5
penerapannya, teori mengenai pengenalan lingkungan diaplikasikan secara parsial, dikarenakan kondisi lingkungan yang tidak tetap. Untuk penghindaran tubrukan menuju lokasi tujuan, perencanaan
jalur secara global berhubungan erat dengan penguasaan rintangan, dalam hal ini berupa deteksi rintangan dan penghindaran rintangan.
Masih menurut Ribeiro 2005, penghindaran rintangan mengarah kepada metodologi mengenai bentuk jalur dari robot untuk melewati rintangan yang tidak dikehendaki. Pergerakan yang
dihasilkan tergantung dari lokasi aktual robot dan sistem pembacaan sensor. Terdapat beragam jenis algoritma untuk penghindaran rintangan berdasarkan perencanaan kembali replanning atas
perubahan reaktif terhadap strategi kontrol. Banyak teknik yang ditawarkan secara berbeda untuk penggunaan data sensori dan strategi kontrol pergerakan untuk melewati rintangan.
Penelitian mengenai aplikasi sistem navigasi otomatis pada traktor pertanian merupakan salah satu topik yang banyak diminati pada dua dekade terakhir, terutama di negara-negara maju
dalam upaya menerapkan precision farming PF. Selain itu, keterbatasan tenaga kerja dan sumber daya lingkungan juga menjadi bahan pertimbangan tersendiri bagi kebutuhan navigasi otomatis pada
traktor pertanian. Tujuan penggunaan sistem navigasi otomatis pada traktor pertanian antara lain untuk mengatasi menurunnya kinerja traktor karena faktor kelelahan dari operator, dan untuk
meningkatkan ketelitian dan produktifitas pengoperasian traktor dalam kegiatan budidaya pertanian Ahmad et. al., 2010.
Terdapat enam sub-sistem yang dijadikan syarat untuk mendefinisikan navigasi pada robot. Pertama, posisi dan orientasi dari kendaraan harus diketahui penempatan robot. Kedua, posisi dan
luasan rintangan dalam lingkungan juga harus diketahui atau telah dapat ditangkap dengan sensor selama proses navigasi. Ketiga, dapat diterimanya jalur yang bebas tubrukan untuk menentukan titik
tujuan yang seharusnya diperhitungkan atau diputuskan, dimana terdapat banyak metode perencanaan jalur yang dapat digunakan. Keempat, sistem kontrol pergerakan kendaraan secara langsung
sehubungan dengan pemilihan jalur diperlukan untuk jenis penggerak yang akan digunakan roda, rel, kaki, kayuhan dan sebagainya. Kelima, diperlukan subsistem untuk melakukan komunikasi dengan
yang lain dan secara langsung untuk berkomunikasi dengan pangkalan stasiun jika ada. Terakhir adalah pertanyaan yang mendefinisikan tugas tersebut yang telah diprogramkan, apakah langsung
menuju ke lokasi yang akan dicapai, menemukan obyek yang ditetapkan, menjelajahi wilayah atau menempuh semua ruang bebas seperti dalam proses pembersihan atau operasi penyimpanan
pemanenan produk pertanian Jarvis, 1990.
2.3. Citra Digital
Menurut Desiani dan Arhami 2005, konsep yang mendasari komputer vision adalah titik, garis, kurva dan berbagai bentuk bidang serta semua kombinasinya yang merupakan isi suatu keadaan
yang disebut alam nyata, yaitu istilah yang diambil untuk mewakili ruang tempat hidup semua makhluk hidup dan benda mati beserta semua keindahan yang terdapat di dalamnya yang memberikan
berbagai macam kombinasi gerak, kombinasi warna atau kombinasi antara keduanya sehingga akan sangat rumit untuk menyatakan dan memvisualisasikan semua kombinasi tersebut menggunakan
komputer. Dimana di sisi lain manusia juga mengembangkan bagaimana suatu mesin pintar dapat memahami dan mengerti semua keadaan tersebut dan dapat berkomunikasi dengan semuanya.
