## PENGGUNAAN HISTOGRAM DARI KOEFISIEN APROKSIMASI WAVELET UNTUK DETEKSI CACAT TEKSTIL
Fitri Arnia 1,2 , Andika Saputra 1 , dan Khairul Munadi 1,2
1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik
2 Program Magister Teknik Elektro, Program Pasca Sarjana Universitas Syiah Kuala
ABSTRAK — Pada  industri  tekstil,  cacat  produksi  umumnya  masih  diperiksa  secara  manual  oleh manusia.  Pemeriksaan  secara  manual  rentan  terhadap  kesalahan  dan  kurang  konsisten,  karena  sifat manusia  yang  dapat  lelah,  lupa  dan  lain  sebagainya.  Untuk  menjamin  konsistensi  dan  kualitas pemeriksaan  cacat  kain,  sebuah  sistem  deteksi  otomatis  perlu  ada.  Penelitian  ini  mengusulkan penggunaan  histogram  dari  koefisien  aproksimasi  wavelet  dua  tingkat  sebagai  fitur  untuk  deteksi  cacat tekstil.  Jarak Euclidian  yang  dihitung  diantara  fitur tekstil  citra  referensi (berasal dari citra  tidak cacat) dengan fitur tesktil citra cacat digunakan sebagai parameter evaluasi. Jika jarak Euclidian dari fitur suatu citra tekstil berada di atas nilai ambang yang telah ditentukan sebelumnya, citra tersebut dinyatakan cacat, dan sebaliknya. Penelitian dilaksanakan dengan menjalankan simulasi deteksi cacat tekstil, menggunakan empat  kelompok  cacat  tekstil  yang  berbeda.  Ditemukan  bahwa  metode  usulan  mencapai  tingkat kebenaran deteksi sebesar 100% untuk citra kelompok cacat tinta dan kelompok cacat lubang.
Kata Kunci : Histogram koefisien wavelet, Jarak  Euclidean, Cacat tekstil, Industri tekstil, Fitur citra
ABSTRACT — Generally,  textile  defect  inspection  at  textile  industry  is  still  conducted  manually  by human.  This  approach  is  susceptible  to  errors  and  tends  to  be  inconsistent  due  to  fatigue  and inattentiveness. To guarantee the consistency and inspection quality, an automatic defect detection system is  required.  This  research  proposes  the  use  of  histograms  generated  from  two-level  wavelet’s approximation coefficients as features to detect textile defects.  The Euclidian distance that is calculated between  feature  of  reference  textile  (non-defective  textile)  and  feature  of  defective  one  is  used  as  an evaluation  parameter.  If  the  Euclidian  distances  of  the  features  of  textile  images  are  higher  than  a predetermined  threshold,  the  textiles  are  determined  as  defective  ones,  and  vice  versa.  Simulations  are conducted using four groups of textile defects. It turns out that the proposed method can achieve 100% detection rate for textile group with ink-spot and textile group with holes.
Keywords  :  Wavelet  coefficient  histogram,  Euclidean  distance,  Textile  defect,  industrial  textiles,  Image features

## I. PENDAHULUAN
Pemeriksaan  cacat  pada  industri  tekstil umumnya  masih  dilakukan  oleh  manusia. Peme-  riksaan  seperti  ini  rentan  terhadap kesalahan  dan  kurang  konsisten  karena  sifat manusia  yang  dapat  lelah,  lupa  dan  lain sebagainya.  Untuk  menjamin  konsistensi  dan kualitas pemeriksaan cacat kain, sebuah sistem deteksi  otomatis  yang  dilakukan  mesin (komputer) perlu ada.
Selama  lebih  dari  dua  puluh  tahun terakhir,  banyak  algoritma  yang  telah dikembangkan  untuk  deteksi  cacat  tekstil secara  otomatis.  Secara  garis  besar,  dasar
pengembangan  algoritma-algoritma  tersebut dibagi menjadi tujuh bagian yaitu  sta- tistikal, spektral, model, learning , stuktural, hybrid dan berbasis  motif  [1].  Algoritma  deteksi  yang dikembangkan  berdasarkan  informasi  spektral bia- sanya menggunakan transformasi Fourier, wavelet dan wavelet Gabor untuk mendapatkan fitur dari tekstil. Fitur merupakan substansi  penting  dalam  suatu  sistem  deteksi, karena  pemilihan  fitur  yang  sesuai  dapat meningkatkan keberhasilan deteksi.
Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan his- togram dari koefisien aproksimasi wavelet dua  ting-  kat  sebagai  fitur  tekstil,  yang selanjutnya digunakan untuk mendeteksi cacat

## Vol: 3 No. 1 Maret 2014
tekstil.  Jarak  Euclidian  yang  dihi-  tung  antara fitur  tekstil  referensi  (berasal  dari  citra  tidak cacat)  dengan  fitur  tesktil  cacat  digunakan sebagai  parameter  evaluasi.  Jika  jarak  suatu citra  tekstil  berada  di  atas  nilai  ambang  yang telah  ditentukan  sebelumnya,  citra  tersebut dinyatakan  cacat,  dan  sebaliknya.  Hasil simulasi  menggunakan  citra  pada  basis  data TILDA  [2]  menunjukkan  bahwa  metode usulan  mencapai rate deteksi  sebesar  100% untuk  tekstil  dengan  cacat  tinta  dan  cacat lubang
.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Selama  dua  puluh  tahun  terakhir,  telah banyak  algoritma  deteksi  cacat  tekstil  yang dikembangkan.  Algoritma-algoritma  tersebut pada  dasarnya  dapat  dikelompokkan  menjadi tujuh  jenis;  statistikal,  spektral,  model, learning ,  stuktural, hybrid dan  berbasis  motif [1][3].  Algoritma  yang    dikembang-  kan  pada domain  spektral,  secara  alamiah  memiliki kesesuaian  untuk  deteksi  cacat  tekstil,  karena tekstil  umumnya  terdiri  dari  pola  yang berulang-ulang, yang memungkinkan penggunaan  komponen  spek-  tral  untuk mendeteksi adanya kecacatan [1]. Algo- ritma domain  spektral  umumnya  menggunakan transformasi Fourier, wavelet dan Gabor.
Transformasi  Fourier  menganalisis  suatu sinyal menjadi sekumpulan gelombang sinusoidal  dengan  frekuensi  dan  amplitude berbeda.  Transformasi  ini  bisa  digunakan untuk mengetahui kandungan fre- kuensi suatu sinyal,  namun  tidak  bisa  memberikan informasi  tentang  saat  frekuensi  itu  muncul. Trans-  formasi  wavelet  adalah  fungsi matematika  yang  mendekomposisi  suatu  citra menjadi  beberapa  kom-  ponen  yang  memiliki skala  dan  posisi  pergeseran  yang  berbeda. Transformasi  ini  berbasiskan  gelom-  bang kecil  (karena  itu  disebut wavelet )  yang  waktu kemunculannya terbatas. Tidak seperti transformasi  Fourier,  dengan  transformasi wavelet  kita  bisa  mengetahui  frekeuensi  apa yang  terkandung  pada  sinyal,  dan  waktu frekuensi itu muncul [4].
Pada  dasarnya  filter-filter  Gabor  adalah sekum-  pulan  wavelet,  dengan  setiap waveletnya  merep-  resentasikan  energi  dari suatu  frekuensi  dengan  arah  atau  orientasi khusus.  Karena  itu,  proses  per-  hitungan  fitur yang  berasal  dari  filter  Gabor  jauh  lebih banyak  dan  rumit  jika  dibandingkan  dengan proses yang diperlukan wavelet [5].
Transformasi  Fourier  menghasilkan  fitur yang  sesuai  untuk  deteksi  cacat  global  seperti abrasion (rusak akibat gesekan) dan penyusutan  tekstil.  Namun,  cacat-cacat  yang sifatnya  setempat  hanya  bisa  dideteksi  oleh wavelet  dan  Gabor  [5].    Chan,  dkk.
Gambar 1. Diagram blok metode usulan deteksi cacat tekstil dengan histogram LL2

## Vol: 3 No. 1 Maret 2014
menggunakan  tujuh  parameter  yang  ditu- runkan  dari  spektrum  frekuensi  transformasi Fourier  untuk  deteksi  cacat  tekstil.  Mereka mengevaluasi algoritma usulannya pada tekstil dengan  empat  jenis  cacat.  Hasil  simulasi menun-  jukkan  bahwa  ketujuh  parameter tersebut  dapat  mengelompokkan  jenis-jenis cacat [6].
