a. Gerak Servo Mode Merah
Gambar 3.28. Diagram Alir Gerak Servo Mode Merah
b. Gerak Servo Mode Hijau
Gambar 3.29. Diagram Alir Gerak Servo Mode Hijau
c. Gerak Servo Mode Biru
Gambar 3.30. Diagram Alir Gerak Servo Mode Biru
3.4.5. Perancangan GUI Matlab
Tujuan pembuatan GUI Graphical User Interface yaitu agar mempermudah dalam pengawasan program yang sedang terjadi atau dieksekusi. GUI memiliki peran yang
sangat baik karena pengguna akan dapat melihat apa yang sedang terjadi didalam program seperti pemrosesan data dan lain
– lain. Perancangan GUI yang akan dibuat dapat ditunjukan pada gambar 3.31. Terdapat tombol start untuk memulai proses, tombol stop
untuk menghentikan proses, dan terdapat tampilan benda berdasarkan warna dimana nantinya benda serta warnanya dapat terlihat dan diketahui nilainya. Ditampilkan pula
jumlah pada masing – masing warna yang telah terdeteksi.
Gambar 3.31. Perancangan GUI pada MATLAB
56
BAB IV
HASIL PENGAMATAN DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan dibahas mengenai hasil pengamatan dari lengan robot sebagai pemindah barang berdasarkan warna. Hasil pengamatan berupa pengujian webcam Logitech
C270H terhadap warna dasar seperti merah, hijau dan biru serta warna bukan dasar pada ketepatan menganalisis warna benda dengan benda di bawa oleh konveyor yang diletakan tepat
di bawah webcam berjarak 20cm,tingkat keberhasilan lengan robot serta pengamatan terhadap pergerakan motor servo sebagai aktuator lengan robot.
4.1. Bentuk Fisik dan Sistem Kerja Lengan Robot
Perangkat keras lengan robot tersusun atas sistem minimum ATmega32 berserta LCD 16x2 dan regulator sebagai penguat arus seperti pada gambar 4.1 dan gambar 4.2 dan bentuk
fisik lengan robot ditunjukkan pada gambar 4.3, gambar 4.4, gambar 4.5, gambar 4.6, dan gambar 4.7.
Gambar 4.1. Sistem Minimum ATmega32 Gambar 4.2. Regulator Tegangan
Gambar 4.3. Lengan Robot Keseluruhan Gambar 4.4. Conveyor
Gambar 4.5. Lengan Robot Gambar 4.6. Benda Berwarna
Gambar 4.7. Wadah Benda Berwarna Gambar 4.1 menunjukan board dari sistem minimum ATmega32 sebagai pemrosesan
data yang diterima dari hasil pengolahan data yang dikirim oleh computerlaptop untuk menjalankan lengan robot, gambar 4.2 menunjukan board dari regulator tegangan sebagai
penguat arus, gambar 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7 menunjukan sistem keseluruhan lengan robot dan bagian
– bagiannya yang terdiri dari penempatan benda, webcam Logitech C270H, sistem minimum, regulator, lengan robot, letak webcam terhadap benda berwarna, konveyor, benda
berwarna dasar dan bukan warna dasar yang berbentuk kotak, dan wadah penampung benda berwarna.
Mekanisme kerja sistem lengan robot adalah robot bekerja secara otomatis sesuai dengan perintah yang telah diprogram. Proses yang terjadi ketika catu daya regulator pada
posisi “ON” yaitu mula – mula conveyor akan berjalan membawa benda menuju tepat dibawah webcam
yang akan dideteksi oleh sensor photodiode. Ketika sensor photodiode terhalang benda, maka mikrokontroler ATmeg
a32 akan mengirimkan karakter ‘a’ secara serial melalui komunikasi serial USART. Kemudian laptop akan merima karakter tersebut sebagai isyarat
bahwa benda telah berada tepat dibawah webcam. Proses selanjutnya yaitu GUI pada MATLAB dengan menekan tombol START akan menjalankan program pengenalan warna
benda. Setelah warna benda telah dikenali, maka laptop akan mengirimkan sebuah karakter yang mendefinisikan warna
benda. Karakter ‘r’ yang dikirim merupakan benda berwarna yang terdeteksi yaitu “merah”, Karakter ‘g’ yang dikirim merupakan benda berwarna yang terdeteksi
yaitu “hijau”, Karakter ‘b’ yang dikirim merupakan benda berwarna yang terdeteksi yaitu “biru”, dan karakter ‘a’ yang dikirim merupakan benda berwarna yang terdeteksi yaitu “bukan
warna dasar. Setelah mikrokontroler ATmega32 menerima karakter tersebut, maka lengan robot akan mengambil benda dan memindahkan benda tersebut ke tempat peletakan sesuai
dengan warna benda yang terdeteksi. Proses ini akan terus berlangsung hingga photodiode tidak mendeteksi adanya benda
atau catu daya pada posisi “OFF”.
