Optimasi Teknologi Computer Vision pada Robot Industri Sebagai Pemindah Objek Berdasarkan Warna

## MUHAMMAD ABRAR MASRIL, DEOSA PUTRA CANIAGO
Teknik Komputer Institut Teknologi Batam, Indonesia Email : abrar.skom@gmail.com
Received 22 September 2022 | Revised 26 Oktober 2022 | Accepted 14 November 2022

## ABSTRAK
Computer  vision  merupakan  teknologi  yang  dapat  mendeteksi  objek  yang  ada disekitarnya    pada  penelitian  ini  membahas  optimasi  teknologi  computer  vison pada robot sebagai pemindah objek berdasarkan warna. Sistem pada robot terdiri dari pengenalan bola berwarna dan memindahkan bola berwarna sesuai dengan warna  yang  dideteksi.  Teknologi  computer  vision  pada  pixy  2  camera  dapat mendeteksi objek berwarna menggunakan metode deteksi real-time dengan hasil optimasi yang tinggi yaitu 0,2 detik ketika mendeteksi objek berwarna. Pengujian pengenalan  objek  berwarna  dilakukan  sebanyak  tiga  kali  pada  setiap  objek berwarna dengan tingkat akurasi sebesar 100%. Optimasi computer vision dapat membantu robot mengenali objek berwarna.
Kata kunci : Computer Vision, Deteksi Objek Berwarna, Pixy2 Camera, Real-Time

## ABSTRACT
Computer vision is a technology that can detect objects that are around it. This study discusses the optimization of computer vision technology on robots as object transfers based on color. The system on the robot consists of recognizing colored balls and moving colored balls according to the detected color. Computer vision technology  on  the  pixy  2  camera  can  detect  colored  objects  using  a  real-time detection method with a high optimization result of 0.2 seconds when detecting colored objects. The color object recognition test was carried out three times on each colored object with an accuracy rate of 100%. Computer vision optimization can help robots recognize colored objects.
Keywords : Computer Vision, Color Object Detection, Pixy2 Camera, Real-Time