Selanjutnya,  Serdaroglu  dkk.  menghitung de-  komposisi  paket  wavelet  2  dimensi  dan independent  component  analysis (ICA)  dari citra  cacat  dan  tidak  cacat,  untuk  kemudian dibandingkan  hasilnya  menggunakan  jarak Euclidian. Mereka menemukan bahwa menggunakan  gabungan  paket  wavelet  dan ICA dapat meningkatkan hasil deteksi daripada menggunakan  wavelet  atau  ICA  saja  [7]. Peneliti lain mengajukan penggunaan transformasi  wavelet  untuk  mendeteksi  cacat tekstil pada bahan tekstil yang berpola (corak), khususnya untuk tekstil dengan pola Jacquard . Mereka mengusulkan kombinasi antara metode Golden Image Subs-traction (GIS) dan wavelet dan melaporkan bahwa penggabungan keduanya  menghasilkan  tingkat  ke-benaran deteksi yang tinggi [8].
Andika  dkk.  menggunakan  koefisien wavelet  aproksimasi  dari  dekomposisi  dua tingkat  sebagai  fitur.  Suatu  tekstil  dinyatakan cacat  jika    nilai  jarak  Euclidian  antara koefisien  aproksimasi  citra  masuk-  an  dan
koefisien  citra  referensi  berada  di  atas  nilai ambang  yang  telah  ditentukan.  Mereka menggu-    nakan  lima  jenis  cacat  tekstil  dan hasil simulasinya menunjukkan bahwa metode tersebut  sesuai  untuk  mendeteksi  citra  dengan cacat lubang [9].
Murino  dkk.  menggunakan  histogram  dari citra grey-scale , shape  descriptors dan co- occurrence  matrices untuk  memperoleh  fitur deteksi  cacat  tekstil.  Studi  peneliti  ini mengemukakan  bahwa  fitur  histogram  dari suatu citra cacat lebih deskriptif dari pada fitur statistic histogram  (mean,  deviasi standar atau entropy) [10].

## III. METODE
Penelitian  dilaksanakan  berbasiskan simulasi  sesuai  dengan  diagram  blok  metode usulan yang ditunjukkan pada Gambar 1. Citra non-cacat  yang  digunakan  sebagai  referensi didekomposisikan  dua tingkat  dengan  wavelet Daubechies  (citra  non  cacat  selanjutnya disebut  sebagai  citra  referensi).  Kemu-dian, histogram  normalisasi  dari  sub-band  aprok- simasi  dua  (LL2)  dihitung  dan  disimpan  pada basis  data  citra.  Pada  saat suatu  citra  uji  akan dideteksi,  citra  tersebut  mengalami  proses yang  sama  dengan  yang  dilalui  oleh  citra referensi.
(c) cacat tinta (a) citra acuan (d) cacat kotoran (e) benang lepas (b) cacat lubang
Gambar 2. Contoh citra referensi dan citra cacat yang digunakan pada simulasi
Vol: 3 No. 1 Maret 2014
Pengujian kecacatan suatu citra dilakukan  dengan  menghitung  jarak  Euclidian antara  his-togram  citra  referensi  dan  citra  uji. Jika jarak citra uji melewati suatu nilai ambang yang  telah  diten-tukan  sebelumnya,  citra tersebut  dianggap  cacat.  Jarak  Euclidian D antara  histogram h q dan h t diformulasikan pada persamaan 1 [11].
𝐷 =   (𝑞, 𝑡) =   ∑(ℎ 𝑞 − ℎ 𝑡 ) 2 (1)
Citra  tekstil  untuk  keperluan  simulasi dipe-roleh  dari  basis  data  “Textile  Texture Data-base”  (TILDA)  versi  1.0,  1996  [2].  Dua puluh lima citra tekstil yang berasal dari jenis yang  sama  dipilih,  terdiri  dari  5  citra  tidak cacat  yang  akan  dijadikan  citra  referensi  dan 20  citra  cacat  yang  akan  dijadikan  citra  uji. Dua  puluh  citra  cacat  terbagi  dalam  4 kelompok yaitu 5 citra dengan cacat lubang, 5 citra  dengan  cacat  tinta,  5  citra  cacat  karena tambahan  kotoran  berupa  penambahan  objek putih  pada  citra  asli, dan  5  citra  dengan  cacat benang  lepas.  Lokasi  kecacatan/kotor-  an  dari masing-masing  citra  cacat  pada  setiap  ke- lompok  berbeda-beda.  Orientasi  tekstur  citra pada  setiap  kelompok  juga  berbeda-beda.
