## Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot
Ratnasari Nur Rohmah
Jurusan Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Surakarta, Indonesia rnr217@ums.ac.id
Usman
Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Bandung   Bandung, Indonesia usmanb@polban.ac.id
Abstraksi — Makalah ini memaparkan aplikasi metode pengenalan pola pada citra bola sebagai  dasar  pengendalian  gerakan  robot.  Citra  bola  merupakan  data  masukan  yang diakuisisi  dengan  kamera  pada  robot.  Data  citra  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk: seleksi  obyek,  jarak  obyek  ke  robot,  dan  penentu  arah  gerakan  robot.  Fitur  citra  yang digunakan dalam proses pengendalian robot adalah fitur-fitur: warna, bentuk,  perubahan ukuran,  dan  perubahan  posisi  relatif  obyek  pada  suatu  sumbu  koordinat.  Fitur  ciri diperoleh  dengan  penapisan  warna  pada  runag  warna HSV ,  pengenalan  bentuk  dengan circle Hough transform , perubahan ukuran dengan perbandingan jumlah piksel, dan posisi relatif obyek diperoleh dengan perbandingan jarak horisontal dari titik pusat bola awal ke tepi-tepi  bola.    Uji  coba  pada  sistem  memperlihatkan  metode  pengenalan  pola  citra  yang diterapkan dapat digunakan sebagai dasar gerakan robot. Hasil uji coba memperlihatkan robot dapat melakukan penjajakan terbaik pada citra dengan resolusi 320x240 piksel, dan memiliki jarak pandang maksimum 113 cm, dan mengenali obyek sampai pada intensitas cahaya minimum 21,1 lux.

## Katakunci—pengenalan pola; citra; pengendalian
I. P ENDAHULUAN ( H EADING 1 )
Pengenalan pola adalah salah satu penerapan  dari  pengolahan  citra  dalam kategori  analisis  citra.  Umumnya  tahapan dalam  pengenalan  pola  adalah  segmentasi citra  atau  seleksi  obyek,  ekstraksi  fitur,  dan identifikasi.  Penelitian  menerapkan  teknologi penerapan  pola  untuk  menganalisis  citra  hasil tangkapan kamera suatu robot, dan menggunakannya untuk pengendalian gerakan robot secara real time .
Pemilihan  kamera  sebagai  sensor  pada robot  adalah  untuk  menirukan  salah  satu perilaku  manusia  dalam  menetapkan  suatu gerakan.  Dengan  data  yang  diperoleh  oleh indera  mata,  seorang  manusia  bisa  mengolah informasi citra yang ditangkap untuk berbagai keputusan  dalam  melakukan  suatu  gerakan. Beberapa  keputusan  gerakan  tersebut  adalah, obyek  mana  yang  akan  diikuti,  diikuti  atau tidaknya  gerakan  suatu  obyek  dan  arah
gerakan  jika  keputusannya  adalah  mengikuti gerakan  suatu  benda.  Keputusan  ini  bisa ditetapkan  bahkan  hanya  dengan  informasi berupa  citra  yang  ditangkap  oleh  indra  mata manusia.
Gerakan  yang  dirancang  untuk  dilakukan oleh  robot  pada  penelitian  ini  adalah  gerakan maju-mundur  menjauhi  atau  mendekati  suatu obyek tertentu, serta gerakan membelok sesuai arah  pergerakan  obyek  tersebut.  Gerakan  ini bisa  dikendalikan  hanya  dengan  pengenalan citra yang diakuisisi dengan kamera. Penggunaan data citra ini akan meminimalisasi kebutuhan sensor robot dalam melakukan fungsinya.

