Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 3 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Ramandika Garindra Putra
Pengembangan Teknologi Computer Vision Berbasis Image Processing pada Robotic Arm Manipulator Untuk Pemantauan Keausan pada Mata Pahat Micromilling = Initial Development of Image Processing Based Computer Vision Technology on Robotic Arm Manipulator for Tool Wear Monitoring on Micromilling
"ABSTRAK
Proses pemantauan tool wear pada micromilling membutuhkan ketelitian yang tinggi, proses ini dapat dilakukan menggunakan mikroskop digital Dino-Lite dan mikroskop elektron. Namun penggunaan mikroskop elektron membutuhkan waktu yang lama karena harus datang ke laboratorium mikroskop elektron. Maka dari itu dibuatlah perancangan teknologi computer vision berbasis image processing untuk mendeteksi luas wear pada tool micromilling. Proses pengembangan menggunakan fitur OpenCV program Python. Proses dimulai dengan mengambil gambar tool baru dan tool rusak menggunakan Dino-Lite dengan spesifikasi gambar yang sama persis. Kemudian gambar diimpor ke program Python dan dikonversi menjadi bentuk HSV (Hue, Saturation, Value). Gambar HSV kemudian diberikan fitur noise reduction menggunakan gaussian blur untuk mengurangi noise pada gambar. Gambar HSV yang sudah diberikan fitur noise reduction kemudian diberi fitur color detection untuk mendapatkan thresholding dari hasil pengaturan variabel masking HSV. Hasil thresholding kemudian diberikan fitur image Canny sebagai fitur pendeteksian luas berdasarkan kontur gambar hasil thresholding. Kemudian nilai luas permukaan tool baru dan tool rusak akan muncul. Kedua nilai ini akan dibandingkan dan menghasilkan persentase tool wear. Pengujian yang penulis lakukan adalah dengan membuat variasi variabel noise reduction menggunakan gaussian blur, nilai gaussian blur yang diberikan sebesar 0, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15 dan 17 (nilai gaussian blur hanya bisa 0 dan bilangan ganjil). Data yang diperoleh ada yang tidak lengkap karena keadaan gambar yang tidak mendukung, namun dengan keberadaan gaussian blur, dapat membantu perekaman luas. Hasil menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai gaussian blur, maka meningkatkan potensi gambar kontur tool dapat dideteksi luasnya.
ABSTRACT
Tool wear monitoring on micromilling needs a high value of accuracy, this process can be done using Dino-Lite digital microscope and electron microscope. However, the usage of electron microscope needs a long period of time since we have to go to the electron microscope laboratory. Therefore, the design of image processing-based computer vision for tool wear monitoring on micromilling was developed. The development process uses OpenCV feature on Python. The process begins with gathering the images of the new tool and the broken tool using Dino-Lite with exactly the same image properties. The images are then imported to Python and converted to HSV format (Hue, Saturation, Value). The HSV images are then given a noise reduction feature using Gaussian Blur to reduce the noise of the images. The HSV images that have been given the noise reduction feature are then given a color detection feature to obtain thresholding of the results of the HSV masking variable adjustment. The thresholding results are the given an image Canny feature as the contour area detection from the thresholding results. Afterwards, the face area value of the new tool and the broken tool will be displayed. These two values will be compared and generate the tool wear percentage. The experiment that the authors has done is to make variations in noise reduction variables using gaussian blur, the given gaussian blur values are 0, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15 dan 17 (only 0 and odd numbers of the gaussian blur value can only be added). The data that be obtained are not complete due to the unsupported image condition, however, in the presence of the gaussian blur, could support the documentation process. At the end, the results show that the tool area on the images are more potential to be detected due to the increasing number of gaussian blur value."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fachryal Hiltansyah
Pengembangan Sistem Kontrol Robotic Arm Manipulator untuk Pemantauan Keausan pada Mata Pahat Micromilling Berbasis Computer Vision = Development of Robotic Arm Manipulator Control System for Micromilling Tool Wear Monitoring Based on Computer Vision
"Proses pendokumentasian dan pengukuran untuk pemantauan keausan mata pahat (tool wear) micromilling membutuhkan ketelitian yang tinggi. Proses ini menggunakan mikroskop digital Dino-Lite untuk mengambil gambar dan dilakukan secara berulang setiap setelah melakukan pemesinan dengan cara melepas mata pahat dari spindle pada mesin micromilling. Maka dari itu dilakukan pengembangan robot manipulator untuk mempermudah proses pemantauan mata pahat micromilling. Pengendalian pergerakan aktuator servo dan motor stepper pada pengembangan sistem kontrol robot manipulator dilakukan dengan menggunakan microcontroller board Arduino MEGA2560. Pergerakan aktuator digunakan untuk meletakkan titik koordinat end-effector pada ujung lensa Dino-Lite ke titik koordinat pada ujung permukaan mata pahat micromilling. Dalam pencarian solusi kinematika robot manipulator, digunakan bantuan software Phyton untuk memudahkan perhitungan. Solusi kinematika berupa nilai joint value akan dikirimkan ke servo melalui microcontroller menggunakan kode perintah yang dibuat menggunakan software Arduino IDE. Berdasarkan penelitian yang dilakukan terdapat nilai error accuracy pada servo 1, 2, dan 3 sebesar 16,471%, 1,463%, dan 0,588%. Namun setelah dilakukan proses kompensasi terhadap error, nilainya berkurang menjadi sebesar 0.003%, 0.143%, dan -0.382%, kemudian kemampuan repeatability pergerakan robot manipulator terbilang baik pada tiap servo, yaitu mendekati 0 sehingga dapat meletakkan end-effector ke titik yang dituju dan dapat membuat robot bekerja sesuai fungsinya.
