PERANCANGAN ROBOT LINE FOLLOWER SORTIR B

PERANCANGAN ROBOT LINE FOLLOWER SORTIR BENDA DENGAN MENGGUNAKAN KAMERA SKRIPSI

Oleh

Roqiqul Ma’ani NIM 081910201052

PROGRAM STUDI STRATA SATU JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS JEMBER 2013

PERANCANGAN ROBOT LINE FOLLOWER SORTIR BENDA DENGAN MENGGUNAKAN KAMERA SKRIPSI

diajukan guna melengkapi tugas akhir dan memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan Program Studi Teknik Elektro (S1) dan mencapai gelar Sarjana Teknik

Oleh

Roqiqul Ma’ani NIM 081910201052

PROGRAM STUDI STRATA SATU JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK

PERSEMBAHAN

Alhamdulillah, segala puji bagi Allah SWT yang telah memberikan limpahan nikmat yang sangat luar biasa kepada penulis dan tidak lupa juga sholawat kepada Nabi besar Muhammad SAW yang telah membawa kita semua menuju peradaban manusia yang lebih baik. Skripsi bagi saya adalah salah satu fase kehidupan dimana saya berada di titik terendah dengan berbagai cobaan hidup sehingga butuh banyak dukungan agar saya mampu bangkit dan akhirnya menyelesaikannya. Oleh karena itu, dengan kerendahan hati penulis mempersembahkan karya tulis ini untuk :

1. Kedua orang tuaku, Ibunda Maftuha dan Ayahanda Abd. Hamid Syam yang selalu mendoakan dan selalu mendukung baik secara moral maupun materi.

2. Kakakku Ach. Habanal Huda dan Adikku Fina Wildaniyah yang selalu menjadi motivasi, penulis selalu mendoakan agar sukses selalu.

3. Semua Dosen Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknnik Universitas Jember yang telah membimbing dan memberikan ilmu. Terutama Bapak H. Samsul Bachri M, S.T.,MM.T selaku DPU dan Bapak Sumardi, ST., MT selaku DPA yang telah meluangkan waktu dan pikirannya seta perhatiannya guna memberikan bimbingan dan pengarahan demi terselesainya skripsi ini.

4. Seluruh Guru-guruku dari TK, MI, SMP, SMA dan Guru Mengaji yang telah membimbing dengan sabar dan memberikan ilmu.

5. Teman-teman teknik, khususnya Teknik Elektro angkatan 2008.

6. Teman-teman para penghuni COSAMI, punggawa BIBOT beserta komponen-komponen pendukungnya.

7. Teman-teman KKT desa Keting : AKWS, MPA, TAL, NS, AM, MID, IM.

8. Teman-teman Asisten Laboratorium Dasar dan Optik, UKM RISTEK dan UKM ROBOTIKA.

9. Para dewan guru dan murid-muridku di MA. Annuriyyah.

MOTTO

Karena sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan. Sesungguhnya

sesudah kesulitan itu ada kemudahan.

(Terjemahan Q.S Al Insyirah 5-6)

Knowledge is love and light and vision.

(Hellen Keller)

Pendidikan adalah rangkaian pelajaran yang semakin lama malah semakin

tinggi nilainya.

(Sherlock Holmes)

Optimisme adalah jalan yang membawamu pada keberhasilan

(Roqiqul Ma ani)

PERNYATAAN

Saya yang bertanda tangan dibawah ini: nama : Roqiqul Ma’ani NIM : 081910201052

menyatakan dengan sesungguhnya bahwa karya ilmiah yang berjudul “Perancangan Robot Line Follower Sortir Benda dengan Menggunakan Kamera ” adalah benar- benar hasil karya sendiri, kecuali kutipan yang sudah saya sebutkan sumbernya, belum pernah diajukan pada institusi mana pun, dan bukan karya jiplakan. Saya bertanggung jawab atas keabsahan dan kebenaran isinya sesuai dengan sikap ilmiah yang harus dijunjung tinggi.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya, tanpa ada tekanan dan paksaan dari pihak mana pun serta bersedia mendapat sanksi akademik jika ternyata di kemudian hari pernyataan itu tidak benar.

Jember, 27 Mei 2013 Yang menyatakan,

Roqiqul Ma’ani NIM 081910201052

SKRIPSI PERANCANGAN ROBOT LINE FOLLOWER SORTIR BENDA DENGAN MENGGUNAKAN KAMERA

Oleh: Roqiqul Ma’ani NIM 081910201052

Pembimbing :

Dosen Pembimbing Utama : H. Samsul Bachri M., ST., M.MT. Dosen Pembimbing Anggota : Sumardi, S.T.,M.T.

PENGESAHAN

Skripsi berjudul “Perancangan Robot Line Follower Sortir Benda dengan Menggunakan Kamera “ telah diuji dan disahkan pada : Hari, tanggal

: Senin, 27 Mei 2013

Tempat

: Fakultas Teknik Universitas Jember.

Tim Penguji:

Pembimbing Utama, Pembimbing Anggota,

H. Samsul Bachri M., S.T.,M.MT. Sumardi, S.T., M.T.

NIP. 19640317 199802 1 001 NIP. 19670113 199802 1 001

Mengetahui,

Penguji I, Penguji II,

Satriyo Budi Utomo, S.T., M.T. Suprihadi Prasetyono, S.T., M.T.

NIP 19850126 200801 1 002 NIP 19700404 199601 1 001

Mengesahkan Dekan Fakultas Teknik,

Ir. Widyono Hadi, M.T.

Perancangan Robot Line Follower Sortir Benda dengan Menggunakan Kamera

Roqiqul Ma’ani

Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember

ABSTRAK

Computer vision merupakan kombinasi dari Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola. Computer vision pada bidang robotik biasa disebut juga dengan vision robot. Vision robot dapat didefinisikan sebagai proses ekstraksi, karakteristik serta menafsirkan informasi dari dunia gambar tiga-dimensi dan dapat dibagi menjadi enam wilayah prinsip yang meliputi sensing, preproses, segmentasi, deskripsi, pengenalan dan interpretasi. Dalam penelitian ini aplikasi Computer vision digunakan untuk mengenali warna benda yang kemudian diterapkan pada robot line follower untuk mengambil dan membawa benda ke tempat yang ditentukan sesuai dengan warnanya. Sensor yang digunakan adalah kamera CMUcam4. Pengujian dilakukan dengan memberi bola warna merah dan biru masing – masing sebanyak delapan kali dan kombinasi antara warna merah atau biru secara acak sebanyak sepuluh kali. Dari hasil pengujian didapatkan nilai presentase keberhasilan robot dalam mengenali warna biru sebesar 75 % dan warna merah 87,5 %. Secara keseluruhan, sistem robot dalam mengenali warna benda memiliki nilai presentase keberhasilan sebesar 80 %.