Masing-masing  citra  berdimensi  512x768 piksel.  Lima  con-  toh  dari  citra  referensi  dan citra  cacat  yang  diguna-  kan  pada  simulasi diperlihatkan pada Gambar 2.
Dekomposisi  wavelet  dua  tingkat mengha-  silkan  citra  koefisien  aproksimasi yang lebih kecil ukurannya dibandingkan citra asli. Koefisien aprok-simasi  adalah  komponen frekuensi  rendah  dari  suatu  citra.  Apabila koefisien  aproksimasi  tersebut  ditampilkan dengan  resolusi  yang  sesuai,  maka  akan terlihat  seperti  citra  asli  karena  kandungan energi terbesar dari citra asli terdapat/dipertahankan pada citra ini.
Pada  Gambar  3  diperlihatkan  proses dekomposisi  wavelet  dua  tingkat  dan penurunan ukuran pikselnya. Pengaruh dekomposisi  wavelet  pada  bentuk  histogram citra  ditunjukkan  pada  Gambar  4(a)  s.d.  (c). Gambar  4(a)  adalah  histogram  dari  citra  asli dari  Gambar  3(a).    Gambar  4  (b)  dan  (c) berturut-turut  adalah  histogram  dari  citra  LL1 dan LL2 dari Gambar 3 (a). Citra pada Gambar 3  (a)  mengandung  kotoran  tinta,  yang seharusnya muncul sebagai sekelompok piksel hitam  (piksel  dengan  nilai  rendah)  pada histogramnya. Dengan mengamati dan
Citra Gray Scale Dekomposisi level 2 (a) citra asli, ukuran 512x768 piksel. Gambar 3. Ilustrasi dekomposisi wavelet dua tingkat pada citra tekstil (b) citra setelah dekomposisi wavelet 2 tingkat,
LL2 berukuran 128 x192 piksel. (a) Histogram dari citra asli
(b) Histogram dari LL1
(c) Histogram dari LL2
Gambar 4. Pengaruh dekomposisi wavelet pada bentuk histogram citra asli, koefisisen aproksimasi LL1 dan koefisien aproksimasi LL2.

## Vol: 3 No. 1 Maret 2014
membandingkan  ketiga  histogram  pada Gambar 4, didapati bahwa histogram dari LL2 adalah  yang  paling  mewakili    penyebaran piksel  cit-  ra  tersebut.  Hisogram  dari  LL2 memiliki penye- baran piksel pada nilai piksel rendah  lebih  panjang  dan  jelas  dibandingkan dengan  histogram  lain  (dae-  rah  ini  ditandai dengan lingkaran putus-putus).
Untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  metode usul-an,  serangkaian  simulasi  dilakukan. Histogram  LL2  citra  referensi  pertama dihitung jarak  Euclidiannya  dengan  histogram LL2  semua  citra  cacat.  Selan-  jutnya,  jarak Euclidian  dihitung  antara  histogram  LL2  citra referensi  kedua,  ketiga,  keempat  dan  kelima dengan histogram LL2 semua citra cacat.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  simulasi  berupa  jarak  Euclidian antara  histogram  LL2  citra  referensi  dan histogram  LL2  citra  cacat  diperlihatkan  pada Tabel  1.  “CA1”  adalah    singkatan  dari  “Citra Asli  1”,  “CA2”  adalah  singkatan  dari  “Citra Asli  2”  dan  seterusnya.  CA1”,  “CA2”  dstnya adalah  citra  referensi.  “BL”  adalah  singkatan dari  benang  lepas.  Pada  simulasi  ini,  nilai
ambang ditetapkan secara manual sebesar 0,15. Data  jarak  yang  tercetak  dengan  huruf  tebal adalah  jarak  yang  kurang  dari  nilai  ambang, yang  berarti  citra  dengan  nilai  tersebut dianggap tidak cacat.
