## PENYUSUNAN (FITTING) DATA TITIK (POINT CLOUD) DARI PROSES PEMINDAIAN (SCANNING) 3 DIMENSI PADA PRODUK CYLINDER HEAD COVER
Pujiyanto dan Shinta Virdhian
Balai Besar Logam dan Mesin, Kementerian Perindustrian Jalan Sangkuriang No. 12 Bandung, Jawa Barat pujiyanto_bblm@yahoo.co.id, shinta_va@yahoo.com

## ABSTRAK
Mesin  pemindai  tiga  dimensi  merupakan  suatu  alat  pemindai  titik-titik  pada  permukaan  suatu  obyek benda kerja. Keluaran dari alat pemindai ini adalah data titik ( point cloud ) yang merupakan suatu set data  titik  titik  dalam  sistem  koordinat.  Data-data  titik  ini  digunakan  untuk  membuat  model  CAD  3 dimensi.  Pemodelan  3  dimensi  ini  dapat  digunakan  dalam  proses  manufaktur,  metrologi/inspeksi, visualisasi,  animasi  dan  lain-lain.  Makalah  ini  bertujuan  untuk  menyusun  data-data  titik  yang didapatkan  dari  proses  pemindaian  produk cylinder  head  cover sehingga  data  yang  diperoleh  dapat disusun mirip perwujudan produk contoh yang dipindai. Tahapan yang dilakukan adalah pemindaian 3 dimensi,  perbaikan,  penyusunan  berkas  data,  analisa  simpangan,  dan  penyatuan  berkas.  Dengan tahapan-tahapan  itu hasil yang didapatkan diharapan memiliki deviasi rata-rata yang optimum. Hasil analisis deviasi dari data titik-titik ( point clouds ) menunjukkan bahwa pemindaian berkas pada bagian permukaan luar memiliki batas deviasi rata-rata yang lebih kecil (-0.1983 ~ 0.1912) bila dibandingkan dengan  pemindaian  berkas  pada  permukaan  bagian  dalam  dari cylinder  head  cover (-0.6769  ~  - 0.6319).
Kata Kunci : Point Cloud, 3D Scanning , Analisis Deviasi

## ABSTRACT
Three-dimensional scanner is a scanner points on the surface of an object work piece. The output of this scanner is a data point (point cloud) which is a set of data points in a coordinate system point. These  data  points  are  used  for  various  purposes  such  as  creating  three-dimensional  CAD  model required  in  the  manufacturing  process,  metrology  /  inspection,  visualization,  animation  and  others. This  paper  aims  to  compile  the  data  points  obtained  from  scanning  product  cylinder  head  cover  so that  the  data  obtained  can  be  structured similar  to the  original  embodiment.  In  addition,  the  results obtained it calls have an average deviation of the optimum. Results of analysis of the deviation of the data  points  (point  clouds)  indicates  that  the  scanning  beam  on  the  outer  surface  has  a  limit  of  the average  deviation  smaller  (-0.1983  ~  0.1912)  when  compared  with  the  scanning  beam  on  the  inner surface of the cylinder head cover (- 0.6769 ~ -0.6319).

## Keywords: Point Cloud, 3D Scanning, deviation analysis

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  desain  dan permodelan  3  dimensi  berkembang  sangat pesat. Pada perkembangannya, dengan teknologi ini banyak digunakan dalam rekayasa peniruan ( reverse engineering ) maupun  rekayasa  desain  murni.  Dengan semakin  cepatnya  tuntutan  pasar,  teknologi dalam  mendesain suatu produk yang baru juga dituntut semakin efektif dan efisien.