4.2. Hasil Data Pengujian dan Pembahasan
Pada sub bab ini, dilakukan pengujian dan pembahasan terhadap nilai batasan pada RGB, nilai citra RGB dari masing-masing warna benda sebanyak 20 kali pengambilan data,
sudut motor servo, tingkat keberhasilan sistem saat mendeteksi warna benda dan counting benda yang terdeteksi sebanyak 10 kali pengambilan data, tingkat keberhasilan lengan robot
saat mengambil dan memindahkan benda berdasarkan warna yang dilakukan sebanyak 10 kali percobaan, dan pengujian sistem dalam proses pengenalan warna benda dan pengambilan
benda.
4.2.1. Pengujian Nilai Batasan pada RGB
Pemberian nilai batasan pada RGB dilakukan dengan membandingkan nilai di ruang TTL. Pengujian dilakukan dengan tiga kali pengambilan data karena nilai tiap pengambilan
data tidak jauh berbeda atau dapat dikatakan cukup dalam pembandingan nilai yang nantinya akan dicari nilai rata
– rata kemudian membandingkannya dan membuat nilai batasan dengan mencari nilai terbaik pada nilai tiap RGB. Nilai tersebut yang nantinya akan digunakan untuk
pengambilan data pada ruangan TTL. Berikut tabel 4.1 adalah Data pengujian nilai batasan RGB.
Tabel 4.1. Data Pengujian Nilai Batasan RGB
Warna Benda
Ruang TTL Nilai Rata - Rata
R G
B R
G B
Merah 17,58
6,093 6,712
17,58 6,142
6,775 17,58
6,127 6,775
17,59 6,205
6,838
Range Data Merah =15
=8 =8
Hijau 0,652
16,2 9,997
0,654 16,24
10,05 0,611
16,38 10,11
0,7 16,14
10,03
Range Data Hijau =3
=14 =12
Biru 6,262
9,828 16,71
7,32 10,87
17,27 7,88
11,51 17,57
7,817 11,28
17,54
Range Data Biru =9
=13 =15
Hitam 5,127
5,224 5,446
5,849 6,229
6,29 6,296
6,784 6,834
6,123 6,677
6,591
Kuning 17,92
17,13 7,066
17,92 17,28
6,978 17,92
17,62 6,771
17,92 17,09
7,098
Pada data tabel 4.1 menunjukan nilai batasan RGB pada masing – masing tempat yang
berbeda. Terlihat adanya perbedaan data yang dihasilkan, hal ini dipengaruhi oleh ketidakmerataan warna pada saat proses pengecatan, ataupun pengaruh dari cahaya tiap
ruangan. Rata – rata nilai tersebut diperoleh dengan menjumlahkan setiap nilai RGB dan dibagi
terhadap banyaknya jumlah warna tiap sisi yang terdeteksi. Dengan memasukan dua warna bukan warna dasar yaitu warna hitam dan kuning sebagai pembanding. Pada range data adalah
nilai pembulatan dari rata – rata batasan RGB, maka, untuk mempermudah sistem mengenali
warna benda, dibuat sebuah range dengan nilai terbaik dari rata – rata nilai tiap tempat yang
nantinya digunakan dalam menentukan warna benda tersebut. Untuk benda berwarna merah range
data yang digunakan yaitu R=15 G=8 B=8, sedangkan untuk benda berwarna hijau range data yang digunakan yaitu R=3 G=14 B=12, kemudian
untuk benda berwarna biru range data yang digunakan yaitu R=9 G=13 B=15 dan untuk bukan warna dasar yaitu selain dari range ketiga warna dasar tersebut.
Range data yang digunakan sengaja dibuat lebih dengan alasan mengantisipasi apabila
data yang terdeteksi lebih besar atau lebih kecil dari data yang telah diambil sampelnya.
4.2.2. Pengujian Nilai Citra RGB Warna Benda
Pengujian nilai citra RGB dari masing-masing warna benda dimaksudkan untuk mengetahui data citra RGB dari masing-masing warna benda yang akan diproses dan dikenali.
Dilakukan sebanyak 20 kali percobaan dari masing-masing warna benda. Terdapat lima warna benda dalam pengambilan data tersebut, tiga warna dasar yaitu benda merah, benda hijau, dan
benda biru, dan dua warna bukan warna dasar yang sudah ditentukan oleh penulis yaitu benda hitam dan benda kuning. Menggunakan nilai range yang sudah ditentukan sebelumnya pada
batasan warna benda sehingga pada saat pengambilan data tidak terjadi kesalahan warna saat proses pengenalan warna. Dari pengujian tersebut, diperoleh tabel 4.2 sebagai berikut.
Tabel 4.2. Data Citra RGB Masing – Masing Warna Benda
Benda Ke-
Warna Benda
Pengambilan Data ke-
Nilai Citra RGB R
G B
1 Merah
1 17,591
6,1662 6,8262 2
17,5892 6,1607 6,8676 3
17,5867 6,1993 6,4038 4
17,6001 6,0133 6,1932 5
17,5993 5,5835 6,4367 6
17,6079 5,7005 6,2758 7
17,92 5,087
5,8419 8
17,5973 5,9313 6,2509
