e-ISSN: 2715-4602  ·  Diterbitkan oleh P3M Politeknik Sukabumi

Pengendalian Robot Lengan Pemilah Benda Berdasarkan Bentuk Menggunakan Teknologi Computer Vision

Hanif Septyan Nu'man
Politeknik Negeri Bandung
Yusuf Sofyan
Politeknik Negeri Bandung
Adnan Rafi Al Tahtawi
Politeknik Negeri Bandung
Diterbitkan: 2020-11-28
Halaman: 42-48
e-ISSN: 2715-4602

Abstrak

Intisari Penelitian

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 3 derajat kebebasan. Robot lengan dikontrol menggunakan Raspberry Pi 3B 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. 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 HSV dengan rentang nilai (0,103,120) hingga (180,255,255).

Kata Kunci:
robot lengan inverse kinematic computer vision shape detection

Cara Mengutip Artikel

Hanif Septyan Nu'man, Yusuf Sofyan, Adnan Rafi Al Tahtawi. (2020). Pengendalian Robot Lengan Pemilah Benda Berdasarkan Bentuk Menggunakan Teknologi Computer Vision. Prosiding SEMNASTERA (Seminar Nasional Teknologi dan Riset Terapan), Vol. 2, hlm. 42-48. e-ISSN 2715-4602.

Informasi Prosiding

Poster Prosiding SEMNASTERA 2020

Prosiding SEMNASTERA 2020

Vol. 2 (2020)

  • Bidang: Artikel
  • Penerbit: P3M Politeknik Sukabumi
  • Akses: Terbuka (Open Access)

Siap mempublikasikan riset terapan Anda?

Bergabung dengan SEMNASTERA dan bagikan inovasi Anda ke tingkat nasional.

Kirim Artikel Sekarang