Teknologi  desain  yang  diperkenalkan dalam  melakukan  desain  telah  banyak  dijual dipasar, baik berupa teknologi perangkat keras ( hardware ) maupun aplikasi perangkat lunaknya  ( software ).  BBLM  sebagai  lembaga
penelitian  dan  pengembangan  (litbang)  dalam bidang  logam  dan  mesin  telah  dilengkapi dengan  beberapa  perangkat  desain  yang mutakhir.  Peralatan  itu  berupa  perangkat aplikasi  CAD  ( computerized  Aided  Design ) dan  mesin  pemindai  3  dimensi (3  dimensional scanning machine) . Mesin pemindai 3 dimensi digunakan  untuk  proses  pengambilan  data geometri dari produk yang berupa sekumpulan titik-titik.  Dari  titik-titik  yang  dihasilkan  dari proses  pemindaian  ini  diolah  dalam  perangkat aplikasi  CAD  menjadi  permodelan  3  dimensi dari  produk,  baik  berupa  pemodelan  kulit ( surface  modeling )  maupun  pemodelan  pejal ( solid  modeling ).  Dari  permodelan  3  dimensi
ini diolah lebih lanjut secara keteknikan hingga dihasilkan produk baru.
Teknologi  rekayasa  peniruan  telah berkembang  dengan  sedemikian  pesatnya hingga inovasi terhadap kebaruan suatu produk dapat  dilakukan  hanya  dalam  hitungan  bulan. Pada  prinsipnya,  penguasaan  teknologi  ini didasari  pada  pemahaman  akan  keberfungsian dari  suatu  elemen,  fitur,  komponen  satuan, komponen  sub  rakitan,  dan  produk  rakitan melalui persyaratan yang harus dipenuhi secara geometri dan persyaratan kekuatan material.
Dalam  melakukan  penelitian  dan pengembangan  (litbang)  di  BBLM,  salah  satu fokusnya  adalah  litbang  prototip  produksi massal dari pembuatan komponen motor bakar. Dalam  produksi  massal,  pendalaman  terhadap setiap fitur yang menyusun bangunan komponen  harus  dilakukan  hingga  dapat dipahami  fungsi  dan  persyaratan  dari  setiap fitur  itu.  Dengan  pemahaman  dari  fungsi  dan persyaratan  setiap  fitur,  maka  tujuan  dalam mendesain  untuk  mengidentifikasi  ukuran nominal  dari  fitur  dapat  diperoleh.  Dengan ukuran  fitur  nominal  dapat  dibuat  simulasi toleransi  dimensi  dan  geometri  dari  fitur tersebut  hingga  diperoleh  toleransi  geometri yang optimum. Tujuan dari kegiatan ini adalah melakukan  pemindaian  3  dimensi  terhadap produk  dengan  hasil  akhir  berupa  data  titik dengan simpangan  yang sangat kecil (dibawah 0,5 mm).
Kegiatan ini diawali dengan pemilihan produk yang paling sesuai dengan kemampuan sumber  daya  yang  ada  di  BBLM.  Kemudian dari  produk  yang  dipilih,  dilakukan  desain ulang  melalui  penguasaan  teknologi  rekayasa peniruan.  Dari  desain  ulang  ini  diteruskan dengan  proses  manufaktur  yang  didasari  pada hasil desain ulang tersebut.
Untuk  kelengkapan  data  geometri, dalam kegiatan ini dilakukan pengambilan data geometri  dengan  mesin  pemindai  3  dimensi. Proses  pengambilan  data  dilakukan  berulang pada  posisi  dan  orientasi  yang  diubah-ubah hingga  data  yang dibutuhkan dianggap mencukupi.  Data  yang  diambil  disetiap prosesnya  tidak  serta  merta  dapat  tersusun secara otomatis hingga membentuk perwujudan  seperti  produk  contoh  yang dipindai,  namun perlu penanganan  lebih lanjut hingga  diperoleh perwujudan  yang  diinginkan. Dengan  demikian  diperlukan  langkah-langkah agar data yang  diperoleh  dapat disusun  hingga mirip dengan perwujudan aslinya.
Alat  pemindai  3  dimensi  ini  dipilih karena  dalam  metode  inspeksi  secara  manual terdapat kendala dalam melakukan pengukuran geometri (ukuran, bentuk, posisi, dan orientasi).    Dengan  alat  pemindai  3  dimensi ini,  hasil  data  yang  direkam  berwujud  sangat mirip  dengan  produk  contohnya  (termasuk geometrinya), sehingga setelah data titik diolah dengan  menggunakan software pemodelan ulang, dapat dilakukan inspeksi data titik untuk memperoleh informasi geometri yang diperlukan.
