.

DOSEN PEMBIMBING

Dr.I Ketut Eddy Purnama,ST,MT.

Mochamad Hariadi,ST,M.Sc,Ph.D.

LATAR BELAKANG

- Optimasi Pengendalian Mutu Produksi Glass.

- Otomasi deteksi cacat pada glass.

- Usulan strategi untuk peningkatan kualitas.

- Penggunaan IT yang tepat dan berdaya guna.

2

Batasan Masalah Ruang lingkup batasan masalah dalam penelitian ini

adalah :

1. Mendeteksi cacat tampak yang dibatasi pada daerahsidewall (Sidewall Inspection) menggunakan kamerasebagai input deteksi.

2. Menspesifikasikan cacat yang terdeteksi dan menganalisa menggunakan metode Filter Gabor.

3. Membandingkan hasil analisa dengan obyek kalibrator yang hasilnya dipakai sebagai input rejector.

3

Tujuan dan Manfaat Penelitian 1. Pemahaman serta pengetahuan mengenai berbagai

macam antarmuka peralatan standarisasi ukur dan perangkat lunak yang digunakan untuk menampilkannya.

2. Untuk pengembangan di onsite mesin produksi dengan beragam dan banyak input yang diinginkan dalam hal ini diaplikasikan dengan mesin inspection yang tadinya data tersajikan individual sekarang dapat juga terangkum dalam database laporan.

4

Metodologi Perencanaan Sistem

Secara umum perencanaan sistem yang dilakukan adalah sebuah botol yang di-capture oleh camera, akan diolah oleh PC dengan proses pengolahan citra digital menggunakan metode Filter Gabor. Dalam metode tersebut, gambar input dari camera akan dikorelasikan dengan gambar referensi sehingga menghasilkan matching score atau nilai puncak maksimum. Sehingga output yang muncul berupa image botol berdasarkan matching score yang mempunyai nilai tertinggi.

6

7

AKUISISI CITRA

CROPPINGCITRA

KONVOLUSI denganFILTER GABOR

CITRA REFERENSI PROSES

MATCHING

HASIL CACAT

Metodologi Penelitian

Alur Penelitian

8

Start

Citra

Input

Croppin

g

RGB to

Grayscale

Segmentasi

Filtering

Matching

Mencari Nilai

Puncak Maks

RGB to

Grayscale

Citra

Referensi

A

B

C

Finish / Reject

Masih ada

citra input

atau tidak

C

Jenis

Cacat

Cari Nilai

Puncak Maks

Masih ada

Citra Ref

atau tidak

A

B

Gambar 3.2 Flowchart identifikasi jenis produk dengan

Filter Gabor.

Tidak

Ya

Ya

Tidak

Cacat Glass ‘STONE’

9

Cacat Glass ‘BLISTER’

10

Pembuatan software

Dalam penelitian deteksi cacat botol dengan metode Filter Gabor ini digunakan software Matlab 7.8 dengan aplikasi GUI.

11

Hasil Penerapan Metode

12

Jlh

Sample

Sortir Manual Lolos Sortir Sortir Gabor

Blister Stone Blister Stone BlisterStone

45 18 22 4 1 22 23

KESIMPULAN Pada penelitian ini metode Gabor berhasil diterapkan

untuk mengetahui cacat pada botol dengan akurasi 100% baik untuk cacat blister maupun cacat stone, sedangkan akurasi sortiran manual untuk cacat blister hanya mencapai 82% dan 95.7% untuk cacat Stone.

Tingginya akurasi metode Gabor karena pada metode ini keseluruhan sisi botol dapat dipantau, sedangkan pada sortiran manual terkadang tidak seluruh sisi botol terpantau. Pada sortiran manual, kondisi fisik dan emosional serta pengalaman penyortir sangat berperan dalam menentukan hasil sortiran.

13