## II. D ASAR T EORI DAN T INJAUAN P USTAKA
Beberapa  teknik  pengolahan  citra  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diantaranya adalah  teknik  pengubahan  ruang  warna  citra
Ratnasari Nur Rohmah, Usman, Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot
dari ruang warna RGB ke dalam ruang warna HSV.  Teknik  ini  digunakan  dalam  proses segementasi citra untuk seleksi obyek tertentu dalam  satu  frame  citra  yang  mempunyai beberapa  obyek.    Segmentasi  pada  ruang warna ini dipilih karena memberikan identifikasi  yang  lebih  baik  terhadap  objek dalam  sebuah image dibandingkan  dengan yang  dihasilkan  menggunakan  ruang  warna RGB [1]. Metode ini lebih baik karena metode color  filtering RGB  untuk  segmentasi  warna masih  belum  dapat  memahami  objek  secara akurat  disebabkan  oleh  faktor  dari  intensitas cahaya yang belum diperhitungkan [2].
Fitur  lain  yang  dikenali  pada  penelitian  ini adalah fitur bentuk obyek.  Pada penelitian ini obyek  yang  akan  dikenali  oleh  robot  adalah obyek berbentuk bola. Penelitian ini menggabungkan  teknik  deteksi  tepi  dan algoritma hough  circles untuk  mengenali obyek  lingkaran . Algoritma  ini  merupakan algoritma  yang  sering  digunakan  untuk mendeteksi bentuk lingkaran pada sebuah citra dua dimensi [3]. Ukuran suatu obyek citra bisa dilakukan dengan berbagai macam, mulai dari penggunaan  rumus  geometris,  banyaknya piksel,  atau  pengukuran  diagonal  obyek. Penelitian ini menggunakan metode sederhana dengan  pengukuran  diameter  lingkaran  pada suatu koordinat virtual.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  ciri  yang  dikenali  citra akan digunakan untuk: seleksi obyek, penentuan  gerakan  maju-mundur,  penentuan arah  belok  robot.  Algoritma  pengenalan  pola dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
i. Penetapan  nilai  numerik  warna  citra  dalam ruang warna HSV (berdasar eksperimen) yang akan  digunakan  dalam  penapisan  warna obyek,  penetapan  waktu  tunda  akuisisi  citra untuk penetapan gerak. ii. Akuisisi citra. iii. Segmentasi  citra  proses  1:  pengubahan ruang-warna citra ke dalam ruang warna HSV, proses  penapisan  warna,  dan  penetapan kandidat  obyek  sesuai  hasil  proses  penapisan warna.
iv. Segmentasi  citra  proses  2:  deteksi  tepi kandidat  obyek  dilanjutkan  transformasi Hough circle , penetapan obyek. v. Pengukuran diameter dan posisi citra obyek dalam  koordinat  virtual,  penetapan  hasil pengukuran  sebagai  diameter  dan  posisi referensi.  Gambar  1  berikut  memperlihatkan bagaimana  posisi  obyek  ditempatkan  dalam koordinat  virtual,  pengukuran  diameter,  serta penetapan belok kanan-kiri.
vi. Akuisisi citra obyek setelah waktu tunda. vii. Pengukuran diameter citra dan perbandingan  dengan  diameter  referensi, penentuan keputusan gerak maju jika diameter lebih  besar  dari  diameter  referensi  dan sebaliknya.
viii. Pengukuran  posisi  diameter  citra  dan perbandingan dengan posisi referensi, penentuan  belok  kanan  jika  posisi  citra  lebih kanan dari referensi dan sebaliknya.
Langkah  (vi)  sampai  langkah  (viii)  terus dilakukan agar diperoleh pengendalian gerakan  robot  secara real  time ,  sampai perintah berhenti.
Gambar 1. Koordinat serta diameter gambar bola untuk sistem gerak robot [4].
Pengujian unjuk-kerja sistem yang dibangun pada penelitian ini dilakukan dengan pengujian  utama  pada  ketepatan  penentuan obyek  oleh  robot,  ketepatan  mengikuti  arah gerakan.  Selain  itu  diukur  juga  unjuk-kerja robot  dalam  hal  kecepatan  respon  robot  atas perubahan  gerakan,  pengaruh  resolusi  citra, dan pengaruh pencahayaan saat akuisisi citra.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Eksperimen penetapan nilai numerik untuk penapisan warna
Eksperimen  dilakukan  dengan  menguji coba  penetapan  beberapa  nilai  numerik  baik
dalam ruang warna RGB maupun  HSV. Hasil eksperimen  pada  berbagai  warna  obyek didapatkan  nilai  numerik  untuk  kedua  ruang warna  seperti  terlihat  pada  Tabel  1  dan  Tabel 2.
Kedua  nilai  tersebut  kemudian  diuji-coba untuk mendapatkan perbandingan penggunaan kedua  ruang  warna  di  atas.  Uji  coba menunjukkan bahwa penggunaan ruang warna HSV  menunjukkan  jangkauan  warna  yang lebih  akurat  dibanding  penggunaan  ruang warna RGB. Dari uji coba atas citra dengan 8 obyek (Gbr. 2),  penapisan warna dalam ruang RGB  menghasilkan  pengenalan  sebagi  10 obyek.  Kesepuluh  obyek  ini  adalah  warna: merah: 2, hijau: 2, biru: 3; kuning: 3 (Gbr. 3). Sedangkan  penapisan  dalam  ruang  warna HSV  menghasilkan  tepat  8  obyek  citra  (Gbr. 4).
TABEL I.