Pada  tahap  penyusunan  data  titik  ini, target  yang  diharapkan  adalah  susunan  dari data  titik  di  setiap  tahapan  dengan  data  yang paling  optimum  dan  deviasi  yang  paling optimum  pula.  Untuk  memenuhi  keperluan  ini diperlukan  pekerjaan  yang  iteratif  hingga  data akhir  sebelum  dibuat  permodelan  3  dimensi adalah data yang paling memudahkan pekerjaan pemodel 3 dimensi (3D modeler).

## METODOLOGI
Penyusunan berkas  data titik  dianggap baik  jika  penyimpangan  data  yang  diperoleh sangat  kecil.  Untuk  memperoleh  itu  semua teknik pemindaian, perbaikan data, penyusunan  hingga  validasinya  dilakukan dengan hati-hati.
Dalam  tahapan  penyusunan  berkas data  titik  ini  menggunakan  kombinasi  alat berupa software dan hardware .  Disamping  itu penggunaan  alat  ukur  manual  berupa  jangka sorong  juga  diperlukan  guna  membandingkan ukuran  hasil  ukur  jangka  sorong  dengan inspeksi  dengan software pada  data  titik tersebut.  Pembandingan  ini  diperlukan  untuk melihat  besaran  penyimpangan  data  ukur pemindai  3  dimensi  terhadap  jangka  sorong. Hasil  inspeksi  data  titik  dengan  jangka  sorong dianggap sebagai acuan
Software yang  digunakan  adalah perangkat  aplikasi  pemodelan  3  dimensi khusus  untuk  mentransformasikan  data  titik menjadi pemodelan 3 dimensi, yaitu rapidform 2006.  Sedangkan hardware yang  digunakan berupa  seperangkat  komputer  desain  (work station)  merk  Dell  Precission  T  3500  dan seperangkat  alat  pemindai  3  dimensi  merk Konica Minolta Vivid 9i dengan menggunakan lensa jenis wide .
Untuk  mengantisipasi  kesulitan  dalam pemindaian  3  dimensi,  diperlukan  pula  bahan tambahan  berupa  cairan  penutup  kilap  pada produk, yaitu spots check developer . Bahan ini
dipilih  karena  kemudahan  penggunaannya, mudah  diperoleh  di  pasaran,  dan  kemudahan untuk  dihilangkan  dari  permukaan  produk. Dalam  melakukan  penyusunan  kumpulan  data titik  yang  diambil  dalam  banyak  tahapan mengikuti alur proses seperti gambar 1 berikut:
Gambar 1. Alur proses penyusunan data titik ( point cloud ) produk
Kegiatan ini dimulai dengan pengambilan data titik-titik dari produk contoh yang  akan  dimodelkan  ulang.  Proses  ini dilakukan  dengan  melakukan  pemindaian  3 dimensi terhadap produk contoh  yang diambil. Proses  pemindaian  3  dimensi  dilakukan berulang-ulang  pada  sudut  pemindaian  yang berbeda-beda  sehingga  ketika  setiap  berkas pemindaian dari masing-masing sudut pemindaian  ini  akan  dirangkai  ( fitting )  akan membentuk  bangunan  yang  mirip  dengan produk contoh. Gambar 2. gambar hasil urutan proses pemindaian 3 dimensi sebelum dilakukan perbaikan ( editing ) hingga
perangkaian ( fitting ).

## Gambar 2. Hasil pemindaian 3 dimensi
Proses pemindaian dengan hasil seperti gambar 2 dilakukan  dengan  menempatkan  dan memposisikan  benda/obyek  pindai  pada  meja bantu  pemindai  dan  peraltan  bantu  lainnya berupa  benda  yang  dapat  digunakan  untuk mendudukkan benda itu tetap stabil pada posisi yang  diinginkan.  Kemudian  atur  kamera pemindai  hingga  obyek  pindai  dapat  dipindai seperti  yang  diinginkan.  Kemudian  atur software pemindai agar benda pindai diperkirakan  dapat  dipindai  hingga  data  yang paling  maksimal.  Setelah  semuanya  siap, dilakukan  pemindaian.  Hal  ini  dilakukan secara  berulang  dengan  cara  memutar  posisi benda  pindai  hingga  semua  sisi  dari  benda pindai dapat terambil datanya.
