## khazanah
informatika
Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika

## Sistem Inspeksi Kecacatan pada Kaleng Menggunakan Filter Warna HSL dan Template Matching
Budi Sugandi*, Sintya Dewi Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Batam Batam *budi_sugandi@polibatam.ac.id
Abstrak- Dalam industri makanan dan minuman dengan kemasan kaleng, pengecekan atau inspeksi kecacatan kaleng merupakan bagian penting dalam menjaga kualitas sebuah produk. Inspeksi tersebut sebagian masih menggunakan operator manual yang bergantung pada penglihatan para pekerja dengan segala keterbatasannya. Untuk menanggulangi masalah tersebut, artikel ini mengusulkan proses inspeksi kecacatan menggunakan filter warna HSL dan template matching berbasis contour analysis yang dilakukan secara otomatis tanpa bantuan operator. Proses inspeksi diawali dengan pengambilan citra RGB oleh kamera. Citra RGB tersebut kemudian dikonversi ke citra aras keabuan ( gray level ). Untuk dapat mendeteksi kecacatan, penulis memakai filter luminance dari ruang warna HSL. Proses template matching diterapkan pada masing-masing citra dengan cara membandingkan contour citra template sebagai contour citra referensi dengan contour citra uji. Kemasan kaleng yang digunakan sebagai template mempunyai diameter 4 cm. Dengan menggunakan kriteria uji jarak masing-masing pixel pada tiap lingkaran kaleng dengan lingkaran pada kaleng template , kaleng diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu kaleng OK ( Good ) atau reject . Hasil pengujian menunjukkan, dengan menerapkan nilai threshold sebesar 4 cm, nilai RMS untuk objek kategori OK adalah 0,59. Sementara untuk objek kategori reject didapatkan nilai RMS sebesar 19,59; 5,05 dan 15, 05 berturut-turut untuk objek reject karena diameter tidak beraturan, objek reject dengan pembuka kaleng terbuka dan objek reject tanpa pembuka kaleng.
Kata kunci: inspeksi kecacatan; filter warna HSL; template matching, contour analysis

## 1. Pendahuluan
Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering mengkonsumsi bermacam-macam makanan atau minuman dengan kemasan kaleng. Setiap kemasan kaleng dalam satu produk pasti memiliki bentuk yang sama. Pengecekan kecacatan pada kemasan kaleng sebagian besar dilakukan secara manual menggunakan operator manusia yang prosesnya bergantung pada penglihatan mata para pekerja. Penglihatan manusia tentu saja memiliki keterbatasan akibat kelelahan maupun kekurangtelitian dalam pengecekan, sehingga membutuhkan tenaga pekerja yang banyak untuk memastikan akurasinya. Beberapa studi telah dilakukan untuk mengatasi permasalahan di atas. Salah satunya dengan menggunakan deteksi kelainan tekstur objek yang akan dibandingkan [1].  Dalam  studinya,  penelitian  ini  mengklasifikasi objek berdasarkan objek rusak atau tidak. Proses pengklasifikasian  menggunakan  metode Principal Component Analysis (PCA). Sementara itu untuk menjamin kualitas kaleng agar produk yang dikemas terstandardisasi dan untuk meminimisasi kerusakan kaleng, pengontrolan kualitas kaleng menjadi sangat penting. Klasifikasi kaleng jenis reject pada  beberapa  ukuran  volume  kaleng  juga pernah dilakukan sebelumnya [2]. Metode yang digunakan
adalah Statistical Process Control (SPC) dan Statistical Quality Control (SQC). Pendeteksian  objek  berwarna  sering  kali menggunakan  filter  warna,  baik  itu  filter  warna  RGB, HSL/HSV, maupun YCbCr [3]-[11]. Filter warna HSL/ HSV  banyak  digunakan  oleh  banyak  peneliti  khususnya di bidang object recognition [3], machine vision [11] maupun robot vision [8],  [10].  Penggabungan  pendeteksian  filter warna HSL dengan partikel filter sebagai metode untuk pelacakan objeknya berhasil memisahkan citra wajah dari citra  latar  dengan  mengatur  nilai  filter  warna  HSL[3]. Sementara penggabungan metode pendeteksian objek dengan filter warna HSV dengan metode klasifikasi KNN (K Nearest Neighbor ) dilakukan untuk mengklasifikasi objek berdasarkan data latih yang dibandingkan dengan data uji yang ada[11]. Penelitian ini berhasil mendeteksi dan mengklasifikasikan objek dengan tingkat akurasi 88.75% untuk  objek  tanpa  citra  latar  dan  77,35%  untuk  objek dengan citra latar. Dalam bidang robot vision , filter warna HSV digunakan untuk mendeteksi gawang [10]. Hasil dari pendeteksian  gawang  akan  menjadi  referensi  bagi  robot untuk menentukan lokasi dirinya terhadap gawang.