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan industri semakin pesat beberapa tahun terakhir. Untuk kinerja industri yang lebih  baik  maka  digunakan  robot  yang  bergerak  secara  otomatis.  Dalam  mendeteksi  objek berwarna  biasa  menggunakan  sensor  RGB  TCS3200,  dimana  sensor  ini  dapat  mendeteksi warna dalam waktu10 detik (Athifa, dkk, 2019). Untuk meningkatkan optimasi waktu dalam mendeteksi  objek  berwarna  maka  dapat  digunakan  teknologi computer  vison.  Image processing yang diaplikasikan pada robot dan sistem tertanam telah menyebabkan kemajuan perkembangan robot. menggunakan teknik computer vision robot dapat mengidentifikasi dan melacak  objek.  penggunaan computer  vision  banyak  digunakan  pada  otomatisasi  dan keamanan (Soans, dkk, 2017). Perkembangan teknologi pada saat ini banyak menghasilkan alat-alat yang dapat membantu pekerjaan manusia secara otomatis. Salah satu bidang ilmu yang membantu adalah computer vision. Computer vision dapat digunakan untuk mengenali gambar  dari  objek    dan  memanfaatkannya.  Hasil  pengujian color  object  tracking  dapat mengenali  dan  menghitung  objek  berdasarkan  warna  dari  objek (Prabowo,  dkk,  2018). Deteksi objek  menggunakan real-time  RGB menggunakan  kamera sangat  cocok diterapkan pada  robot mobile.  metode  yang  digunakan  adalah  cam-shift  untuk  mendeteksi  objek berdasarkan  warna.  hasil  pengujian  menunjukkan  efektivitas  metode  pelacakan  objek menggunakan warna sangat cocok digunakan (Fang, dkk, 2017).
Pemeriksaan pemasangan tutup botol sangat penting sebelum melakukan fase botol kemasan. Adanya cacat seperti tutup botol yang dipasang longgar, terjadinya goresan, dan tutup botol yang rusak dapat terjadi. Pentingnya mendeteksi kesalahan yang terjadi sesegera mungkin. Penelitian ini membahsa sistem otomatis dimana cacat pada tutup botol dapat diidentifikasi menggunakan teknologi computer vision (Kulkarni, dkk, 2019). Semakin berkembangnya teknologi  AI,  otomatisasi  dalam  aktifitas  kehidupan  menjadi  semakin  maju  salah  satunya menggunakan  teknologi  computer  vision (Song,  2020) .  Dengan  tujuan  meningkatkan efesiensi  dan  produktivitas  dalam  berbagai  macam  konteks, computer  vision  telah dikembangkan dan digunakan pada papan score dalam pertandingan sepak bola (Qiao, dkk, 2020) . Computer  vision  merupakan  kemampuan  komputer  dalam  melihat  benda  seperti halnya manusia. manusia memiliki kemampuan melihat objek menggunakan organ mata dan diproses  serta  dipahami  menggunakan  otak,  sedangkan  komputer  melihat  objek  sebagai gambar dengan menggunakan intensitas nilai piksel yang tertangkap (Robin, dkk, 2020) .
Robot merupakan mesin yang telah dirancang secara khusus untuk menyelesaikan berbagai macam tugas yang berdedikasi dan berulang secara cepat, presisi serta memiliki daya tahan. salah satunya perkambangan robot autonomous seperti robot line follower sering digunakan di industri sebagai pembawa barang, pembersih lantai, layanan pengiriman dan transportasi (Tayal, dkk, 2020) .  Robot Line  follower  adalah  robot pengikut  garis, biasanya  mengikuti garis hitam dan putih. dengan perkembangan otomatisasi menjadikan line follower sebagai robot yang paling banyak di aplikasikan (Valsalan, dkk, 2019) . Robot pengikut garis atau disebut  juga  denga line  follower  merupakan  jenis  robot  otonom  yang  mampu  bergerak mengikuti garis yang pada umumnya berupa garis hitam maupun putih yang telah ditentukan sebelumnya. Pergerakan robot ini memanfaatkan bantuan dari sensor Infrared (IR) yang telah disusun sesuai dengan mekanisme robot (Pathak, dkk, 2017) .
Dari penelitian yang sudah dilakukan untuk mendeteksi objek berwarna menggunakan sensor TCS3200  masih  memiliki  kekurangan  pada  waktu  deteksi  objek  berwarna,  yaitu  sistem membutuhkan waktu selama 10 detik untuk mengetahui objek berwarna yang dideteksi. Oleh karena itu pada penelitian ini diusulkan sebuah sistem deteksi objek berwarna menggunakan teknologi computer vision sehingga kelemahan sistem sebelumnya pada waktu deteksi objek
berwarna dapat diselesaikan. Teknologi computer vision yang digunakan pada penelitian ini memanfaatkan Pixy2 camera sebagai sensor vision. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan optimasi waktu deteksi objek berwarna.

## 2. METODE

## 2.1 Blok Diagram
Perancangan robot menggunakan sensor IR sebagai pembaca garis, pixy 2 camera  sebagai sensor vision, motor servo sebagai penggerak gripper untuk mengambil objek, dan Driver L298 sebagai  penggerak  motor  kiri dan  kanan.  Berikut  ini  adalah blok  diagram  rancangan  robot seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem

