ROBOT LENGAN PENGAMBIL BENDA UNTUK MEMBANTU PASIEN DENGAN PERINTAH SUARA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN NEURAL NETWORK

MULDAYANI, WAHYU (2016) ROBOT LENGAN PENGAMBIL BENDA UNTUK MEMBANTU PASIEN DENGAN PERINTAH SUARA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN NEURAL NETWORK. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
2213204011-Master_theses.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Robot lengan pengambil benda dengan perintah suara adalah sebuah robot yang dapat digunakan untuk membantu manusia mengambil benda yang diinginkan dengan menggunkan perintah suara. Robot lengan ini diterapkan untuk membantu pasien yang memiliki keterbatasan gerak dalam mengambilkan benda yang diinginkan. Penggenalan perintah suara diproses menggunakan metode MFCC (Mel-Frequency Cepstrum Coefficients) dan ANN (Artificial Neural Network). Robot lengan juga dilengkapai kamera untuk mendeteksi benda yang akan diambil. Sensor ultrasonik diletakan pada ujung lengan robot untuk mengetahui jarak lengan terhadap target yang akan diambil. Pengenalan benda diproses dengan menggunakan metode image-processing berdasarkan warna, lebar dan tinggi pada benda. Limit switch diletakan pada salah satu lengan gripper robot digunakan sebagai tanda bahwa benda telah digenggam. Pada penelitian ini, robot lengan mampu mengambil benda yang diperintahkan menggunakan perintah suara dengan tingkat keberhasilan sebesar 78%. ============================================================ Object picker arm robot with voice command is a robot that can be used to help human to pick the object wanted using voice command. This arm robot was applied to help patient with movement disability to pick the object wanted. Voice command recognition was processed using MFCC (Mel-Frequency Cepstrum Coefficient) and ANN (Artificial Neural Network) method. The arm robot was also equipped with camera to detect the object. Ultrasonic sensor was placed at the end of the arm robot to measure the distance between the arm and the target. Object recognition was processed using image-processing method based on color, width, and height of the object. Limit switch was placed in one of the gripper arm of the robot and used as an indicator when the object was held. In this research, the arm robot was able to pick the object commanded using voice command with success rate of 78%.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTE 006.454 Mul r
Uncontrolled Keywords: MFCC, Robot Lengan, Suara
Subjects: T Technology > TL Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics > TL521.3 Automatic Control
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Mrs Anis Wulandari
Date Deposited: 03 Jan 2017 03:28
Last Modified: 27 Dec 2018 02:41
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/1258

Actions (login required)

View Item View Item