Dari  nilai  jarak  tersebut,  analisis dilakukan dalam dua kelompok; (1) nilai jarak antara setiap citra asli dengan semua citra cacat (pada  Tabel  1,  data  ini  disusun  berdasarkan kolom)  dan  (2)  nilai  jarak  antara  semua  citra asli  dengan  masing-masing  jenis  cacat  tekstil (pada  Tabel  1,  data  ini  disusun  berdasarkan baris).  Pada  kelompok  pertama;  pada  saat semua  citra  cacat  dijadikan  citra  uji  terhadap masing-masing  citra  referensi  “CA1”,  “CA2”, “CA3”,  “CA4”  dan  “CA5”, rate deteksi  cacat tekstil  berkisar  antara  70%  s.d.  90%.  Namun ada  satu  hal  unik  pada  data  tersebut,  yaitu ketika  “CA1”  digu-  nakan  sebagai  citra referensi, semua citra cacat ko- toran memiliki nilai  jarak  yang  sangat  dekat  dengan  citra tersebut  (ditunjukkan  oleh  data  bercetak  tebal pada  kolom  ketiga).  Berdasarkan  metode usulan,  ini  berarti  bahwa  histogram  dari  LL2 tidak  dapat  mendiskriminasi  kecacatan  akibat kotoran.  Hal  ini  dapat  dijelaskan  dengan bantuan Gambar 5.
Tabel 1. Jarak Euclidian antara histogram LL2 citra acuan dengan histogram LL2 citra- citra cacat. Data yang dicetak tebal adalah jarak di bawah nilai ambang (0.15).
Kelompok Cacat Nama Cacat CA1 CA2 CA3 CA4 CA5 Cacat 1 bolong 1 0.75 0.74 0.73 0.72 0.67 bolong 2 0.67 0.66 0.64 0.62 0.56 bolong 3 0.77 0.76 0.75 0.74 0.69 bolong 4 0.80 0.79 0.78 0.77 0.73 bolong 5 0.84 0.83 0.82 0.81 0.78 Cacat  2 Tinta 1 0.97 0.97 0.97 0.97 0.96 Tinta 2 0.92 0.92 0.92 0.91 0.90 Tinta 3 0.91 0.91 0.90 0.90 0.88 Tinta 4 1 1 1 1 1 Tinta 5 0.87 0.86 0.86 0.85 0.82 Cacat 3 Kotor 1 0.05 0.09 0.13 0.19 0.40 Kotor 2 0.05 0.09 0.14 0.20 0.40 Kotor 3 0.12 0.16 0.21 0.27 0.50 Kotor 4 0.13 0.17 0.23 0.29 0.51 Kotor 5 0.05 0.09 0.13 0.19 0.40 Cacat 4 BL 1 0.08 0.05 0.01 0.04 0.22 BL 2 0.48 0.46 0.44 0.41 0.30 BL 3 0.40 0.38 0.35 0.32 0.20 BL 4 0.31 0.29 0.25 0.22 0.08 BL 5 0.18 0.15 0.11 0.07 0.09

## Vol: 3 No. 1 Maret 2014
Gambar  5(a)  dan  (b)  menunjukkan  histogram LL2  dari  “CA1”  dan  salah  satu  citra  kotor, yaitu  citra  kotor  1.    Bentuk  kedua  histogram tersebut  terlihat  hampir  kongruen.  Hal  ini menyebabkan jarak diantara keduanya menjadi kecil,  yaitu  0.05.  sehingga  citra  kotor  1
dianggap tidak cacat.
Pada  kelompok  kedua;  untuk  kelompok citra  cacat  lubang  dan  tinta, rate deteksi sebesar    100%  berhasil  dicapai.  Ini  berarti semua  citra  cacat  berhasil  dideteksi  dengan benar.    Seba-  liknya, rate deteksi  citra  cacat kotoran  dan  benang  lepas  lebih  rendah,  yaitu masing-masing  56%  dan  68%.  Analisis langsung  dari  hasil  ini  adalah,  bahwa histogram  LL2  dari  citra  cacat  kotor  dan benang  lepas  sangat  mirip  dengan  histogram LL2  dari  citra  referensi.  Histogram  LL2  dari citra  benang  lepas  1  diperlihatkan  pada Gambar 5(c). Pembahasan selanjutnya akan menjelaskan alasan tingginya nilai rate deteksi citra cacat tinta, cacat lubang dan cacat benang lepas  dibandingkan  citra  cacat  kotoran. Gambar  6  menunjukkan  perubahan  gradasi keabuan  citra  LL1  dan  LL2  akibat dekomposisi wavelet dan histogram ternormalisasi dari masing-maing citra tersebut, untuk citra cacat tinta. Citra LL1 dan LL2 adalah citra yang diperoleh dengan proses low-pass  filtering .  Proses low-pass  filtering pada  dekompo-  sisi  wavelet  mengakibatkan membesarnya inteterval nilai piksel pada  pada citra.  Jika  pada  citra  asli,  interval  nilai  piksel berada  antara  0  s.d.  255,  pada  LL1,  interval nilai  piksel  dapat  berada  antara  50  s.d.  500,
(a) Histogram LL2 dari “CA1”
(b) Histogram LL2 dari citra kotor 1
(c) Histogram LL2 dari citra benang lepas 1
Gambar 5. Bentuk histogram LL2 dari “CA1” , citra kotor 1 dan benang lepas 1.