Metode template matching merupakan metode untuk membandingkan citra referensi ( template ) dengan citra uji. Template matching telah banyak digunakan dalam beberapa
studi di bidang biometrik [12]-[14] maupun bidang pengenalan  objek  ( object recognition ) [15]-[17]. Metode template matching untuk biometrik dengan membandingkan ciri pada citra uji dan citra referensi telah dilakukan oleh [12]. Penelitian ini membandingkan beberapa ciri dalam satu  citra  wajah  uji  dengan  ciri-ciri  citra  referensi.  Ciri citra yang digunakan adalah nilai intensitas dari pixel tiap citra  wajah.  Metode  ini  banyak  kelemahan  karena  citra wajah sangat sensitive terhadap cahaya. Perhitungan cross correlation antara citra uji dan citra referensi menunjukkan hasil yang menjanjikan [14]. Hanya saja dengan citra uji  dan  referensi  yang  banyak  akan  memerlukan  waktu pemrosesan yang lama. Selain itu untuk beberapa kasus mempuyai akurasi yang rendah. Sementara itu untuk penggunaan template matching pada pengenalan objek telah dilakukan [17]. Penelitian ini menggabungkan template matching dengan algoritma Artificial Bee Coloni . Penelitian ini berhasil mendeteksi objek dengan akurasi 100% dan berhasil mengoptimasi waktu pemrosesan.
Untuk mengatasi beberapa kekurangan dari metode yang telah digunakan oleh beberapa penelitian di atas, penelitian ini mengusulkan proses inspeksi kecacatan kaleng  dengan  mengaplikasikan  filter  warna  HSL  dan template matching berbasis contour analysis yang dilakukan secara  otomatis  tanpa  bantuan  operator.  Filter  warna HSL  dipilih  karena  filter  HSL  merupakan  filter  warna yang tidak sensitif terhadap perubahan cahaya di sekitar  objek.  Filter  warna  HSL  akan  digunakan  untuk mendeteksi kaleng dan memisahkan citra kaleng dari citra latar. Sementara template matching berbasis contour analysis digunakan  untuk  mengklasifikasi  kaleng  menjadi  kaleng dengan kategori OK atau reject . Selain karena metode template matching ini  mempunyai  waktu  pemrosesan  yang relatif cepat, juga mempuyai tingkat akurasi yang tinggi. Dengan menggabungkan kedua metode tersebut, tingkat keakurasian pengujian akan menjadi lebih baik.
Selanjutnya untuk memudahkan pembahasan, artikel ini disusun sebagai berikut. Sesi dua berisikan metode penelitian yang penulis lakukan. Hasil pengujian dan pembahasan ditempatkan di sesi tiga. Terakhir kesimpulan dipaparkan di sesi empat.

## 1. Metode
Proses  inspeksi  diawali  dengan  pengambilan  citra oleh  kamera.  Citra  yang  tertangkap  kamera  merupakan citra RGB yang akan dikonversi ke citra aras keabuan ( gray level ). Untuk dapat mendeteksi kecacatan kaleng, penulis memakai  filter luminance dari  ruang  warna  HSL.  Proses template matching diterapkan pada masing-masing citra dengan cara membandingkan citra template sebagai citra referensi dengan citra uji. Template yang digunakan adalah bentuk lingkaran dari kaleng yang tampak dari atas. Data template yang disimpan berupa data titik pada setiap keliling lingkaran. Dengan membandingkan jarak antara diameter kaleng template pada tiap titik uji dengan kaleng sampel, kaleng diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu kaleng OK ( Good ) atau kaleng reject . Kriteria uji yang digunakan adalah jarak masing-masing pixel pada tiap lingkaran kaleng dengan lingkaran pada kaleng template .
