Aini, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 2  (April  2024) Hal. 1-7

## PENENTUAN TITIK PENGAMBILAN OBJEK SECARA OTOMATIS UNTUK ASISTEN ROBOT AHLI BEDAH PADA SISTEM KNN
Fica Aida Nadhifatul Aini a, *, Ratna Monasari b , Etik Puspitasari a , Zakiyah Amalia a , Talifatim Machfuroh c , Siti Duratun N. R. c
a Program Studi Teknik Mesin Produksi dan Perawatan, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno Hatta No.9, Jatimulyo, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65141
b Program Studi Teknik Otomotif Elektronik, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno Hatta No.9, Jatimulyo, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65141
a Program Studi Teknik Mesin, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Malang
Jl. Soekarno Hatta No.9, Jatimulyo, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65141 *E-mail: fica.aida@polinema.co.id

## Abstract
Technological developments will gradually be able to replace the role of human work. One of the most interesting primary functions of humans is the eye. Object recognition is the main point in technology to identify  objects  in  images  or  videos.  This  research  implements  surgical  tool  position  detection  to determine the retrieval point on the robotic arm. The surgical tool detection method used is to separate the  object  from  the  background  using  the  OpenCV  library.  First,  convert  the  image  to  HSV  (Hue Saturation  Value).  Second,  look  for  the  threshold  of  the  HSV  image  which  has  been  separated  by channels.  This  is  done  to  obtain  sharp  image  contrast.  Next,  contour  detection  for  each  object.  The retrieval points are obtained from moment calculations by contour. The experimental results showed that the center point could be detected well even if the position of the surgical tool was changed.
Keywords : Surgical tools, Robot arm, Object retrieval point, Opencv

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  secara  bertahap  akan  dapat  menggantikan  peran  kerja  manusia.  Salah  satu fungsi  utama  manusia  yang  paling  menarik  adalah  mata.  Pengenalan  objek  adalah  titik  utama  dalam teknologi untuk mengidentifikasi objek dalam gambar atau video. Penelitian ini mengimplementasikan pendeteksian posisi alat bedah untuk menentukan titik pengambilan pada lengan robot. Metode deteksi alat  bedah  yang  dilakukan  adalah  dengan  memisahkan  objek  dengan  latar  belakang  dengan menggunakan library OpenCV.  Pertama  dilakukan  konversi  gambar  menjadi  HSV  ( Hue  Saturation Value ). Kedua mencari threshold dari gambar HSV yang telah dipisahkan channel . Hal ini dilakukan agar diperoleh kintras gambar yang tajam. Selanjutnya deteksi contour untuk masing-masing objek. Titik poin pengambilan diperoleh dari perhitungan momen oleh contour . Hasil percobaan menunjukkan titik pusat dapat terdeteksi dengan baik meskipun dilakukan perubahan posisi peletakkan alat bedah.
Kata kunci: Alat bedah, Robot lengan, Titik pengambilan objek, Opencv

## 1. Pendahuluan
Dengan meningkatnya jumlah penggunaan komputer dalam industri, metode dan peralatan tradisional evaluasi subyektif  manusia  secara  bertahap  digantikan  oleh  mesin,  yang  terdiri  dari  kamera  pintar  terhubung  dengan  sistem berbasis komputer. Deteksi objek dan pengenalan objek adalah teknik yang mirip untuk mengidentifikasi objek, tetapi mereka  berbeda  dalam  pelaksanaannya.  Deteksi  objek  adalah  proses  menemukan  objek  dalam  gambar.  Dalam  hal pembelajaran yang mendalam, deteksi objek adalah subset dari pengenalan objek, dimana pengenalan objek merupakan bidang Atificial Intelligent (AI) yang berkaitan dengan kemampuan robot dan implementasi AI lainnya untuk mengenali berbagai hal dan entitas. Hal ini memungkinkan beberapa objek untuk diidentifikasi dan ditempatkan di dalam gambar yang sama. Metode yang digunakan untuk identifikasi objek termasuk model 3D, identifikasi komponen, deteksi tepi dan analisis  penampilan  dari  berbagai  sudut.  Pengenalan  objek  berada  pada  titik  konvergensi  robotika,  computer  vision, jaringan saraf dan AI. Google dan Microsoft termasuk di antara perusahaan yang bekerja di area tersebut, sebagai contoh mobil tanpa pengemudi Google dan sistem Microsoft Kinect keduanya menggunakan pengenalan objek.