(a) Citra dan histogram citra asli
(b) Citra dan histogram LL1 (c) citra dan histogram LL2
Gambar 6. Perubahan gradasi citra LL1 dan Ll2 akibat dekomposisi wavelet dan bentuk masing-masing histogramnya berupa cacat tinta.
(a) Citra dan histogram citra asli (b) Citra dan histogram LL1
(c) citra dan histogram LL2
Gambar 7. Perubahan gradasi citra LL1 dan LL2 akibat dekomposisi wavelet dan bentuk masing-masing histogram normalisasinya pada citra dengan cacat kotoran berupa tambahan objek berwarna putih.
dan  pada  LL2  interval  ini  membesar  lagi. Sebagai  akibatnya,  citra-citra  terlihat  lebih putih  (pudar),  kecuali  proses  normalisasi  nilai piksel  ke  interval  0  s.d.  255  dilakukan. Pemudaran  seperti  ini    tidak  menghilangkan informasi  kecacatan dari citra  cacat tinta,  caat lubang  dan  sebagian  cacat  benang  lepas  dari LL2-nya. Hal ini bisa dilihat pada bagian citra LL2  dari  Gambar  6.  Pada  Gambar  6,  nilai piksel  citra  LL1  dan  LL2  tidak  dinormalisasi, dan resolusinya tidak disesuaikan dengan yang seharusnya,  untuk  mendapatkan  ilustrasi  yang lebih jelas.
Sebaliknya,  sifat  pemudaran  ini  kurang sesuai untuk citra yang mengandung objek ber- warna putih, seperti ditunjukkan pada Gambar 7.  Objek  putih  pada  citra LL2  dari  citra  cacat kotoran,  tidak  bisa  dibedakan  dari  latarnya yang telah memutih.
Selanjutnya, jika ditinjau dari histogramnya,  histogram  LL2  dari  citra  cacat tinta memiliki jumlah kemunculan piksel pada bagian awal yaitu pada interval 0 s.d. 0.2, yang berhubungan dengan noktah tinta. Seperti telah dibahas  pada  sub-bab  “Metode”,  histogram LL2  pada  jenis  cacat  ini  lebih  informatif  jika dibandingkan  dengan  histogram  asli  atau  pun histogram  LL1.  Sebaliknya,  histogram  LL2 dari  citra  cacat  kotoran,  tidak  mengandung informasi  yang  khusus.  Histogram  tersebut tidak mengandung kemunculan piksel berwarna putih  pada  interval  0.8  s.  d.  1,  yang diasumsikan  ada,  jika  kotorannya  berwarna putih.

## V. KESIMPULAN
Suatu  metode  deteksi  cacat  tekstil berbasis  histogram  dari  citra  aproksimasi wavelet  dua  tingkat  telah  dipaparkan  pada makalah  ini.  Empat  kelompok  citra  cacat digunakan  pada  simulasi  untuk  mengetahui rate deteksi  metode  usulan  terhadap  masing- masing  kelompok  citra.  Parameter  evaluasi yang  digunakan  adalah  jarak  Euclidian  antara histogram  LL2  citra  asli  dengan  histogram LL2  citra  cacat.  Ditemukan  bahwa  metode usulan  mencapai rate deteksi  sebesar  100% untuk  citra  cacat  lubang  dan  cacat  tinta, dimana terdapat noktah gelap pada lokasi yang bervariasi pada citra cacat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Bissi et.al., ”Automated defect detection in  uniform  and  structured  fabric  using  Gabor filters  and  PCA”,  J.  Vis.  Commun.  Image  R., Vol. 24, pp. 838-845, 2013
[2].Tilda Database, diakses di
http://lmb.informatik.uni- freiburg.de/resources/datasets/tilda.en.html, Februari 2013.
