28 research outputs found

    IMPLEMENTASI STRAIN GAUGE SEBAGAI SENSOR DRAG FORCE FLOW

    Get PDF
    Strain gauge merupakan komponen kawat logam bersifat insulatif yang dapat mengalami perubahan nilai elektrik ketika tekanan pada benda yang ditempelkan berubah. Penelitian ini telah berhasil merealisasikan sensor elektronik flowmeter berdasarkan drag force menggunakan Strain Gauge (SG) dengan nama sensor Drag Force Flow (DFF). Sensor DFF dirancang menggunakan SG yang direkatkan pada lempengan besi. Ketika laju aliran fluida melewati sensor DFF maka SG dan lempengan besi mengalami perubahan regangan yang sama. Nilai SG dikonversi untuk mengetahui besar kecilnya kecepatan aliran fluida. Sensor DFF ini dapat digunakan pada aliran yang kecil dan pada laju aliran bolak balik. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan diantaranya adalah merancang struktur mekanik sensor, membangun sistem akuisisi data, mendesain sistem perangkat lunak yang tertanam dalam chip ATmega dan mengevalusi setiap parameter yang dihasilkan dari sensor. Pengujian dilakukan ketika aliran fluida di pompa ke dalam pipa pengujian secara real time. Data direkam kedalam komputer menggunakan komunikasi serial dengan frekuensi sampling 10Hz. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor DFF mampu mengukur kecepatan laju aliran fluida dengan tingkat kesalahan 0.86%

    PERANCANGAN ROBOT KAPAL DENGAN PERILAKU MENGHINDARI RINTANGAN

    Get PDF
    Abstract - In this paper, three ultrasonic sensors are using fordetection the distance in robot ship, these sensor are divided into3 zones, which are right, center and left. This robot ship is alsousing servo motor to control the rudder for maneuvering. As theexperimental results show the robot ships can avoid obstacles andall sensor can detect obstacles through a minimum distance of 10cm, and 200 cm for maximum with the greatest error of 3%.Rudder robot ship had been functioning properly in accordancewith the desired angle by the greatest error of 5% on the cornerof 200 and 1000.Kata Kunciā€” ultrasonic, rudder, robot ship, propelle

    Kontrol Robot Menggunakan Gerakan Mata Berbasis Sinyal Electrooculography (EOG)

    Get PDF
    Biomedical technology has now been widely adopted as a means of monitoring the human body in real-time. For example, to detect eye movement. In the medical world, eye movement can be used to determine the type of disease. With the application of human-machine interface (HMI) technology, eyeball movement can be developed in the robotics industry as robot navigation. For example, by moving the eyeball left and right, the robot can interpret the eye signal to move left and right. The interaction between the eyeball movement and the robot is of particular concern in this study. This study aimed to design a measuring instrument for eye movement detection using Electrooculography (EOG) techniques to move a wheeled robot. The EOG measuring instrument consisting of an instrument differential amplifier, a low pass filter, and a high pass filter has been applied in this research. The signal generator technique on EOG is carried out by placing electrodes on three sides of the face, namely forehead (G), left horizontal (H-), right horizontal (H +). The experimental results showed a significant difference between the left and right eye movement amplitude signals. This amplitude is used to classify the movement of the robot wheel towards the left and right. The process of sending robot signals and EOG measuring instruments uses Bluetooth HC-05 serial communication. Based on the research results, it is proven that the robot manages to move left and right according to the eyeball movement

    The Eye and Nose Identification Chip Controller-Based on Robot Vision Using Weightless Neural Network Method

    Get PDF
    Increasingly advanced image analysis in computer vision, allowing computers to interpret, identify, and analyze pictures with accuracy comparable to humans. The availability of data sources in decimal, hexadecimal, or binary forms enables researchers to take the initiative in applying their study findings. Decimal formats are typically used on traditional computers like desktops and minicomputers, whereas hexadecimal and binary formats were utilized on single-chip controllers. Weightless Neural Network is a method that can be implemented in a single chip controller. The aim of this research is to develop a facial recognition system, for eye and mouth identification, that works in a single chip controller or also called a microcontroller. The suggested method is a Weightless Neural Network with Immediate Scan approach for processing and identifying eye and nose patterns. The data will be handled in many memory locations that are specifically designed to handle massive volumes of data. The data is made up of primary face data sheets and face input data. The data sets utilized are (x,y) pixels, and frame sizes range from 90x90 pixels to 110x110 pixels. Each face shot will be processed by selecting the region of the eyes and nose and saving it as an image file. The eye and nose will identify the face frame. Next, the photos will be converted to binary format. A magazine matrix will be used to transmit binary data from a minicomputer to a microcontroller via serial connection. Based on a known pattern, the resultant similarity accuracy is 83,08% for the eye and 84,09% for the sternum. In contrast, the similarity percentage for an eye ranges from 70% to 85% for an undefined pattern