Penggunaan  robot  bedah berkembang  pesat  untuk  berbagai  perawatan  medis,  meskipun  dalam  penerapannya masih  ada  masalah  keselamatan  dan  kekhawatiran  tentang  operasi  yang  dibantu  robot  karena  terbatasnya  penglihatan melalui  laparoskop,  yang  dapat  menyebabkan  kesadaran  situasi  yang  dikompromikan  dan  kesalahan  bedah  yang memerlukan  konversi  darurat  yang  cepat  untuk  membuka  operasi.  Jiwon,  Ryu  dan  tim  [1]  mengusulkan  panduan
Aini, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 2  (April  2024) Hal. 1-7
informasi  situasi  melalui  arsitektur  algoritma  umum  berbasis  visi  untuk  deteksi  otomatis  dan  pelacakan  perdarahan intraoperatif dan instrumen bedah berdasarkan filter Kalman. Rata-rata penarikan dan ketepatan deteksi instrumen dalam empat video operasi prostat adalah 96% dan 86%, dan akurasi deteksi perdarahan dalam dua video operasi prostat adalah 98%.
Lengan robot membutuhkan panduan titik koordinat dalam menentukan langkah. Dengan adanya informasi titik tujuan  pergerakan  lengan  robot  akan  lebih  mudah  dikontrol  untuk  dapat  menyelesaikan  suatu  pekerjaan  (misal: pengambilan  atau  peletekattan  benda).  Kumar,  Rahul  dan  tim  [2]  mengusulkan  pengembangan  algoritma  pengolahan gambar yang merupakan prasyarat penuh pengoperasian lengan robot pick and place yang ditujukan untuk objek tugas penyortiran.  Pada  penelituan  tersebut  mereka  menggunakan  kotak  pembatas  untuk  menentukan  titik  koordinat  objek. Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  akurasi pengklasifikasi  99,33%  dan  untuk  algoritma  ekstraksi  fitur,  akurasinya sebesar 83,6443%.
Zhong, Ming dan tim [3] melakukan penelitian dengan lengan robot yang dipasang di kursi roda yang dipadukan dengan laser. Laser pointer digunakan untuk memfasilitasi interaksi antara manusia dan kursi roda di lingkungan dalam ruangan. Pada langkah pertama, gambar diambil menggunakan kamera RGB-D telah diproses sebelumnya, dan kemudian dimasukkan ke jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk menentukannya koordinat 2D titik laser dan objek di dalam gambar. Sedangkan koordinat centroid dari objek yang dipilih juga diperoleh dengan menggunakan informasi kedalaman. Dengan cara ini, objek yang akan diambil dan lokasinya ditentukan. Algoritma yang diusulkan diimplementasikan pada lengan robot Kinova Jaco, dan hasil eksperimen menunjukkan  bahwa titik laser dapat dideteksi dengan  akurasi 100% dalam lingkungan yang kompleks.  keefektifannya konsumsi waktu pembuatan pose dapat dikurangi dari 5,36 menjadi 4,43 detik, dan secara bersamaan, kesalahan estimasi pose meningkat secara signifikan dari 21,31% menjadi 3,91%.
De Gea, Victor dan tim [4] menggunakan metode deep-learning berdasarkan  Mask-RCNN untuk mendeteksi sampah pada lokasi di dalam ruangan maupun di luar ruangan. Hasil penelitian menunjukkan Mask-RCNN yang dilatih memungkinkan  mendapatkan  titik  pengambilan  objek  yang  benar.  Selain  itu  pada  penelitian  tersebut  menunjukkan bahwa sistem yang digunakan juga dapat diperluas ke sejumlah besar kelas untuk memilah sampah menggunakan kriteria daur ulang.
