Printed

Peningkatan Kinerja Conveyor Cerdas Untuk Deteksi Cacat Pada Proses Pelat Alumunium Menggunakan Algoritma YOLOV8

---

Pelanggan menuntut produk berkualitas tinggi dan mendorong industri manufaktur
untuk memproduksi barang tanpa cacat. Namun, kompleksitas proses produksi,
jadwal ketat, serta pemantauan aktivitas produksi menjadi hambatan. Inspeksi
otomatis berbasis penglihatan mengurutkan produk berdasarkan fitur penglihatan
untuk menentukan kualitas. Dibandingkan metode manual atau konvensional,
deteksi cacat otomatis lebih akurat dan efisien. Beberapa produk memerlukan
inspeksi visual yang lebih rumit karena faktor kompleksitas, perubahan permukaan,
dan keterbatasan sistem inspeksi konvensional. Penelitian ini bertujuan
mengoptimalkan sistem deteksi cacat pada pelat aluminium menggunakan image
processing melalui webcam dengan algoritma YOLOv8 untuk deteksi real-time di
atas conveyor. Sistem ini dilengkapi motor servo sebagai separator dan antarmuka
pengguna (User Interface) untuk controlling dan monitoring. Pada dataset
dilakukan pembaruan dan menerapkan pencahayaan yang lebih baik agar lebih
akurat, lebih presisi, dan training dataset lebih optimal. Pada UI dilakukan
pembaruan agar lebih detail dan mudah digunakan oleh operator. Hasil penelitian
ini menunjukkan penurunan rata-rata error perhitungan luas pelat aluminium dari
1,45% menjadi 0,47% (penurunan 67,59%) dan perhitungan luas cacat pelat
aluminium dari 1,76% menjadi 1,19% (penurunan 32,39%). Sistem ini mampu
mendeteksi cacat dengan lebih baik pada permukaan reflektif seperti cacat goresan
(scratch) dan cacat penyok (dent). Penambahan parameter deteksi cacat, pembaruan
dataset terhadap training dataset, dan pencahayaan yang baik ketika proses deteksi
cacat terbukti menurunkan nilai error hasil pengujian serta meningkatkan akurasi
dan efektivitas sistem deteksi cacat pada proses quality control produk.
Kata kunci : Defect Detection, Real-time, YOLOv8, image processing,
Optimalisasi

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TA-2240330.1

Penerbit

Bandung : Polman., 2024

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

D4 Teknologi Rekayasa Otomasi 2024

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar