Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
This paper describes the development of experimental testing system and performance measurement of small turbojet engine:Olympus" manufactured by AMT Netherlands....

Abstrak :
Implementasi algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pada robot untuk pencarian sumber kebocoran gas memerlukan informasi posisi dari setiap robot. Penggunaan kamera memungkinkan untuk mendapatkan informasi posisi robot yang lebih absolut dan akurat dibandingkan dengan perangkat pencari informasi posisi lainnya. Paper ini memaparkan suatu metode yang akan digunakan untuk mencari posisi robot. Metode yang diajukan menggunakan beberapa teknik pengolahan citra, seperti, Color Filtering dan Blobs Filtering guna mengenali dan memperoleh posisi robot. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan, metode ini mampu menentukan posisi absolut robot sehingga ia dapat menyediakan informasi posisi robot dalam implementasi algoritma PSO.

Implementation of Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm on the robot to search for the gas leakage source requires information of the position of each robot. The use of the camera allows the robot to obtain position information more accurate than the absolute position information of other search tools. This paper describes a method that will be used to locate the position of the robot. Proposed method uses several image processing techniques, such as, Color Filtering and Blobs Filtering in order to identify and obtain the robot position. Based on the experiments that have been performed, the method is capable of determining the absolute position of the robot so that it can provide position information of the robot in PSO algorithm implementation

Abstrak :
ABSTRAK
Indonesia merupakan negara agraris yang sebagian besar wilayahnya terdapat lahan sawah. Daerah sawah yang luas mengakibatkan susahnya melakukan monitoring untuk pemetaan luas dan kondisi sawah. Melalui foto udara, waktu pengambilan citra dapat dilakukan lebih cepat dan sesuai dengan perencanaan. Dalam penelitian ini pesawat LSA LAPAN Surveillance Aircraft milik LAPAN digunakan sebagai wahana untuk melakukan monitoring lahan sawah dengan muatan kamera multispektral. Kamera multispektral yang digunakan mempunyai 3 band yaitu merah, hijau dan inframerah. Hasil citra dari kamera multispektral kemudian diolah untuk membedakan lahan persawahan atau bukan. Uji akurasi dilakukan untuk memvalidasi hasil citra yang telah diproses. Selanjutnya didapatkan hasil pengolahan citra berupa identifikasi lahan pertanian aktif. Dengan memanfaatkan band merah dan inframerah dekat didapatkan Normalized Difference Vegetation Index NDVI yang dapat digunakan untuk mengetahui kualitas dan kesehatan tanaman. Dengan NDVI hasil dari identifikasi lahan pertanian dapat diklasifikasikan lagi berdasarkan nilai kehijauan tanaman. Hasil penelitian ini berupa identifikasi lahan pertanian aktif dengan tingkat kehijauan tanaman untuk mengetahui kualitas tanaman padi dari persawahan.

---

ABSTRACT
Indonesia is an agricultural country where most of its area is paddy field. Large paddy field areas resulted in the difficulty of monitoring for extensive mapping and paddy field conditions. Using aerial photographs, image acquisition can be completed more quickly and according with the plan. In this study, LSA aircraft LAPAN Surveillance Aircraft belongs to LAPAN used as a vehicle for monitoring agricultural land with a multispectral camera payload. Multispectral cameras used to have three bands of red, green and near infrared. The results of the multispectral images from the camera are then processed to distinguish the rice fields or not. Accuracy test performed to validate the results of the image that has been processed. Furthermore, the image processing results obtained in the form of active agricultural land identification. By utilizing the red and near infrared bands obtained Normalized Difference Vegetation Index NDVI , which can be used to determine the quality and plant health. With NDVI result of the identification of agricultural land can be classified again based on the value of the green plants. The results of this study in the form of identification of active agricultural land with crop greenness levels to determine the quality of paddy rice crops.

