Rancang Bangun Kacamata Elektronik Dengan Fitur Image Processing Untuk Penyandang Low Vision Menggunakan Raspberry Pi

Fadlurahman, Rayhan Akmal (2023) Rancang Bangun Kacamata Elektronik Dengan Fitur Image Processing Untuk Penyandang Low Vision Menggunakan Raspberry Pi. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07311840000037-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2025. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Low vision merupakan salah satu masalah kesehatan mata yang paling umum ditemukan secara global. Bentuk treatment terhadap penyandang low vision pada umumnya mengandalkan alat bantu yang berbasis optik atau menggantikan fungsi visual kedalam pendengaran atau peraba. Perkembangan teknologi alat bantu low vision saat ini menunjukkan head-mounted display merupakan jenis pendekatan yang paling potensial karena memanfaatkan kemampuan penglihatan natural yang masih tersisa dari penggunanya. Pada penelitian ini dilakukan pembuatan prototipe alat bantu low vision berbasis head-mounted display berupa kacamata elektronik dengan memanfaatkan komputer Raspberry Pi. Prototipe dibuat menggunakan Raspberry Pi 4 B yang terhubung dengan sebuah kamera untuk menangkap gambar secara realtime. Tangkapan video dari kamera kemudian ditampilkan pada display LCD pada bagian frame kacamata. Prototipe juga dilengkapi dengan software untuk membantu meningkatkan akuisisi informasi visual subjek dengan low vision menggunakan 5 mode pengolahan citra: pembesaran, peningkatan kecerahan, pengaturan kontras adaptif, penajaman garis kontur, serta deteksi dan rekognisi teks. Sistem software dikembangkan menggunakan OpenCV dalam bahasa Python. Hasil pengujian menunjukkan konsep kacamata elektronik berhasil diaktualisasikan, dengan rata-rata hasil pengukuran framerate sebesar 30-40 FPS untuk mode peningkatan kecerahan dan kontras adaptif, 20 FPS untuk mode pembesaran dan penajaman kontur, serta 1,3 FPS untuk mode deteksi teks
=====================================================================================================================================
Low vision is one of the most common eye health problems found globally. Treatments for people with low vision generally rely on optical aids or by replacing visual functions into hearing or touch. The development of low vision assistive technology currently shows that the head-mounted display is the most potential type of approach because it utilizes the remaining natural vision capabilities of the user. In this study, a prototype of a low vision tool based on a head-mounted display was made in the form of electronic glasses by using a Raspberry Pi computer. The prototype was made using a Raspberry Pi 4 B connected to a cameras to provide real-time video acquisition. The video capture from the camera then displayed on LCD display on the electronic glasses frame. The prototype is also equipped with software to help improve visual information acquisition of subjects with low vision using 5 image processing modes: magnification, brightness enhancement, adaptive contrast enhancement, edge enhancement, and text detection and recognition. The software system was developed using OpenCV in Python. The test results show that the concept of electronic glasses has been successfully actualized, with an average framerate measurement of 30-40 FPS for brightness and contrast enhancement modes, 20 FPS for zooming and edge enhancement modes, and 1.3 FPS for text detection mode

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSB 617.752 Fad r 2023
Uncontrolled Keywords:	Alat bantu low vision, head-mounted display, pengolahan citra, Raspberry Pi, low vision aid, image processing,
Subjects:	T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Biomedical Engineering > 11410-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Rayhan Akmal Fadlurahman
Date Deposited:	14 Feb 2023 06:44
Last Modified:	06 Sep 2023 06:24
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/97177

Actions (login required)

View Item