Nova Eka Budiyanta, Melisa Mulyadi, Harlianto Tanudjaja
{"title":"Sistem Deteksi Kemurnian Beras berbasis Computer Vision dengan Pendekatan Algoritma YOLO","authors":"Nova Eka Budiyanta, Melisa Mulyadi, Harlianto Tanudjaja","doi":"10.30591/JPIT.V6I1.2309.G1544","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan sistem deteksi kemurnian beras terhadap campuran kotoran untuk dapat digunakan sebagai parameter nilai untuk mensortir kotoran yang terdeteksi pada proses kontrol kualitas beras. Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini berbasis computer vision menggunakan kamera sebagai sensor. Data citra yang didapat dari kamera selanjutnya diproses untuk mengenali objek beras yang murni dan objek kotoran yang tercampur pada kumpulan beras. Penelitian ini berfokus pada algoritma deteksi objek batu atau kerikil (gravel) pada proses produksi beras. Proses deteksi objek pada penelitian ini menggunakan metode You Only Look Once (YOLO) v3. Secara keseluruhan sistem deteksi objek pada penelitian ini berjalan baik. Proses pelatihan model berhasil meminimalisir loss secara signifikan dengan nilai loss sebesar 1.89 di iterasi ke 1000 menjadi 0.16 di iterasi ke 15000. Seiring dengan keberhasilan proses pelatihan model, pengujian model pada penerapan proses deteksi juga berjalan baik yang ditunjukkan dengan nilai rerata akurasi sebesar 86.11%.","PeriodicalId":53375,"journal":{"name":"Jurnal Informatika Jurnal Pengembangan IT","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-01-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Informatika Jurnal Pengembangan IT","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30591/JPIT.V6I1.2309.G1544","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan sistem deteksi kemurnian beras terhadap campuran kotoran untuk dapat digunakan sebagai parameter nilai untuk mensortir kotoran yang terdeteksi pada proses kontrol kualitas beras. Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini berbasis computer vision menggunakan kamera sebagai sensor. Data citra yang didapat dari kamera selanjutnya diproses untuk mengenali objek beras yang murni dan objek kotoran yang tercampur pada kumpulan beras. Penelitian ini berfokus pada algoritma deteksi objek batu atau kerikil (gravel) pada proses produksi beras. Proses deteksi objek pada penelitian ini menggunakan metode You Only Look Once (YOLO) v3. Secara keseluruhan sistem deteksi objek pada penelitian ini berjalan baik. Proses pelatihan model berhasil meminimalisir loss secara signifikan dengan nilai loss sebesar 1.89 di iterasi ke 1000 menjadi 0.16 di iterasi ke 15000. Seiring dengan keberhasilan proses pelatihan model, pengujian model pada penerapan proses deteksi juga berjalan baik yang ditunjukkan dengan nilai rerata akurasi sebesar 86.11%.
本研究旨在应用针对垃圾混合物的大米纯度检测系统,作为大米质量控制过程中检测到的垃圾分类的值参数。本研究开发的系统基于计算机视觉,使用摄像头作为传感器。对从下一台相机获得的图像数据进行处理,以识别混合在大米组中的纯大米物体和泥土物体。本研究的重点是一种在水稻生产过程中检测石头或砾石物体的算法。本研究中的对象检测过程使用了You Only Look Once(YOLO)v3方法。本研究中的整个目标检测系统运行良好。模型训练过程成功地将损失显著最小化,迭代时损失值为1.89,迭代时为1000,迭代时的损失值为0.16。根据模型训练过程的成功,检测过程应用的模型测试也进行得很好,准确平均值为86.11%。