## Pattern Recognition untuk Deteksi Posisi pada AGV Berbasis Raspberry Pi

## (Pattern Recognition for AGV’s Position Detection Based on Raspberry Pi)
Florentinus Budi Setiawan 1 , Franciska Amalia Kurnianingsih 2 , Slamet Riyadi 3 , Leonardus Heru Pratomo 4
Abstract—The  development  of  technology  in  automation  and robotics is overgrowing because of its high-efficiency level in terms of  labor  and  time.  In  the  warehousing  system,  one of  the  robots used  is  Automated  Guided  Vehicle  (AGV).  AGV  is  a transportation device in the form of a robot that can be controlled automatically,  which  functions  as  a  carrier  of  goods  using  a navigation  system  to move  in  a  predetermined direction.  One of the existing AGV navigation systems is by following a line pattern on the floor. The system is inefficient because, gradually, the line pattern  will  wear  out  and  can  not  be  detected  again  due  to  the friction force of the AGV wheels itself. Therefore, it is necessary to develop an AGV navigation system to minimize these obstacles. This  pattern  recognition  system  uses  a  pattern  placed  on  the building  ceiling  and  camera  as  a  sensor  facing  upwards,  so  that AGV  can  freely  detect  patterns.  Then,  the  detected  pattern  was processed through a programmed Raspberry Pi 4 Model B. The test  results  show  that  this  system  can  detect  the  position  and successfully  displays  the  coordinate  point  (x,  y)  of  the  AGV  and will continue to run at any time until the program is changed as ordered.
Intisari — Perkembangan teknologi  di bidang  otomatisasi  dan robotika  berkembang  sangat  pesat,  karena  memiliki  tingkat efesiensi  tinggi  dari  segi  tenaga  dan  waktu.  Pada  sistem pergudangan, salah satu robot yang digunakan adalah Automated Guided  Vehicle  (AGV).  AGV  adalah  alat  transportasi  berupa robot yang dikendalikan secara otomatis, yang berfungsi sebagai pengangkut  barang,  dengan  menggunakan  sistem  navigasi  agar bergerak  ke  arah  yang  telah  ditentukan.  Salah  satu  sistem navigasi AGV yang  telah ada ialah dengan mengikuti pola garis pada  lantai.  Sistem  tersebut  kurang  efisien  karena  lambat  laun pola garis tersebut akan pudar dan tidak dapat terdeteksi kembali akibat  gaya  gesek  dari  roda  AGV  itu  sendiri.  Oleh  karena  itu, sangat  diperlukan  pengembangan  sistem  navigasi  AGV  untuk meminimalkan hambatan tersebut. Sistem pattern recognition ini menggunakan pola yang diletakkan pada langit-langit bangunan dan  kamera  sebagai  sensor  yang  menghadap  ke  atas  sehingga AGV  mampu  dengan  leluasa  mendeteksi  pola.  Kemudian,  pola yang sudah terdeteksi diolah melalui perangkat komputer berupa Raspberry  Pi  4  Model  B yang telah diprogram.  Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  ini  mampu  mendeteksi  posisi  dan berhasil menampilkan titik koordinat (x,y) dari AGV serta akan tetap berjalan sampai kapan pun hingga program diubah sesuai yang diperintahkan.
Kata  Kunci—Otomatisasi,  Robotika,  AGV,  Pattern  Recognition, Kamera, Titik Koordinat.