Menurut Murni 1992 dalam Lesmana 2010, citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti
gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik. Selayaknya mata dan otak, sistem visual buatan atau vision system computer vision adalah
6
suatu sistem yang mempunyai kemampuan untuk menganalisis obyek secara visual, setelah data obyek yang bersangkutan dimasukkan dalam bentuk citra image. Secara umum tujuan dari sistem
visual adalah membuat model nyata dari sebuah citra. Citra yang dimaksudkan adalah citra digital hasil konversi suatu obyek menjadi citra melalui suatu sensor yang prosesnya disebut digitasi
Ahmad, 2005.
Menurut Esther 2008 dalam Wibowo 2009 citra digital didefinisikan sebagai citra fx,y yang telah didigitalisasi baik koordinat area maupun brightness level. Dalam pengertian lain
pengolahan citra dapat dideskripsikan sebagai proses pengolahan dan analisis citra yang banyak melibatkan persepsi visual. Dalam bagan kartesius untuk menyamakan persepsi dalam melihat suatu
obyek citra, nilai f di koordinat x,y diyatakan sebagai brightness grayness level dari citra pada titik tersebut. Citra digital tersusun dalam bentuk raster grid atau kisi. Setiap kotak tile yang terbentuk
disebut piksel picture element dan memiliki nilai value atau number yang menunjukkan intensitas keabuan pada piksel tersebut, sehingga citra juga dapat berarti kumpulan piksel yang disusun dalam
larik dua dimensi. Indeks baris dan kolom x,y dari sebuah piksel dinyatakan dalam bilangan bulat. Piksel 0,0 terletak pada sudut kiri atas pada citra, indeks x bergerak ke kanan dan indeks y bergerak
ke bawah. Konvensi ini dipakai merujuk pada cara penulisan larik yang digunakan dalam pemrograman komputer. Pada proses pengambilan citra, dilakukan proses otomatisasi dari sistem
perangkat citra digital yang melakukan penjelajahan citra sehingga membentuk suatu matriks dimana elemen-elemennya menyatakan nilai intensitas cahaya pada suatu himpunan diskrit dari titik Ahmad,
2005.
Menurut Ahmad 2005, pengertian dari pengolahan citra image processing sedikit berbeda dengan pengertian mesin visual machine vision, meskipun keduanya seolah-olah dapat digunakan
dengan maksud yang sama. Terminologi pengolahan citra dipergunakan bila hasil data yang berupa pengolahan citra juga berbentuk citra yang lain, yang mengandung atau memperkuat informasi khusus
pada citra hasil pengolahan sesuai dengan tujuan pengolahannya. Sedangkan terminologi mesin visual digunakan jika data hasil pengolahan citra langsung diterjemahkan ke dalam bentuk lain, misalnya
grafik yang siap diinterpretasikan untuk tujuan tertentu, gerak peralatan atau bagian dari peralatan mekanis, atau aksi yang lain yang berarti bukan merupakan citra lagi. Dengan demikian, pengolahan
citra merupakan bagian dari mesin visual, karena untuk menghasilkan keluaran selain citra, informasi dari citra yang ditangkap oleh kamera juga perlu diolah dan dipertajam pada bagian-bagian tertentu.