Selanjutnya dilakukan perbaikan terhadap  hasil  pemindaian  3  dimensi.  Setiap berkas pemindaian dari sudut pemindaian yang dilakukan,  dilakukan  perbaikan.  Hal  ini dilakukan untuk menghilangkan data titik yang sebenarnya  bukan  dari  sampel  bagian  produk contoh.  Lebih  dari  itu,  hasil  pemindaian  yang dianggap  kurang  baik  seperti  menggantung terpisah  ( dangling ),  melipat  ( folded ),  tidak seragam  ( non-manifold ),  bias  ( noise ),  dan sebagainya  akan  dibuang  ( healing ).  Kemudian dilakukan perbaikan ujung  dari kumpulan titik ( edit  boundaries )  hingga  jika  titik-tik  itu disambungkan  menjadi  kurva  yang  halus ( smooth ).  Setelahnya  dilakukan  perbaikan titik-titk  yang  berada  di  sekitar  pinggir kumpulan titik, dilanjutkan dengan penghalusan  dan  perbaikan  tampilan,  dan diakhiri  dengan  penutupan  lubang-lubang kumpulan  titik  yang  belum  terpindai  3 dimensi.  Gambar  3  menunjukkan  contoh proses perbaikan tiap berkas ( file ) pemindaian.
Gambar 3. Contoh hasil proses perbaikan tiap berkas ( file ) pemindaian.
Setelah  hasil  perbaikan  data  titik-titik dianggap optimal, selanjutnya dilakukan pengurangan  ( decimating )  jumlah  titik  yang ada dalam setiap berkas. Gambar 4 menunjukkan  proses  pengurangan  jumlah  titik dalam satu berkas
Gambar 4. Proses pengurangan jumlah titik dalam satu berkas
Setelah  data  setiap  berkas  pemindaian dikurangi, pekerjaan selanjutnya adalah perangkaian ( fitting ) setiap berkas menjadi satu rangkaian  yang  tersusun  hingga  berwujud mirip  dengan  produk  contohnya.  Proses perangkaian  dilakukan  dengan  cara  memilih minimal  3  titik  pada  posisi  fitur  tertentu  dari berkas  pilihan  awal  dirangkai  dengan  memilih minimal  3  titik  pada  posisi  fitur  tertentu  yang sama  dengan  berkas  pilihan  awal.  Gambar  5 menunjukkan  hasil  perangkaian  setiap  berkas pemindaian.pada  pekerjaan  penyatuan  setiap berkas  ini,  sekaligus  dilakukan  analisis terhadap  deviasi  antara  berkas  satu  dengan yang  lainnya.  Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat besaran penyimpangan hasil pemindaian antara berkas satu dan yang lainnya, termasuk deviasi rata-rata,  deviasi  maksimum,  dan  deviasi minimumnya. Gambar 6 menunjukkan analisis deviasi  antar  2  berkas  data  pemindaian  3 dimensi.
Gambar 5. Hasil perangkaian setiap berkas pemindaian (perbedaan setiap berkas pemindaian dapat dilihat dari perbedaan warna pada tampilan
gambar ) Gambar 6. Analisis deviasi antar 2 berkas data pemindaian 3 dimensi Setelah berkas-berkas dirangkai menjadi  satu  rangkaian  yang  tersusun  hingga berwujud  mirip  dengan  produk  contohnya, semua  berkas  itu  disatukan  ( merge )  menjadi satu  berkas  yang  merupakan  hasil  proses peleburan  dari  seluruh  berkas  tersusun. Gambar  7  menunjukkan  hasil  penyatuan seluruh berkas pemindaian 3 dimensi.

