D4 Teknik Mekatronika

Permanent URI for this collectionhttps://repository.polibatam.ac.id/handle/PL029/1764

Browse

Filters

20242

Settings

Author: search.filters.author.Jamzuri, Eko RudiawanHas files: Yes

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Repository Politeknik Negeri Batam
    Item
    Pengenalan Visual pada Mesin Pemilah Objek Berbasis Kamera
    (2024-09-03) Jamzuri, Eko Rudiawan; Kinandhika, Aditya Muhammad; Kinandhika, Aditya Muhammad; Jamzuri, Eko Rudiawan
    Penelitian ini bertujuan untuk membuat prototipe mesin pemilahan benda secara otomatis menggunakan kamera. Gambar benda dicapture oleh sensor kamera ELP8 dan kemudian dideteksi menggunakan metode YOLO v3. Deteksi YOLO v3 menghasilkan kelas objek dan lokasi objek pada frame kamera. Data hasil pendeteksian tersebut selanjutnya dikirimkan ke PLC Outseal melalui Serial Port dengan protokol Modbus. PLC akan menggerakkan conveyor dan servo untuk memilah benda tersebut ke lokasi yang telah ditentukan. Hasil percobaan yang dilakukan sebanyak 900 kali pengujian memperoleh tingkat akurasi 99% dan presisi 84%. Hal ini menunjukkan usulan metode berhasil mendeteksi dan menyortir benda dengan akurat.
  • Repository Politeknik Negeri Batam
    Item
    Sistem Komunikasi Data Menggunakan Protokol Modbus pada Mesin Pemilah Objek Berbasis Kamera
    (2024-09-03) Jamzuri, Eko Rudiawan; Lidiya, Putri; Kinandhika, Aditya Muhammad; Fatoni, Kuniawan Teguh Setia; Jamzuri, Eko Rudiawan
    Penelitian ini bertujuan untuk membuat prototipe mesin pemilahan benda secara otomatis menggunakan kamera. Gambar benda dicapture oleh sensor kamera ELP8 dan kemudian dideteksi menggunakan metode YOLO v3. Deteksi YOLO v3 menghasilkan kelas objek dan lokasi objek pada frame kamera. Data hasil pendeteksian tersebut selanjutnya dikirimkan ke PLC Outseal melalui Serial Port dengan protokol Modbus. PLC akan menggerakkan conveyor dan servo untuk memilah benda tersebut ke lokasi yang telah ditentukan. Hasil percobaan yang dilakukan sebanyak 900 kali pengujian memperoleh tingkat akurasi 99% dan presisi 84%. Hal ini menunjukkan usulan metode berhasil mendeteksi dan menyortir benda dengan akurat.