Implementasi Metoda Thresholding untuk Mendeteksi Objek Manusia Menggunakan Infrared Camera - Thresholding Method Implementation for Human Object Detection Using Infrared Camera.
i
Implementasi Metoda Thresholding untuk Mendeteksi Objek Manusia Menggunakan Infrared Camera
Disusun Oleh: Nama : Hans Setiadi NRP : 1222012
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH no. 65, Bandung, Indonesia.
Email : [email protected]
ABSTRAK
Gempa bumi menjadi contoh masalah serius yang dihadapi oleh Badan SAR Nasional (Basarnas) dalam proses pencarian korban (Search) karena korban yang tertimbun oleh reruntuhan dapat mempersulit pencarian korban. Oleh karena itu dibutuhkan robot yang dapat mendeteksi objek manusia pada daerah yang berbahaya untuk dilakukan pencarian. Korban yang tertimbun sulit ditemukan apabila berada pada daerah yang gelap, sehingga kamera visual tidak dapat menangkap gambar.
Dalam tugas akhir ini, telah direalisasikan sebuah sistem untuk mendeteksi objek manusia pada lokasi gempa. Alat yang digunakan adalah Uncooled Focal-Plan Array (UFPA) infrared camera, yaitu sebuah kamera thermal yang dapat mendeteksi gelombang elektromagnetik, yaitu inframerah untuk mendapatkan gambar thermal (thermography). Kamera ini terhubung dengan perangkat wireless berupa transmitter analog dan receiver analog yang tersambung dengan PC untuk dilakukan proses image processing. Pada proses image processing, citra hasil tangkapan infrared camera diproses menggunakan metoda thresholding dengan mengubah model warna RGB ke model warna HSV dan deteksi tepi pada OpenCV untuk mengetahui ada objek terdeteksi. Kamera digerakkan menggunakan remote control yang mengatur pergerakan servo secara vertikal, horizontal, serta fokus lensa infrared camera.
Sistem deteksi objek menggunakan infrared camera berhasil dilakukan. Sistem mampu mendeteksi objek dengan membedakan luas daerah objek tersebut dengan objek lain yang tertangkap oleh infrared camera. Intensitas cahaya tidak mempengaruhi infrared camera untuk hasil tangkapan kamera. Jarak maksimum dari lensa dengan objek untuk dideteksi adalah 2730 cm. Sistem mampu mendeteksi objek dengan variasi suhu dan dapat mendeteksi objek yang memiliki selisih suhu ±3oC dengan suhu lingkungan objek tersebut. Simulasi deteksi objek dalam ruangan gelap berhasil dilakukan hingga dideteksi adanya objek.
(2)
ii
Thresholding Method Implementation for Human Object Detection Using Infrared Camera
Composed by: Nama : Hans Setiadi NRP : 1222012
Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Maranatha Christian University,
Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH no.65, Bandung, Indonesia Email: [email protected]
ABSTRACT
Earthquake is one of the biggest problem for Search and Rescue (SAR) Team on searching process because trapped victim under the ruins is complicated. Because of that problem, a robot is needed to search for trapped victims under the ruins while at once not jeopardizing the safety of SAR team. Buried victims are
hard to find in the dark place, so that visual camera can’t capture any picture.
In this final project, object detection at earthquake damaged location is designed. This system use Uncooled Focal-Plan Array (UFPA) infrared Camera, a thermal camera that can detect infrared wavelength to capture therma image (thermography). This camera connect with wireless hardware that is analogue transmitter and analogue receiver which connected to PC for image processing. In image processing, captured image is processed by thresholding method with RGB conversion to HSV and contour detection in OpenCV for object detection. Camera is remote controlled for vertical and horizontal servo movement, along servo movement for focus lens.
Object detection using infrared camera is successfully done. System can detect an object with another object which captured by infrared camera. Light
intensity doen’t affect captured image by infrared camera. The maximum distance from camera to object is 2730 cm for object detection. System can detect an object with ±3oC difference between its temperature and sorroundings temperature. Object detect simulation at dark room is successfully done.
Key words: Infrared camera, thresholding, contour detection.