Kata kunci : sensor kamera, computer vision , line follower, CMUcam4

Sorter Line Follower Robot Design Using Camera

Roqiqul Ma’ani

Department of Electrical Engineering. Engineering Faculty, Jember University

ABSTRACT

Computer vision is a combination of Image Processing and Pattern Recognition. Computer vision on robotics commonly referred to as robot vision. Robot vision can

be defined as the process of extraction, characteristics and interpreting information from the world of three-dimensional images and can be divided into six regions covering the principles of sensing, preprocessing, segmentation, description, recognition and interpretation. In this study the application of Computer vision is used to identify the color of objects which are then applied to a line follower robot to pick up and carry objects to the specified place in accordance with the color. The sensor is using a camera CMUcam4. Testing is done by giving the ball red and blue respectively - each as much as eight times and the combination of red or blue color ten times randomly. From the test results obtained percentage value in recognizing blue color by 75% and 87.5% for red color. Overall, the robotic system to recognize colors of objects have a value equal to 80% the percentage of success.

Keyword : camera sensor, computer vision , line follower, CMUcam4

RINGKASAN

Perancangan Robot Line Follower Sortir Benda Dengan Menggunakan

Kamera; Roqiqu l Ma’ani, 081910201052; 2013: 48 halaman; Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Jember.

Robot merupakan suatu perangkat mekanik yang mampu menjalankan tugas- tugas fisik, baik di bawah kendali dan pengawasan manusia, ataupun yang dijalankan dengan serangkaian program yang telah didefinisikan terlebih dahulu atau kecerdasan buatan atau biasa disebut dengan artificial intelligence.

Computer vision pada bidang robotik biasa disebut juga dengan vision robot. Vision robot dapat didefinisikan sebagai proses ekstraksi, karakteristik serta menafsirkan informasi dari dunia gambar tiga-dimensi. Proses ini disebut juga sebagai mesin atau vision komputer ( Computer vision ) dan dapat dibagi menjadi enam wilayah prinsip yang meliputi sensing, preproses, segmentasi, deskripsi, pengenalan dan interpretasi.

Dalam dunia robotika aplikasi penggunaan Computer vision kebanyakan digunakan dalam sebuah kontes robot misalnya robot soccer yang mampu mengejar objek yang diinginkan. Namun, dalam hal pengenalan warna masih sedikit yang menerapkan sistem ini pada robot. Umumnya sensor yang digunakan untuk mengenali warna adalah sensor konvensional yang memiliki kekurangan yaitu jarak antara sensor dengan objek yang akan diamati harus sangat dekat. Oleh karena itu, dalam proyek akhir ini akan dibuat suatu aplikasi Computer vision yang mampu menggantikan peranan sensor konvensional dalam pengenalan warna.

Perancangan robot line follower sortir benda ini dibagi menjadi tiga bagian, yaitu bagian navigasi robot, gripper dan kamera. Navigasi robot menggunakan sensor garis untuk membaca garis lintasan yang sudah ditentukan. Gripper

Kamera menggunaka modul CMUcam4 untuk mengenali warna benda yang akan dibawa.

Pergerakan robot line follower dipengaruhi letak sensor terhadap garis. Jika sensor bagian kanan berada pada garis maka robot akan melakukan aksi untuk serong ke kanan. Jika sensor bagian kiri berada pada garis maka robot akan melakukan aksi untuk serong ke kiri. Pada lintasan yang berbentuk persimpangan, robot akan melakukan aksi untuk berbelok ke kanan atau ke kiri sesuai dengan warna benda yang sedang dibawa.

Sistem kerja gripper menggunakan sebuah motor servo. Jika motor servo diberi perintah untuk melakukan pergerakan putaran sebesar 180 derajat, maka kondisi gripper dalam keadaan terbuka. Jika diberi perintah untuk melakukan pergerakan putaran sebesar 0 derajat, maka kondisi gripper dalam keadaan tertutup.

Kamera CMUcam4 yang digunakan untuk mengenali warna benda menggunakan komunikasi serial. Port serial yang digunakan adalah port serial 3 yaitu pada pin 14 (Tx) dan 15 (Rx). Nilai yang didapat dari kamera adalah berupa nilar rata-rata R (merah), G (hijau), B (biru). Dari perbedaan nilai tersebut nantinya bisa digunakan untuk mengenali warna benda yang ada di depan kamera.

Dari hasil pengujian sistem robot dalam mengenali warna, didapatkan presentase keberhasilan sebesar 75 % dalam mengenali bola berwarna biru dengan delapan kali percobaan dan didapatkan presentase keberhasilan sebesar 87,5 % dalam mengenali bola berwarna merah dengan delapan kali percobaan. Secara keseluruhan jika robot diberi bola berwarna secara acak, presentase keberhasilan sebesar 80 % dengan sepuluh kali percobaan.

PRAKATA

Puji syukur ke hadirat Allah SWT atas segala rahmat dan karunia- Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Perancangan Robot Line Follower Sortir Benda dengan Menggunakan Kamera ”. Skripsi ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat menyelesaikan pendidikan strata satu (S1) pada Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Jember dan mencapai gelar sarjana teknik pada Fakultas Teknik Universitas Jember.

Penyusunan skripsi ini tidak lepas dari bantuan berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis menyampaikan terima kasih kepada:

1. Ir. Widyono Hadi, M.T., selaku Dekan Fakultas Teknik dan Sumardi, S.T., M.T., selaku Ketua Jurusan Teknik Elektro Universitas Jember yang telah memberi kemudahan bagi penulis untuk menyelesaikan skripsi ini;

2. H. Samsul Bachri M., S.T.,MM.T. selaku Dosen Pembimbing Utama, Sumardi, S.T.,M.T. selaku Dosen Pembimbing Anggota dan Satriyo Budi Utomo, S.T.,M.T. serta Agus Irwan K., S.T. selaku dosen pembimbing pembantu dan Teknisi Laboratorium yang memberikan arahan dalam penyelesaian skripsi ini ;

3. Seluruh dosen dan staf akademik yang telah banyak membantu selama penulis menempuh kuliah di Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Jember;

4. Kedua orang tua, kakak dan adikku tercinta yang telah memberikan dorongan dan doanya demi terselesaikannya skripsi ini;

5. Semua guru-guruku yang telah sudi menurunkan ilmunya kepadaku, semoga bermanfaat bagi kehidupanku dan kehidupan umat manusia;

6. Rekan seperjuanganku Tri Bagus Rahmad K., S.T. yang telah membantu dan bekerja sama dalam menyelesaikan skripsi ini;

7. Dimas Agus P. sekeluarga yang telah bersedia memfasilitasi tempat dan peralatannya untuk menyelesaikan skripsi ini;

8. Teman-temanku semua, khususnya Hemi, Yudis, Wahyu, Abi, Rizal, Rahman, Mirza, Trian, Fajri, Ricak, Nayla, Lita, Annisa K., terima kasih atas segala kisah yang pernah kita ukir bersama, sedih, senang semua itu akan jadi cerita tersendiri dan kesan yang tidak akan pernah terlupakan selama hidup;

9. Semua jajaran guru di MA. Annuriyyah yang telah bersedia menerima dan mendukung penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

10. Semua pihak yang telah menyalurkan bantuan kepada penulis dalam penulisan skripsi ini baik langsung maupun tidak langsung yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu.