## I. P ENDAHULUAN
Pada awalnya kamera hanya berfungsi dan digunakan untuk menangkap  gambar  atau  video  saja.  Namun,  seiring  dengan berkembangnya  teknologi,  kamera  dapat  dialihfungsikan sebagai sensor yang mampu mendeteksi objek benda mati atau benda  hidup  yang  diinginkan.  Nantinya  gambar  yang  sudah dideteksi  akan  diolah  melalui  perangkat  komputer  yang  telah diprogram untuk tujuan tertentu. Teknologi tersebut dinamakan computer  vision .  Dengan  mengunggulkan  kamera  yang terkomputasi, teknologi ini dapat menggantikan fungsi banyak sensor yang digunakan di kehidupan sehari-hari, seperti sensor warna, sensor jarak, sensor gerak, dan sebagainya [1].
Computer  vision pertama  kali  diciptakan  pada  awal  1970 untuk  persepsi  visual  yang  meniru  kecerdasan  manusia  dan diaplikasikan pada robot, sehingga robot memiliki kemampuan melihat secara visual seperti manusia dengan tujuan penalaran dan perencanaan tingkat tinggi [1]. Salah satu contoh aplikasi dari computer  vision adalah pattern  recognition (pengenalan pola).
Pattern  recognition merupakan  pengelompokan  simbolik secara otomatis oleh komputer yang bertujuan mengenali suatu objek atau pola, seperti manusia yang mampu mengenali objek karena otak manusia dapat mengenali dan membedakan suatu objek  dengan  objek  lainnya.  Kemampuan  sistem  visual manusia inilah yang dicoba ditiru oleh komputer [2]. Komputer menerima masukan berupa foto objek yang akan dikenali, lalu memprosesnya  dan  memberikan  keluaran  berupa  keterangan nama objek tersebut [3]. Kecerdasan tersebut yang digunakan untuk  mengembangkan  sistem  navigasi  pada  AGV line- follower yang masih memiliki hambatan, yaitu hilangnya jalur navigasi  akibat  gaya  gesek  dari  roda  robot,  sehingga  dinilai kurang  efisien.  Untuk  menangkis  hambatan  tersebut, digunakanlah  kamera  sebagai  sensor  yang  akan  mendeteksi pola dan objek sebagai jalur navigasi.
Pada  makalah  ini, pattern  recognition pada  AGV menggunakan beberapa komponen atau hardware yang sudah beredar  luas  di  pasaran  dunia,  yang  mampu  mendukung pemrograman dari pattern recognition itu sendiri. Komponen utama  yang  digunakan  yaitu  Raspberry  Pi  4  Model  B,  yang berfungsi  sebagai  komputer  pengolah  data,  yang  memiliki dimensi seukuran dengan kartu kredit, tetapi memiliki kinerja mesin yang mumpuni untuk  pemrograman yang berhubungan dengan  visual  atau  gambar.  Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan bahwa Raspberry Pi memiliki kinerja terbaik dalam embedded system .  Selain  memiliki port  General  Purpose  Input/Output (GPIO), Raspberry Pi juga memiliki micro SD card slot yang digunakan  sebagai  tempat  penyimpanan  sistem  operasi,
1,2,3,4 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Katolik Soegijapranata, Jl. Pawiyatan Luhur Sel.IV No.1 Semarang 50234  INDONESIA  (telp:  024-8441555; 1 f.budi.s@unika.ac.id,
2 franciskaamalia@gmail.com, 3,4 tu.elektro@unika.ac.id)
Bluetooth wireless 5.0, display  port ,  dua  buah port USB  2.0, dua  buah port USB  3.0, ethernet  port yang  digunakan  untuk menghubungkan  Raspberry  Pi  dengan  jaringan,  serta port kamera.  Kemudian,  kamera  yang  digunakan  adalah  Kamera Raspberry  Pi  V2  yang  memang  diciptakan  khusus  untuk Raspberry Pi, sehingga lebih mudah dalam pengaplikasiannya [4]. Kamera ini memiliki resolusi 8 MP dan memiliki ukuran yang kecil, sekitar 2 × 2 cm, sehingga mudah terpasang di mana saja [5].

## II. M ETODOLOGI

## A. Automated Guided Vehicle (AGV)
AGV adalah alat transportasi berupa robot yang dikendalikan secara  otomatis.  AGV  berfungsi  sebagai  robot  pengangkut barang  yang  menggunakan  sistem  navigasi  dengan  cara mengikuti  sebuah  petunjuk  atau  garis  pada  lantai  atau menggunakan pantulan laser agar bergerak ke arah yang telah ditentukan. AGV memiliki beberapa keunggulan, di antaranya adalah sebagai berikut [6].
• Memiliki bobot robot yang ringan.
• Mampu mengangkut barang dengan kapasitas besar.
• Mekanisme yang sederhana.
• Merupakan robot transportasi yang aman dan fleksibel.
• Memiliki efisiensi dan otomatisasi yang tinggi.
Sistem  AGV  praktis  umumnya  bergantung  pada  arsitektur kontrol terpusat, yaitu satu unit pusat melakukan berbagai tugas kompleks,  seperti  penjadwalan  misi,  perencanaan  jalur,  dan koordinasi  gerak.  Unit  pusat  nantinya  berkomunikasi  dengan setiap sistem dalam AGV, mengamati posisi AGV, menghitung rencana  pergerakan,  dan  mentransmisikan  kontrol  tindakan. AGV  memiliki  beberapa  sistem  utama,  yaitu  sistem  kontrol, sistem mobile , sistem navigasi, sistem komunikasi, dan sistem daya. Makalah ini fokus pada sistem komunikasi.