Pada penelitian ini menerapkan metode KNN untuk pengelan objek pada alat bedah [5]. Dibutukan data set yang digunakan sebagai acuan label dalam penegenalan objek. Bagian pra-pemrosesan telah dilakukan dengan OpenCV yang digunakan untuk memisahkan objek dengan latar belakang. Algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk menghitung jarak Euclidean antara input data set gambar. Parameter classifier yang digunakan adalah rasio aspek, soliditas, dan rasio kontur.  Wilayah  minat  (ROI)  diperlukan  untuk  membatasi  area  objek  yang  akan  diproses.  Ini  membantu  untuk menemukan  sumbu  utama  untuk  memutar  gambar.  Tujuannya  adalah  untuk  mengekstrak  informasi  penting  sebagai variabel  ortogonal  baru  yang  disebut  komponen  utama.  Hasil  uji  metode  KNN  menunjukkan  keakuratan  dalam mendeteksi  objek  intraoperatif  otomatis  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  pengakuan  keadaan  pencegahan spesialis di tengah prosedur medis yang dibantu robot.
F. Basyid dan tim menggunakan metode contouring untuk mengenali sel kanker. Dengan menggunkan contour batas  tepi  setiap  sel  dapat  dikenali  secara  otomatis.  Sehingga  dapat  dihitung  jumlah  volume  sel  sehat  dan  sel  kanker. Peneliti berhasil menunjukkan bahwa metode contour atau segmentasi dapat melakukan segmentasi pada beberapa objek yang berdekatan namun memiliki nilai kontras yang tinggi [6]. Metode segmentasi active contour merupakan jenis deteksi tepi yang mengelompokkan wilayah menurut lokalisasinya. Prinsip kerja segmentasi citra dengan membagi suatu citra menjadi  wilayah-wilayah  yang  homogen  berdasarkan  kriteria  kemiripan  tertentu  antara  tingkat  keabuan  suatu  piksel dengan tingkat keabuan piksel-piksel tetangganya [7].
Dalam makalah ini, peneliti fokus pada penetuan titik pengambilan objek yang akan dikirimkan ke robot lengan. Gambar yang diambil menggunakan kamera adalah secara kontinyu. Gambar tersebut ddilakukan pemrosesan awal untuk memudahkan dalam pendeteksian objek dengan memisahkan gambar latar dengan spesifik objek. Proses ini menggunakan library pemrosesan gambar yang tersedia pada fitur OpenCV. Selanjutnya dilakukan, penentuan titik pengambilan setiap objek  yang  telah  terdeteksi.  Sisa  dari  makalah  ini  disusun  sebagai  berikut:  Bagian  2  menjelaskan  metode  penelitian. Bagian 3 menjelaskan hasil dan pembahasan. Terakhir, membahas kesimpulan hasil percobaan.

## 2. Metode penelitian
Pada penelitian ini menggunakan metode pengolahan citra contour dalam menentukan objek yaitu alat bedah alat dan menentukan titik penggambilannya. Pengolahan citra ini djalankan menggunakan program c++ dan library open cv sehingga peneliti dapat meng-ekstrak informasi dari sebuah citra. Program dijalankan pada sistem operasi windows dengan menggunakan perangkat lunak Micrsoft Visual Studio sebagai code-editor nya.
2.1 Desain Sistem Penelitian
Desain sistem yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar flowchart (gambar 1) di bawah. Proses diawali  dengan  pengambilan  gambar  yang  dilakukan  oleh  kamera  secara  kontinyu.  Berdasarkan  dari  citra  RGB  yang diperoleh  selanjutnya  dilakukan  pengolahan  awal  citra  dengan  mengkonversi  menjadi  gambar  HSV  ( Hue  Saturation Value ). HSV merupakan suatu komponen yang merepresentasikan warna dari panjang gelombang cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu) [8]. Hal ini dilakukan untuk memberikan kontras yang tinggi antara alat bedah dengan
Aini, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 2  (April  2024) Hal. 1-7
latar belakang. Sehingga, akan lebih memudahkan system dalam mendeteksi  alat bedah dan memisahkan antara objek dengan latar belakang gambar. Selanjutnya, berdasarkan hasil pemisahan channel pada gambar HSV dilakukan pencarian threshold yang digunakan untuk mempertegas daerah objek. Dengan diketahuinya daerah objek maka dilanjutkan dengan pencarian contour setiap objek. Fungsi contour pada openCv berdasarkan hasil contour yang diperoleh maka akan bisa diperoleh titik pusat untuk setiap objek. Titik pusat akan digunakan sebagai acuan alamat untuk robot lengan mengambil alat bedah.
