SISTEM DETEKSI MODEL MENGGUNAKAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION

K. S. Salamah, Imelda Uli Vistalina, Muklas Iqbal Danifan
{"title":"SISTEM DETEKSI MODEL MENGGUNAKAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION","authors":"K. S. Salamah, Imelda Uli Vistalina, Muklas Iqbal Danifan","doi":"10.36595/jire.v5i1.520","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Sistem pengawasan atau superveilance system dapat menunjang produktifitas dan sebagai alat identifikasi serta pelengkap sistem pengawasan produk agar tidak tercampur dengan objek lain yang berbeda pada suatu sektor industri. Sebagian besar permasalahan pada pendeteksian objek adalah banyaknya gangguan karena sifat dinamis latar yang memiliki gangguan seperti perubahan intensitas cahaya dan pergerakan benda kecil yang tidak boleh dianggap sebagai objek. Gangguan ini dapat mempengaruhi hasil identifikasi sehingga diperlukan suatu metode untuk dapat memisahkan background dan objek yang akan dideteksi dengan benar. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menambahkan sistem pendeteksi objek dengan menggunakan metode background subtraction dengan mempertimbangkan nilai piksel dari semua bingkai secara berurutan. Metode background subtraction mampu membedakan antara objek yang diamati dengan background objek (master image) secara jelas. Dalam menunjang sistem ini dibutuhkan Raspberry Pi sebagai minicomputer untuk pengolahan dan pengendalian sistem yang akan dibangun. Raspberry Pi membangun aplikasi/program menggunakan bahasa pemograman Python. Hasil dari penelitian ini diharapkan sistem dapat mendeteksi objek yang nantinya akan digunakan untuk menggantikan peran manusia dalam melakukan pengecekan serta setting parameter sistem secara manual, mengurangi potensi kesalahan setting sehingga dapat meningkatkan kualitas dan mengurangi ketidaksesuaian model karena kesalahan di dalam suatu proses.","PeriodicalId":367275,"journal":{"name":"Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-04-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36595/jire.v5i1.520","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Sistem pengawasan atau superveilance system dapat menunjang produktifitas dan sebagai alat identifikasi serta pelengkap sistem pengawasan produk agar tidak tercampur dengan objek lain yang berbeda pada suatu sektor industri. Sebagian besar permasalahan pada pendeteksian objek adalah banyaknya gangguan karena sifat dinamis latar yang memiliki gangguan seperti perubahan intensitas cahaya dan pergerakan benda kecil yang tidak boleh dianggap sebagai objek. Gangguan ini dapat mempengaruhi hasil identifikasi sehingga diperlukan suatu metode untuk dapat memisahkan background dan objek yang akan dideteksi dengan benar. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menambahkan sistem pendeteksi objek dengan menggunakan metode background subtraction dengan mempertimbangkan nilai piksel dari semua bingkai secara berurutan. Metode background subtraction mampu membedakan antara objek yang diamati dengan background objek (master image) secara jelas. Dalam menunjang sistem ini dibutuhkan Raspberry Pi sebagai minicomputer untuk pengolahan dan pengendalian sistem yang akan dibangun. Raspberry Pi membangun aplikasi/program menggunakan bahasa pemograman Python. Hasil dari penelitian ini diharapkan sistem dapat mendeteksi objek yang nantinya akan digunakan untuk menggantikan peran manusia dalam melakukan pengecekan serta setting parameter sistem secara manual, mengurangi potensi kesalahan setting sehingga dapat meningkatkan kualitas dan mengurangi ketidaksesuaian model karena kesalahan di dalam suatu proses.
模型探测系统采用了背景牵引方法
监控系统可以支持生产率,作为产品监控系统的识别和辅助工具,避免与工业部门不同的对象发生冲突。大多数问题是探测对象的问题是环境的动态本质,其影响是光强度的变化和小物体的运动,这些小物体不应该被视为对象。这种干扰会影响识别结果,因此需要一种方法来分离背景和正确检测到的对象。通过考虑所有框架的连续像素值,通过使用背景牵引方法添加对象检测系统来解决这个问题。背景减法可以清楚地区分观测到的对象和背景图像。为了支持这个系统,需要树莓派作为一个小型计算机来对未来的系统进行处理和控制。树莓Pi使用Python编程语言构建一个应用程序。本研究的结果希望系统能够检测到后来用来代替人为手动操作系统检查和设置参数的对象,降低设置错误的潜力,从而提高其质量,减少进程中错误所造成的不匹配。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信