(3)
iii
DAFTAR ISI
LEMBARPENGESAHAN
PERNYATAAN ORISINALITAS LAPORAN PENELITIAN PERNYATAAN PUBLIKASI LAPORAN TUGAS AKHIR KATA PENGANTAR
ABSTRAK ... i
ABSTRACT ... ii
DAFTAR ISI ... iii
DAFTAR GAMBAR ... v
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ...1
1.2 Rumusan Masalah ...2
1.3 Tujuan ...2
1.4 Batasan Masalah ...2
1.5 Sistematika Penulisan ...2
BAB II LANDASAN TEORI ... 4
2.1 UFPA Infrared Camera ...4
2.1.1 Benda Hitam (Black Body) ...6
2.1.2 Hukum Stefan-Boltzmann ...6
2.1.3 Thermography ...9
2.1.4 Emisivitas ...9
2.2 Pengolahan Citra ...11
2.3 Operasi Pengolahan Citra ...11
2.4 Thresholding ...13
2.5 HSV ...13
2.6 RGB Color ...14
2.7 RGB to HSV ...15
2.8 Contour Detection ...15
2.9 OpenCV ...16
(4)
iv
2.10 Fat Shark RC Vision Systems 250mW 5G8 TX V3 ...19
2.11 NexWave RF Duo 5800 V4 Diversity Receiver ...21
2.12 EasyCap ...22
2.13 Search and Rescue Robot ...23
BAB III PERANCANGAN DAN REALISASI ... 25
3.1 Perancangan Sistem Deteksi Objek ...25
3.1.1 Proses Image Processing ...26
3.1.2 Flowchart Sistem Deteksi Objek ...31
3.2 Perancangan Sistem Mekanika Kamera ...35
3.3 Realisasi Sistem Menggunakan Search and Rescue Robot ...36
BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS ... 38
4.1 Perbandingan Kamera Visual dengan Infrared Camera ...38
4.2 Hasil Tangkapan Suhu Tubuh Manusia Menggunakan Infrared Camera 40 4.3 Pengaruh Intensitas Cahaya untuk Kamera Visual dan Infrared Camera 41 4.4 Pengaruh Fokus Lensa pada Infrared Camera ...44
4.5 Range Suhu Objek yang Terdeteksi Program Image Processing...46
4.6 Kemampuan Program Mendeteksi Antara Manusia dengan Objek Lain 49 4.7 Pengaruh Jarak pada Program Deteksi Objek ...51
4.8 Simulasi Deteksi Objek ...54
BAB V SIMPULAN DAN SARAN ... 64
5.1 Simpulan ...64
5.2 Saran ...65
(5)
v
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 UFPA Infrared Camera ...4
Gambar 2.2 Grafik Energi yang Dipancarkan Terhadap Suhu ...7
Gambar 2.3 Spektrum Gelombang Elektromagnetik ...9
Gambar 2.4 Sensor Infrared Camera Menerima Radiasi dari Target ...10
Gambar 2.5 Contoh Citra Asli (Kiri) dan Citra Setelah Proses Thresholding (Kanan) ...13
Gambar 2.6 Warna HSV ...14
Gambar 2.7 Warna RGB ...14
Gambar 2.8 Fat Shark RC Vision Systems 250mW 5G8 TX V3 ...19
Gambar 2.9 Switch Untuk Memilih Kanal Frekuensi Modul Fat Shark RC Vision Systems Beroperasi ...20
Gambar 2.10 NexWave RF Duo 5800 V4 Diversity Receiver ...22
Gambar 2.11 EasyCap ...22
Gambar 2.12 Search and Rescue Robot ...23
Gambar 2.13 Blok Diagram sistem Search and Rescue Robot ...24
Gambar 3.1 Diagram Blok Sistem Deteksi Objek ...25
Gambar 3.2 Keadaan Awal Tuning HSV...27
Gambar 3.3 Pengaruh Hmin pada Tuning HSV ...28
Gambar 3.4 Pengaruh Hmax pada Tuning HSV ...28
Gambar 3.5 Pengaruh Smin pada Tuning HSV ...28
Gambar 3.6 Pengaruh Smax pada Tuning HSV ...29
Gambar 3.7 Pengaruh Vmin pada Tuning HSV ...29
Gambar 3.8 Pengaruh Vmin Berlebih pada Tuning HSV ...29
Gambar 3.9 Pengaruh Vmax pada Tuning HSV ...30