Gambar 1. Flowchart penelitian
. Flowchart pada gambar detailnya dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Mulai
Sistem akan mulai melakukan proses pengolahan citra dengan menjalankan program c++.
2. Menangkap gambar secara realtime
Kamera yang telah terhubung pada system akan secara otomatis terbuka. Selanjutnya kamera mulai menangkap kondisi sekitar secara kontinyu seperti sedang melakukan proses merekam video.

## Gambar 2. Citra RGB
3. Konversi BGR ke HSV
Gambar  yang ditangkap  oleh kamera  pada  OpenCV  normalnya  disimpan  dalam  susunan  BGR  ( Blue , Green , Red ). Konversi HSV dilakukan dengan tujuan untuk untuk memperoleh campuran warna yang lebih kompleks dengan komposisi tertentu [9]. Cara kerjanya adalah dengan melakukan ekstraksi objek berdasarkan warna dan kecerahannya. HSV mendefinisikan warna dalam terminologi Hue , Saturation dan Value . Warna Hue digunakan untuk  menyatakan  warna  sebenarnya,  seperti  merah,  violet,  kuning  dan  kemerahan  ( redness )[10],  kehijauan ( greeness ), dsb. Warna Saturation mewakili tingkat dominasi atau kemurnian warna. Sedangkan warna Value mewakili  tingkat  kecerahan  dari  warna.  Nilainya  dapat  berkisar  antara  0-100  %.  Apabila  nilainya  0  maka warnanya akan menjadi hitam, semakin besar nilai maka semakin cerah dan muncul variasi-variasi baru dari warna tersebut. Hasil konversi ditunjukkan oleh gambar 3 dimana terlihat kontras perbedaan antara objek dengan latar  belakang.  Bagian yang menunjukkan objek  memiliki  warna  yang  lebih  gelap  jika dibandingkan dengan latar belakang. Berdasarkan channel HSV, warna Hue memiliki hasil kontras yang terbaik untuk membedakan antara objek dengan latar belakang.
Aini, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 2  (April  2024) Hal. 1-7
Gambar 3. Hasil konversi RGB ke HSV
4. Threshold
Thresholding  merupakan  metode  segmentasi  citra  yang  memisahkan  objek  pada  citra  dengan  latar  belakang berdasarkan perbedaan kecerahan. Area gambar yang cenderung gelap tampak lebih gelap (hitam penuh dengan nilai  intensitas  0),  dan  area  gambar  yang  cenderung  terang  tampak  lebih  terang  (putih  penuh  dengan  nilai intensitas  1).  Oleh  karena  itu,  keluaran dari proses  segmentasi  menggunakan  Thresholding  adalah  citra  biner dengan nilai intensitas piksel 0 atau 1. [11]
Proses ini dilakukan untuk memperkuat hasil dari gambar HSV. Untuk setiap piksel, diberikan nilai threshold yang sama. Jika nilai piksel lebih kecil dari ambang batas, maka disetel ke 0, jika tidak maka disetel ke nilai maksimum.  Metode  Otsu  memiliki  kemampuan  untuk  menentukan  nilai threshold global  yang  optimal  dari histogram gambar ( Hue ). Hasil proses ini alat bedah yang terdeteksi bernilai 1 atau berwarna putih dan objek sekitarnya yang tidak di perlukan menjadi bernilai 0 atau berwarna hitam.

## Gambar 4. Hasil gambar threshold
5. Contour
Dengan  menggunakan  deteksi contour ,  kita  dapat  mendeteksi  batas  objek,  dan  melokalisasikannya  dengan mudah  dalam  sebuah  gambar  [12]. Contour dapat  dijelaskan  secara  sederhana  sebagai  sebuah  kurva  yang menghubungkan semua titik kontinu (sepanjang batas), yang memiliki warna atau intensitas yang sama. Kontur adalah alat yang berguna untuk analisis bentuk serta deteksi dan pengenalan objek.