    Perancangan Alat Penditeksi Kebakaran Menggunakan Sensor Api dan Sensor Asap Berbasis Internet of Things (IoT)

    Get PDF
    Telah dirancang sebuah sistem yang dapat menditeksi terjadinya kebakaran dengan menggunakan 2 buah sensor flame KY-026 dan 1 sensor asap MQ2. Output sistem ini adalah 2 buah LED, Buzzer, notifikasi berbasis Internet of Things menggunakan blynk app dengan pusat pengendali menggunakan mikrokontroler ESP32. Sensor flame KY-026 dapat mendeteksi berbahaya apabila nilai ADC kurang dari 130, cukup berbahaya <231, cukup aman>297, dan aman >330 dengan jarak minimal 0 cm dan maksimal 200 cm. Sensor MQ2 mendeteksi dengan nilai ADC lebih dari 650. Hasil pengujian menunjukkan sistem yang dirancang dapat bekerja sesuai dengan yang diinginkan dengan tingkat keberhasilan mencapai 100%, pada saat pengujian sebanyak 10 kali

    Pemantauan Kangkung di Dalam Showcase Hidroponik Cerdas Menggunakan Teknologi Internet of Things

    Get PDF
    Bercocok tanam menggunakan teknik hidroponik memberikan kontribusi baru bagi dunia pertanian terutama dalam penggunaan media air dan tidak membutuhkan lahan yang luas. Teknik ini telah banyak di implementasi sebagian masyarakat umum selain petani untuk budidaya sayuran segar di lingkungan rumahnya. Dengan menerapkan teknologi Internet of Things pada sistem hidroponik, pertumbuhan sayuran yang dibudidaya dapat dengan mudah di pantau dari jarak jauh menggunakan perangkat smartphone. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem pemantauan budidaya hidroponik yang diimplementasikan pada purwarupa smart showcase cerdas dan digunakan khusus didalam ruangan. Sistem pemantauan yang dirancang berbasis webserver dan menggunakan platfom IoT Thingsboard untuk visualisasi parameter berbasis grafik. Teknik mengumpulkan data secara online menggunakan google spreedsheet. Thingsboard sebagai user interface untuk memvisualisasikan parameter yang dipantau dalam bentuk grafik. Parameter yang dipantau adalah suhu, kelembapan didalam dan luar showcase dan kontrol lampu grow light sebagai pengganti intensitas cahaya matahari. Penelitian ini telah berhasil membuktikan bahwa pertumbuhan sayuran didalam showcase hidroponik cerdas dapat dipantau dari jarak jauh secara realtime. Pemantauan dilakukan selama Ā± 18 jam/hari dengan waktu pengambilan data selama 7 hari. Dalam proses pengambilan data terdapat error data 3.25% yang disebabkan koneksi internet terputus pada waktu yang berbeda-beda. Namun ini tidak menyebabkan kegagalan yang signifikan terhadap proses monitoring. Hal ini dibuktikan dengan 8 batang kangkung yang di uji, terdapat 4 batang yang mengalamai gagal tumbuh mulai dari hari ke 4 dan 4 batang lainya tumbuh dengan sempurna

    Implementasi Electrinic Nose Dan Support Vector Machine Pada Aplikasi Olfactory Mobile Robot Dalam Mengenali Gas