## N ILAI N UMERIK O PTIMAL DALAM R UANG W ARNA RGB
Warn a Nilai R ( red ) NilaiG ( green ) Nilai B ( blue ) Mi n Ma x Mi n Ma x Mi n Ma x Merah 90 255 0 40 20 100 Hijau 10 80 50 150 10 80 Biru 0 30 30 170 100 230 Kunin g 170 240 130 220 0 60

## TABEL II. N ILAI N UMERIK O PTIMAL DALAM R UANG W ARNA HSV
Warna Nilai H (hue) Nilai S (saturation) Nilai V (value) Min  Max  Min  Max  Min  Max Merah 50 79 50 50 0 55 Hijau 0 100 133 255 30 255 Biru 102 139 140 255 30 255 Kuning 0 35 90 255 70 255
Gambar 2.  Satu bingkai citra hasil tangkapan
kamera robot
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3.  Hasil penapisan warna merah (a),
hijau (b), biru (c), dan kuning (d) dalam ruang warna RGB (a) (b)
(c) (d)
Gambar 4.  Hasil penapisan warna merah (a), hijau (b), biru (c), dan kuning (d), dalam ruang warna HSV

## B. Uji-coba kinerja dalam menangkap obyek bola
Obyek  bola  yang  tertangkap  kamera  robot dikenali  dari  bentuk  lingkaran  pada  citra  dua dimensi  dalam  satu  bingkai  citra.  Uji-coba memperlihatkan  kombinasi  algoritma  deteksi tepi  dan  transformasi  Hough  circle  bisa mendeteksi bentuk ini dari bentuk yang lain.
Ratnasari Nur Rohmah, Usman, Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot
Gambar 5.  Proses pengenalan obyek: akuisisi citra, pengubahan ruang warna, penapisan warna, deteksi tepi, dan Hough circle transform
C. Uji-coba  Pengaruh  Resolusi  Citra,  Jarak dan Pencahayaan pada Kinerja Sistem.
Uji-coba  pengaruh  beberapa  parameter terhadap  unjuk-kerja    sistem  ini  dilakukan dengan  menggunakan  bola  dengan  diameter 6.5  cm.  Jarak  robot  dengan  objek  bola dihitung dari posisi kamera dengan pusat bola, sedangkan  waktu tracking objek  diambil  saat robot  bergerak  dari  posisi  awal  hingga  posisi akhir  hingga  robot  berhenti  bergerak  karena telah mengenali bola.
Hasil  uji-coba  menunjukkan  resolusi  citra berpengaruh  baik  pada  jarak  maksimum  citra dikenali  maupun  pada  kecepatan  identifikasi obyek  yang  diukur  dengan  kecepatan  respon robot  (Tabel  3).  Semakin  tinggi  resolusi  citra akan  semakin  besarnya  jarak  maksimum  bola yang  dapat  ditangkap  citranya.  Sebaliknya semakin tinggi resolusi akan semakin memperlambat  proses  identifikasi  obyek. Jarak  obyek  yang  masih  bisa  ditangkap kamera pada resolusi tertinggi 800x600 piksel adalah  190  cm.  Namun  demikian  pada  jarak tersebut  data  hasil  analisis  citra  tidak  bisa digunakan dalam pengendalian robot. Resolusi  tertinggi  citra  dimana  hasil  analisis data citra dapat digunakan untuk pengendalian robot  adalah  480x325  piksel.  Citra  dengan resolusi  lebih  tinggi  menyebabkan  tugas komputasi  yang  terlalu  berat  sehingga  waktu komputasi  yang  lama,  tidak  bisa  mengimbagi sinyal  umpan  balik  pada  pengendalian gerakan robot.

