IMPLEMENTASI AUTO THRESHOLD PADA SENSOR KAMERA UNTUK WALL FOLLOWING ROBOT KRPAI BERKAKI
Sari
Pada pengolahan citra (Image Processing) salah satu metode yang sederhana untuk digunakan adalah metode segmentasi hitam putih (threshold). Threshold adalah citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai pixel yaitu hitam dan putih. Namun dalam penentuan nilai ambang threshold akan berbeda-beda tergantung pada intensitas cahaya yang ditangkap oleh kamera. Oleh karena itu, diperlukan proses lanjutan dari threshold untuk mendapatkan nilai ambang threshold secara otomatis pada kondisi cahaya yang berbeda-beda yaitu yang disebut dengan Auto Threshold. Auto Threshold merupakan algoritma untuk mendapatkan nilai ambang threshold secara otomatis dengan cara mencari nilai threshold awal sebagai referensi lalu memperbaikinya menggunakan informasi dari sebaran intensitas warna abu-abu. Salah satu objek yang memiliki intensitas cahaya yang berbeda adalah arena robot KRPAI berkaki. Arena tersebut berbentuk seperti labirin yang memiliki dinding berwarna putih dan lantai berwarna hitam, namun intensitas warna tersebut berbeda-beda tiap ruangnya. Dengan menggunakan beaglebone black sebagai embedded system untuk melakukan proses pengolahan citra didapatkan bahwa ketika kondisi cahaya redup pada intensitas cahaya 42 lux diperoleh nilai ambang threshold 52, sedangkan untuk kondisi cahaya terang dengan intensitas 50 lux diperoleh nilai ambang threshold 85 dan untuk kondisi cahaya sangat terang dengan intensitas 53,5 lux diperoleh nilai ambang threshold 94. Untuk mengontrol pergerakan robot dalam wall following menggunakan kontrol PID dan diperoleh nilai dari parameter PID adalah kp=5, ki=0.3, kd=0,5 dimana robot untuk dapat stabil dalam menemukan jalan setelah berhadapan dengan dinding memerlukan waktu selama 8 detik.
Teks Lengkap:
PDFReferensi
Setyawan, Nizar. 2015. Pengaplikasian Human Gesture Recognition pada Lengan Robot Humanoid dengan Metode K-Means Clustering. Skripsi Program Studi Teknik Elektronika, Jurusan Teknik Elektro. Malang : Politeknik Negeri Malang.
Astuti, Setia. 2010. BinerisasiOtomatispada Citra BergradasidenganMetodeVariabeldanMetodeIterasi.Jurnal Techno.com, Vol.9 No.3, Agustus 2010.Semarang : UDINUS Semarang
Aydan, Habib. 2015. ImplementasiKontrol PID Pada Motor DC SebagaiPenggerak Robot Beroda 4WD Omni Wheels denganMetode Wall Following. Skripsi Program StudiTeknikElektronika, JurusanTeknikElektro. Malang :PoliteknikNegeri Malang
Datasheet Beaglebone Black,http://www.adafruit.com/datasheets/BBB_SRM.pdf,diaksestanggal 24 Oktober 2015
Yudi, Taufiq. 2012. PerencanaandanPembuatan Robot CerdasBerkakidenganTeknik Wall Following. LaporanAkhir Program StudiElektronika, JurusanTeknikElektro. Malang :PoliteknikNegeri Malang
Wikipedia, 2016. PID, (https://id. wikipedia. org/ wiki /PID), (Online), Diakses 5 Agustus 2016.
Putra ,Darma. 2016. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Penerbit Andi
DOI: http://dx.doi.org/10.33795/elk.v3i1.63
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.