Pengembangan OSD (On Screen Display) dengan Penambahan Menu untuk Aplikasi pada Semi Autonomous Mobile Robot dengan Lengan untuk Mengambil Objek

Tugas Akhir ini membahas pengembangan OSD (On Screen Display) dengan sistem FPV (First Person View) yang bertujuan untuk mendukung kinerja sebuah RC (Remote Control) atau mobile robot dengan cara mengambil data pada RC atau mobile robot tersebut. Penggunaan sensor pad a modul OSD ini terbatas, sehingga dilakukan sebuah pengembangan dengan penambahan pengkabelan dan pemrograman menggunakan kompiler Arduino. Dalam sistem ini, OSD yang dipakai adalah dua buah minimOSD yang telah dirancang dengan penambahan beberapa fitur menu sensor. Pada minimOSD yang pertama data GPS (Global Positioning System) berupa posisi lintang dan bujur didapat dari APM (ArduPilot Mega) yang diprogram menggunakan minimOSD extra. Pada minimOSD yang kedua didapat data sensor ultrasonik dan posisi lengan robot yang dikirim oleh Arduino Mega pada mobile robot menggunakan pengiriman serial. Sensor suhu, level baterai dan data waktu diperoleh dari penambahan pengkabelan pada pin-pin ATMega328. Hasil olah data sensor pada minimOSD pertama dan kedua yang berupa data visual digabung dan dikirim menuju layar monitor FPV menggunakan video transmiter. Animasi data yang ditampilkan mempunyai batas sebesar 256 data karakter, sehingga posisi lengan robot dan sensor ultrasonik hanya bisa digambarkan berupa perbandingan skala tingkatan dan data teks, sedangkan data sensor yang lain ditampilkan sesuai hasil olah data sebenarnya

Penerjemahan Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan Kamera pada Telepon Genggam Android

Penginderaan visual atau machine vision merupakan suatu proses manipulasi data citra. Data tersebut dapat digunakan untuk melakukan intepretasi banyak hal, salah satunya yaitu pengenalan gesture. Pengenalan gesture adalah antarmuka yang dapat mengenali gerak-isyarat seorang manusia dan mentranslasikan gerakan tersebut sebagai instruksi yang dapat dipahami oleh komputer. Pengenalan gesture dapat digunakan untuk penerjemahkan bahasa isyarat pada orang tunawicara. Hal ini karena banyaknya orang yang tidak mengerti bahasa tangan orang tunawicara. Sehingga, orang tunawicara kesulitan dalam berinteraksi di masyarakat.Pada tugas akhir ini pengenalan gesture untuk penerjemahan bahasa isyarat lebih mengarah pada hand recognition, yaitu pendeteksian Perubahan gerak tangan, dengan menggunakan android mobile phone sebagai divaisnya. Android mobile phone memiliki kamera untuk menangkap citra orang tuna wicara saat berkomunikasi menggunakan bahasa isyarat berupa gerakan tangan. Selanjutnya, citra diproses oleh processing unit android untuk melakukan proses hand recognition. Setelah proses tersebut selesai, maka layar display akan memunculkan huruf atau kata dari Perubahan posisi gerak tangan yang dilakukan orang tunawicara yang berada di depan kamera

Braille Character Recognition Using Artificial Neural Network

Braille letter is characters designed for the blind, consist of six embossed points, arranged in a standard braille character. Braille letters is touched and read using fingers, therefore the sensitivity of the fingers is important. Those characters need to be memorized, so it is very difficult to be learned. The aim of this research is to create a braille characters recognition system and translate it to alpha-numeric text. Webcam camera is used to capture braille image from braille characters on the paper sheet. Cropping, grayscale, thresholding, erotion, and dilation techniques are used for image preprocessing. Then, artificial neural network method are used to recognize the braille characters. The system can recognize braille characters with 99% accuracy even when the braille image is tilted up to 1 degrees

Parsing Indonesian Syntactic with Recursive Neural Network

Sentence is a form of human communication which is closely related to language system. Sentence is one of the recursive structures that are often found in daily conversation. Learning syntactic structure is useful to explore the meaning of the sentence contained on it or translated it into another language such as machine language. The problem is meaning, ambiguity, and the language that is not according to the rules of syntax, causing the command translation become more complex. This research is about parsing Indonesian syntax based on natural language rules for applications in the field of human-machine interaction. Each word that is a part of the sentence, is mapped into vector-space model. To estimate the potential connection of two words, we use the recursive neural network. The potential connection of two words translated into a higher structure to obtain a complete sentence structure. We obtain 93% accuracy, with 50 data-set are given in the learning process to represent a hundred vocabularies

Pengolahan Citra untuk Mengukur Diameter Terkecil Kayu Guna Mengatasi Rugi Akibat Kesalahan Pengukuran pada Industri Kayu

Kayu merupakan hasil hutan sebagai bahan dasar dari produk jadi seperti lemari, kursi, dan produk olahan lain. Pada industri pengolahan kayu, metode penentuan harga umumnya didasarkan terhadap perhitungan isi kayu (volume) dimana nilai tersebut diawali dengan perhitungan diameter terkecil. Pekerja lapangan pada USAha kayu menggunakan nilai dari diameter terkecil untuk dijadikan acuan perhitungan dengan penggaris. Akan tetapi pengukuran ini kurang akurat karena kayu gelondong mempunyai bentuk yang tidak bulat sempurna. Padahal, selisih satu centimeter saja dapat menentukan grade kayu dan berpengaruh terhadap harga kayu gelondong tersebut. Penelitian menggunakan algorithma pengolahan citra telah dilakukan maupun dengan spesifikasi tentang permukaan kayu. Teknologi yang dirancang memanfaatkan penginderaan mesin visual yang dilakukan oleh kamera untuk melakukan penghitungan otomatis terhadap nilai kayu dengan program OpenCV. Pada tugas akhir ini, sebuah alat tepat guna dengan raspberry pi yang akan menjadi standarisasi pengukuran pada USAha kayu dengan menggunakan pengolahan citra digital. Devais yang dibuat sangat portabel dan berhasil mengukur diameter terkecil kayu dengan akurasi pengukuran 97% menggunakan metode kontur dan bounding box. Metode tersebut lebih baik dari metode lingkaran Hough dengan akurasi 89%. Perbaikan sistem dapat dilakukan pada deteksi obyek melalui pencahayaan dan segmentasi kontur

Purwarupa Lengan Robot Penyuap Makanan Berbasis Estimasi Posisi Mulut

Lengan Robot atau Robotic Arm merupakan alat yang sering digunakan di berbagai bidang perindustrian baik untuk produksi maupun pemindahan produk. Beberapa lengan robot juga digunakan dalam pelayanan domestik seperti sebagai pembantu rumah tangga. Lengan Robot memiliki keunggulan dibanding dengan robot mobile seperti pengulangan gerakan yang presisi, efisiensi tinggi, dan kemampuan membawa beban yang besar di daerah sempit. Gerakan lengan Robot tergantung dengan jumlah DOF (Degree Of Freedom). Lengan robot dapat dikendalikan gerakannya menggunakan teknologi visi komputer dimana ujung dari lengan robot diarahkan pada objek yang tertangkap kamera. Pada studi ini, Lengan Robot akan diimplementasikan sebagai alat penyuap makanan untuk membantu orang – orang yang kesulitan melakukan gerakan mekanis memasukan makanan seperti pasien kecelakaan dan orang lansia. Alat ini menggunakan estimasi posisi berbasis visi komputer untuk menentukan posisi mulut manusia dan mengarahkan ujung lengan robot yang berupa sendok menuju depan mulut manusia. Hasil dari penelitian ini adalah lengan robot dapat mengarahkan sendok ke depan mulut dengan menerapkan metode invers kinematik dari titik koordinat posisi mulut yang telah didapat dengan error rate yang kecil sebesar 0.88 – 1.52 cm. Bentuk sendok akan mempengaruhi jenis makanan yang cocok dalam sistem lengan robot. Pada penelitian ini, sendok yang digunakan cocok dengan jenis makanan tidak berkuah seperti nasi dan bua