a.  Citra RGB (Red, Green dan Blue) Sebuah citra didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi
dari pasangan koordinat yang menyatakan posisi dari titik citra dan nilai intensitas atau gray level dari citra di titik tersebut. Jika nilai intensitas atau derajat keabuan citra tersebut dilakukan proses kuantisasi dan pada pasangan koordinat dilakukan proses sampling, maka hasil dari kedua proses tersebut akan menghasilkan citra digital. Citra digital terdiri dari elemen-elemen gambar atau pixel ( picture elemen ) yang mempunyai lokasi dan intensitas tertentu.  Citra  RGB  adalah  citra  asli  hasil  penangkapan kamera.  Citra  RGB  mempunyai  tiga  kanal  warna Red , Green dan Blue yang masing-masing mempuyai 256 level warna dari 0–255.
b.  Citra Aras Keabuan (Gray Scale Image) Citra  keabuan  merupakan  citra  yang  nilai  intensitas pikselnya didasarkan pada derajat keabuan. Pada citra keabuan, derajat warna hitam sampai dengan putih dibagi ke  dalam  256  derajat  keabuan  di  mana  warna  hitam sempurna direpresentasikan dengan nilai 0 dan putih sempurna dengan nilai 255.
Citra  RGB  dapat  dikonversi  menjadi  citra  keabuan yang  hanya  mempunyai  satu  kanal  warna.  Persamaan yang umumnya digunakan untuk mengkonversi citra RGB menjadi citra keabuan ditunjukkan pada rumus (1).
citra keabuan = 0.298 * R + 0.587 * G + 0.114 *B (1)
c.  Filter Citra HSL Warna  HSL  ( Hue , Saturation , Luminance ) merupakan salah  satu  warna  yang  digunakan  untuk  memfilter (membedakan) objek yang satu dari objek lainnya. Warna HSL  banyak  digunakan  sebagai  filter  objek  berwarna terutama jika keadaan latar yang berubah-ubah karena pengaruh cahaya. Dibanding warna aslinya RGB, warna HSL lebih mudah digunakan untuk membedakan objek yang satu dengan objek lainnya. Gambar 1 menunjukkan contoh konversi citra dari RGB ke HSL.
Konversi  warna  RGB  ke  warna  HSL  ditunjukkan dalam rumus (2).
(2)
Besarnya  nilai  dari  HSL  ini  adalah  sebagai  berikut:
, , dan
o .
a. Original image
b. HSL image Gambar 1. Konversi Citra RGB ke HSL Gambar 2. Ekstraksi template
Gambar 3. Tampilan interface aplikasi
d.  Template Matching Template matching adalah suatu proses membandingkan suatu citra template (referensi) dengan citra uji dengan suatu kriteria matching . Bagian ini merupakan bagian kunci yang menentukan keberhasilan proses pengklasifikasian kaleng. Dalam artikel ini digunakan template matching berbasis contour analysis , yaitu template matching yang didasarkan pada penghitungan kemiripan contour antara objek yang diuji dengan objek referensi. Proses template matching dilakukan setelah didapatkan citra objek yang akan diuji. Citra objek ini didapatkan dari proses filter warna HSL. Proses template
matching didahului dengan proses ekstraksi template untuk mendapatkan data ciri dari template yang dibutuhkan sebagai ciri referensi. Gambar 2 menunjukkan hasil ekstraksi titik- titik pada keliling lingkaran kaleng sebagai ciri contour yang akan dianalisis kemiripannya. Garis merah menunjukkan kumpulan titik-titik uji pada template di keliling lingkaran. Setelah template diekstraksi, ciri tersebut disimpan dalam database yang akan dijadikan sebagai template .  Ciri  objek disimpan dalam bentuk jarak titik-titik dalam garis merah terhadap pusat lingkaran dalam kaleng sebagai contour yang akan dianalisis.
Gambar 4. Sample uji.