Gambar 3.10 Flowchart Sistem Deteksi Objek ...32
Gambar 3.11 Flowchart Thresholding ...33
Gambar 3.12 Flowchart Deteksi Tepi ...34
Gambar 3.13 Diagram Blok Sistem Mekanika Kamera ...35
Gambar 3.14 Sistem Mekanika Kamera ...35
(6)
vi
Gambar 4.1 Hasil Percobaan Pertama Dengan Kamera Visual dan Infrared
Camera ...38
Gambar 4.2 Hasil Percobaan Kedua Dengan Kamera Visual dan Infrared Camera ...39
Gambar 4.3 Hasil Percobaan Ketiga Dengan Kamera Visual dan Infrared Camera ...39
Gambar 4.4 Hasil Percobaan Keempat Dengan Kamera Visual dan Infrared Camera ...39
Gambar 4.5 Percobaan pada Manusia ...41
Gambar 4.6 Intensitas Cahaya 198.3 Lux ...42
Gambar 4.7 Intensitas Cahaya 82.9 Lux ...42
Gambar 4.8 Intensitas Cahaya 0.12 Lux ...43
Gambar 4.9 Intensitas Cahaya <0.12 Lux ...43
Gambar 4.10 Percobaan Fokus Lensa pada 1 Objek Manusia ...44
Gambar 4.11 Percobaan I Fokus Lensa pada 2 Objek Manusia ...45
Gambar 4.12 Percobaan II Fokus Lensa pada 2 Objek Manusia ...45
Gambar 4.13 Suhu Objek 52 oC ...46
Gambar 4.14 Suhu Objek 35 oC ...46
Gambar 4.15 Suhu Objek 31 oC ...46
Gambar 4.16 Suhu Objek 29 oC ...46
Gambar 4.17 Suhu Objek 27.5 oC ...47
Gambar 4.18 Suhu Objek 27 oC ...47
Gambar 4.19 Suhu Objek 26.5 oC ...47
Gambar 4.20 Suhu Objek 26 oC ...47
Gambar 4.21 Suhu Objek 25 oC ...47
Gambar 4.22 Suhu Objek 24 oC ...47
Gambar 4.23 Suhu Objek 23.5 oC ...48
Gambar 4.24 Suhu Objek 23 oC ...48
Gambar 4.25 Suhu Objek 22 oC ...48
Gambar 4.26 Suhu Objek 21.5 oC ...48
Gambar 4.27 Suhu Objek 21 oC ...48
(7)
vii
Gambar 4.29 Percobaan Pertama Deteksi Manusia ...50
Gambar 4.30 Percobaan Kedua Deteksi Manusia ...50
Gambar 4.31 Percobaan Ketiga Deteksi Manusia ...50
Gambar 4.32 Jarak 330cm ...51
Gambar 4.33 Jarak 730cm ...51
Gambar 4.34 Jarak 1230cm ...52
Gambar 4.35 Jarak 1730cm ...52
Gambar 4.36 Jarak 2230cm ...52
Gambar 4.37 Jarak 2730cm ...52
Gambar 4.38 Jarak 3230cm ...52
Gambar 4.39 Jarak 3730cm ...52
Gambar 4.40 Jarak 4230cm ...53
Gambar 4.41 Jarak 4330cm ...53
Gambar 4.42 Jarak 4430cm ...53
Gambar 4.43 Jarak 4530cm ...53
Gambar 4.44 Sketsa Ruangan Percobaan I Simulasi Deteksi Objek ...54
Gambar 4.45 Percobaan I Simulasi Deteksi Objek ...55
Gambar 4.46 Hasil Percobaan I Simulasi Deteksi Objek ...56
Gambar 4.47 Hasil Mapping & Localization Percobaan I Simulasi Deteksi Objek ...57
Gambar 4.48 Sketsa Ruangan Percobaan II Simulasi Deteksi Objek ...58
Gambar 4.49 Percobaan II Simulasi Deteksi Objek ...59
Gambar 4. 50 Hasil Percobaan II Simulasi Deteksi Objek ...60
Gambar 4.51 Hasil Mapping & Localization Percobaan II Simulasi Deteksi Objek ...61
Gambar 4.52 Sketsa Ruangan Percobaan III Simulasi Deteksi Objek ...61
Gambar 4.53 Hasil Mapping & Localization Percobaan III Simulasi Deteksi Objek ...62
(8)
viii
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Spesifikasi UFPA Infrared Camera ...5 Tabel 2.2 Tabel Emissivity of Raw Material ...7 Tabel 2.3 Spesifikasi Fat Shark RC Vision Systems 250mW 5G8 TX V3 ...20 Tabel 2.4 Daerah operasi frekuensi modul Fat Shark RC Vision Systems 250mW 5G8 TX V3 ...20 Tabel 2.5 Tabel kanal frekuensi NexWave RF Duo 5800 V4 Diversity Receiver ...22