## Gambar 7. Hasil penyatuan seluruh berkas pemindaian 3 dimensi
Setelah berkas disatukan menjadi satu, kemudian  dilakukan  langkah  perbaikan  ulang terhada  berkas  yang  disatukan  hingga  proses pengurangan jumlah titik pada berkas tersatukan.  Setelah  pekerjaan  ini  dilakukan, selanjutnya  data  titik-titik  ini  siap  diteruskan pada  pekerjaan  permodelan  3  dimensi,  baik dilakukan  secara  berbasis  fitur  (pejal  / solid atau  kulit  / surface )  maupun  berbasis  kulit
( NURBS: Non-uniform rational B-spline ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari proses pemindaian yang
dilakukan dalam penelitian ini, proses pemindaian  dilakukan sebanyak 16 kali proses pemindaian.  Dari  16  kali  proses  ini,  10  kali dilakukan  di  kulit  pada  sisi  kulit  bagian  luar dan  6  kali  dilakukan  pada  sisi  kulit  bagian dalam.  Masing-masing  proses  pemindaian dilakukan  dengan  mengubah  orientasi  sudut pemindaian  sebesar  ±  450  untuk  kulit  bagian luar, dan ± 600  untuk kulit bagian dalam.

## Tabel 1. Pengurangan jumlah titik dan- analisis deviasi
No . Pemindaian ke-n Jumlah titik-titik sebelum diperkecil Jumlah titik-titik setelah diperkecil (30%) 1 1 287.792 86.337 2 2 299.712 89.913 3 3 386.875 116.061 4 4 274.827 82.448 5 5 292.058 87.617 6 6 263.840 79.152 7 7 258.913 77.673 8 8 288.502 86.550 9 9 396.336 118.899 10 10 155.394 46.618 11 11 261.758 78.527 12 12 244.690 73.407 13 13 249.269 74.779 14 14 253.670 76.101 15 15 283.290 84.987 16 16 273.900 82.170 17 Penyatuan data 1 hingga 16 341.294 102.388
Setiap berkas dari proses pemindaian 3 dimensi  dikurangi jumlah titiknya hingga 30% untuk  mengurangi  jumlah  besaran  data  yang akan  diolah.  Dari  data  yang  sudah  diperkecil ini  selanjutnya  dirangkai  dan  di  analisis deviasinya  dari  berkas  pertama  dengan  ke  2, berkas  ke 2  dengan  ke 3  hingga berakhir pada analaisa  deviasi  berkas  ke  15  dengan  yang  ke 16. Tabel 1 menunjukkan jumlah data sebelum diperkecil  dan  setelah  diperkecil,  dan  tabel  2 hasil  analisis  deviasi  rata-rata,  maksimum  dan mininum.
Tabel 2 Hasil analisis batas maksimum No . Analisis deviasi Antara berkas ke-n dengan Gabungan Batas deviasi minimum Persen Deviasi rata-rata Batas Deviasi maksimum 1 1 -0.1983 87.92 0.1912 2 2 -0.2855 91.43 0.2753 3 3 -0.3115 92.61 0.2837 4 4 -0.2287 85.98 0.2388 5 5 -0.2506 87.59 0.2468 6 6 -0.2599 89.43 0.2751 7 7 -0.2919 91.11 0.3026 8 8 -0.2583 89.22 0.254 9 9 -0.3131 90.92 0.2832 10 10 -0.5065 90.35 0.4766 11 11 -0.6413 91.72 0.4642 12 12 -0.5317 91.85 0.4938 13 13 -0.5844 90.71 0.5310 14 14 -0.6610 92.52 0.5472 15 15 -0.6769 89.64 0.6316 16 16 -0.5127 91.54 0.5681
Tabel  2  menunjukkan  hasil  analisis deviasi  antara  berkas  ke-n  dengan  berkas gabungan.  Data  titik  berkas  ke  1  sampai  9 merupakan  hasil  pemindaian  kulit  produk bagian  luar  sedangkan  data  titik  berkas  ke  10 sampai  berkas  ke  16  merupakan  hasil pemindaan  kulit  produk  bagian  dalam,  Berkas 1  dengan  berkas  gabungan  memiliki  nilai deviasi  yang  paling  kecil  ( range batas minimum  dan  maksimum  yang  paling  kecil) dengan  prosentase  titik  yang  berada  dalam range  tersebut  sebanyak  87.92%.  Kemudian berkas  ke  2  dianalisis  deviasinya  dengan deviasi gabungan dan seterusnya. Dari Tabel 2 dapat  dilihat  bahwa  berkas  ke  15  memiliki nilai  deviasi  yang  paling  besar      (-0.6768  ~ 0.6316).