Penulis juga menerima segala kritik dan saran dari semua pihak demi kesempurnaan skripsi ini. Akhirnya penulis berharap, semoga skripsi ini dapat bermanfaat.

Jember, Juni 2013 Penulis

BAB 1. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Robot merupakan suatu perangkat mekanik yang mampu menjalankan tugas- tugas fisik, baik di bawah kendali dan pengawasan manusia, ataupun yang dijalankan dengan serangkaian program yang telah didefinisikan terlebih dahulu atau kecerdasan buatan atau biasa disebut dengan artificial intelligence. Perkembangan robot di negara-negara maju seperti Amerika, Jepang, Korea, dan Jerman mengalami peningkatan yang tajam. Saat ini robot telah digunakan sebagai alat untuk membantu pekerjaan manusia. Seiring dengan berkembangnya teknologi, khususnya teknologi elektronik, peran robot menjadi semakin penting tidak saja dibidang sains, tapi juga di berbagai bidang lainnya, seperti di bidang kedokteran, pertanian, industri, bahkan militer. Secara sadar atau tidak, saat ini robot telah masuk dalam kehidupan manusia sehari-hari dalam berbagai bentuk dan jenis. Ada jenis robot sederhana yang dirancang untuk melakukan kegiatan yang sederhana, mudah dan berulang-ulang, ataupun robot yang diciptakan khusus untuk melakukan sesuatu yang rumit, sehingga dapat berperilaku sangat kompleks dan secara otomatis dapat mengontrol dirinya sendiri sampai batas tertentu (Wikipedia,2011).

Machine vision merupakan salah satu cabang ilmu yang sering digunakan untuk pengembangan bidang robotik. Cabang ilmu ini lebih dikenal dengan sebutan computer vision. Cabang ilmu ini mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali objek yang diamati / diobservasi. Computer vision merupakan kombinasi dari Pengolahan Citra (Image Processing) dan Pengenalan Pola (Pattern Recognition). Secara keseluruhan tujuan dari sistem computer vision adalah membuat model dunia nyata dari sebuah gambar. Sebuah sistem computer vision memperbaiki informasi yang berguna mengenai scene dari proyeksi dua-dimensi. Gambar proyeksi dua- dimensi berasal dari dunia tiga-dimesi, maka informasi yang didapat tidak langsung Machine vision merupakan salah satu cabang ilmu yang sering digunakan untuk pengembangan bidang robotik. Cabang ilmu ini lebih dikenal dengan sebutan computer vision. Cabang ilmu ini mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali objek yang diamati / diobservasi. Computer vision merupakan kombinasi dari Pengolahan Citra (Image Processing) dan Pengenalan Pola (Pattern Recognition). Secara keseluruhan tujuan dari sistem computer vision adalah membuat model dunia nyata dari sebuah gambar. Sebuah sistem computer vision memperbaiki informasi yang berguna mengenai scene dari proyeksi dua-dimensi. Gambar proyeksi dua- dimensi berasal dari dunia tiga-dimesi, maka informasi yang didapat tidak langsung

Salah satu contoh aplikasi dari Computer vision di bidang kesehatan atau medis adalah untuk mendiagnosa suatu penyakit. Sistem computer vision membantu dokter untuk mendiagnosa suatu penyakit dengan menggunakan gambar tomografi yang diolah oleh komputer. Gambar-gambar medis dapat diproses oleh sistem yang ada didalam komputer ( machine vision ) untuk membantu dalam hal diagnosa sebuah penyakit. Sistem tersebut telah dikembangkan untuk semua mode pencitraan yang berguna dalam berbagai aspek kesehatan. Aplikasi serupa sedang dikembangkan untuk pemeriksaan industri, pertanian, dan produk lainnya. Sistem computer vision telah digunakan untuk pengendalian kualitas produk misalnya, robot yang berbasis vision yang mengecek penyegelan pada sebuah tutup botol, hingga untuk pemilihan buah jeruk atau apel yang berkualitas.

Computer vision tidak hanya berlaku pada pemprosesan gambar saja, tetapi juga dapat diterapkan pada mobile robot. Seperti halnya pada manusia, kemampuan vision mempengaruhi robot, dengan mekanisme pengindraan yang mutakhir yang memungkinkan suatu mesin untuk merespon lingkungannya dengan menggunakan kecerdasan (inteligent).

Computer vision pada bidang robotik biasa disebut juga dengan vision robot. Vision robot dapat didefinisikan sebagai proses ekstraksi, karakteristik serta menafsirkan informasi dari dunia gambar tiga-dimensi. Proses ini disebut juga sebagai mesin atau vision komputer ( Computer vision ) dan dapat dibagi menjadi enam wilayah prinsip yang meliputi sensing, preproses, segmentasi, deskripsi, pengenalan dan interpretasi.

Sudah banyak peneliti yang menerapkan teori computer vision di berbagai terapan, seperti bidang keamanan, medis, lingkungan, industri maupun game (permainan). Mulai dari pendeteksi wajah sampai dengan pendeteksi produk di

penggunaan computer vision kebanyakan digunakan dalam sebuah kontes robot misalnya robot soccer yang mampu mengejar objek yang diinginkan. Namun, dalam hal pengenalan warna masih sedikit yang menerapkan sistem ini pada robot. Umumnya sensor yang digunakan untuk mengenali warna adalah sensor konvensional yang memiliki kekurangan yaitu jarak antara sensor dengan objek yang akan diamati harus sangat dekat. Jarak antara objek yang dibaca haruslah antara 10 mm sampai 25 mm di depan sensor (Widodo, 2010). Oleh karena itu, dalam proyek akhir ini akan dibuat suatu aplikasi computer vision yang mampu menggantikan peranan sensor konvensional dalam pengenalan warna yaitu robot line follower sortir benda menggunakan kamera. Perangkat yang digunakan dalam proyek ini adalah modul kamera CMUcam4. Diharapkan dengan menggunakan kamera ini obyek dapat dikenali dengan cepat, tepat dan akurat. Dalam kasus ini benda yang dimaksud adalah benda berbentuk bola dengan dua warna berbeda yaitu biru dan merah. Secara garis besar, proses dalam proyek akhir ini adalah bagaimana cara kamera mengenali objek untuk diproses melalui mikrokontroler kemudian di eksekusi dengan memungut dan menempatkan objek bersangkutan ke tempat yang telah ditentukan.