## B. Raspberry Pi 4 Model B
Raspberry  Pi  merupakan  modul  komputer  berukuran  kecil yang  memiliki masukan  dan  keluaran  seperti  pada board mikrokontroler  lainnya.  Raspberry  Pi  hanya  sebesar  kartu kredit,  tetapi  dapat  berfungsi  untuk  menjalankan  program- program  berat  yang  digunakan  pada  perkantoran,  permainan komputer,  dan  juga  dapat  digunakan  sebagai  pemutar  media dengan resolusi tinggi. Pada makalah ini digunakan Raspberry Pi 4 Model B. Gbr. 1 merupakan diagram blok Raspberry Pi.
Raspberry  Pi  4  Model  B  merupakan generasi  pertama  dari generasi terbaru komputer Raspberry Pi yang mendukung lebih banyak RAM dan dengan peningkatan kinerja CPU, GPU, dan I/O  yang  signifikan  dalam  bentuk  yang  faktor  daya  dan biayanya  seperti  Raspberry  Pi  3B  +  generasi  sebelumnya. Raspberry  Pi  4B  tersedia  dengan  1,  2,  dan  4  GB  SDRAM LPDDR4 [7].

## C. Modul Kamera Raspberry Pi
Modul  kamera  Raspberry  Pi adalah  sebuah  kamera  pintar yang  merupakan  produk  kamera  resmi  yang  diciptakan  agar kompatibel  (cocok)  dengan  modul  Raspberry  Pi 4  Model  B. Modul  kamera  yang  kompatibel  langsung  dengan  perangkat
komputer akan lebih mudah diakses dan diprogram karena telah sesuai  dari  segi  spesifikasi  dan  fungsinya.  Modul  kamera  ini memiliki  fungsi  untuk  menangkap  gambar  statis  yang  akan digunakan  sebagai input data  untuk  algoritme  pemrosesan gambar  [8].  Kamera  tersebut  memiliki  dua  versi,  seperti disajikan pada Tabel I.
Di samping dua versi tersebut, Raspberry Pi 4 Model B juga memiliki dua tipe kamera berdasarkan gambar yang dihasilkan, yaitu  tipe Infra  Red (IR)  dan NO  Infra  Red (NOIR).  Tipe  IR memiliki hasil gambar yang lebih baik dan cerah ketika siang hari atau keadaan terang, sedangkan tipe NOIR memiliki hasil yang  lebih  cerah  dan  terang  ketika  malam  hari  atau  keadaan gelap.