Aini, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 2  (April  2024) Hal. 1-7
Berdasarkan hasil contour yang diperoleh selanjutnya dapat ditemukan titik pusat setiap objek. Hal ini dilakukan dengan  mencari  momen  kontur.  Momen  gambar  adalah  rata-rata  (momen)  tertimbang  tertentu  dari  intensitas piksel gambar, atau fungsi momen tersebut. Momen contour memberikan banyak informasi penting mengenai daerah  yang  dicakup  oleh  contour,  seperti  luas,  pusat  massa,  dan  mungkin  juga  memperoleh  kovarians,  arah vektor  eigen,  nilai  eigen,  eksentrisitas,  Momen  Hu  skala/rotasi/invarian  terjemahan,  dll.  Untuk  mencari  titik pusat contour dapat dilakukan dengan relasi sebagai berikut:
𝑪 𝒙 = 𝑴 𝟏𝟎 𝑴 𝟎𝟎 𝑪 𝒚 = 𝑴 𝟎𝟏 𝑴 𝟎𝟎
Gambar  5  menunjukkan  hasil  deteksi  objek  yang  diperoleh  dari  deteksi contour .  Hasil contour ditunjuukan dengan garis warna merah yang mengikuti bentuk alat bedah. Dengan menggunakan deteksi contour maka titik pusat untuk setiap objek (ditunjukkan dengan titik biru) dapat diperoleh. Titik pusat ini yang  dijadikan sebagai informasi letak posisi objek.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan dalam penelitian ini meliputi sebagai berikut. 2.2 Pendeteksian objek
Gambar 6. Proses pendeteksian  objek
Pada gambar 6 meunjukkan desain layout penelitian, dimana peralatan yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. Logitech C310 HD Webcam 2. Kamera Holder
3. Kain Alas Meja
4. Peralatan bedah minor
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara  mengubah  posisi  alat  bedah.  Alat  bedah  yang  digunakan  pada percobaan sebanyak 3 buah alat bedah minor dan diletakan secara acak. Pengambilan data dilakukan sebanyak empat kali untuk masing-masing alat bedah. Analisa hasil dari penulisan ini  dibuat dengan memberikan kondisi posisi  alat bedah yang  berbeda    pada  saat    pengambilan    data    titik    poin.    Posisi  tersebut  adalah  posisi  alat  bedah  hadap  atas,  bawah, samping  kiri  dan  samping  kanan.  Dari  faktor-faktor  ini  menghasilkan  nilai  posisi    penganmbilan  yang  berbeda menyesuaikan dengan posisi peletakkan alat bedah.
Gambar 7. (a) Gambar hasil posisi  alat  bedah  hadap atas dan (b) Gambar hasil posisi  alat  bedah  hadap bawah
(a) (b) Gambar 8. (a) Gambar hasil posisi  alat  bedah  hadap samping kanan dan (b) Gambar hasil posisi  alat  bedah hadap samping kiri
2.3 Hasil pendeteksian objek dan titik poin pengambilan
Tabel 1. Koordinat titik pengambilan objek
No. Nama Objek Posisi Objek (x,y) Atas Bawah Kanan Kiri 1. Forcep (83.1574, 148.645) (399.843, 173.355) (175.355, 83.1574) (148.645, 399.843)
2. Needle Holder   (243.839, 189,902) (239.161, 132.098) (132.098, 243,839) (189.902, 239,161) 3. Scissors (395.325, 179,146) (87.6753, 142.854) (142.854,395,325) (179.146, 87.6753)
Pembahasan:
Hasil pengujian diatas menunjukkan bahwa metode pengolahan citra ini dapat berjalan dengan baik meskipun posisi  peletakkan  alat  bedah  yang  berubah-ubah.  Salah  satu  kendala  dalam  pengujian  yang  dapat  mengakibatkan terjadinya kegagalan dalam pengujian disebabkan oleh cahaya sekitar. Dibutuhkan cahayan yang konstan dan stabil agar alat  uji  bedah  dapat  terdeteksi  dengan  sempurna.  Dari  tabel  dapat  dilihat  letak  titik  pusat  akan  menyesuaikan  dengan posisi objek. Meskipun posisi alat bedah diubah-ubah, tidak akan mempengaruhi keberhasilan dalam penentuan titik pusat alat bedah. Sehingga titik pusat dapat dijadikan sebagai alamat posisi untuk lengan robot dalam pengambilan objek.