Gambar 5. Sampel uji pada kondisi GOOD ( OK )
a. Pengujian ke 1 b. Pengujian ke 2 c. Pengujian ke 3

## Gambar 6. Hasil pengujian objek OK
Langkah selanjutnya adalah menghitung matching score pada tiap titik uji antara kaleng uji dan kaleng template . Matching score dihitung berdasarkan nilai RMS ( Root Mean
Square ) dari jarak tiap titik pada kaleng uji ke titik pada kaleng template . RMS dihitung berdasarkan rumus (3).
(3)
dengan x adalah jarak masing-masing titik ke titik uji template . Objek yang matching akan mempunyai nilai RMS di bawah threshold yang telah ditentukan
3. Hasil
Gambar  3  menunjukkan  tampilan interface aplikasi yang dibuat berdasarkan NI Labview Vision yang terdiri dari A adalah 3 buah picture box yang berfungsi untuk mengakuisisi frame video,  menampilkan  gambar  dan menampilkan hasil pengolahan gambar, B adalah tampilan untuk memonitoring data yang keluar pada template matching , C adalah grafik yang keluar pada template matching , D adalah indikator untuk membedakan jenis kaleng yang OK atau reject , E adalah lampu status kaleng OK atau reject , F adalah tombol  OK untuk meng- capture gambar, G adalah combo box untuk memilih port kamera dan arduino yang digunakan, H adalah indikator error apabila sistem mengalami kesalahan, I adalah nilai maksimum distance pixels dalam menentukan nilai kaleng OK atau reject . Sampel uji ditunjukkan oleh gambar 4. A adalah kaleng reject1 dengan diameter yang tidak sesuai. B adalah kaleng reject2 dengan pembuka kaleng terbuka. C adalah kaleng reject3 dengan diameter yang tidak beraturan dan tidak memiliki pembuka kaleng. D adalah kaleng dengan kondisi baik (OK).
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan template matching berbasis contour analysis untuk menentukan kriteria reject pada kaleng. Contour analysis akan menghitung kemiripan dua objek dengan menghitung jarak masing- masing titik terhadap titik uji. Dalam pengujian ini, penulis menggunakan lingkaran dengan diameter 4 cm sebagai template . Proses template matching dilakukan untuk setiap titik dalam lingkaran kaleng yang berjarak kurang dari 4 cm.
Dengan membandingkan tiap titik pada semua sampel, kita dapat mengetahui suatu sampel termasuk objek yang OK atau reject .
a.  Pengujian sample dengan kondisi Good (OK)
Pada pengujian kaleng Good (OK), penulis uji sampel sebanyak 3 kali dengan orientasi peletakan objek yang berbeda. Sampel yang diuji ditunjukkan pada gambar 5. Garis  merah  merupakan  jarak  diameter  objek  referensi sedangkan  warna  biru  adalah  jarak  tiap pixel terhadap template lingkaran. Hasil pengujian ditunjukkan gambar 6. Sumbu Y menunjukkan jarak tiap pixel dan sumbu X menunjukkan posisi titik tersebut pada lingkaran dimulai dari sudut 0–360. Garis merah pada grafik merupakan threshold pada tiap titik sebagai pembatas suatu objek mirip dengan objek referensi. Dari ketiga pengujian di atas didapatkan bahwa tidak ada satu nilai dari posisi titik uji pada kaleng yang melebihi threshold . Nilai RMS hasil pengujian masing- masing yaitu 0,39; 0,74 dan 0,57 pixels . Sehingga rata-rata RMS untuk ketiga pengujian di atas adalah 0,59 pixels . Hal ini menunjukkan bahwa sample uji masuk kriteria ok ( GOOD ).
Gambar 7. Sampel uji kaleng reject 1
a. Pengujian ke 1 b. Pengujian ke 2
c. Pengujian ke 3
Gambar 8. hasil pengujian objek reject1

## b.  Pengujian sample reject 1
Pada pengujian kaleng reject 1 (kaleng dengan diameter yang tidak sesuai), penulis uji sampel sebanyak 3 kali dengan orientasi peletakan objek yang berbeda. Sampel yang diuji ditunjukkan pada gambar 7. Hasil pengujian ditunjukkan gambar 8.