1.2 Rumusan Masalah

Dalam penelitian ini dirumuskan suatu permasalahan mengenai bagaimana menggunakan sistem computer vision untuk proses pengenalan warna dan bagaimana aplikasi penggunaan sensor kamera pada robot line follower untuk mengenali warna objek dan mempengaruhi aktifitas navigasi dari robot line follower. Robot line follower di pilih karena dapat mengikuti garis, dengan kata lain garis tersebut digunakan sebagai jalur dari robot untuk mendekati objek yang akan diambil dan menempatkan objek sesuai pada tempatnya dengan cara navigasi yang dipetakan.

1.3 Batasan Masalah

Di dalam permasalahan tersebut akan diberi batasan-batasan masalah sebagai berikut :

1. Kamera yang digunakan adalah CMUcam4

2. Obyek yang digunakan adalah benda berbentuk bola berwarna merah dan biru.

3. Latar belakang tempat harus berbeda dengan warna obyek yang disensor

4. Obyek berada di depan kamera dan tidak terhalang obyek lain

5. Lintasan atau arena sudah ditentukan

6. Jarak antara kamera dengan objek sudah ditentukan

1.4 Tujuan

Tujuan dari proyek akhir ini adalah membuat robot line follower yang dapat mengenali warna objek (benda) dengan kamera dan menempatkan benda sesuai dengan warna yang telah ditentukan menggunakan cara pemetaan serta untuk mengetahui cara penggunaan sistem computer vision pada modul CMUcam4 sebagai sensor warna.

1.5 Manfaat

Pemanfaatan alat ini diharapkan dapat digunakan dan dikembangkan dalam dunia robotika untuk mengganti peran dan fungsi sensor konvensional menjadi sensor yang didalamnya terdapat pengolahan citra dalam pengenalan warna benda dan diharapkan dapat membantu pengembangan dunia robotik dalam industri kedepan.

BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Sistem Visual

Pengertian Pengolahan Citra (image processing) sedikit berbeda dengan pengertian mesin visual (machine vision), meskipun keduanya seolah-olah dapat dipergunakan dengan maksud yang sama. Terminologi pengolahan citra dipergunakan bila hasil pengolahan data yang berupa citra, adalah juga bentuk citra yang lain, yang mengandung atau memperkuat informasi khusus pada citra hasil pengolahan sesuai dengan tujuan pengolahannya. Sedangkan terminologi mesin visual digunakan bila data hasil pengolahan citra langsung diterjemahkan dalam bentuk lain, misalnya grafik yang siap diinterpretasikan untuk tujuan tertentu, gerak peralatan atau bagian dari peralatan mekanis, atau aksi lainnya yang berarti bukan merupakan citra lagi. Dengan demikian jelaslah bahwa pengolahan citra merupakan hasil 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. (Usman Ahmad, 2005).

Sebagaimana layaknya mata dan otak, sistem visual adalah sistem yang mempunyai kemampuan untuk menganalisa objek secara visual, setelah data objek yang bersangkutan dimasukkan dalam bentuk citra (image). Secara umum tujuan dari sistem visual adalah untuk membuat model nyata dari sebuah citra. Citra yang dimaksud adalah citra digital hasil konversi suatu objek menjadi citra melalui sensor yang prosesnya disebut digitasi. (Usman Ahmad, 2005) Sistem visual mepunyai kemampuan untuk memperbaiki informasi yang berguna dari sebuah pemandangan (scene) hasil proyeksi dua-dimensi. Kata memperbaiki dipakai disini karena citra merupakan hasil proyeksi dua-dimensi dari objek atau benda 3 dimensi, sehingga informasi tidak bisa didapat begitu saja. Melainkan harus diperbaiki karena sesungguhnya ada bagian informasi yang hilang setelah benda diproyeksikan ke dalam citra. Untuk memperbaiki informasi, diperlukan pengetahuan dan proyeksi Sebagaimana layaknya mata dan otak, sistem visual adalah sistem yang mempunyai kemampuan untuk menganalisa objek secara visual, setelah data objek yang bersangkutan dimasukkan dalam bentuk citra (image). Secara umum tujuan dari sistem visual adalah untuk membuat model nyata dari sebuah citra. Citra yang dimaksud adalah citra digital hasil konversi suatu objek menjadi citra melalui sensor yang prosesnya disebut digitasi. (Usman Ahmad, 2005) Sistem visual mepunyai kemampuan untuk memperbaiki informasi yang berguna dari sebuah pemandangan (scene) hasil proyeksi dua-dimensi. Kata memperbaiki dipakai disini karena citra merupakan hasil proyeksi dua-dimensi dari objek atau benda 3 dimensi, sehingga informasi tidak bisa didapat begitu saja. Melainkan harus diperbaiki karena sesungguhnya ada bagian informasi yang hilang setelah benda diproyeksikan ke dalam citra. Untuk memperbaiki informasi, diperlukan pengetahuan dan proyeksi

2.2 Citra warna digital RGB

Pemodelan warna digunakan untuk menggambarkan sifat-sifat warna secara matematis, sehingga dengan demikian dapat dilakukan pengolahan citra digital dengan cara memanipulasi nilai-nilai warna dari citra tersebut secara matematis. Model warna yang paling banyak digunakan di bidang computer maupun elektronika adalah model RGB(red-green-blue). Model RGB ini cocok digunakan dalam implementasi perangkat keras elektronik dan penyimpanan data secara digital. (Anymous,2005) .

Di dalam model warna RGB, setiap warna dapat didefinisikan dalam tiga komponen warna yaitu komponen R (merah), G (hijau), dan B (biru). Warna-warna yang lain dapat diperoleh dengan melakukan kombinasi dari masing-masing komponen R, G, dan B dengan nilainya masing-masing. Dalam penerapannya di bidang komputer, harga dari tiap-tiap komponen R, G, dan B berkisar dari 0 sampai 255. Sebagai contoh, warna merah murni memiliki komponen R=255, G=0, B=0, warna hijau murni memiliki harga R=0, G=255, B=0, dan seterusnya. Untuk warna Di dalam model warna RGB, setiap warna dapat didefinisikan dalam tiga komponen warna yaitu komponen R (merah), G (hijau), dan B (biru). Warna-warna yang lain dapat diperoleh dengan melakukan kombinasi dari masing-masing komponen R, G, dan B dengan nilainya masing-masing. Dalam penerapannya di bidang komputer, harga dari tiap-tiap komponen R, G, dan B berkisar dari 0 sampai 255. Sebagai contoh, warna merah murni memiliki komponen R=255, G=0, B=0, warna hijau murni memiliki harga R=0, G=255, B=0, dan seterusnya. Untuk warna

Model warna RGB ini dapat digambarkan sebagai sebuah kubus dalam koordinat Cartesian, di mana masing-masing sumbu mewakili harga dari komponen- komponen R, G, dan B.