## 2.3  Pixy 2 Camera
Pixy 2 camera merupakan kamera vision yang mengimplementasikan algoritma deteksi objek berdasarkan  spesifikasi  warna  tertentu. Pixy  2  camera  dapat  diprogram  dan  cocok  untuk pemrosesan real-time    dan  fleksibel  yang  terhubung  ke  mikrokontroller  tanpa  memerlukan komponen tambahan. Spesifikasi pixy 2 camera seperti pada Table 1 (Han Li, dkk, 2018).
Table 1. Spesifikasi Pixy Camera Processor NXP LPC4330, 204 MHz, dual core Image sensor  Omni vision OV9715, 1/4", 1280x800 Lens 75 degrees horizontal, 47 degrees vertical Power consumption 140 mA typical Power input USB input or unregulated input (6V to 10V) RAM 264K bytes Flash 1M bytes Data outputs  UART serial, SPI, I2C, USB, digital, analog Dimensions 2.1" x 2.0" x 1.4 Weight 27 grams
Pixy 2 camera yang terhubung pada Arduino akan mengirimkan  informasi dengan kecepatan 1 Mbits/sec, mampu mengirim lebih dari 6000 objek yang terdereksi perdetik atau 135 objek per frame, karena memiliki kapasitas pemrosesan  50 frame per detik (Esteves, dkk, 2017) . Pixy 2 camera dapat dilihat seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Pixy 2 Camera
Pada Table 2 hasil deteksi objek berwarna dari pixy 2 camera yang terhubung dengan arduino dapat dilihat sebagai berikut (Alshbatat, dkk, 2020) .
Table 2. Data Objek No Objek X Y Width Height Index Age 1 bola_orange 198 70 82 78 181 203 2 bola_hijau 203 71 84 80 121 210 3 bola_biru 216 73 85 79 231 215 4 bola_merah 162 71 80 71 100 230 5 bola_kuning 223 80 88 74 138 208
Posisi pemasangan pixy 2 camera untuk dapat melihat objek yang ada didepannya pada sudut 15 o seperti pada Gambar 3 (Dang, dkk, 2016) .

## Gambar 3. Sudut Pixy 2 Camera

## 2.4 Motor Servo
Motor servo berfungsi sebagai penggerak gripper pada robot perancangan robot ini terdiri dari 2 motor servo. Motor servo pertama dan kedua digunakan untuk gerakkan gripper open dan gripper close ketika mengambil objek. Untuk membuka gripper robot motor servo bergerak
pada sudut 45 o dan untuk menutup motor servo bergerak pada sudut 90 o seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Gripper Robot
Perancangan program pada gripper robot menggunakan pemrograman Arduino IDE. Berikut flowchart program dari gripper robot seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Flowchart Program Gripper Robot

## 2.5 Sensor IR
Sensor Infrared sebagai sensor pembaca garis pada robot line follower. Sensor infrared (IR) menyala dan dipantulkan oleh permukaan putih kemudian sensor Photo Diode (PD) membaca pantulan tersebut, sedangkan  pada permukaan hitam infra red tidak dipantulkan sehingga sensor tidak membaca adanya pantulan infrared (Hadi, 2020) . Cara kerja sensor infrared seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Cara Kerja Sensor Infrared

