PERANCANGAN SAFETY INTERLOCK SYSTEM PADA PRESSURE TEST MENGGUNAKAN COMPUTER VISION

Abstract

Pengujian internal pressure merupakan salah satu tahapan kritis dalam proses produksi peralatan industri migas karena melibatkan tekanan tinggi yang berpotensi menimbulkan risiko kecelakaan kerja apabila terjadi kegagalan sistem atau kesalahan operasional. Pada praktiknya, sistem pengamanan yang digunakan masih didominasi oleh safety interlock konvensional yang bergantung pada sensor fisik dan pengawasan operator sehingga memiliki keterbatasan dalam mendeteksi kondisi tidak aman secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan Safety Interlock System berbasis Computer Vision yang mampu meningkatkan tingkat keselamatan pada proses pressure test melalui integrasi teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dengan sistem interlock industri. Metode penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) yang meliputi studi literatur, perancangan sistem, pengumpulan data citra termal, pre-processing, pelatihan model deep learning, implementasi sistem, serta pengujian dan evaluasi kinerja. Sistem memanfaatkan kamera termal untuk memperoleh citra pengujian, kemudian dilakukan pengolahan citra menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan You Only Look Once (YOLO) untuk mendeteksi keberadaan operator, kondisi kebocoran, serta status keamanan area pengujian secara otomatis. Hasil deteksi selanjutnya diintegrasikan dengan sistem interlock sehingga proses pengujian hanya dapat dijalankan apabila seluruh parameter keselamatan telah terpenuhi.