(9)
1
Universitas Kristen Maranatha
BAB I
PENDAHULUAN
Dalam Bab ini akan dibahas mengenai latar belakang pembuatan laporan, rumusan masalah, tujuan dari pembuatan Tugas Akhir, pembatasan dari masalah yang ada, serta sistematika penulisan tugas akhir ini.
1.1 Latar Belakang
Badan SAR Nasional (Basarnas) adalah sebuah Lembaga Pemerintah Nonkementerian yang bertugas melaksanakan tugas pemerintahan di bidang pencarian dan pertolongan (Search and Rescue). Salah satu tugas pokok dari Basarnas adalah mencari dan menolong korban dari bencana yang terjadi di suatu daerah. Cukup banyak masalah yang dihadapi oleh Basarnas dalam melakukan pencarian korban, terutama ketika terjadi bencana alam yang cukup besar sehingga merusak lingkungan di sekitar tempat pencarian korban.
Gempa bumi menjadi contoh masalah serius yang dihadapi oleh Basarnas dalam proses pencarian korban (Search). Efek dari gempa bumi yang cukup besar dapat menyebabkan hancurnya jalanan dan gedung tinggi yang roboh. Apabila ini terjadi, maka besar kemungkinan adanya korban yang tertimpa oleh bebatuan besar dan terjebak dalam reruntuhan gedung tinggi tersebut sehingga sangat sulit bagi Basarnas untuk melakukan pencarian korban tersebut. Seperti kasus gempa bumi yang terjadi di kota Kobe, tahun 1995. Berdasarkan data dari International Rescue System Institute (2003), saat itu lebih dari 80 persen korban disebabkan oleh reruntuhan bangunan dan terlambat tertolong setelah tertimpa oleh reruntuhan bangunan itu.
Dengan majunya teknologi, proses pencarian korban oleh Basarnas dapat dibantu dengan sebuah robot. Keuntungan dari menggunakan robot yaitu dapat memasuki daerah yang berbahaya ketika proses pencarian tanpa membahayakan anggota Basarnas itu sendiri, sehingga dapat melakukan tindakan lebih lanjut ketika
(10)
2
Universitas Kristen Maranatha
akan melakukan proses pertolongan (Rescue). Untuk membantu proses pencarian ini, robot dilengkapi dengan 2D Laser Scanner dan Infrared Camera.
1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah dalam melaksanakan Tugas Akhir ini adalah bagaimana mengimplementasikan metoda thresholding untuk mendeteksi objek manusia menggunakan infrared camera?
1.3 Tujuan
Tujuan melaksanakan Tugas Akhir ini adalah mengimplementasikan metoda thresholding untuk mendeteksi objek manusia menggunakan infrared camera.
1.4 Batasan Masalah
Dalam melaksanakan Tugas Akhir didapati batasan-batasan seperti : 1. Struktur dan mekanika robot tidak dibahas
2. Pergerakan sudut kamera menggunakan mode manual dengan remote control.
1.5 Sistematika Penulisan
Laporan Tugas Akhir ini disusun dengan sistematika penulisan sebagai berikut :
1. Bab I Pendahuluan
Pada bab ini berisi latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah, dan sistematika penulisan.