## D. Computer Vision
Computer  vision dapat  diartikan  sebagai  teknologi  yang mempelajari cara komputer melihat dan mengenali objek yang sedang  diamati.  Sebagai  teknologi  baru, computer  vision menerapkan  teori  dan  model  untuk  membangun  sistem computer  vision itu  sendiri.  Data  pada  gambar  dapat memproses  berbagai  bentuk,  seperti  video,  urutan  gambar, ataupun dari data multidimensi dalam scanner medis.
Setelah  kamera  menangkap  gambar  sebagai input data, selanjutnya  data  digunakan  untuk  algoritme  pemrosesan gambar. Algoritme analisis gambar tersebut akan menghasilkan informasi  berupa  pola  dan  menyimpan  urutan  pola.  Untuk mengotomatisasi  tugas-tugas  ini,  dasar  pendekatan computer vision dimodifikasi dan diterapkan ke umpan kamera real-time . Beberapa fungsi yang disediakan oleh Open Source Computer Vision (OpenCV)  berisi  lebih  dari  500  algoritme  yang dioptimalkan untuk analisis dan manipulasi gambar atau video. OpenCV mendukung beberapa bahasa, yaitu C, C++, Python,
Gbr. 1 Diagram blok Raspberry Pi.
T ABEL I P ERBANDINGAN S PESIFIKASI D UA V ERSI M ODUL K AMERA Modul Kamera Versi 1 Modul Kamera Versi 2 Ukuran 25 × 24 x 9 mm 25 × 24 x 9 mm Berat 3 g 3 g Resolusi 5 MP 8 MP Mode video 1.080p30, 720p60 dan 640 × 480p60/90 1.080p30, 720p60 dan 640 × 480p60/90 Sensor Omnivision OV5647 Sony IMX219 Area sensor gambar 3,76 × 2,74 mm 3,68 × 2,76 mm Ukuran piksel 1,4 µm × 1,4 µm 1,12 µm x 1,12 µm
Java,  dan  MATLAB.  OpenCV  juga  dapat  dijalankan  pada sistem  operasi  Windows,  Linux,  Android,  dan  macOS, sehingga dapat dirancang dengan bantuan pustaka OpenCV dan dioptimalkan  untuk  beroperasi  secara  efektif  pada platform Raspberry  Pi  [9]. Computer  vision dapat  dikatakan  sebagai kombinasi  antara image  processing (pengolahan  citra)  dan pattern recognition . Image processing berhubungan dengan proses transformasi citra  ( image ).  Proses  ini  bertujuan  untuk  mengekstrak  atau mengubah  informasi  ataupun  pesan  yang  disampaikan  oleh gambar yang dimaksud.
Computer vision diterapkan pada beberapa hal, di antaranya pada  bidang medis  (penggunaan alat-alat pendeteksi tumor/ x- ray ),  pada  bidang  keamanan  (penggunaan  sistem face recognition pada saat melakukan absensi di perusahaan), pada bidang  industri  (penggunaan  deteksi  pada  produk  cacat),  dan pada  bidang  otomotif  (penggunaan  sistem  parkir  pada kendaraan tanpa sopir).

## E. Pattern Recognition
Pattern recognition merupakan suatu tindakan pengambilan data  mentah  berdasarkan  klasifikasi  data,  yang  akan membandingkan  dengan  satu  ciri  atau  lainnya  yang  dimiliki oleh suatu pola.  Keluaran dari proses ini berupa informasi atau suatu  deskripsi  pada  citra.  Proses  pada  bidang pattern recognition berhubungan dengan proses indenfikasi objek pada citra  atau  interpretasi  citra.  Klasifikasi  ditujukan  pada pengakuan  pola  yang  digunakan  untuk  membedakan  antara pola satu dengan lainnya, yang akan diwakilkan oleh pola huruf [10]. Contoh pola dan cirinya ditunjukkan pada Tabel II.
Dengan  menggunakan  ciri  pola  yang  khas,  akan  tercipta daya pembeda yang tinggi, sehingga pada setiap polanya akan diperoleh keakuratan yang tinggi pula. Pattern recognition ini digunakan  untuk  mengetahui  posisi  suatu  benda  yang  akan dituju  oleh  AGV.  AGV  nantinya  akan  secara  mandiri merencanakan  jalur  dengan  tujuan  lokasi  yang  diberikan  dan mengoordinasi  gerakannya  berdasarkan  komunikasi  dengan perbedaan pola. Pada setiap eksekusi, posisi AGV akan selalu diprogram ulang untuk mencapai target posisi selanjutnya.