Abstrak :
Triangle's checking in 3D faceted models is an essential step in gouging detection and elimination process. To check whether model surface intersects the tool, every triangle in the model has to be checked. Unfortunately, this process takes much time. Since the computer can't see and doesn't know which triangles located under the current tool position, then the triangles all over the surface model should be checked. To reduce the time, region checking at every position of tool has to be detected. Triangles that have to be checked are only in that region. The way of creating the region can be done by bucketing. Bucketing process will make some buckets as representation of regions and each bucket will be filled with triangles that lie in the corresponding region. There are several bucketing methods. This paper will explain all methods which have been implemented in the research.

---

Pengecekan segitiga dalam model 3 dimensi berfaset merupakan tahapan penting dalam deteksi gouging dan proses eliminasi. Untuk mengecek apakah permukaan model bersinggungan dengan alat, setiap segitiga pada model harus diperiksa. Akan tetapi, proses ini membutuhkan waktu yang lama. Segitiga-segitiga pada seluruh permukaan model harus diperiksa karena komputer tidak dapat melihat dan tidak mengetahui segitiga mana yang terletak di bawah posisi alat saat ini. Untuk mengurangi konsumsi waktu, pengecekan wilayah pada setiap posisi alat harus dapat dideteksi. Segitiga yang harus diperiksa adalah hanya yang berada pada wilayah tersebut. Cara yang dapat dilakukan untuk menetapkan wilayah adalah dengan menggunakan bucketing. Proses bucketing akan membuat beberapa bucket sebagai representasi dari beberapa wilayah dan setiap bucket akan diisi dengan segittiga yang terletak pada wilayah terkait. Terdapat beberapa metode bucketing. Paper ini akan menjelaskan semua metode yang telah diimplementasikan di dalam riset.

Abstrak :
Banyak penyakit yang dapat ditimbulkan dari gigitan nyamuk seperti malaria, demam berdarah, dan cikumunya. Begitu seriusnya penyakit-penyakit ini, berbagai cara dilakukan untuk membunuh dan mencegah penyakit ini. Namun, pemakaian bahan kimia yang cukup lama akan menimbulkan resistensi pada nyamuk. Peracangan suatu alat pembunuh nyamuk menggunakan laser akan efektif dalam memerangi nyamuk. Karena nyamuk tidak bisa menghindar jika terkena laser. Namun, sebelum menembakkan laser ke nyamuk, diperlukan metode yang tepat untuk mendeteksi posisi nyamuk. Pada skripsi ini akan membahas metode deteksi posisi nyamuk menggunakan kamera berbasis Image Processing dengan metode blob counter. Parameter warna yang digunakan adalah parameter warna RGB (red, green, blue). Setiap gambar terdiri dari sekumpulan piksel yang memiliki informasi nilai RGB. Setiap piksel yang sesuai dengan parameter nyamuk akan ditandai dengan blob. Kumpulan blob yang diperoleh akan dikumpulkan dalam suatu rectangle untuk dicari koordinat centroid. Hasilnya adalah posisi nyamuk yang berupa koordinat x,y dalam gambar. Pada penelitian ini, jarak nyamuk dari kamera bisa diprediksi dengan melakukan kalibrasi jarak lensa ke image sensor. Sehingga, hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah posisi 3 dimensi nyamuk. ...... Many diseases can be caused from the bite of mosquitoes, such as malaria, dengue fever, and cikumunya. Once the seriousness of these diseases, various methods are used to kill and prevent these diseases. However, the use of chemicals that is long enough will cause resistance in mosquitoes. Designing a mosquito killer device using a laser will be effective in fighting mosquitoes because mosquitoes can not escape when exposed to the laser. However, before firing a laser into the mosquito, the proper method is needed to detect the position of mosquitoes. In this paper will discuss about mosquito position detectoin method using camera based image processing with a blob counter method. Colors that are used as the color parameter are RGB (red, green, blue). Each image consists of a set of pixels that have RGB values information. Each pixel in accordance with the parameters of mosquitoes will be marked with a blob. Set of nearby blob will be collected in a rectangular to get coordinate of centroid. The result of this study is mosquito position in x, y coordinates in the image. In this study, the distance of mosquito from camera could be predicted by calibrating the distance of the lens to the image sensor. Thus, the result is 3 dimensional positions of mosquitoes.