2. Bab II Landasan Teori
Pada bab ini berisi teori mengenai pengolahan citra, UFPA infrared camera, Thresholding, Contour Detection, OpenCV, serta Search and Rescue Robot.
(11)
3
Universitas Kristen Maranatha
3. Bab III Perancangan dan Realisasi
Pada bab ini dijelaskan tentang perancangan sistem deteksi objek, perancangan sistem mekanika kamera, dan realisasi sistem menggunakan search and rescue robot.
4. Bab IV Data Pengamatan dan Analisis Data
Pada bab ini berisi data pengamatan perbandingan kamera visual dengan Infrared Camera, hasil tangkapan suhu tubuh manusia menggunakan Infrared Camera, pengaruh intensitas cahaya untuk kamera visual dan Infrared Camera, pengaruh fokus kamera untuk hasil tangkapan Infrared Camera, range suhu objek yang terdeteksi oleh program image processing, kemampuan program mendeteksi antara manusia dengan objek lain, pengaruh jarak pada program deteksi objek, serta simulasi pencarian korban dengan mode manual dan mode mapping autonomous. 5. Bab V Kesimpulan dan Saran
Pada bab ini berisi kesimpulan berdasarkan analisis data yang telah didapat dan saran yang dapat dipertimbangkan mengenai pembahasan sebelumnya.
(12)
64
Universitas Kristen Maranatha
BAB V
SIMPULAN DAN SARAN
Pada Bab ini berisi kesimpulan berdasarkan analisis data yang telah didapat dan saran yang dapat dipertimbangkan mengenai pembahasan sebelumnya.
5.1 Simpulan
Dengan memperhatikan data pengamatan dan analisis pada bab sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa:
1. Perancangan sistem untuk mendeteksi objek menggunakan infrared camera berhasil dilakukan.
2. Dari hasil pengamatan pengaruh intensitas cahaya pada kedua macam kamera dapat dibuktikan bahwa intensitas cahaya tidak mempengaruhi hasil tangkapan kamera IR. Pada kamera visual untuk intensitas 0.12 Lux sudah sulit dikenali bentuk dari manusia yang tertangkap kamera. Ketika, nilai intensitas cahaya <0.12 Lux, hasil tangkapan kamera visual sudah tidak dapat menunjukkan gambar dengan jelas.
3. Dari hasil pengamatan range suhu yang terdeteksi objek, untuk suhu ruangan 24.5oC, objek yang terdeteksi memiliki suhu ≥27.5oC (selisih ≥3oC) masih terdeteksi sempurna dan terus mengalami penurunan kualitas deteksi objek untuk suhu <27.5oC hingga mencapai suhu 25oC. Ketika suhu objek ≤25oC, program untuk mendeteksi objek sudah tidak dapat dilakukan.
4. Program deteksi objek dapat berfungsi dengan baik dengan membedakan luas daerah objek tersebut dengan objek lain sekitarnya yang tertangkap oleh infrared camera.
5. Jarak maksimum objek dengan kamera agar masih dapat dikenali bentuknya yaitu 2730cm.
6. Mapping & localization tidak berhasil dilakukan secara autonomous, karena kondisi mekanik robot yang sudah tidak
(13)
65
Universitas Kristen Maranatha
mendukung. Robot sering bergerak tidak sesuai dengan sinyal kontrol yang diberikan sehingga merusak hasil mapping & localization dari robot.
5.2 Saran
Saran-saran yang dapat diberikan untuk perbaikan dan pengembangan dari Tugas Akhir ini adalah :
1. Diperlukan sebuah perancangan untuk mengurangi jumlah kabel yang terpasang pada robot karena dapat mengganggu dalam melakukan percobaan.
2. Mekanika robot harus diperbaiki, terutama gear pada roda yang digunakan karena pergerakan robot sudah tidak stabil ketika berbelok ke kiri atau ke kanan.