Secara ringkas dapat dikatakan bahwa sisitem visual menghasilkan pengukuran atau abstraksi dari sifat-sifat geometri pada citra dan menghasilkan suatu interpretasi tertentu. Dengan demikian, dalam
memahami sistem visual, mungkin akan sangat berguna untuk diingat bahwa:
Jenis pemrograman citra yang disebut dengan program live, atau lebih dikenal dengan sebutan real time program, merupakan program yang menangkap citra, memindahkan bingkai ke
dalam memori komputer, melakukan analisis dan perhitungan, dan menghasilkan citra lain atau lebih sering lagi suatu keputusan, tergantung pada tujuannya. Keputusan ini biasanya digunakan untuk
melakukan aksi, misalnya memberikan predikat pada obyek yang diambil citranya seperti pada sistem sortasi, atau menggerakkan manipulator untuk memetik buah pada robot pemanen buah, dan
sebagainya. Oleh karena sifatnya yang demikian, sistem seperti ini biasanya disebut mesin visual, karena menghasilkan aksi yang berbeda, bukan lagi citra yang baru. Dengan demikian dapat terlihat
dengan jelas bahwa program pengolah citra jenis ini lebih kompleks jika dibandingkan dengan program yang bersifat tunda, karena selain mempunyai modul-modul pengolah citra, ia juga
dilengkapi dengan modul-modul interfacing yang berhubungan dengan bagian atau peralatan lain dari sistem yang diperlukan untuk melakukan aksi yang diinginkan.
visual = geometri + pengukuran + interpretasi
7
Menurut Desiani dan Arhami 2005, ada beberapa struktur yang mendasari elemen – elemen
suatu mesin vision sistem visual, yaitu Gambar 2.3: a.
Sumber cahaya Light sources, merupakan sumber cahaya yang digunakan sebagai sumber untuk aplikasi seperti layaknya laser, sistem robotika dan sebagainya.
b. Pemandangan Scene, merupakan kumpulan obyek
c. Peralatan Penangkap Gambar Image device, merupakan alat yang digunakan untuk
mengubah Gambar menjadi sesuatu yang dimengerti oleh mesin d.
Gambar Image, merupakan gambar-gambar dari suatu obyek yang merupakan representasi dari keadaan yang sesungguhnya
e. Sistem Visual Machine Vision, merupakan sistem yang menginterpretasikan gambar
yang berkenaan dengan ciri-ciri, pola maupun obyek yang dapat ditelusuri oleh sistem f.
Deskripsi Simbol Symbolic Description, merupakan sistem yang dapat digunakan untuk menganalogikan kinerja sistem ke simbol-simbol tertentu yang dimengerti sistem
g. Timbal balik aplikasi Possible Application Feedback, merupakan suatu keadaan yang
dapat memberikan respons untuk menerima gambar dari suatu sistem penglihatan
Gambar 2.3. Struktur Komputer Vision Desiani dan Arhami, 2005 Dari struktur komputer vision di atas, ada tiga elemen yang sangat mendasari suatu sistem vision,
yaitu Image Processing, yang berfungsi mengubah atau mengkonversi Gambar eksternal menjadi suatu representasi yang dibutuhkan. Kedua, klasifikasi pola pattern classification adalah bagaimana
suatu mesin pintar komputer dapat mengetahui berbagai macam bentuk pola, seperti garis, kurva, bayangan dan pola lainnya. Artinya, jika mesin tersebut diberi suatu input berupa pola tertentu maka
mesin dapat mengerti pola yang diberikan. Dan elemen terakhir yang mendasari sistem vision adalah Scene Analysis yang merupakan suatu permasalahan yang tergolong rumit dalam komputer vision,
8
yaitu bagaimana memperoleh informasi dari suatu paparan baik itu berupa Gambar atau pola-pola tertentu.
Menurut Ahmad et. al. 2010, traktor tanpa awak, meskipun sudah menggunakan teknologi GPS untuk mengenali lintasan kerjanya, masih memerlukan kemampuan untuk mengenali medan di
depannya agar dapat menghindari rintangan yang mungkin ada. Ada beberapa perangkat keras yang diperlukan terutama untuk melakukan proses digitasi, bukan untuk melakukan pengolahan citra.