## 2.6 Desain Robot
Pada  Gambar  7  merupakan  hasil  perancangan  robot  yang  dirancang  menggunakan pixy  2 camera  sebagai  sensor  vision,  motor  servo  sg90  sebagai  penggerak  gripper  robot,  sensor infrared sebagai pembaca garis, mikrokontroller arduino nano, motor dc, lcd 16x2, battery 3,7 V 5000 mAh.
Gambar 7. Robot
Perancangan program robot secara keseluruhan  menggunakan pemrograman Arduino IDE. Berikut flowchart program dari robot seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Flowchart Robot Secara Keseluruhan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deteksi Objek Berwarna
Pengujian  yang  dilakukan  adalah  menghitung  akurasi pixy  2  camera  mendeteksi  objek bewarna secara real time yang terdiri dari 5 objek berwarna yaitu bola orange, bola hijau, bola biru, bola merah, dan bola kuning. Untuk mengetahui tingkat akurasi deteksi objek berwarna dapat diperoleh menggunakan Persamaan (1) (Masril, dkk, 2020).
𝑥 = × 100% (1)
Pengujian  deteksi  objek  berwarna  menggunakan pixi  2  camera  pada  bola  berwarna  dapat dilihat seperti pada Gambar 9.
(a) (b) (c) (d)
(e)
Gambar 9. Deteksi Bola (a) Orange (b) Hijau (c) Biru (d) Merah (e) Kuning
Berdasarkan hasil pengujian deteksi pixy 2 camera mendeteksi bola berwarna menunjukkan hasil yang akurat dapat dilihat seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Deteksi Bola Berwarna No. Objek Percobaan 1 Percobaan 2 Percobaan 3 Scan Warna 1 Bola Orange Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi  0.2 detik 2 Bola Hijau Terdeteksi
Terdeteksi Terdeteksi  0.2 detik 3 Bola Biru Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi  0.2 detik 4 Bola Merah Terdeteksi
Terdeteksi Terdeteksi  0.2 detik
5 Bola Kuning
Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi  0.2 detik
Berdasarkan Tabel 2 diperoleh kesimpulan hasil deteksi bola berwarna menggunakan pixy 2 camera  menunjukan tingkat akurasi  yang tinggi, sehingga diperoleh hasil akurasi sebagai berikut:
𝑥 = × 100% (1)
Mencari akurasi deteksi objek berwarna :
𝑥 = 5 5 × 100% = 100%