Gambar 2.1 Model warna RGB

Sumber: Anymous (2005)

Pada kubus warna RGB ini, warna hitam terletak pada sudut kubus di posisi (0,

0, 0), dan warna putih pada posisi (255, 255, 255). Sudut-sudut kubus yang berimpit dengan sumbu-sumbu koordinat ditempati oleh warna-warna merah, hijau, dan biru yang disebut juga dengan warna primer. Sedangkan sudut- sudut kubus yang lainnya ditempati oleh warna-warna sian, magenta, dan kuning yang disebut juga dengan warna sekunder. (Anymous,2005)

2.3 ADC

ADC (Analog to Digital Converter) adalah salah satu fasilitas mikrokontroller dari AVR yang berfungsi untuk mengubah data analog menjadi data digital. ADC ADC (Analog to Digital Converter) adalah salah satu fasilitas mikrokontroller dari AVR yang berfungsi untuk mengubah data analog menjadi data digital. ADC

Gambar 2.2. ADC dengan kecepatan sampling rendah dan sampling tinggi

Sumber: Widodo (2010)

Resolusi ADC menentukan ketelitian nilai hasil konversi ADC. Sebagai contoh: ADC 8 bit akan memiliki output 8 bit data digital, ini berarti sinyal input dapat dinyatakan dalam 255 (2n – 1) nilai diskrit. ADC 12 bit memiliki 12 bit output data digital, ini berarti sinyal input dapat dinyatakan dalam 4096 nilai diskrit. Dari contoh diatas ADC 12 bit akan memberikan ketelitian nilai hasil konversi yang jauh lebih baik daripada ADC 8 bit (B. Arifianto, 2009).

Prinsip kerja ADC adalah mengkonversi sinyal analog ke dalam bentuk besaran yang merupakan rasio perbandingan sinyal input dan tegangan referensi. Sebagai contoh, bila tegangan referensi 5 volt, tegangan input 3 volt, rasio input terhadap referensi adalah 60%. Jadi, jika menggunakan ADC 8 bit dengan skala maksimum 255, akan didapatkan sinyal digital sebesar 60% x 255 = 153 (bentuk decimal) atau 10011001 (bentuk biner). Signal = (sample / max_value) * reverence_voltage

= (153 / 255) * 5 = 3 Volts

2.4 Sensor

Sensor adalah sesuatu yang digunakan untuk mendeteksi adanya perubahan lingkungan fisik atau kimia, sedangkan transduser adalah pengubah variable keluaran dari sensor menjadi besaran listrik (Wikipedia, 2011). Sensor sering digunakan untuk pendeteksian pada saat melakukan pengukuran atau pengendalian.

2.4.1 Sensor Proximity Sensor garis atau sensor proximity adalah sensor yang berfungsi mendeteksi warna garis hitam atau putih. Biasanya sensor garis ini terdapat pada robot line follower atau line tracking. Sensor tersebut memiliki bagian pemancar dan bagian penerima, LED superbright sebagai pemancar cahaya, dan photodetector atau photodiode sebagai penerima, sistem kerja dari sensor tersebut adalah LED akan memancarkan cahaya ke sebuah bidang datar, dan jika bidang tersebut berwarna putih maka cahaya yang dipantulkan dari LED ke photodiode akan banyak dan jika LED memcancarkan cahaya ke bidang datar yang memiliki warna gelap, maka akan menyebabkan nilai pantulan cahaya dari LED ke photodiode sedikit, perubahan banyak tidaknya cahaya yang diterima photodiode tersebut yang menyebabkan perubahan resistensi pada photodiode .

Gambar 2.3. Ilustrasi sensor garis

Sumber: Widodo (2010)

2.4.2 Sensor Kamera Dalam hal pengolahan citra terdapat penelitian mengenai hal tersebut menggunakan mikrokontroler diawali oleh Carneige Mellon University yang membuat modul kamera CMUCam untuk pemakaian pada mobile robot (Bruce, 2000). Modul CMUCam didesain sebagai modul pengolah citra yang murah dan bisa dihubungkan dengan berbagai mikrokontroler lewat jalur serial (Rowe, 2001). Sensor kamera yang dipakai pada CMUcam adalah OV9665. CMUcam menggunakan mikrokontroler 8 bit SX28 sebagai pengolah citranya. Karena keterbatasan RAM, maka total citra yang bisa diproses hanya sampai 80 X 143 piksel (Horizontal X Vertikal). Akuisisi dan pemrosesan citra dilakukan secara per baris karena RAM yang ada tidak mencukupi untuk menampung semua piksel dari kamera. CMUcam memiliki fitur penjejak warna dengan metode pengambangan terhadap nilai RGB piksel yang dideteksi. Frame rate maksimal yang dapat dicapai oleh CMUcam adalah 16.7 frame per detik.

CMUcam4 merupakan versi terbaru dari seri CMUcam sebelumnya. Pada versi terbaru ini cukup banyak perubahan yang dilakukan agar modul camera ini dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi dan mampu dihubungkan dengan berbagai macam kontroler utama, seperti PC, Arduino(AVR), MCS-51, BASIC Stamp, PIC, dll. Berbasiskan prosesor Parallax P8X32A yang merupakan propeller chip dimana terdapat 8 buah prosesor di dalam chip tersebut, membuat modul kamera ini mampu mengakomodasi pengolahan gambar digital dengan cepat dan data tersebut dapat dibaca dengan mudah oleh mikrokontroler, seperti Arduino (AVR), BASIC Stamp 2, dll. Selain memiliki prosesor utama yang mumpuni, CMUcam4 juga menggunakan sensor kamera CMOS OV9665 1.3 MegaPixel yang telah dilengkapi dengan lensa kamera dengan ukuran yang lebih kecil jika dibangdingkan dengan CMUcam versi sebelumnya. Contoh aplikasi yang dapat dengan mudah diimplementasikan adalah "RoboSoccer (mengejar bola bewarna)", hal ini dikarenakan adanya fitur untuk CMUcam4 merupakan versi terbaru dari seri CMUcam sebelumnya. Pada versi terbaru ini cukup banyak perubahan yang dilakukan agar modul camera ini dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi dan mampu dihubungkan dengan berbagai macam kontroler utama, seperti PC, Arduino(AVR), MCS-51, BASIC Stamp, PIC, dll. Berbasiskan prosesor Parallax P8X32A yang merupakan propeller chip dimana terdapat 8 buah prosesor di dalam chip tersebut, membuat modul kamera ini mampu mengakomodasi pengolahan gambar digital dengan cepat dan data tersebut dapat dibaca dengan mudah oleh mikrokontroler, seperti Arduino (AVR), BASIC Stamp 2, dll. Selain memiliki prosesor utama yang mumpuni, CMUcam4 juga menggunakan sensor kamera CMOS OV9665 1.3 MegaPixel yang telah dilengkapi dengan lensa kamera dengan ukuran yang lebih kecil jika dibangdingkan dengan CMUcam versi sebelumnya. Contoh aplikasi yang dapat dengan mudah diimplementasikan adalah "RoboSoccer (mengejar bola bewarna)", hal ini dikarenakan adanya fitur untuk