Dari ketiga pengujian di atas didapatkan bahwa ada beberapa titik dalam kaleng yang jarak pixelnya melebihi threshold . Nilai RMS hasil pengujian masing-masing yaitu 17,39; 20,87 dan 20.51 pixels . Sehingga rata-rata RMS untuk ketiga pengujian di atas adalah 19,59 pixels . Hal ini menunjukkan bahwa sampel uji masuk kriteria reject .
c.  Pengujian sample reject 2 Sampel uji reject2 (kaleng  dengan  pembuka  kaleng terbuka) dan hasil pengujian ditunjukkan oleh gambar 9 dan gambar 10.
Gambar 9. Sampel uji kaleng reject2 a. Pengujian 1 b. Pengujian 2 c. Pengujian 3
Gambar 10. hasil pengujian objek reject2
Gambar 11. Sampel uji kaleng reject3
Ketiga pengujian menunjukkan ada beberapa titik dalam kaleng yang jarak pixelnya melebihi threshold . Nilai RMS hasil pengujian masing-masing yaitu 4,72; 5,19 dan 5.24 pixels . Rata-rata RMS untuk ketiga pengujian di atas adalah 5,05 pixels . Hal ini menunjukkan bahwa sampel uji masuk kriteria reject .
a. Pengujian ke 1 b. Pengujian ke 2 c. Pengujian ke 3 Gambar 12. hasil pengujian objek reject3
Gambar 13. Grafik jarak rata-rata pixel pada setiap kaleng pengujian
d.  Pengujian sample reject 3 Sampel uji reject3 (kaleng  tanpa  pembuka  kaleng terbuka dan diameter tidak beraturan) dan hasil pengujian ditunjukkan oleh gambar 11 dan gambar 12.
Ketiga pengujian menunjukkan ada beberapa titik dalam kaleng yang jarak pixelnya melebihi threshold . Nilai RMS hasil pengujian masing-masing yaitu 14,72, 15,19 dan 15.24 pixels. Rata-rata RMS untuk ketiga pengujian di atas adalah 15,05 pixels. Hal ini menunjukkan bahwa sampel uji masuk kriteria reject . Dari keempat pengujian yang dilakukan (1 kaleng Ok dan 3 kaleng reject ), didapatkan jarak pixel rata-rata untuk masing-masing  kategori  digambarkan  dalam  grafik  pada gambar 13. Terlihat bahwa untuk kaleng dengan kategori OK, nilai jarak pixel berada  di  bawah  nilai threshold , sementara 3 kaleng reject mempunyai jarak pixel di atas threshold .

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menerapkan  filter  warna  HSL  untuk mendeteksi objek kaleng dari citra yang tertangkap kamera dan melakukan penklasifikasian objek dalam kategori OK atau reject menggunakan template matching berbasiskan contour analysis . Filter HSL dapat mendeteksi objek kaleng dengan baik dalam kondisi latar yang berubah. Template matching berhasil mengklasifikasi objek melalui tiga kali pengujian dengan orientasi dan posisi objek yang berbeda. Objek berhasil diklasifikasi dengan baik dalam dua kategori OK atau reject . Dengan menerapkan nilai threshold sebesar 4, didapatkan nilai RMS untuk objek kategori OK adalah 0,59. Sementara untuk objek kategori reject didapatkan nilai RMS sebesar 19,59; 5,05; dan 15, 05 berturut-turut untuk objek reject karena diameter tidak beraturan, objek reject dengan pembuka kaleng terbuka dan objek reject dengan tanpa pembuka kaleng. Penelitian ini masih perlu ditingkatkan terutama dalam pendeteksian objek yang reject sedikit seperti diameter hanya di satu sisi yang berbeda. Hal ini masih memungkinkan dikategorikan objek good . Perbaikan perlu dilakukan dengan menambahkan kriteria klasifikasi lainnya seperti pixel matching. Ini masih tersisa untuk penelitian selanjutnya.