    Get PDF
    The aroma of gas can be perceived by the human sense of smell. The presence of the scent comes from the gas source itself or the gas leaks through cracks such as valves or pipe connections. The smell of certain gases (gas with a stinging smell) can disrupt the human nervous system and nose. Hence, it is required a tool that can mimic the sense of smell which is called the electronic nose (abbreviated to e-nose). E-nose is a combination of two or more gas sensors. In a situation of searching the source of the gas scent, the e-nose was developed into a mobile robotic olfactory application for detection and identification process. In this study, the system was designed to recognize ethanol, benzene and thinner gases. The signal pattern recognition of e-nose uses the Support Vector Machine (SVM) programmed into the computer. Illustration of gas scent detected by e-nose produces a pattern of electrical signals that are wirelessly transferred to a computer and processed to be recognizable. The experimental results show that olfactory mobile robots can be applied to detect and identify types of gas with good accuracy, according to the value above 97% for kernel selection Ī³ = 100 and Ī³ = 1000.Keywords : E-nose, Olfactory Mobile Robot, Support Vector MachineAbstrakĀ Aroma gas dapat dirasakan oleh indra penciuman manusia. Adanya aroma karena berasal dari sumber gas itu sendiri atau gas bocor melalui cela-cela seperti katup atau sambungan pipa. Aroma gas tertentu (gas dengan aroma yang menyengat) dapat mengganggu sistem saraf dan hidung manusia. Oleh karena itu perlu alat yang dapat meniru indra penciuman yaitu electronic nose (disingkat e-nose). E-nose merupakan kumpulan dari dua sensor gas atau lebih. Dalam situasi pencarian sumber aroma gas maka pada penelitian ini dikembangkan e-nose kedalam bentuk aplikasi olfactory mobile robot untuk deteksi dan identifikasi. Pada penelitian ini sistem dirancang untuk mengenali gas etanol, benzene dan thiner. Pengenalan pola sinyal dari e-nose menggunakan Support Vector Machine (SVM) yang sudah diprogram di dalam komputer. Secara ilustrasi aroma gas yang dideteksi oleh e-nose menghasilkan pola sinyal elektrik yang ditransfer via wireless ke komputer dan diproses untuk dikenali. Hasil percobaan menunjukkan bahwa olfactory mobile robot dapat diaplikasikan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi jenis gas dengan akurasi yang baik, yaitu di atas 97% untuk pemilihan kernel Ī³ = 100 dan Ī³ = 1000.Kata Kunci : E-nose, Olfactory Mobile Robot, Support Vector Machin

    Navigasi Berbasis Behavior dan Fuzzy Logic pada Simulasi Robot Bergerak Otonom

    Get PDF
    Mobile robot is the robotic mechanism that is able to moved automatically. The movement of the robot automatically require a navigation system. Navigation is a method for determining the robot motion. In this study, using a method developed robot navigation behavior with fuzzy logic. The behavior of the robot is divided into several modules, such as walking, avoid obstacles, to follow walls, corridors and conditions of u-shape. In this research designed mobile robot simulation in a visual programming. Robot is equipped with seven distance sensor and divided into several groups to test the behavior that is designed, so that the behavior of the robot generate speed and steering control. Based on experiments that have been conducted shows that mobile robot simulation can run smooth on many conditions. This proves that the implementation of the formation of behavior and fuzzy logic techniques on the robot working well.Keywords : behavior, fuzzy logic, mobile robot]Abstrakā€”Mobile robot merupakan mekanisme robot yang mampu bergerak otomatis. Pergerakan robot secara otomatis memerlukan suatu sistem navigasi. Navigasi adalah metode untuk menentukan gerak robot. Pada penelitian ini navigasi robot dikembangkan menggunakan metode behavior (perilaku) dengan logika fuzzy. Perilaku robot dibagi menjadi beberapa modul, seperti berjalan, menghindari halangan, mengikuti dinding, koridor maupun kondisi u-shape. Pada penelitian ini dirancang simulasi mobile robot di dalam pemrograman visual. Robot dilengkapi dengan tujuh sensor jarak dan dibagi menjadi beberapa kelompok untuk menguji perilaku yang dirancang, sehingga perilaku robot menghasilkan pengaturan kecepatan dan steering. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan menunjukkan bahwa simulasi mobile robot dapat berjalan mulus (smooth) pada berbagai kondisi. Hal ini membuktikan bahwa implementasi pembentukan behavior dan teknik logika fuzzy pada robot bekerja dengan baik. Ā Ā Ā Kata Kunci : behavior, logika fuzzy, mobile robo

    Robot Vision Pattern Recognition of the Eye and Nose Using the Local Binary Pattern Histogram Method

    Get PDF
    The local binary pattern histogram (LBPH) algorithm is a computer technique that can detect a person's face based on information stored in a database (trained model). In this research, the LBPH approach is applied for face recognition combined with the embedded platform on the actuator system. This application will be incorporated into the robot's control and processing center, which consists of a Raspberry Pi and Arduino board. The robot will be equipped with a program that can identify and recognize a human's face based on information from the person's eyes and nose. Based on the results of facial feature identification testing, the eyes were recognized 131 times (87.33%), and the nose 133 times (88.67%) out of 150 image data samples. From the test results, an accuracy rate of 88%, the partition rate of 95.23%, the recall of 30%, the specificity of 99%, and the F1-Score of 57.5% were obtained
    corecore