Maulana, Hafidz (2026) RANCANG BANGUN SISTEM INSPEKSI VISUAL BERBASIS METODE THRESHOLDING OTSU DAN DETEKSI KONTUR UNTUK KLASIFIKASI OBJEK GEOMETRIS LINGKARAN DENGAN KENDALI MOTOR STEPPER. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text LAPORAN TUGAS AKHIR FINAL_HAFIDZ MAULANA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy
	Text COVER_TA_HAFDZ MAULANA.pdf - Published Version Download (208kB)
	Text BAB 1_TA_HAFIDZ MAULANA.pdf - Published Version Download (848kB)
	Text BAB 2_TA_HAFIDZ MAULANA.pdf - Published Version Download (922kB)
	Text BAB 3_TA_HAFIDZ MAULANA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (872kB) | Request a copy
	Text BAB 4_TA_HAFIDZ MAULANA.pdf - Published Version Download (2MB)
	Text BAB 5_TA_HAFIDZ MAULANA.pdf - Published Version Download (224kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA_TA_HAFIDZ MAULANA.pdf - Published Version Download (217kB)
	Text LAMPIRAN_TA_HAFIDZ MAULANA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan penerapan sistem inspeksi visual secara otomatis untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pemeriksaan objek. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem inspeksi visual berbasis computer vision untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan objek geometris berbentuk lingkaran. Sistem menggunakan kamera USB untuk akuisisi citra, Arduino Mega 2560 sebagai pengendali, serta motor stepper untuk mengatur posisi kamera secara linear. Pengolahan citra dilakukan melalui konversi grayscale, thresholding Otsu, deteksi kontur, dan ekstraksi fitur geometris untuk mengklasifikasikan objek ke dalam kategori OK dan NG. Hasil pengujian terhadap 75 data menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan 72 data dengan benar dan 3 data tidak sesuai. Sistem memperoleh akurasi sebesar 96,00%, precision 97,14%, recall 94,44%, dan F1score 95,77%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu melakukan inspeksi dan klasifikasi objek secara otomatis dengan tingkat akurasi yang baik.

Actions (login required)

View Item