Dari Tabel 2 dapat dilihat pula bahwa data ke-10 hingga ke-16 memiliki rentang yang lebih  lebar  dibandingkan  dengan  data  ke-1 hingga  ke-9.  Hal  ini  terjadi  karena  data  ke-1 hingga  ke-9  merupakan  kulit  produk  bagian luar  memiliki  keleluasaan  sudut  pemindaian yang  lebih  baik  dibanding  data  ke-10  hingga ke-16.  Keterbatasan  pemindaian  pada  data  ke- 10 hingga ke-16 adalah halangan ( hidden ) dari dinding  produk  contoh  saat  laser  bergerak memindai.

## KESIMPULAN
Mesin  pemindai  3  dimensi  digunakan untuk  proses  pengambilan  data  geometri  dari produk  yang  berupa  sekumpulan  titik-titik. Dari  titik-titik  yang  dihasilkan  dari  proses pemindaian ini diolah dalam perangkat aplikasi CAD  menjadi  pemodelan  3  dimensi  dari produk,  baik  berupa  pemodelan  kulit  ( surface modeling )  maupun  pemodelan  pejal  ( solid modeling ).  Pada  tahap  penyusunan  data  titik ini, target yang diharapkan adalah susunan dari data  titik  di  setiap  tahapan  dengan  data  yang paling  optimum  dan  deviasi  yang  paling optimum  pula.  Untuk  memenuhi  keperluan  ini diperlukan  pekerjaan  yang  iteratif  hingga  data akhir  sebelum  dibuat  pemodelan  3  dimensi adalah data yang paling memudahkan pekerjaan  pemodel  3  dimensi  ( 3D  modeler ). Hasil analisis deviasi dari data titik-titik ( point clouds )  menunjukkan  bahwa  pemindaian berkas  pada  bagian  permukaan  luar  memiliki batas deviasi rata-rata yang lebih kecil (0.1983 ~ 0.1912) bila dibandingkan dengan pemindaian  berkas  pada  permukaan  bagian dalam  dari cylinder  head  cover (-0.6769  ~  - 0.6319).

## DAFTAR PUSTAKA
1. Berger,  M.,  et.al.  2014. State  of  the  Art  in Surface  Reconstruction  from  Point  Clouds, Proc. Of Eurographics 2014 .
2. Drake, P. 1999. Dimension and
Tolerancing  Hand  Book .  New  York:Mc Graw-Hill..
3. Ficher,  B.R.   2004. Mechanical Tolerance and Stack Up and Analysis . New York:CRC Pers.
4. Huang, M. and Zhong, Y. 2008. Dimensional  and  geometrical  tolerance balancing  in  concurrent  design.  Int. Journal Advance Manufacturing Technology . 35, 723-735.
5. Hu,  J.  and  Xiong,  G.  2005. Dimensional and  geometrical  tolerance  design  based  on constraint. Int. Journal Advance Manufacturing Technology. 26(9-10), 1099-1108
6. Salomons  et.al.  1996. A  Computer  Aided tolerancing  tool  I: Tolerance  Specification. Computer in Industry. 31. 161-174.
7. Rabbani,  T.,  et.al.  2006. Segmentation  of point  clouds  using  smoothness  constraint. IAPRS Volume XXXVI, Part 5, Dresden 25- 27 September 2006.
8. Stoll, C., et.al. 2006. Template deformation for  point  cloud  fitting . Eurographics
Symposium on Point-Based Graphics 2006.
9. Voelcker,  H.B.  2002. Whiter  Size  in Geometric  Tolerancing?.  Proc.  Of  ASPE Summer  Tropical  Meeting  on  Tolerance
Modeling  and  Analysis.  ASPE  Press, Raleigh, USA. 10. Whitney, D.A. 2004. Mechanical Assemblies,  Their  Design,  Manufacture, and  Role  in  Product  Development,  Oxford University Press, New York, USA.