3. Proses deteksi korban perlu pengembangan terutama ketika suhu dari korban mendekati suhu ruangan yang mempersulit proses deteksi. Dapat digunakan sensor CO2 untuk mendeteksi napas dari korban.
(14)
Implementasi Metoda Thresholding untuk Mendeteksi Objek Manusia Menggunakan Infrared Camera
Thresholding Method Implementation for Human Object Detection Using Infrared Camera
Laporan Tugas Akhir
Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Program Studi Strata Satu (S1) Program Studi Teknik Elektro – Fakultas Teknik
Universitas Kristen Maranatha Bandung
Disusun oleh: Nama : Hans Setiadi NRP : 1222012
PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA BANDUNG
(15)
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur saya panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat dan rahmat-Nya Kami dapat menyelesaikan Laporan Tugas Akhir yang berjudul “Implementasi Metoda Thresholding untuk Mendeteksi Objek Manusia Menggunakan Infrared Camera” dapat diselesaikan dengan baik. Selama pelaksanaan Tugas Akhir ini penulis mendapatkan dorongan dan bimbingan dari berbagai pihak. Oleh karena itu pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih banyak kepada:
1. Muliady, ST., MT., selaku dosen pembimbing Tugas Akhir yang telah menyumbangkan pengetahuan, memberikan masukan berupa ide-ide, kritik, dan saran.
2. Dr. Ir. Daniel Setiadikarunia, MT., Dr. Erwani Merry Sartika, ST., MT., dan Yonatan Hutama, ST, MT., selaku dosen penguji yang telah memberikan ide, saran, dan kritik pada saat seminar dan sidang Tugas Akhir.
3. Novie Theresia Br. Pasaribu, ST., M.T., selaku Ketua Program Studi Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha.
4. Ir. Yohana Susanthi, Msc., selaku Koordinator Tugas Akhir Program Studi Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha.
5. Keluarga yang senantiasa memberikan dukungan secara moril dan materiil kepada penulis dalam pembuatan Tugas Akhir ini.
6. Saudara Elvin Nathan, Sofian Fadli dan Ricky Subagja yang telah memberikan ide dan dukungan moril dalam pembuatan Tugas Akhir ini. 7. Semua rekan yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah membantu
baik secara langsung maupun tidak langsung.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa masih banyak kekurangan dan kesalahan dalam penulisan laporan Tugas Akhir ini, walaupun penulis telah berusaha sebaik mungkin dengan segala kemampuan yang ada. Oleh karena itu, penulis mengharapkan saran dan kritik yang membangun. Semoga laporan Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan.
Bandung, Januari 2017 Penulis
(16)
66
Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR PUSTAKA
1. Gonzalez, Rafael C. and Richard E. Woods. Digital Image Processing Second Edition.
2. Gunadi, Dionisius Alvin. Realisasi Robot Rescue All Terrain Mengacu pada Robocup Rescue Robot League Competition - Realization of Robot Rescue All Terrain Refer to Robocup Rescue Robot League Competition 3. Kusuma, Andri P. 2013. “Analisis Algoritma Transformasi Hough dalam
Mendeteksi Lingkaran dan Elips berbasis Pengolahan Citra Digital”. Tugas Akhir Program Sarjana Fakultas Elektro dan Komunikasi, Institut Teknologi Telkom, Bandung.
4. Mulyono, Kevin Reinaldo. Implementasi Localization & Mapping Menggunakan 2D Laser Scanner pada Robot Rescue All-Terrain –
Implementation of Localization and Mapping Using 2D Laser Scanner on Robot Rescue All-Terrain
5. Munir, R. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika Bandung.
6. Raytek. Principles of Noncontact Temperature.
7. Robert, Laganiere, “OpenCV 2 Computer Vision Application
Programming Cookbook”, Packt Publishing, 2011.