## F. OpenCV
OpenCV,  yang  merupakan  kepanjangan  dari Open  Source Computer Vision Library , berisikan pustaka fungsi yang telah ditentukan  sebelumnya  untuk  membantu  dalam  pemrosesan gambar.  OpenCV  ini  bersifat  gratis.  OpenCV  memiliki beberapa  bahasa  pemrograman,  antara  lain  C++,  Python,  dan Java.  OpenCV  juga  mendukung  sistem  operasi  Windows, Linux,  macOS,  iOS,  dan  Android.  OpenCV  dirancang  untuk efisiensi komputasi dan dengan fokus yang kuat pada aplikasi real-time . Ditulis dalam bahasa C/C++ yang telah dioptimalkan, library akan  dapat  mengambil  keuntungan  pengolahan multi- core [11].
Karena  bersifat open  source ,  OpenCV  dipilih  sebagai platform untuk menguji proyek dengan lebih mudah. Dengan menggunakan OpenCV library , makalah ini telah mengimple- mentasikan  mekanisme  gambar  pemrosesan  seperti  konversi karakter atau pola, erosi, dan pelebaran.
G. Optical Character Recognition (OCR)
Optical Character Recognition (OCR) merupakan software yang  memiliki  fungsi  untuk  mengubah  gambar  cetak  berpola menjadi bentuk teks digital yang dapat dibaca dan diubah lebih lanjut.  Terdapat  dua  jenis  OCR,  yaitu  OCR offline dan  OCR online .  OCR offline adalah  pengenalan  karakter  setelah pencetakan  dokumen  selesai,  sedangkan  OCR online adalah pengenalan karakter pada saat digambar atau dicetak.
Tesseract  adalah software OCR  gratis,  yang  awalnya dikembangkan  oleh  Hewlett  dan  Packard  (HP),  lalu  dirilis  di bawah  lisensi  Apache  Versi  2.0  dan  pengembangannya  telah disponsori  oleh  Google  sejak  2006  [12].  Tesseract  juga merupakan  mesin  OCR  mentah,  tanpa  tata  letak  analisis dokumen  dan  dapat  mengonversi  gambar  atau  video  atau karakter  teks  secara real-time. Tesseract  dapat  dilatih  untuk bekerja  pada  bahasa  lain.  Tesseract  cocok  digunakan  sebagai back  end dan  mampu  melaksanakan  tugas  OCR  yang  rumit, termasuk  analisis  tata  letak  yang  menggunakan front  end seperti OCR. Tidak ada format Tesseract yang tidak disertakan GUI dan sebaliknya dijalankan dari antarmuka baris perintah.
Pada makalah ini, digunakan sistem OCR Tesseract. Sistem OCR ini gratis dan mudah untuk diintegrasikan menggunakan bahasa Python. Selain itu, sistem ini memiliki tingkat akurasi yang  baik.  Dengan  demikian,  sistem  dapat  mencakup  semua tindakan yang dilakukan.

## III. M ETODOLOGI
Metode  yang  dilakukan  pada  makalah  ini  adalah  sebagai berikut.

## A. Diagram Blok dari Pattern Recognition
Gbr.  2  memperlihatkan  diagram  blok  dari  sistem pattern recognition .  Diagram  blok  tersebut  merupakan  cara  kerja pattern  recognition untuk  deteksi  posisi  pada  AGV  dengan keluaran  berupa  data  digital.  Alat  ini  dilengkapi  dengan masukan  sensor  berupa  perangkat  kamera  Raspberry  Pi  yang akan  membaca  beberapa  pola  (huruf  abjad)  yang  telah
T ABEL II C ONTOH P OLA DAN C IRINYA Pola Ciri - ciri Suara Frekuensi, nada, intonasi, amplitudo, dll. Sidik Jari Jumlah garis, lengkungan, dll. Tulisan Tangan  Kerumitan, panjang, tekanan, dll. Huruf Tebal, titik, tinggi, lengkungan garis, sudut, dll.
Gbr. 2  Diagram blok sistem pattern recognition.
ditentukan.  Bagian  kendali  menggunakan  Raspberry  Pi  4 Model B dengan RAM 4 GB dan SD card 64 GB. Raspberry Pi mendapatkan  sumber  daya  dari  catu  berupa accu yang  telah dikonversi menggunakan rangkaian step-down chopper . Pola (huruf abjad) yang ditangkap oleh kamera diolah oleh sistem Raspberry Pi untuk menunjukkan atau mendeteksi posisi terkini  AGV,  sehingga  Raspberry  Pi  akan  memberi  keluaran berupa titik koordinat ( x , y ) yang selanjutnya akan dikirimkan untuk  menggerakkan  motor  sesuai  perintah  yang  telah ditentukan.
Kemudian  kamera  akan  mendeteksi  objek  (patung)  yang digunakan  sebagai  tolok  ukur  dalam  perpindahan  dari  AGV. Dengan  adanya  beberapa  patung  yang  digunakan,  dapat dihasilkan  perpindahan  yang  lebih  presisi  menuju  titik koordinat ( x ’, y ’) selanjutnya.