The process of documenting and measuring for monitoring the tool wear in micromilling requires high accuracy. This process uses a Dino-Lite digital microscope to take pictures and is repeated every time after machining by removing the cutting tool from the spindle on the micromilling machine.Therefore the development of a manipulator robot is made to simplify the process of monitoring the micromilling tool wear. Control of servo and stepper motors movements in the development of a robot manipulator control system is performed using an Arduino microcontroller board MEGA2560. The actuator is moved to place the end-effector coordinate point at the tip of the Dino-Lite lens to the coordinate point at the tip of the micromilling cutting tool's surface. To find kinematics solutions for robotic manipulators, the help of Python software is used to facilitate calculations. The kinematics solution in the form of a joint value will be sent to the servo via a microcontroller using the command code created using the Arduino IDE software. Based on research conducted there are accuracy errors on servo 1, 2, and 3 values of 16.471%, 1.463% and 0.588%. However, after the error compensation process is carried out, the value is reduced to 0.003%, 0.143%, and -0.382%, then repeatability of the robot manipulator movement is good in each servo, which is close to 0 so that it can put the end-effector to the intended point and can make the robot manipulator work according to its function."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
M. Ramadhani Fitriawan
Pengembangan Sistem Mekanikal Robotic Arm Manipulator Untuk Pemantauan Keausan Pahat Micromilling Berbasis Computer Vision = Development of Robotic Arm Manipulator Mechanical System for Micromilling Tool Wear Monitoring Based on Computer Vision
"Keausan mata pahat menjadi masalah utama dalam industri manufaktur ketika proses pemesinan karena keausan mata pahat menjadi pengaruh besar dalam kualitas produksi. Terdapat dua metode pemantauan tool wear, yaitu direct dan indirect. Direct tool wear monitoring merupakan metode pemantauan dengan melakukan pengukuran tingkat keausan mata pahat secara langsung pada proses pemesinan. Penelitian ini mengembangkan sistem manipulator sebagai robot inspeksi yang memiliki fungsi menggerakkan Dinolite sebagai alat bantu pemantauan keausan mata pahat secara visual. Penelitian ini merancang sistem mekanikal dari manipulator dalam pembuatan desain dan struktur mekanikal, kinematika dan dinamika dari manipulator, serta pengujian dari akurasi dan repeatability dari sistem. Sistem kinematika menggunakan inverse kinematics dan forward kinematics dengan menggunakan parameter Denavit-Hartenberg. Dalam mencari besarnya kecepatan end effector, digunakan persamaan Matriks Jacobian, dimana fungsi dari Matriks Jacobian tersebut digunakan dalam menentukan torsi dari tiap joint. Keluaran dari penelitian ini adalah sistem manipulator sebagai alat bantu pemantauan keausan mata pahat pada proses micromilling. Berdasarkan penelitian didapatkan nilai error hasil kompensasi untuk joint 1, 2 dan 3 sebesar -0,007%, 0,001%, dan 0,016%. Didapat juga nilai repeatability manipulator untuk mencapai suatu titik yang sama dengan rata-rata 0,307.
Tool wear is a major problem in the manufacturing industry during the machining process because the tool wear becomes a major influence on the quality of production. There are two tool wear monitoring methods, direct and indirect, direct tool wear monitoring is a monitoring method by measuring the level of tool wear directly on the machining process. This Research uses the assistance of a robotic arm manipulator as a tool for monitoring tool wear with the direct tool wear monitoring method. This research develops a manipulator system as an inspection robot, which has the function of moving Dinolite as a visualization device in monitoring tool wear. This research designs mechanical systems of manipulators, mechanical structures, kinematics and dynamics of manipulators, and testing of the accuracy and repeatability of the system. The kinematics system inverse kinematics and forward kinematics using the Denavit-Hartenberg parameter. To find the magnitude of the end effector speed the Jacobian Matrix equation is used, where the function of the Jacobian Matrix is used in determining the torque of each joint. The output of this research is the manipulator system as a tool for monitoring tool wear in the micro-milling process. Based on the research, the error value of the compensation results for joints 1, 2 and 3 was -0,007%, 0,001%, and 0,016%. There is also repeatability value of manipulator value to reach a point that is equal to an average of 0,307.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library