Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Rancang Bangun Pengendalian Robot Lengan Pemilah Benda Berdasarkan Bentuk Menggunakan Teknologi Computer Vision
Hanif Septyan Nu'man (2021) | Skripsi | Teknik Elektro
Bagikan
Ringkasan
Perkembangan teknologi robot yang terus berkembang, berperan penting dalam membantu pekerjaan manusia. Pada industri manufaktur dan makanan peningkatan kebutuhan produksi terus meningkat disebabkan kebutuhan manusia yang juga meningkat. Penggunaan robot menjadi sangat penting dengan keterbatasan manusia yang bisa lelah, hal tersebut membuat risiko kesalahan produksi dan kecelakaan kerja meningkat. Robot lengan yang dapat bekerja secara otomatis menjadi solusi dari permasalahan tersebut. Robot lengan menggunakan motor servo MG996R dengan memiliki lima derajat kebebasan. Robot lengan dikontrol menggunakan Raspberry Pi dengan sebuah sensor kamera endoskop. Metode inverse kinematic diterapkan pada robot lengan untuk mempermudah robot bergerak ke koordinat tujuan.Sementara penggunaan teknologi computer vision dengan metode shape detection diterapkan pada sensor kamera agar robot lengan dapat mengidentifikasi bentuk objek yang akan dipindahkan. Pendeteksian bentuk mendapat error 2 kali pada bentuk segitiga dari total pengujian sebanyak 15 kali. Metode inverse kinematic pada robot lengan memiliki error 0,6 cm sampai 5.3 cm. Sensor kamera bekerja baik pada intensitas cahaya 59 lux dengan segmentasi Hue, Saturation, dan Value (HSV) dengan rentang nilai low-HSV(0,103,120) hingga highHSV(180,255,255). Kata Kunci: Robot lengan, inverse kinematic, computer vision, shape detection.
Ringkasan Alternatif
The development of robotic technology continues to growth, that have an important role in help human work. In the manufacturing and food industries, increase of production need continues to increase due to growth of human needs. The use of robots is very important because of the limitations of humans energy, that increase the risk of production errors and work accidents. The solution of this problem is arm robot that can work automatically. This arm robot uses MG996R servo motor with five degrees of freedom. Controlled using a Raspberry Pi with an endoscope camera sensor. The inverse kinematic method is applied to the arm robot to make it easier for the robot to move to the destination coordinates. While the implementation of computer vision technology with the shape detection method is applied to the camera sensor, the arm robot can identify the shape of the object to be moved. Shape detection gets error 2 times in triangle shape from a total 15 tests. The inverse kinematic method on the arm robot has an error of 0.6 cm to 5.3 cm. The camera sensor works well at 59 lux light intensity with Hue, Saturation, and Value segmentation (HSV) with a value range low-HSV(0.103,120) to highHSV(180,255,255). Keywords: Arm Robot, inverse kinematic, computer vision, shape detection.