## B. Momen Invariant dan Momen Zernike
Dalam pattern  recognition atau  objek,  momen invariant dapat  digunakan  sebagai  metode  yang  mengekstraksi  sebuah pola atau objek. Metode ini menggunakan fungsi dua dimensi diskret,  yaitu f ( x , y )  dalam  bentuk  digital  dari  momen  biasa, yaitu ( p + q ). Makalah ini mengadopsi momen invariant seperti pada (1).
𝑚 𝑝𝑞 = ∑ 𝑥 ∑ (𝑥 − 𝑥̅) 𝑝 (𝑦 − 𝑦̅) 𝑞 𝑓(𝑥, 𝑦) 𝑦 . (1)
Dari  (1), ( 𝑥 ̅ = ∑  𝑥 𝑥 ,  𝑦 ̅   =   ∑ 𝑦 𝑦 ) melambangkan  pusat massa  dari  objek.  Asal  gambar  digital f ( x , y )  pertama  kali diasumsikan dalam menerjemahkan ke pusat massa dari suatu objek untuk mencapai terjemahan invariant .
Serupa  dengan  momen  biasa,  momen  Zernike  ( m , n ) digunakan untuk  gambar digital  yang  ditentukan  seperti pada (2) berikut.
𝐴 𝑛𝑚 = 𝑛+1 𝜋 ∑ 𝑥 ∑ 𝑓(𝑥, 𝑦) 𝑉 𝑛𝑚 (𝑥, 𝑦), 𝑥 2 + 𝑦 2 ≤ 1. 𝑦 (2)
Dari (2), V nm (x,y) = V nm ( 𝜌, 𝜃 ) = R nm ( 𝜌 )e jm , | m | ≤ n , dan n - | m | merupakan bilangan genap. Lalu R nm ( 𝜌 ) dapat didefinisikan seperti pada (3).
𝑅 𝑛𝑚 (𝜌) = ∑ 𝑛 − |𝑚| 2 𝑠=0 (−1) 𝑠 ( 𝑛−𝑠)! 𝑠!( 𝑛 + 𝑚 2 −𝑠)!( 𝑛 − 𝑚 2 −𝑠)! 𝜌 𝑛−2𝑠 . (3)
Untuk  fungsi  bayangan  nyata f ( x , y ),  hanya  suku V nm ( 𝜌, 𝜃 ) yang merupakan bilangan kompleks seperti pada (4).
𝐴 𝑛𝑚 = 𝑛 + 1 𝜋 ∑ 𝑥𝑖 ∑ 𝑓(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) [ 𝑉𝑅 𝑛𝑚 (𝑥, 𝑦)   +  𝑗𝑉𝐼 𝑛𝑚 (𝑥, 𝑦)] 2 𝑦𝑗
𝑥 𝑖 2 + 𝑦 𝑗 2 ≤ 1 (4)
dengan VR dan VI merupakan  fungsi  nyata  yang mempresentasikan  komponen  real  dan  imajiner  dari  fungsi dasar V nm ( 𝜌, 𝜃 ) , yang diubah menjadi bidang ( x,y ).

## C. Proses Pattern Recognition
Gbr. 3 memperlihatkan diagram alir yang  menggambarkan rancangan  proses  sistem pattern  recognition .  Mula-mula kamera  aktif  dalam  bentuk  video,  yang  kemudian  mulai mendeteksi  pola  (huruf  abjad)  untuk  mengetahui  posisi  AGV terkini. Jika sudah terdeteksi, kamera akan menangkap ( capture ) pola yang berupa file gambar. Selanjutnya, file gambar tersebut dikirim  ke  Raspberry  Pi  untuk  diubah  menjadi file teks.  Lalu
Gbr. 3 Diagram alir proses sistem pattern recognition .
didapatkan  keluaran  berupa file teks  yang  ditampilkan  pada layar monitor. Begitu selanjutnya hingga program dihentikan.

