI. Yogyakarta
[7] Shahabi H. & M. Ratnam.2008. Assessment of flank wear and nose radius wear  from  workpiece  roughness  profile  in turning  operation  using  machine  vision.
Springer-Verlag London.
[8] Widiarto,  dkk.  2008. Teknik  Permesinan Untuk  SMK .  Departemen  Pendidikan
Nasional. Jakarta.
[9] Wijaya,  Marvin  Ch  dan  Agus  Prijono. 2007.
Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab. Informatika.
Bandung.