## 4. Kesimpulan
Deteksi dan penentuan titik pengambilan objek telah dilakukan pada penelitian ini. Dalam pengujian cahaya dapat mempengaruhi tingkat keberhasilan dalam mendeteksi objek, sehingga diperlukan cahaya yang konstan dan stabil saat proses  pengujian.  Jarak  penempatan  kamera  dengan  objek  juga  berpengaruh  dalam  proses  penujian.  Sebaiknya  jarak antara  kamera  dan  objek  sekitar  30-50  cm.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  perubahan  posisi  tidak mempengaruhi  pendeteksian  titik  pengambilan  objek.  Lokasi  titik  pengambilan  tetap  dapat  ditemukan  selama  objek terdeteksi  dengan  baik.  Maka,  proses  pendeteksian  objek  merupakan  kunci  utama  keberhasilan  untuk  penentuan  titik pengambilan objek.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada Politeknik Negeri Malang atas dana hibah yang diberikan untuk dapat menyelesaikan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] Ryu, Jiwon, et al. "A Kalman-Filter-Based common algorithm approach for object detection in surgery scene to assist surgeon’s situation awareness in robot-assisted laparoscopic surgery." Journal of Healthcare Engineering 2018 (2018).
[2] Kumar, Rahul, et al. "Object detection and recognition for a pick and place robot." Asia-Pacific world congress on computer science and engineering. IEEE, 2014.
[3] Zhong, Ming, et al. "Assistive grasping based on laser-point detection with application to wheelchair-mounted robotic arms." Sensors 19.2 (2019): 303.
[4] De Gea, Victor, Santiago T. Puente, and Pablo Gil. "Domestic waste detection and grasping points for robotic picking up." arXiv preprint arXiv:2105.06825 (2021).
[5] Aini, Fica Aida Nadhifatul, Ahmad Zatnika Purwalaksana, and Istas Pratomo Manalu. "Object detection of surgical instruments for assistant robot surgeon using knn." 2019 international conference on advanced mechatronics, intelligent manufacture and industrial automation (ICAMIMIA). IEEE, 2019.
[6]  Basyid,  Fatkhurrazi,  and Kusworo  Adi.  "Segmentasi  Citra  Medis  Untuk  Pengenalan  Objek  Kanker  Menggunakan Metode Active Contour." Youngster Physics Journal 3.3 (2014): 209-216.
[7] Caselles, Vicent, Ron Kimmel, and Guillermo Sapiro. "Geodesic active contours." International journal of computer vision 22 (1997): 61-79.
[8] Putranto, Benedictus Yoga Budi, Widi Hapsari, and Katon Wijana. "Segmentasi warna citra dengan deteksi warna hsv untuk mendeteksi objek." Jurnal Informatika 6.2 (2011).
[9] Pah, Nikotesa Eko Rianto, Sebastianus AS Mola, and Arfan Y. Mauko. "Ekstrasi Ciri Warna HSV Dan Ciri Bentuk Moment Invariant Untuk Klasifikasi Buah Apel Merah." J-Icon: Jurnal Komputer dan Informatika 9.2 (2021): 142- 153.
[10] Hastawan, Ahmad Fashiha, Risma Septiana, and Yudi Eko Windarto. "Perbaikan hasil segmentasi hsv pada citra digital menggunakan metode segmentasi rgb grayscale." Edu Komputika J 6.1 (2019): 32-37.
[11] Andrekha, Muhammad Zikri, and Yasdinul Huda. "Deteksi Warna Manggis Menggunakan Pengolahan Citra dengan Opencv Python." Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika) 9.4 (2021): 27-33.
[12] Saputra, Dedy Ega, and Achmad Fiqhi Ibadillah. "Pengolahan Citra Digital Dalam Penentuan Panen Jamur Tiram." Jurnal Teknik Elektro Dan Komputer Triac 6.1 (2019): 3-7.