8. Tadokoro, Satoshi. 2003. An Overview of Japan National Project on Rescue Robotics.
9. UFPA Infrared Camera User Manual
10. http://e-journal.uajy.ac.id/8888/3/2MTA02109.pdf 11. https://en.wikipedia.org/wiki/Thermography
12. http://opencv-srf.blogspot.co.id/2010/09/object-detection-using-color-seperation.html
13. http://opencv-srf.blogspot.co.id/2011/09/object-detection-tracking-using-contours.html
14. http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transform ations.html
(1)
3 Universitas Kristen Maranatha 3. Bab III Perancangan dan Realisasi
Pada bab ini dijelaskan tentang perancangan sistem deteksi objek, perancangan sistem mekanika kamera, dan realisasi sistem menggunakan search and rescue robot.
4. Bab IV Data Pengamatan dan Analisis Data
Pada bab ini berisi data pengamatan perbandingan kamera visual dengan Infrared Camera, hasil tangkapan suhu tubuh manusia menggunakan Infrared Camera, pengaruh intensitas cahaya untuk kamera visual dan Infrared Camera, pengaruh fokus kamera untuk hasil tangkapan Infrared Camera, range suhu objek yang terdeteksi oleh program image processing, kemampuan program mendeteksi antara manusia dengan objek lain, pengaruh jarak pada program deteksi objek, serta simulasi pencarian korban dengan mode manual dan mode mapping autonomous. 5. Bab V Kesimpulan dan Saran
Pada bab ini berisi kesimpulan berdasarkan analisis data yang telah didapat dan saran yang dapat dipertimbangkan mengenai pembahasan sebelumnya.
(2)
64
Universitas Kristen Maranatha
BAB V
SIMPULAN DAN SARAN
Pada Bab ini berisi kesimpulan berdasarkan analisis data yang telah didapat dan saran yang dapat dipertimbangkan mengenai pembahasan sebelumnya.
5.1 Simpulan
Dengan memperhatikan data pengamatan dan analisis pada bab sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa:
1. Perancangan sistem untuk mendeteksi objek menggunakan infrared camera berhasil dilakukan.
2. Dari hasil pengamatan pengaruh intensitas cahaya pada kedua macam kamera dapat dibuktikan bahwa intensitas cahaya tidak mempengaruhi hasil tangkapan kamera IR. Pada kamera visual untuk intensitas 0.12 Lux sudah sulit dikenali bentuk dari manusia yang tertangkap kamera. Ketika, nilai intensitas cahaya <0.12 Lux, hasil tangkapan kamera visual sudah tidak dapat menunjukkan gambar dengan jelas.
3. Dari hasil pengamatan range suhu yang terdeteksi objek, untuk suhu ruangan 24.5oC, objek yang terdeteksi memiliki suhu ≥27.5oC (selisih ≥3oC) masih terdeteksi sempurna dan terus mengalami penurunan kualitas deteksi objek untuk suhu <27.5oC hingga mencapai suhu 25oC. Ketika suhu objek ≤25oC, program untuk mendeteksi objek sudah tidak dapat dilakukan.
4. Program deteksi objek dapat berfungsi dengan baik dengan membedakan luas daerah objek tersebut dengan objek lain sekitarnya yang tertangkap oleh infrared camera.
5. Jarak maksimum objek dengan kamera agar masih dapat dikenali bentuknya yaitu 2730cm.
6. Mapping & localization tidak berhasil dilakukan secara autonomous, karena kondisi mekanik robot yang sudah tidak
(3)
65 Universitas Kristen Maranatha mendukung. Robot sering bergerak tidak sesuai dengan sinyal kontrol yang diberikan sehingga merusak hasil mapping & localization dari robot.
5.2 Saran
Saran-saran yang dapat diberikan untuk perbaikan dan pengembangan dari Tugas Akhir ini adalah :
1. Diperlukan sebuah perancangan untuk mengurangi jumlah kabel yang terpasang pada robot karena dapat mengganggu dalam melakukan percobaan.
2. Mekanika robot harus diperbaiki, terutama gear pada roda yang digunakan karena pergerakan robot sudah tidak stabil ketika berbelok ke kiri atau ke kanan.
3. Proses deteksi korban perlu pengembangan terutama ketika suhu dari korban mendekati suhu ruangan yang mempersulit proses deteksi. Dapat digunakan sensor CO2 untuk mendeteksi napas dari korban.