## 3.2 Pengujian Pemindahan Objek
Pengujian pertama dilakukan untuk mengetahui robot dapat mencari bola berwarna orange dan biru. Kemudian robot bisa memindahkan objek sesuai dengan warna objek yang diambil seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Pengujian Warna Orange Dan Biru
Pengujian  kedua  dilakukan  untuk  mengetahui  robot  dapat  mencari  bola  berwarna  merah, kuning dan hijau. Kemudian robot bisa memindahkan objek sesuai dengan warna objek yang diambil seperti pada Gambar 11 .
Gambar 11. Pengujian Warna Merah, Kuning, dan Hijau
Berdasarkan hasil pengujian robot memindahkan bola berwarna sesuai dengan tempat yang ditentukan, maka diperoleh hasil optimasi waktu dapat dilihat seperti pada Table 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Robot Memindahkan Objek
No Objek Status Jarak Waktu Deteksi Objek Waktu Tempuh 1 Bola Orange Sukses 400 cm 0.2 detik  52 detik 2 Bola Biru Sukses 370 cm 0.2 detik  49 detik 3 Bola Merah Sukses 280 cm 0.2 detik  40 detik 4 Bola Kuning Sukses 310 cm 0.2 detik  43 detik 5 Bola Hijau Sukses 340 cm 0.2 detik  46 detik
Pada Tabel 3 menunjukkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan, terlihat optimasi waktu deteksi objek berwarna menggunakan teknologi computer vision dengan waktu 0.2 detik atau 9.8 detik lebih cepat dari penelitian sebelumnya. Dari hasil optimasi waktu tersebut berdampak pada kecepatan robot dalam memindahkan objek berwarna sesuai lokasi warna yang telah di tentukan. Sehingga hasil pemindahan objek berwarna lebih efektif dan efesien.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian deteksi 5 bola yang tediri dari bola orange, biru, merah, kuning, dan hijau yang telah dilakukan pada penelitian ini dapat disimpulkan hasil Teknologi computer vision pada pixy 2 camera dapat mendeteksi objek berwarna menggunakan metode deteksi real-time dengan hasil optimasi yang tinggi yaitu 0,2 detik ketika mendeteksi objek berwarna. Pengujian  pengenalan  objek  berwarna  dilakukan  sebanyak  tiga  kali  pada  setiap  objek berwarna  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  100%. Pemindahan  bola  berwarna  orange  pada jarak 400 cm ke tempat tujuan waktu tempuh 52 detik, bola biru pada jarak 370 waktu tempuh 49 detik, bola merah pada jarak 280 waktu tempuh 40 detik, bola kuning pada jarak 310 waktu tempuh  43  detik, dan  bolah  hijau  pada  jarak  340  waktu  tempuh  46 detik.  Hasil  pengujian optimasi computer vision pada robot pemindah objek berdasarkan warna mampu mendeteksi objek warna.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapat terima kasih disampaikan kepada LLDIKTI wilayah X yang telah mendanai penelitian ini dengan nomor kontrak 025/LL10/PG.AK/2022. Kami juga mengucapkan terimakasih kepada tim yang membantu penelitian ini dan juga kepala laboratorium elektronika Institut Teknologi Batam yang telah memfasilitasi penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Alshbatat,  dkk.  (2020).  Automated  Vision-based  Surveillance  System  to  Detect  Drowning Incidents in Swimming Pools. 2020 Advances in Science and Engineering Technology International Conferences (ASET).
Optimasi Teknologi Computer Vision pada Robot Industri Sebagai Pemindah Objek Berdasarkan Warna
Athifa, dkk.  (2019).  Evaluasi  Karakteristik Deteksi Warna  Rgb Sensor Tcs3200  Berdasarkan
Jarak Dan Dimensi Objek. JETri, 105-120.
Dang, dkk. (2016). Design  of  a  New  Cost-Effective  Head  for  a  Low-Cost  Humanoid  Robot. 2016  IEEE  7th  Annual  Ubiquitous  Computing,  Electronics  &  Mobile  Communication Conference (UEMCON).
Esteves, dkk. (2017). Collision Avoidance System for an Autonomous Sailboat. IECON 2017 - 43rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, (pp. 3539-3544).
Fang,  dkk.  (2017).  Real-Time  RGB-D  based  People  Detection  and  Tracking  System. Internasional Conference on Mechatronics and Automation, (pp. 1937-1940).
Hadi. (2020). Line Follower Robot Arduino (using robot to control Patient bed who was infected with Covid-19 Virus). 2020 4th International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT).
Han Li, dkk. (2018). Line Tracking with Pixy Cameras on a Wheeled Robot Prototype. 2018 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW).
Kulkarni,  dkk.  (2019).  An  Automated  Computer Vision  Based  System  for  Bottle  Cap  Fitting
Inspection. Twelfth International Conference on Contemporary Computing (IC3).
Masril, dkk. (2020). Analisa Morfologi Dilasi untuk Perbaikan Kualitas Citra Deteksi Tepi pada Pola Batik Menggunakan Operator Prewitt dan Laplacian of Gaussian. JURNAL RESTI (Rekayasa dan Teknologi Informasi), 1052-1057.
Pathak, dkk. (2017). Line Follower Robot for Industrial Manufacturing Process. International Journal of Engineering Inventions, 10-17.
Prabowo,  dkk.  (2018).  Deteksi  Dan  Perhitungan  Objek  Berdasarkan  Warna  Menggunakan
Color Object Tracking. www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode, 85-91.
Qiao, dkk. (2020). Design of automatic scoring device for soccer goal. International Conference on Computer Information and Big Data Applications (CIBDA), (pp. 336-339).
Robin,  dkk.  (2020).  Computer  Vision  for  Hand Gestures. IEEE  International  Conference  on Convergence to Digital World – Quo Vadis (ICCDW 2020).
Soans, dkk. (2017). Object Tracking Robot. International Conference on Communication and Electronics Systems, (pp. 790-793).
Song.  (2020).  The  Application  of  Computer  Vision  in  Responding  to  the  Emergencies  of
Autonomous Driving. International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning (CVIDL), (pp. 1-5).
Tayal, dkk. (2020). Line Follower Robot: Design and Hardware. 8th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO), (pp. 10-13).
Valsalan, dkk. (2019). Implementation of an Emergency Indicating Line Follower and Obstacle
Avoiding  Robot. 16th  International  Multi-Conference  on  Systems,  Signals  &  Devices (SSD'19), (pp. 479-482).