Deteksi Kecacatan pada Peluru dengan Menggunakan Matematika Morfologi

Ramadhan, Lulu Fajar (2015) Deteksi Kecacatan pada Peluru dengan Menggunakan Matematika Morfologi. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1210100703-Undergraduated_Thesis.pdf

Download (2MB) | Preview

Abstract

Pengendalian kualitas produksi dengan memanfaatkan pengolahan citra digital telah digunakan pada berbagai jenis kegiatan indusri pertahanan. Misalnya pada proses deteksi kecacatan pada peluru sebagai salah satu hasil industri pertahanan. Dalam tugas akhir ini, penulis melakukan proses pengolahan citra digital dan menggunakan matematika morfologi sebagai metode dalam proses ekstraksi fitur citra. Operasi morfologi yang dilakukan adalah berupa kombinasi antara proses dilasi, erosi, dan kombinasi keduanya untuk mendapatkan fitur citra. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 40 citra peluru baik dan 40 citra peluru cacat. Setiap citra diuji dan dicocokkan untuk didapatkan citra referensi terbaik untuk dapat mendeteksi peluru yang cacat dan baik. Proses pencocokkan dilakukan dengan menggunakan metode penghitungan Euclidean Distance. Hasil pengujian terbaik mempunyai tingkat akurasi sebesar 92.5% untuk mendeteksi peluru yang cacat dan baik dari keseluruhan citra peluru yang diuji. Hasil ini didapat dengan menggunakan struktur elemen disk dengan ukuran radius 1 dan nilai threshold 0.5 ================================================================================================ Production quality control using the visual system has been used in various types of industry-defense activities. For examples, it is used in bullet defect detection as one of the results of the defense industry. In this thesis, the author make the process of digital processing and using mathematical morphology as a method to process the image feature extraction. Morphological operations are performed in this thesis are processes of dilation, erosion, and combination between that to obtain the image features. Tests carried out by using both 40 images bullets and 40 bullets image defects. Each image was tested and matched to obtain the best reference image to detect defects and good bullet. Matching process is done by using the method of calculating the Euclidean Distance. The best test results have an accuracy rate of 92.5% for the detection of defects and good bullet from the overall images of the bullet being tested. These results are obtained by using a structure element drive with radius 1 and threshold value of 0.5.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSMa 621.367 Ram d
Uncontrolled Keywords: Bullet; Quality Control; Digital Image Processing; Mathematical Morphology; Euclidean Distance
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Depositing User: Mr. Fandika aqsa
Date Deposited: 09 Jun 2017 02:35
Last Modified: 09 Jun 2017 02:35
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/41542

Actions (login required)

View Item View Item