Perbandingan Desain dan Pemodelan Tangan Robot Lima Jari sebagai Sistem Underactuated

Arm robot manipulator adalah jenis robot yang paling banyak digunakan, dan bagian terpenting dari arm robot manipulator ini adalah end-effector. Walaupun pada banyak aplikasi di industri, end-effector dibuat sesederhana mungkin, pada beberapa aplikasi seperti prosthetic arm diperlukan end-effector yang menyerupai tangan manusia. Paper ini membahas perbandingan desain dan pemodelan tangan robot 5 jari, mulai dari penurunan model kinematis sampai pemilihan sistem kendali yang paling tepat untuk mengatasi batasan underactuated system. Dari studi literatur ini, dapat dilihat model kinematis sangat penting untuk mendapatkan persamaan yang paling mendekati sistem mekanis yang ada dan untuk kemudian akan mendapatkan desain sistem kendali yang paling tepat. Untuk mengatasi batasan underactuated system, maka digunakan penggerak pasif seperti spring, oleh karena itu pengaplikasian Impedance Control adalah paling tepat dengan menggunakan tambahan spring damper virtual

Heart Chamber Segmentation in Cardiomegaly Conditions Using the CNN Method with U-Net Architecture

Cardiomegaly is a disease in which sufferers show no symptoms and have symptoms such as shortness of breath, abnormal heartbeat and edema. Cardiomegaly will cause the sufferer's heart to pump harder than usual. Early diagnosis of cardiomegaly can help make decisions about whether the heart is abnormal or normal. In addition, due to the problem that manual examination takes time and requires human interpretation and experience, tools are needed to automatically develop and identify normal and abnormal hearts. Therefore, this study proposes cardiac chamber segmentation using 2D (two-dimensional) ultrasound convolutional neural networks for rapid cardiomegaly screening in clinical applications based on heart ultrasound examination. The proposed approach uses a CNN with a U-Net architecture model with abnormal and normal heart data. The research results obtained used the pixel matrix evaluation Avg_accuracy of 99.50%, Val_accuracy of 97.98% and Mean_IoU of 90.01%