Computer File
Pengendalian Akurasi Pergerakan Robot Paralel DELTA 4DOF Menggunakan Image Processing Berbasis Aplikasi Desktop
Robot Delta adalah salah satu jenis robot paralel yang banyak digunakan di industri
karena bobotnya yang ringan, inersia rendah, konsumsi energi rendah, dan operasi
kecepatan tinggi. Namun, dengan keterbatasan geraknya, yang hanya
memungkinkan gerakan terprogram, membuatnya tidak fleksibel untuk menangani
objek dengan posisi tidak beraturan. Penelitian ini mengusulkan solusi untuk
meningkatkan fleksibilitas dan akurasi pergerakan robot paralel Delta dalam
pekerjaan pick and place. Dengan tujuan untuk menentukan dan memetakan objek
(position mapping) dengan akurat pada koordinat posisi dan orientasi objek dalam
area kerja robot Delta dan mengarahkan robot untuk bergerak ke posisi tersebut.
Algoritma You Only Look Once-Oriented Bounding Box (YOLOv8-OBB)
digunakan untuk pendeteksian benda kerja dan metode waterfall sebagai
pengembangan sistem informasi yang sistematis dan berurutan. Dimana sistem ini
memungkinkan robot Delta mengenali benda kerja secara akurat, terlepas dari
posisi dan orientasinya. Ketika sistem mendeteksi benda kerja, sistem tersebut akan
menangkap posisi serta orientasi benda kerja dan ditunjukkan dalam notasi
koordinat sumbu ruang pada aplikasi desktop berbasis Python. Hasil pengujian
position mapping menunjukkan bahwa sistem berhasil dalam 10 dari 10 percobaan,
dengan robot bergerak ke lokasi aktual benda dengan akurat. Akurasi deteksi benda
kerja adalah 96,2%, akurasi posisi objek adalah 98,88% pada sumbu x dan 97,35%
pada sumbu y, serta akurasi orientasi objek adalah 99,06%. Sistem ini mencapai
precision sebesar 100% dan recall sebesar 96,2%, yang meningkatkan kemampuan
fleksibilitas robot Delta dalam aplikasi pick and place.
Kata kunci: Robot Paralel Delta 4DOF, Algoritma YOLOv8-OBB, Pengenalan
Objek, Pemetaan Objek, Aplikasi Desktop.
Tidak tersedia versi lain