(4)
Implementasi Metoda Thresholding untuk Mendeteksi Objek Manusia Menggunakan Infrared Camera
Thresholding Method Implementation for Human Object Detection Using Infrared Camera
Laporan Tugas Akhir
Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Program Studi Strata Satu (S1)
Program Studi Teknik Elektro – Fakultas Teknik
Universitas Kristen Maranatha Bandung
Disusun oleh: Nama : Hans Setiadi NRP : 1222012
PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA BANDUNG
(5)
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur saya panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat dan rahmat-Nya Kami dapat menyelesaikan Laporan Tugas Akhir yang berjudul “Implementasi Metoda Thresholding untuk Mendeteksi Objek Manusia
Menggunakan Infrared Camera” dapat diselesaikan dengan baik. Selama
pelaksanaan Tugas Akhir ini penulis mendapatkan dorongan dan bimbingan dari berbagai pihak. Oleh karena itu pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih banyak kepada:
1. Muliady, ST., MT., selaku dosen pembimbing Tugas Akhir yang telah menyumbangkan pengetahuan, memberikan masukan berupa ide-ide, kritik, dan saran.
2. Dr. Ir. Daniel Setiadikarunia, MT., Dr. Erwani Merry Sartika, ST., MT., dan Yonatan Hutama, ST, MT., selaku dosen penguji yang telah memberikan ide, saran, dan kritik pada saat seminar dan sidang Tugas Akhir.
3. Novie Theresia Br. Pasaribu, ST., M.T., selaku Ketua Program Studi Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha.
4. Ir. Yohana Susanthi, Msc., selaku Koordinator Tugas Akhir Program Studi Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha.
5. Keluarga yang senantiasa memberikan dukungan secara moril dan materiil kepada penulis dalam pembuatan Tugas Akhir ini.
6. Saudara Elvin Nathan, Sofian Fadli dan Ricky Subagja yang telah memberikan ide dan dukungan moril dalam pembuatan Tugas Akhir ini. 7. Semua rekan yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah membantu
baik secara langsung maupun tidak langsung.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa masih banyak kekurangan dan kesalahan dalam penulisan laporan Tugas Akhir ini, walaupun penulis telah berusaha sebaik mungkin dengan segala kemampuan yang ada. Oleh karena itu, penulis mengharapkan saran dan kritik yang membangun. Semoga laporan Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan.
Bandung, Januari 2017 Penulis
(6)
66 Universitas Kristen Maranatha DAFTAR PUSTAKA
1. Gonzalez, Rafael C. and Richard E. Woods. Digital Image Processing Second Edition.
2. Gunadi, Dionisius Alvin. Realisasi Robot Rescue All Terrain Mengacu pada Robocup Rescue Robot League Competition - Realization of Robot Rescue All Terrain Refer to Robocup Rescue Robot League Competition 3. Kusuma, Andri P. 2013. “Analisis Algoritma Transformasi Hough dalam
Mendeteksi Lingkaran dan Elips berbasis Pengolahan Citra Digital”. Tugas Akhir Program Sarjana Fakultas Elektro dan Komunikasi, Institut Teknologi Telkom, Bandung.
4. Mulyono, Kevin Reinaldo. Implementasi Localization & Mapping Menggunakan 2D Laser Scanner pada Robot Rescue All-Terrain –
Implementation of Localization and Mapping Using 2D Laser Scanner on Robot Rescue All-Terrain
5. Munir, R. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika Bandung.
6. Raytek. Principles of Noncontact Temperature.
7. Robert, Laganiere, “OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook”, Packt Publishing, 2011.
8. Tadokoro, Satoshi. 2003. An Overview of Japan National Project on Rescue Robotics.
9. UFPA Infrared Camera User Manual
10. http://e-journal.uajy.ac.id/8888/3/2MTA02109.pdf 11. https://en.wikipedia.org/wiki/Thermography
12. http://opencv-srf.blogspot.co.id/2010/09/object-detection-using-color-seperation.html
13. http://opencv-srf.blogspot.co.id/2011/09/object-detection-tracking-using-contours.html
14. http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transform ations.html