2.5 Arduino IDE

Arduino merupakan modul single board berbasis mikrokontroler yang berifat open source (baik hardware maupun software), diturunkan dari Wiring Platform, dan dirancang untuk memudahkan user dalam penggunaan elektronik dalam berbagai bidang. Arduino dapat dikatakan sebagai sebuah platform dari physical computing yang bersifat open source. Arduino tidak hanya sekedar sebuah alat pengembangan, tetapi merupakan kombinasi dari hardware, bahasa pemrograman dan Integrated Development Environment (IDE). IDE adalah sebuah software yang sangat berperan untuk menulis program, meng-compile menjadi kode biner dan meng-upload ke dalam memory mikrokontroler.

Arduino bersifat open source, baik untuk hardware maupun software-nya. Skematik, Bill of Material (BoM), dan desain PCB (berbasis EAGLE Software) Arduino dapat di-download secara bebas. Software untuk pemrograman Arduino (IDE Arduino) yang berupa executable file juga dapat di-download dan diinstalasi secara bebas pada komputer user. Saat ini Arduino cukup menjadi pilihan sebagai modul pengembangan mikrokontroler baik untuk pemula (begginer) hingga tingkat lanjut (advance). Arduino menawarkan beberapa fitur yang cukup menarik antara lain:

1. Open source, baik hardware maupun software.

2. Ekonomis, artinya investasi yang cukup murah untuk modul pengembangan mikrokontroler yang cukup handal.

3. Lintas Platform Sistem Operasi. IDE Arduino dapat dijalankan pada sistem operasi Windows, Linux, maupun Macintosh.

4. Cukup mudah dipelajari dan digunakan. IDE Arduino berbasis IDE Processing yang menggunakan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dialeknya sangat mirip dengan C++ dan Java sehingga mudah dipelajari dan diaplikasikan jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman tingkat rendah seperti Assembler.

5. Konektor standar Arduino yang memungkinkan berbagai add-on (disebut Shield) dipasangkan dengan Arduino board.

2.5.1 Arduino Hardware Arduino Hardware hingga saat ini berbasis mikrokontroler AVR 8-bit RISC (seri ATmega) seperti ATmega168, ATmega328, ATmega1280 dan ATmega2560 yang telah dilengkapi bootloader untuk membantu proses pengisian program.

Gambar 2.4 Board Arduino

Sumber: Massimo

2.5.2 Arduino Software Software Arduino dikembangkan dengan basis IDE Processing yang 2.5.2 Arduino Software Software Arduino dikembangkan dengan basis IDE Processing yang

1. Editor program, sebuah window yang memungkinkan user menulis dan melakukan proses editing program dalam bahasa Processing.

2. Compiler, sebuah modul yang mengubah kode program (bahasa Processing) menjadi kode biner.

3. Uploader, sebuah modul yang berfungsi memuat (meng-upload) kode biner dari komputer ke dalam memory di dalam Arduino board.

BAB 3. METODE PENELITIAN

3.1 Lokasi dan Tempat Penelitian

Kegiatan ini akan dilakukan setelah pelaksanaan seminar proposal dan pelaksanaannya akan dilakukan pada dua tempat yaitu tempat tinggal pelaksana dan kampus Fakultas Teknik.

3.2 Tahapan Perencanaan

Dalam pembuatan dibutuhkan langkah-langkah perancangan sebagai berikut: Tabel 3.1 Tahapan Pernecanaan

JENIS

BULAN

IV V VI VII VIII STUDI LITERATUR PERENCANAAN DAN PERANCANGAN KONSTRUKSI ROBOT PERANCANGAN SENSOR KAMERA PEMROGRAMAN

KEGIATAN

I II III

UJI COBA DAN PENGAMATAN

PENYUSUNAN LAPORAN

1. Studi literatur Tahap ini merupakan tahap awal dari proses kesuluruhan penelitian, pada 1. Studi literatur Tahap ini merupakan tahap awal dari proses kesuluruhan penelitian, pada

2. Pembelian bahan kebutuhan pembuatan Tahap kedua adalah mempersiapkan bahan yang diperlukan untuk proses penelitian, bahan ini meliputi komponen-kompenen elektronika dan bahan untuk pembuatan mekanik robot

3. Pengerjaan alat baik mekanik dan rangkaian Tahap ketiga adalah proses pengerjaan untuk membuat robot, pengerjaan dilakukan mulai dari pembuatan mekanik robot, pembuatan rangkaian elektronik robot, dan pembuatan sistem control yang telah ditransfer dalam bentuk listing program.

4. Pengujian alat Pengujian dilakukan mulai dari mekanik robot, mekanik yang diharapkan adalah sistem mekanik yang memiliki tingkat presisi yang tinggi, yang berikutnya adalah melakukan uji coba pada rangkaian elektronika seperti misalnya rangkaian mikrokontroler (sistem minimum) dan driver motor, dan yang terakhir melakukan uji coba pada listing program.

5. Penggabungan perangkat yang telah dibuat Tahap ini akan menggabungkan dari keseluruhan perangkat yaitu mulai dari sistem mekanik robot, rangkaian elektronik, dan listing program yang telah di transfer ke memori mikrokontroler.

6. Pengujian alat dan analisa Menguji sistem yang telah digabungkan secara menyeluruh lebih dahulu, selanjutnya menganalisis data yang didapatkan pada saat pengujian. Diharapkan pada tahap ini dapat ditemukan sebuah gagasan baru dalam mengurangi kesalahan pada tiap tahapan diatasnya.

