Pengukuran Cacat Pada Spesimen Friction Stir Welding Material AA6061-T651 Metode Pengolahan Citra

Muzhofar, Faza Humam (2022) Pengukuran Cacat Pada Spesimen Friction Stir Welding Material AA6061-T651 Metode Pengolahan Citra. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 02111840000081-Undergraduate Thesis.pdf Download (4MB)

Abstract

Friction Stir Welding (FSW) adalah proses penyambungan yang sangat andal. FSW memiliki keuntungan seperti permukaan akhir yang baik, distorsi rendah dan sifat mekanik yang sangat baik, dan tidak adanya gas, membuatnya juga menjadi teknologi hijau. Meskipun FSW memiliki keandalan yang tinggi, dalam menjalankannya masih terdapat beberapa cacat seperti cacat terowongan dan void pada hasil pengelasan. Oleh karena itu diperlukan pengecekan untuk kualitas hasil pengelasan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk hal tersebut adalah dengan menggunakan pengujian radiografi dan pengolahan citra untuk mengetahui luas daerah cacat. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara mengukur luas daerah cacat pada hasil proses friction stir welding menggunakan pengujian radiografi dan pengolahan citra. Spesimen hasil proses FSW sejumlah 48 dilakukan pengujian dengan radiografi. Dari hasil pengujian tersebut didapatkan film dimana 26 dari 48 spesimen terdapat cacat. Film yang memiliki gambar spesimen cacat akan diambil gambarnya dengan kamera digital dan film viewer. Kemudian diolah menggunakan aplikasi matlab dengan langkah-langkah mulai dari mengubah ke greyscale, mengurangi noise, meningkatkan kontras dan mensegmentasi daerah cacat pada gambar. Hasil segmentasi tersebut kemudian akan diubah menjadi gambar biner agar mendapatkan daerah luasan cacat pada gambar tersebut. Penelitian ini menggunakan frangi filter dengan pendekatan berdasarkan nilai eigen Hessian untuk mendapatkan segmentasi daerah cacat pada gambar radiografi. Hasil penerapan frangi filter ini menunjukan nilai akurasi yang cukup tinggi yaitu 95,62%.
==================================================================================================================================
Friction Stir Welding (FSW) is a very reliable joining process. FSW has advantages such as good surface finish, low distortion and excellent mechanical properties, and the absence of gas, making it also a green technology. Although FSW has high reliability, in its operation there are still some defects such as tunnel defects and voids in the welding results. Therefore, it is necessary to inspect the quality of the welding results. One method that can be used for this is to use radiographic testing and image processing to determine the extent of the defect area. Therefore, this study aims to determine how to measure the area of the defect in the friction stir welding process using radiographic testing and image processing. A total of 48 specimens from the FSW process were tested by radiography. From the test results, it was found that 26 out of 48 specimens had defects. Films that have an image of a defective specimen will be photographed using a digital camera and a film viewer. Then processed using a matlab application with steps ranging from converting to greyscale, reducing noise, increasing contrast and segmenting defective areas in the image. The results of the segmentation will then be converted into a binary image to get the area of the defect in the image. This study uses a frangi filter with an approach based on Hessian eigenvalues to obtain segmentation of defective areas on radiographic images. The results of the application of this frangi filter show a high accuracy of 95,62%.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSM 671.52 Muz p-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Cacat, FSW, Luas, Pengolahan Citra, Pengukuran, Defect, FSW, Area, Image Processing, Measurement
Subjects:	T Technology > TN Mining engineering. Metallurgy > TN879.6 Welding
Divisions:	Faculty of Industrial Technology and Systems Engineering (INDSYS) > Mechanical Engineering > 21201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	20 Feb 2025 07:47
Last Modified:	20 Feb 2025 07:47
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/118828

Actions (login required)

View Item