## D. Proses Object Detection
Gbr.  4  menunjukkan  diagram  alir  rancangan  proses  sistem object  detection .  Sama  halnya  dengan  sistem pattern recognition , setelah kamera aktif dalam bentuk video, kamera mulai  mendeteksi  pola  objek.  Objek  ini  digunakan  sebagai tolok  ukur  dalam  perpindahan  dari  AGV.  Jika  objek  sudah terdeteksi,  akan  tertampil  kotak  beserta  keterangan  yang disusun pada bagian kanan atas dari kotak, sesuai dengan nama objek  tersebut.  Kemudian  didapatkan  keluaran  berupa  titik koordinat ( x , y ) yang ditampilkan pada layar monitor.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Alat
Alat  diperlihatkan  pada  Gbr.  5.  Bagian  (A)  merupakan modul  kamera  Raspberry  Pi,  bagian  (B)  merupakan accu ,
bagian (C) merupakan rangkaian pembagi tegangan, bagian (D) merupakan  kabel  konektor  15  pin  I/O,  dan  bagian  (E) merupakan modul Raspberry Pi.
Pengujian ini menggunakan pola huruf yang tercetak dengan warna  hitam  pada  kertas  HVS  untuk pattern  recognition, seperti ditunjukkan pada Gbr. 6(a). Selain itu, digunakan juga objek patung, seperti pada Gbr. 6(b).

## B. Hasil Pengujian Sistem OCR Capture
Pada  program  OCR  Capture  dilakukan  pengujian  saat menangkap gambar pola, yaitu menggunakan huruf “A”, “B”, “C”,  “D”,  dan  “P”.  Pola  “A”,  “B”,  “C”,  dan  “D”  digunakan sebagai titik-titik tujuan dalam penyimpanan barang oleh AGV, sedangkan pola “P” digunakan sebagai titik posisi parkir pada robot  AGV  jika  tidak  digunakan  atau  saat  pertama  kali  akan dijalankan.
Gbr. 4 Diagram alir proses sistem object detection .
Gbr. 5 Hasil alat. (a) (b)
Gbr. 6 Objek deteksi, (a) pola huruf, (b) patung.
Pengujian program OCR Capture ini dapat dilakukan dengan cara  menangkap  gambar  pola  dari  kamera.  Kemudian, file gambar tersebut diolah dan ditampilkan menjadi file teks pada layar monitor. Keluaran berupa file teks inilah yang digunakan sebagai titik koordinat ( x , y ) dari AGV.
Hasil uji pemrosesan dalam mengubah file gambar menjadi file teks yang ditampilkan pada layar monitor ditunjukkan pada Gbr. 7 sampai Gbr. 11.
C. Hasil Pengujian Sistem Object Detection
Pada  program object  detection dilakukan  pengujian ketepatan  program  dalam  mendeteksi  objek.  Objek  yang digunakan  adalah  patung.  Sebelumnya,  data  masukan  berupa beberapa file gambar  patung  tersebut  disimpan  dalam  satu folder dan diberikan nama atau keterangan “Patung”.
Gbr. 7 Hasil uji olah gambar menjadi teks pada capture pola “A”.
Gbr. 8 Hasil uji olah gambar menjadi teks pada capture pola “B”.
Gbr. 9 Hasil uji olah gambar menjadi teks pada capture pola “C”.
Gbr. 12 Hasil pengujian object detection pada objek patung terdeteksi.
Hasil  uji  deteksi  objek  adalah  menampilkan  kotak  dengan keterangan di atasnya berupa tulisan “Patung” dari nama objek. Jika  objek  terdeteksi,  tampilan  seperti  pada  Gbr.  12  akan muncul di layar monitor. Jika objek tidak terdeteksi, tampilan seperti seperti Gbr. 13 muncul di layar monitor.
Sistem object detection ini juga mampu menampilkan hasil titik  koordinat  (173,64)  dari  objek  “Patung”  tersebut,  yang terlihat  pada  bingkai  “Shell”.  Titik  koordinat  objek  tersebut ditunjukkan pada titik x dan y paling bawah atau yang muncul paling akhir, seperti yang terlingkar pada Gbr. 14.