Perangkat keras pertama adalah berupa sensor citra image sensor, untuk menangkap pantulan cahaya oleh obyek yang kemudian disimpan dalam bentuk nilai intensitas di memori komputer. Banyak
macam dari sensor citra ini yang digunakan untuk menangkap citra seperti yang kita lihat pada TV yaitu vidicon tube, image orthicon tube, image dissector tube, dan solidstateimage sensor. Saat ini
solidstateimage sensor banyak digunakan karena mempunyai banyak kelebihan seperti konsumsi daya listrik yang kecil, ukuran yang kecil dan kompak, tahan guncangan dan sebagainya. Ini sangat
diperlukan bila diintegrasikan dalam suatu mesin atau sistem robotik agar bentuknya kompak dan padat. Solidstateimage sensor punya sebuah larik elemen fotoelektric yang dapat membangkitkan
tenaga tegangan listrik dari photon ketika menerima sejumlah energi cahaya. Sensor jenis ini dapat diklasifikasikan berdasarkan caranya melakukan scanning, yang umumnya dibedakan menjadi dua,
yaitu charge-coupled device CCD dan complementary metal-oxide semi-conductor CMOS. Jenis CCD memiliki kelebihan pada resolusi yang tinggi dan kompensasi dari ketersediaan cahaya yang
lemah, sedangkan jenis CMOS mempunyai kelebihan pada bentuk yang kecil dan ringan dengan tetap memberikan hasil citra yang tajam. Tetapi seiring dengan kemajuan teknologi, batas antara kedua
macam sensor ini akan semakin kabur kecuali jika diperlukan sensor dengan karakteristik ekstrim dari kedua macam sensor yang telah dijelaskan. Sebuah kamera warna mempunyai tiga sensor citra
masing-masing untuk warna merah, hijau dan biru, atau mempunyai satu sensor yang dilengkapi dengan filter RGB. Untuk pengoperasian di luar ruangan dimana tingkat pencahayaan sangat
bervariasi dan tergantung pada keadaan lingkungan, sebuah kontrol otomatis untuk diafragma pembukaan lensa mungkin menjadi satu kelengkapan yang diperlukan, agar citra yang dihasilkan
tidak terlalu tinggi variasinya jika terjadi perubahan tingkat pencahayaan. Sinyal yang dihasilkan dari kamera TV adalah sebuah sinyal citra yang dapat diGambarkan sebagai sinyal analog dari bentuk
gelombang listrik, yang tidak dapat langsung dipetakan ke dalam memori komputer untuk membentuk suatu citra. Sinyal analog ini kemudian dikonversi menjadi sinyal digital oleh ADC. Karena konversi
ini, bentuk sinyal analog yang kontinyu berubah menjadi sinyal digital yang diskret atau putus-putus. Selanjutnya sinyal digital keluaran ADC ditransmisikan kepada memori komputer melalui
konektivitas firewire untuk membentuk citra digital. Rangkaian perangkat keras yang dilengkapi dengan ADC dan memori citra ini disebut penangkap bingkai citra image frame grabber Ahmad,
2005. Mengenai kamera CCD tersendiri, sudah tersedia berbagai jenis kamera CCD dengan
berbagai jenis spesifikasi dan jenis interfacing seperti USB, firewire dan lain sebagainya sehingga dapat langsung dihubungkan dengan komputer. Resolusinya juga sudah mencapai megapiksel.
Kamera CCD dapat berfungsi sebagai mata, sehingga dapat mengenali lingkungan sekitar secara visual untuk memastikan bahwa rute yang akan dilalui bebas dari halangan yang dapat mengganggu
kerja smart traktor. Kamera CCD akan mengirim citra di depan smart traktor secara simultan dan mengirimkannya ke unit pemroses citra image processing unit untuk memastikan medan yang akan
dilalui. Bila ditemukan halangan, maka unit pemroses citra akan mengirimkan peringatan kepada sistem pengendali sehingga traktor dapat menghindari halangan, baru kembali ke jalur semula
Ahmad et. al., 2010.
9
2.4. Metoda Pengukuran Jarak dalam Citra
