A Pendeteksi Produk Dengan Kamera Inspeksi Pada Line Produksi

• Published in: JTRM
• Main Authors: Ridwan Mada, Setyawan Ajie Sukarno, Muhammad Hafidhin Affan
• Format: Article
• Language: English
• Published: Pusat Pengembangan, Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarat (P4M) Politeknik Manufaktur Bandung 2024-06-01
• Subjects: Sorting; Camera; Conveyor; Arduino Uno; Python
• Online Access: https://jtrm.polman-bandung.ac.id/index.php/JTRM/article/view/175
• ISSN: 2715-3908; 2715-016X

Sistem pemilihan produk berdasarkan spesifikasi dimensi membutuhkan waktu yang cukup lama dan akurasinya menjadi rendah jika lakukan secara manual. Faktor kelelahan operator produksi mengakibatkan menurunkan kualitas kerja, sehingga output produksi menjadi rendah kualitasnya. Untuk mengatasi hal tersebut perlu dibuatkan peralatan sortir yang dapat membedakan jenis-jenis produk dengan menggunakan pemantauan kamera inspeksi yang di kontrol dengan Arduino Uno.  Dalam penelitian ini, dirancang sebuah prototype berbentuk konveyor yang dilengkapi dengan kamera (Webcam X6) dan beberapa sensor kedekatan (proximity sensor) untuk memberikan inputan ke Arduino Uno. Fungsi kamera yaitu untuk mendeteksi bentuk produk dengan menggunakan metode Deep Learning Model SSD-MobileNet v2 dengan menggunakan bahasa pemrograman phyton yang dibantu dengan library TensorFlow dan OpenCV. Hasil dari deteksi produk akan diolah menjadi sinyal input sebagai pengontrol pada Arduino Uno, lalu dilanjutkan untuk mengendalikan solenoid valve pneumatic pada masing-masing produk. Hasil Pembacaan oleh software yaitu untuk mendeteksi benda lingkaran sebesar 92 %, untuk mendeteksi benda segitiga yaitu sekitar 84 %, dan  untuk mendeteksi benda kotak yaitu sekitar 87 %.