## V. K ESIMPULAN
Program  OCR  PyTesseract  berfungsi  secara  baik  dan mampu  menangkap  pola  “A”,  “B”,  “C”,  “D”,  dan  “P”  serta menghasilkan  ketepatan  olahan picture-to-string .  Program kemudian  menampilkan  hasil  olahan  tersebut  pada  layar monitor.  Program object  detection juga  berfungsi  dengan sangat  baik.  Dalam  proses  pengenalan  objek  berbentuk file gambar hingga proses pendeteksian, program object detection mampu  menghasilkan  kotak  deteksi  dan  keterangan  nama objek,  yaitu  “Patung”,  dengan  tepat.  Program  juga  telah berhasil  menampilkan  titik  koordinat  secara  langsung  ( real- time ) dari objek “Patung”, yaitu titik koordinat ( x = 173, y = 64) pada saat pendeteksian berlangsung.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pembimbing  penelitian dan  Program  Studi  Teknik  Elektro  Universitas  Katolik Soegijapranata atas segala dukungan yang diberikan.
Gbr. 10 Hasil uji olah gambar menjadi teks pada capture pola “D”.
Gbr. 11 Hasil uji olah gambar menjadi teks pada capture pola “P”.
R EFERENSI
[1] R. Szeliski, Computer Vision : Algorithms and Applications , London, UK: Springer-Verlag London, 2010.
[2] M.  Rafika,  A.  Rakhman,  dan  J.  Endri,  “Rancang  dan  Implementasi Pattern Recognition pada Garis Telapak Tangan untuk Akses Keamanan Pintu,” Proc. SNATIF Ke-4 , 2017 , hal. 413–418.
[3] K.  Umam  dan  B.S.  Negara,  “Deteksi  Obyek  Manusia  pada  Basis  Data Video  Menggunakan  Metode  Background  Subtraction  dan  Operasi Morfologi,” Jurnal CoreIT , Vol. 2, No. 2, hal. 31-40, 2016.
[4] (2020)  “Datasheet  Raspberry  Pi  3  Model  B  Technical  Specification,” [Online], http://www.farnell.com/datasheets/2027912.pdf, tanggal akses: 16-Jun-2020.
[5] A.  Eames, The  Official  Raspberry  Pi  Projects  Book ,  London,  UK:  Liz Upton, 2015.
[6] X. Zhou, T. Chen, dan Y. Zhang, “Research on Intelligent AGV Control System,” Proc. 2018 Chinese Autom. Congr. CAC 2018 , 2019, hal. 58– 61.
[7] (2020) “Datasheet  Raspberry  Pi  4  Model  B”,  [Online] http://www.farnell.com/datasheets/2819352.pdf,  tanggal  akses:  16-Jun- 2020.
[8] G. Arva dan T. Fryza , “Embedded Video Processing on Raspberry Pi” , Int. Conf. Radioelektronika , 2017, hal. 4–7. [9] (2020) "The Open CV Tutorials Point," [Online]
https://www.tutorialspoint.com/opencv/opencvtutorial.pdf, tanggal akses: 16-Jun-2020.
[10] M. Yang dan N. Ahuja, “Extraction and Classification of Visual Motion Patterns  for  Hand  Gesture  Recognition,” Proc.  Computer  Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 1998, hal. 1-6.
[11] Gaohe  Li,  Xinhao  Li,  dan  Bo  Xu,  “Numerical  Simulation  Technology Study on Automatic Translation of Foreign Language Images Based on Tesseract-ORC,” Int. Conf. on Robots & Intelligent System (ICRIS) , 2019, hal. 86-89.
[12] G.  Marne,  R.  Futane,  B.  Kolekar,  D.  Lakhadive,  dan  K.  Marathe, “Identification of Optimal Optical Character Recognition (OCR) Engine for Proposed System,” Int. Conf. on Computing Communication Control and Automation (ICCUBEA) , 2018, hal. 1-4.
(a) (b)
Gbr. 13 Hasil pengujian object detection pada objek patung tidak terdeteksi, (a) intensitas cahaya terlalu rendah, (b) intensitas cahaya terlalu tinggi.
Gbr. 14 Hasil pengujian titik koordinat dari objek berupa x dan y .