penulisan ilmiah te.092093 sistem gegas quality control

.
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 daerah
sidewall (Sidewall Inspection) menggunakan kamera
sebagai 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
Metodologi Penelitian
AKUISISI CITRA
CROPPING
CITRA
KONVOLUSI dengan
FILTER GABOR
CITRA
REFERENSI
PROSES
MATCHING
HASIL CACAT
Alur Penelitian
7
Start
A
Citra
Input
Tida
k
B
Croppin
g
Masih ada
Citra Ref
atau tidak
RGB to
Grayscale
Citra
Referensi
Segmentasi
B
Ya
Cari Nilai
Puncak Maks
C
Filtering
Matching
RGB to
Grayscale
Jenis
Cacat
Tidak
Mencari Nilai
Puncak Maks
Masih ada
citra input
atau tidak
A
C
Ya
Finish / Reject
Gambar 3.2 Flowchart identifikasi jenis produk dengan
Filter Gabor.
8
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
Jlh
Sample
45
Sortir Manual
Lolos Sortir
Sortir Gabor
Blister
Stone
Blister
Stone
Blister
18
22
4
1
22
Stone
23
12
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