Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Pada tesis ini diajukan sebuah metode baru untuk pendeteksian anomali pada citra hiperspektral, bernama algoritma morphological profile dan attribute filter. Metode ini terdiri dari tiga langkah. Pertama, menyeleksi sebuah pita spektral yang mengandung banyak informasi untuk pendeteksian anomali menggunakan sebuah algoritma baru berbasis entropi dan histogram count. Kedua, menghapus background pada pita spektral yang telah diseleksi menggunakan morphological profile. Kemudian memfilter false anomali menggunakan attribute filter. Sebuah algoritma baru juga diajukan pada tesis ini untuk menentukan luas maksimum area anomali. Eksperimen yang telah dilakukan dengan dataset citra hiperspektral riil menunjukkan bahwa metode yang diajukan memiliki rata-rata AUC sebesar 0.9916, lebih bagus dari metode FrFE-RX, AED, dan SDBP-D yang memiliki rata-rata AUC secara berturut-turut sebesar 0.9657, 0.9757, dan 0.9872. Metode yang diajukan pada tesis ini memiliki rata-rata waktu komputasi sebesar 0.25 detik, lebih cepat dari metode FrFE-RX, AED, dan SDBP-D yang memiliki rata-rata waktu komputasi secara berturut-turut sebesar 31.37, 0.55, dan 3667.2 detik.

---

ABSTRACT
In this thesis, a novel hyperspectral anomaly detection method, called morphological profile and attribute filter algorithm, is proposed. This method consists of three steps. First, select a band containing rich information for anomaly detection using a novel band selection algorithm based on entropy and histogram counts. Second, remove the background of the selected band with morphological profile. Then, filter the false anomaly with attribute filter. A novel algorithm is also proposed in this thesis to define the maximum area of anomalous objects. Experiments conducted on real hyperspectral datasets show that the average AUC of the proposed method is 0.9916, better than the average AUC of FrFE-RX, AED, and SDBP-D methods which are 0.9657, 0.9757, and 0.9872, respectively. Moreover, the average computing time of the proposed method is 0.25 seconds, faster than the average computing times of FrFE-RX, AED, and SDBP-D which are 31.37, 0.55, dan 3667.2 seconds, respectively.

Abstrak :
Persaingan dunia yang ketat menuntut industri untuk meningkatkan kualitas produk dan efisiensi. Untuk itu industri harus tetap mengikuti perkembangan teknologi sistem produksi. Salah satu teknologi tersebut adalah mesin computer numerical control (CNC). Permasalahan utama dari mesin CNC adalah harganya yang sangat mahal. Salah satu cara untuk mengurangi harga mesin CNC yaitu dengan menggunakan sistem operasi yang bersifat open source. Oleh karena itu, dalam skripsi ini akan dibahas implementasi Enhanced Machine Control 2 (EMC2) sebagai software pengendali mesin CNC yang berbasis Linux Ubuntu. Pengujian dilakukan pada mesin CNC dengan motor AC-Servo SGMAH-02AAA21, SGDM-02ADA sebagai servopack, dan Mesa 5I20 beserta 7I33 sebagai interface. Analisis yang dilakukan terbatas pada data yang diperoleh dari encoder. Hasil percobaan dan analisis pada skripsi ini menunjukkan nilai parameter pada modul PID yang baik untuk digunakan pada mesin yang dirancang. Parameter tersebut adalah P=100, D=0.005, dan deadband=0.005.

---

Tight global competition has demanded the industries to keep on improving product's quality and efficiency. Therefore, they have to follow the development of production's system technology. One of these technologies is the computer numerical control (CNC) machine. The main problem of the CNC machine is its extremely high cost. One way to reduce the cost is by using open source operating system. Hence, this thesis will describe the implementation of the Linux-based Enhanced Machine Control 2 (EMC2) as a controller software of the machine. The testing was done on the CNC machine with SGMAH-02AAA21 AC-Servo motor, SGDM-02ADA as servopack and Mesa 5I20 plus 7I33 as interface. The analysis of performance in the thesis is limited on the data obtained from the encoder. The result of the experiment and the analysis show good PID parameters' value which can be implemented in the designed machine. Those parameters are P=100, D=0.005, and deadband=0.005.