## 5.  Daftar Pustaka
[1] V. Mosorov and J. Nowakowski, “Image Defect Detection  Methods  for  Visual  Inspection Systems,” in Proceeding of  International Conference on the Experience of  Designing and Application of  CAD Systems in Microelectronics, 2007. [2] A.  Addien  and  P.  W.  Laksono,  “Analisis Pengendalian  Kualitas  Coca-Cola  Kaleng Menggunakan  Statistical  Process  Control  pada PT CCAI Central Java,” in Prosiding Seminar dan Konferensi Nasional,  pp. 8–9, 2017. [3] B.  Sugandi,  “Deteksi  dan  Pelacakan  Wajah Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan Partikel Filter,” J. Rekayasa Elektr., vol. 14, no. 2, pp. 116– 122, 2017.
[4] K. Basha, P. Ganesan, V. Kalist, B. S. Sathish, and J.  M.  Mary,  “Comparative  Study  of   Skin  Color Detection and Segmentation in HSV and YCbCr Color Space,” Procedia - Procedia Comput. Sci. , vol. 57, pp. 41–48, 2015.
[5] R. Wijanarko and N. Eko, “Deteksi Wajah Bebasis Segmentasi Warna Kulit Menggunakan Ruang Warna  YCbCr  dan  Template  Matching,” J. Ilm. Cendeikia Eksakta , vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2017.
[6] N. Izzati, N. Anis, M. Razali, and H. Achmad, “Fire Recognition Using RGB and YCBCR Color
Space,” J. Eng. Appl. Sci. , vol. 10, no. 21, pp. 9786– 9790, 2015.
[7] M.  Balcilar,  M.  F.  Amasyali,  and  A.  C.  Sonmez, “Moving  Object  Detection  using  Lab2000HL Color  Space  with  Spatial  and  Temporal Smoothing,” J. Appl. Math. Inf. Sci ., vol. 1766, no. 4, pp. 1755–1766, 2014.
[8] S.  Tsai  and  Y.  Tseng,  “A  novel  color  detection method  based  on  HSL  color  space  for  robotic soccer competition,” Comput. Math. with Appl., vol. 64, no. 5, pp. 1291–1300, 2012.
[9] A. M. Aibinu, A. A. Shafie, and M. J. E. Salami, “Performance  Analysis  of   ANN  based  YCbCr Skin Detection Algorithm,” Proceeding Int. Symp.
Robot. Intell. Sensors ,  vol.  41,  no.  Iris,  pp.  1183– 1189, 2012.
[10]  N.  S.  Widodo  and  A.  Rahman,  “Vision  Based Self  Localization for Humanoid Robot Soccer,” Telkomnika , vol. 10, no. 4, pp. 637–644, 2012.
[11]  E.  Budianita  and  L.  Handayani,  “Implementasi Pengolahan  Citra  dan  Klasifikasi  K-  Nearest Neighbour Untuk Membangun Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi,” J. Sains, Teknol. dan Ind ., vol. 12, no. 2, pp. 242–247, 2015.
[12]  G.  Sharma,  “Image  Recognition  System  using Geometric Matching and Contour Detection,” J. Comput. Appl. , vol. 51, no. 17, pp. 48–53, 2012.
[13]  B.  Leksono,  A.  Hidayatno,  and  R.  R.  Isnanto,
“Aplikasi  Metode  Template  Matching  untuk Klasifikasi Sidik Jari,” Transmisi , vol. 13, no. 1, pp. 1–6, 2011.
[14]  M.  &  S.  R.  Bianco  Simone  &  Buzzelli,  “Object Detection Using Feature-based Template Matching,” Proc. SPIE - Int. Soc. Opt. Eng., 2013.
[15]  W. and Y. P. A, “Penggunaan Template Matching untuk  Identifikasi  Kecacatan  pada  PCB,”  in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi , 2008.
[16]  I.  Pham,  R.  Jalovecky,  and  M.  Polasek,  “Using template matching for object recognition in infrared video sequences,” in Proceeding of  IEEE/ AIAA 34th Digital Avionics Systems Conference (DASC) , p. 8C5-1-8C5-9, 2015.
[17]  A.  Banharnsakun  and  S.  Tanathong,  “Object Detection Based on Template Matching through Use  of   Best-So-Far  ABC,”  Comput.  Intel. Neurosci., 2014.