3.3 Alat dan Bahan

Alat dan bahan yang digunakan dalam proyek akhir ini adalah :

A. Hardware

1. Unit Komputer

2. Kamera CMUcam4

3. Kabel serial / USB

4. Motor Servo

5. Arduino Mega 1250

6. Driver Motor

B. Software

1. Propeller tool

2. CMUcam4 GUI

3. Arduino IDE

3.4 Mekanik robot

Mekanik robot menggunakan chassis rover x5 yang dimodifikasi sesuai kebutuhan. Komponen gerak robot terdiri dari dua buah motor penggerak roda kanan dan kiri. Di bagian depan body robot terdapat Gripper yang terintegrasi dengan motor servo. Fungsi Gripper adalah untuk mengambil bola yang akan diseleksi.

. Gambar 3.1 Chassis Rover X5

3.5 Blok Perangkat Keras

3.5.1 Sensor Garis Sensor garis atau sensor proximity adalah sensor yang berfungsi mendeteksi warna garis hitam atau putih. Sensor tersebut memiliki bagian pemancar dan bagian penerima. LED superbright sebagai pemancar cahaya dan photodiode sebagai penerima. Sistem kerja dari sensor tersebut adalah LED akan memancarkan cahaya ke sebuah bidang datar, dan jika bidang tersebut berwarna putih maka cahaya yang dipantulkan dari LED ke photodiode akan banyak dan sebaliknya. Perubahan banyak tidaknya cahaya yang diterima photodiode tersebut yang menyebabkan perubahan resistensi pada photodiode . Sinyal sensor ini kemudian diterima oleh mikrokontroller untuk diolah sehingga dapat diterjemahkan sebagai perintah untuk aksi robot dalam bergerak.

Gambar 3.2 Rangkaian sensor garis pada robot linefollower

3.5.2 Sensor Warna Sensor warna yang digunakan adalah kamera CMUcam4. CMUcam modul sudah terintegrasi dengan sensor kamera OmniVision 9665 CMOS. Setelah sensor tersebut mendeteksi obyek yang dibutuhkan maka akan dikirim ke prosesor 8 core (Parallax P8X32 ) yang sudah tertanam pula di CMUcam modul. Setelah itu ada komunikasi antara CMUcam modul dengan mikrokontroller, kemudian mikrokontroller yang sudah melakukan pengolahan data memberi logika pada

3.5.3 Gripper Aktuator ini diguna unakan untuk mengambil benda yang ada di de depan robot. Gripper terdiri dari servo vo yang dirangkai dengan bentuk menyerupai lenga ngan. Gripper ini bekerja sesuai perinta ntah yang dikirim dari mikrokontroller. Data dari po ri posisi servo juga digunakan untuk me uk menentukan perintah aksi robot selanjutnya.

Berikut rancangan pe n pembuatan Gripper.

Gamba mbar 3.3 Model Rancangan Pembuatan Gripper

Keterangan :

1. Titik Warna Me Merah = sisi lekukan

2. Titik Warna Hit Hitam = lubang untuk pengait Dari model rancanga angan tersebut hasilnya akan nampak seperti gamba bar berikut :

Gambar 3.4 Bentuk Jadi Model Gripper

3.5.4 Driver Motor Rangkaian driver digunakan untuk mengatur arah putar motor DC dengan arah searah jarum jam atau berlawanan. Terdiri dari empat buah transistor, dengan dua buah transistor kanal N dan dua buah transistor dengan kanal P. Pada saat transistor A dan D aktif, dan transistor B dan C non aktif, maka sisi kiri motor akan terhubug dengan kutub positif dari catu daya, sedangkan sisi kanan akan terhubung dengan negative catu daya, sehingga motor akan bergerak searah jarum jam atau clock wise. Jika transistor B dan C aktif, dan transistor A dan D non aktif, maka sisi kanan motor akan terhubung ke catu daya positif, sedangkan sisi kirinya akan terhubung ke catu daya negative, sehingga motor akan berputar berlawanan arah jarum jam atau counter clock wise.

3.6 Arduino Mega 1250 (Sistem Minimum AVR ATMega 1250)

Sistem minimum mikrokontroler adalah sistem elektronika yang terdiri dari komponen-komponen dasar yang dibutuhkan oleh suatu mikrokontroler untuk dapat berfungsi dengan baik. Pada umumnya, suatu mikrokontoler membutuhkan dua elemen (selain power supply) untuk berfungsi yakni Kristal Oscillator (XTAL), dan Rangkaian RESET. Analogi fungsi Kristal Oscillator adalah jantung pada tubuh manusia. Perbedaannya, jantung memompa darah dan seluruh kandungannya, sedangkan XTAL memompa data. Dan fungsi rangkaian RESET adalah untuk membuat mikrokontroler memulai kembali pembacaan program, hal tersebut dibutuhkan pada saat mikrokontroler mengalami gangguan dalam meng- eksekusi program. Pada sistem minimum AVR khususnya ATMEGA 1250 terdapat elemen tambahan (optional), yaitu rangkaian pengendalian ADC: AGND (= GND ADC), AVCC (VCC ADC), dan AREF (= Tegangan Referensi ADC).

Gambar 3.6 Pin Map Arduino Mega 1250

Sumber :Digiware

3.7 Desain Perangkat L at Lunak

Pada program robot obot line follower sortir benda ini diperlukan beber berapa metode pembacaan garis dan n penggunaan kamera agar tangkapan kam kamera dapat Pada program robot obot line follower sortir benda ini diperlukan beber berapa metode pembacaan garis dan n penggunaan kamera agar tangkapan kam kamera dapat

3.7.1 Pembacaan Sensor Garis Pembacaan sensor garis memanfaatkan perubahan nilai resistansi pada komponen photo diode, dengan terjadinya perubahan nilai resistansi pada photo diode maka tegangan yang diterima oleh pin ADC pada mikrokontroler akan berbeda juga, hal tersebut yang akan digunakan untuk menentukan sensor ketika berada di garis hitam atau putih. Berikut diagram alir pembacaan sensor.

Start

Baca ADC pada bidang abu dan simpan nilai ADC

Baca ADC

ADC sekarang

Garis putih

> nilai ADC Y

Garis hitam

End Gambar 3.7 Diagram alir pembacaan garis

Dari pembacaan sensor tesebut, didapat beberapa kemungkinan-kemungkinan kondisi sensor di atas garis. Berikut tabel kombinasi sensor.