## TABEL III. P ENGARUH

## R ESOLUSI C ITRA PADA J ARAK
M AKSIMAL D AN W AKTU P ENGENALAN O BYEK Resolusi citra (piksel) Jarak Maksimal Waktu Tracking Objek 240x160 102 cm 4 detik 320x240 113 cm 5 detik 480x320 135 cm 6 detik 640x480 172 cm error 720x560 180 cm error 800x600 190 cm error
Uji-coba  pengaruh  pencahayaan  terhada kinerja  pengenalan  obyek  diperlihatkan  pada Tabel  4  berikut.  Pengaruh  pencahayaan  ini ternyata  tidak  sama  antara  keempat  warna obyek yang dikenali. Meskipun demikian, dari hasil  evaluasi  ini  robot  terlihat  cukup  peka dalam  mengenali  obyek  pada  intensitas cahaya  yang  cukup  kecil  (Gbr.  6)  dengan intensitas  minimum  21,1  lux  untuk  warna biru.

## TABEL IV. P ENGARUH I NTENSITAS P ENCAHAYAAN PADA P ENGENALAN O BYEK
Warna Intensitas Cahaya Minimum Merah 22.7 lux Hijau 21.2 lux Biru 21.1 lux Kuning 23.6 lux
Gambar 6. Pengukuran pencahayaan minimum untuk pengenalan obyek berwarna biru

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  keberhasilan penggunaan  aplikasi  pengenalan  pola  citra sebagai  dasar  pengendalian  gerak  robot. Aplikasi ini melibatkan segmentasi citra untuk mengisolasi  obyek,  penetapan  ciri,  dan analisis  berdasar  ciri  yang  menetapkan gerakan  robot.  Akurasi  pengenalan  obyek pada  penelitian  ini  tinggi  terbukti  dari dikenalinya  warna  dan  bentuk  obyek  target. Pemilihan penerapan ruang warna HSV dalam hal ini, terbukti meningkatkan akurasi ini.
Seperti  pengolahan  citra  pada  umumnya, hasil  pengolahan  sangat  terpengaruh  pada kualitas  data  citranya.  Dalam  hal  resolusi citra,  pengaruh  resolusi  terhadap  jarak maksimum dan terhadap kecepatan pengenalan  obyek  yang  nilainya  berbanding terbalik. Resolusi citra  yang digunakan dalam akuisisi  citra  oleh  karenanya  dapat  diatur
sesuai  dengan kemampuan pendeteksian  yang diinginkan. Apakah optimum dalam jarak atau sebaliknya  optimum  pada  kecepatan  proses pengolahan  citra.  Kualitas  citra  juga  akan dipengaruhi  oleh  kualitas  pencahayaan  saat akuisisi  citra.  Intensitas  terendah  bola  dapat dikenali  dalam  penelitian  ini  tercatat  2,1  lux untuk warna biru.

## Daftar Pustaka
[1] Sural,  S.,  Qian,  G.,  Pramanik,  S, “Segmentation  and  histogram  generation using the HSV color space for image  retrieval,”  Proceedings  of  IEEE International Conference on Image
Processing,  pp. 589-592, 2002. [2] Yustinus,  P..  ”Rancang  Bangun  Aplikasi Pendeteksi  Bentuk  Dan  Warna  Benda Pada Mobile Robot
Berbasis
Webcam”, Academia, 2012
[3] Ikwuagu,  E.,  “Design  Of  An  Image Processing  Algorithm  ForBall  Detection”, Computing Research Association, 2011.