[3]  H.  Y.  T.  Ngan  et.  al.,  ”Automated  fabric defect  detection-  A  Review”,  Image  and Vision  Computing,  Vol.  29,  pp.  442-458, 2011.
[4] Chun-Lin,  Liu, ”A Tutorial of the wavelet transform”,   February 23, 2010,  diakses pada 20 Februari 2014.
[5] S. Arivazhagan et. al., ”Fault segmentation in  fabric  images  using  Gabor  wavelet transform”, Machine Vision Applications, vol. 16, No. 6, pp. 356-363, 2006.
[6]  Chi-ho  Chan,  et.  al.,  ”Fabric  defect detection  by  Fourier  analysis”,  IEEE Transactions  on  Industry  Applications,  Vol. 36, No. 5, pp. 1267-1276, 2000.
[7]  A.  Serdaroglu,  et.al.,  Defect  detection  in textile fabric images using wavelet transforms and independent  component  analysis”,  Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 16, No.
1, pp. 61-64, 2004.
[8]  H.  Y.  T.  Ngan  et.  al.,  ”Wavelet  based methodson  pattern  fabric  defect  detection”, Pattern  recognition,  Vol.  38,  pp.  559-576, 2005.
[9]  Andika,  Fitri  Arnia  dan  Khairul  Munadi, ”De-  teksi  cacat  tekstil  menggunakan  fitur koefisien  aproksimasi  wavelet  dan  euclidean distance,”  karya  ilmiah  Jurusan  Teknik Elektro, Universitas Syiah Kuala, 2013.
[10] V. Murino, et.al., ”Statistical classification  of  raw  textile  defects”,  Proc.  of the  17th  International  Conference  on  Pattern Recognition”,  2004.
[11] V. Castelli, ”Image Databases: Search and Retieval  of  Digital  Imagery”,  John  Wiley  and Sons, 2002.

## Vol: 3 No. 1 Maret 2014

## Biodata penulis
Fitri Arnia memperoleh gelar Sarjana Teknik dari  Universitas  Sumatera  Utara  (USU), Medan  pada  tahun  1997.  Pendidikan  tingkat master  dan  doktoral  diselesaikannya  pada Universsity  of  New  South  Wales  (UNSW), Sydney,  Australia  dan  Tokyo  Metropolitan University,  Jepang  berturut-turut  pada  tahun 2004  dan  2008.  Dia  bekerja  sebagai  staf pengajar  pada  Jurusan  Teknik  Elektro, Fakultas  Teknik,  Universitas  Syiah  Kuala sejak  tahun  1999.  Dr.  Arnia  adalah  anggota IEEE  dan  IAENG.  Bidang  penelitiannya meliputi  pengolahan  sinyal,  citra  dan multimedia digital
Andika  Saputra dilahirkan di Ujung Tengah, pada  tahun  1989  dan  memperoleh  gelar Sarjana  Teknik  pada  Jurusan  Teknik  Elektro Universitas Syiah Kuala Pada tahun 2014.
Khairul  Munadi memperoleh  gelar  Sarjana Teknik  dari  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember  Surabaya,  Indonesia,  pada  tahun 1996,  dan  gelar  master  dan  doktoral  dari Tokyo  Metropolitan  University  (TMU), Jepang, pada tahun 2004 dan 2007. Dari tahun 1996 sampai dengan 1999, dia bekerja sebagai system  engineer di  Alcatel  Indonesia.  Sejak tahun 1999, dia bergabung dengan Universitas Syiah  Kuala,  sebagai  tenaga  pengajar  pada Jurusan  Teknik  Elektro.  Dr.  Munadi  adalah peneliti tamu pada Information and Communication  Systems  Engineering,  Faculty of  System  Design ,  TMU,  Jepang,  dari  Maret 2007  sampai  dengan  Maret  2008.  Minat penelitiannya  meliputi  pengolahan  sinyal multimedia dan telekomunikasi
.
.