Pengklasifikasian Warna dan Bentuk Produk Menggunakan Kamera ELP- USB8MP02G-MFV dengan Berbasis YOLOV7

Abstract

Tugas akhir ini bertujuan untuk memodifikasi konveyor yang ada pada PT.Philips Industries Batam.Karena konveyor tersebut hanya memiliki fungsi untuk menyalurkan barang dari mesin molding menuju bin dan lamanya waktu yang digunakan untuk menunggu bin penuh menjadi alasan mengapa konveyor ini dimodifikasi. Modifikasi dilakukan dengan cara menambahkan kamera yang telah dihubungkan dengan raspberry pi 4b pada konveyor, kamera tersebut berfungsi untuk mengambil gambar objek produk yang lewat kemudian gambar tersebut dideteksi oleh sistem pada raspberry pi 4b sehingga mesin konveyor ini dapat mengklasifikasikan objek hasil produk mesin molding. Sistem ini mendeteksi objek menggunakan algoritma YOLOv7. Metode penelitian ini dimulai dengan melakukan perancangan yaitu perancangan YOLOv7, perancangan penelitian,perancangan sistem pendeteksian,perancangan perangkat lunak dengan pengujian yaitu pengujian pendeteksian model objek,pengujian pendeteksi warna dan pengujian output program dan relay dimana 98.11% untuk pengujian pendeteksian model objek, 97.37% untuk pendeteksian warna dan 100 % untuk pengujian output program dan relay. Gambar yang telah di-capture dapat di-import dengan menggunakan library opencv dan penggunaan sensor memberikan keuntungan sehingga kamera dapat mengambil gambar secara otomatis.Relay dapat diaktifkan dengan cara mengubah nilai biner dari 0 menjadi 1 pada pin yang terdefinisi pada raspberry.Pendeteksian yang telah berhasil dapat disimpan ke database dengan menambahkan kode program database pada bagian kode terdeteksi.