Tabel 3.2 Kombinasi sensor dan aksi robot No Kombinasi sensor

PWM kiri 1 000001

Aksi robot

PWM kanan

Serong kanan

Serong kanan

Serong kanan

Serong kanan

Serong kiri

Serong kiri

Serong kiri

Serong kiri

Robot menggunakan 7 titik sensor dengan kombinasi 3 berada pada sisi kiri dan 3 pada sisi kanan. Posisi sensor terhadap garis menentukan nilai PWM motor yang mempengaruhi kecepatan gerak roda. Kecepatan gerak roda akan menentukan posisi robot terhadap track yang akan dilewati. Jika posisi robot berada pada sisi kanan garis maka roda kanan akan berputar lebih cepat daripada roda kiri sehingga robot berjalan serong ke keri sampai posisi robot tepat berada di tengah-tengah garis. Sebaliknya jika posisi robot berada pada sisi kiri garis maka roda kiri akan berputar lebih cepat dari pada roda kanan dengan tujuan posisi robot berada pada tengah- tengah garis. Satu sensor dibagian paling kiri digunakan untuk membaca apakah robot melalu titik simpangan atau tidak. Dari diketahuinya nilai titik simpangan ini nantinya robot akan memiliki navigasi sesuai dengan apa yang diperintahkan. Berikut gambar lintasan yang digunakan untuk pengujian robot:

4b

4a

1 Gambar 3.8 Lintasan robot

Keterangan :

1. Titik Start

2. Titik Simpangan

3. Titik Pengambilan Bola

4. a. Titik penempatan bola warna merah

b. Titik penempatan bola warna biru

3.7.2 Pengenalan Warna Proses pengenalan warna dimulai dari inisialisasi sistem dan device. Disini akan diset UART serial, sistem warna RGB, resolusi, dll. Setelah sistem sudah siap, maka divais akan mulai menangkap gambar melalui sensor kamera lalu nilainya disimpan pada buffer. Setelah nilai-nilai tiap pixel dan titik tengah benda sudah tersimpan pada buffer maka mulai dilakukanlah proses pengolahan citra sehingga 3.7.2 Pengenalan Warna Proses pengenalan warna dimulai dari inisialisasi sistem dan device. Disini akan diset UART serial, sistem warna RGB, resolusi, dll. Setelah sistem sudah siap, maka divais akan mulai menangkap gambar melalui sensor kamera lalu nilainya disimpan pada buffer. Setelah nilai-nilai tiap pixel dan titik tengah benda sudah tersimpan pada buffer maka mulai dilakukanlah proses pengolahan citra sehingga

Inisialisasi sistem dan device

Pengambilan gambar (capture)

Pengolahan Citra

Pengenalan (Recognition)

Output ke Mikrokontroller

Gambar 3.9 Blok Diagram Proses Pengenalan Warna

Dalam menentukan warna nilai Rmean dan Bmean diambil untuk dibandingkan yang kemudian diproses ke dalam mikrokontroller. Berikut flowchart proses pencitraan benda.

Start

Inisialisasi Setting brightness

Ambil gambar (capture)

Rmean > Bmean

Warna merah

T Warna biru

End

Gambar 3.10 Flowchart Pencitraan

3.8 Instalasi CMUcam

3.8.1 Instalasi Hardware Sebelum perakitan perlu diketahui terlebih dahulu bagian-bagian dari CMUcam yaitu :

a. Modul kamera CMOS

Didalamnya terhadap sensor cahaya yang berfungsi untuk menangkap intensitas cahaya dan warna yang akan diteruskan ke prosesor untuk diolah lebih lanjut.

b. Mainboard Berisi mikroprosesor yang akan melakukan semua proses pengolahan

citra yang telah diprogramkan (firmware).

c. Power adaptor Bisa berupa baterai atau AC adaptor untuk menyuplai daya yang

dibutuhkan mainboard. Tegangan haruslah antara 5.5 – 10 volt DC.

d. MMC Memory yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan data hasil dari

pemrosesan yang dilakukan oleh Flowchart sebelumnya. Setelah mengetahui bagian-bagian dari CMUcam. Berikut langkah-langkah instalasi hardware pada CMUcam4 :

1. Pasang MMC card pada main board

2. Pasang kabel port serial pada modul di pin UART

3. Pasang ujung lain dari kabel port serial ke komputer.

4. Pasang power adaptor pada konektornya.

5. Nyalakan tombol power pada posisi on untuk memastikan CMUcam sudah berjalan dengan baik (lampu indikator merah akan menyala bila CMUcam telah terpasang dengan baik).

3.8.2 Instalasi software Seperti yang dijelaskan pada kajian pustaka bahwa CMUcam ini sudah mempunyai kemampuan untuk menjalankan pemrosesan citra langsung dari modul mikroprosesor yang sudah terembbed pada modul. Dengan kemampuan itu kita dapat mengembangkan sendiri firmware CMUcam agar CMUcam dapat bekerja dan menghasilkan output sesuai dengan kebutuhan kita. Kita dapat mengembangkan 3.8.2 Instalasi software Seperti yang dijelaskan pada kajian pustaka bahwa CMUcam ini sudah mempunyai kemampuan untuk menjalankan pemrosesan citra langsung dari modul mikroprosesor yang sudah terembbed pada modul. Dengan kemampuan itu kita dapat mengembangkan sendiri firmware CMUcam agar CMUcam dapat bekerja dan menghasilkan output sesuai dengan kebutuhan kita. Kita dapat mengembangkan

3.9 Blok Diagram, Alogaritma dan Flowchart Sistem

Konsep dari perancangan sistem robot adalah merancang sebuah robot yang dapat mengenali warna objek dan setelah robot mengenali warna objek tersebut dengan perintah yang diberikan, robot akan mengambil objek tersebut dan meletakkannya sesuai pada tempatnya. Algoritma untuk robot line follower sortir benda adalah sebagai berikut :

1. Robot menuju tempat benda yang akan diambil

2. Kamera mendeteksi benda di depannya.

3. Warna benda diproses untuk penentuan keputusan aksi robot

4. Gripper bekerja mengambil benda

5. Robot membaca garis dan titik simpangan tempat peletakan benda

6. Aktuator bekerja untuk meletakkan benda

Sensor Garis Pemrosesan Citra

Mikrokontroller Kamera

Motor Servo Roda Kanan dan Roda Kiri

Gambar 3.11 Blok Diagram Sistem Gambar 3.11 Blok Diagram Sistem

Posisi servo = 45 Konter = 0

Scaning sensor garis

simpangan/pemberhentian

TY

Konter = A

Gerak lurus

T Robot Stop Y

Konter = B

kamera Servo = 0,konter + 1

Gerak lurus Y mundur

Konter = C

T Belok kiri, Konter = D

Benda merah

konter + 1

Robot Stop Servo = 45,konter + 1

Belok kanan, konter + 1

End

BAB 4. PEMBAHASAN