research

Segmentasi Citra Daun Tembakau Berbasis Deteksi Tepi Menggunakan Metode Robert

Abstract

Pengklasifikasian daun tembakau dilakukan oleh seorang ahli tembakau yang biasa disebut grader yang bertugas mengukur dan menganalisa kualitas tembakau agar dapat dikelompokkan menjadi grade tertentu. Grader harus memiliki penglihatan dan penciuman tajam, tetapi human characteristic seorang grader seringkali melakukan kesalahan yang diakibatkan karena kelelahan, keadaan emosi, penglihatan maupun pencahayaan. Karena faktor tersebut maka dilakukan segmentasi citra daun tembakau berbasis deteksi tepi menggunakan metode Robert. Citra daun tembakau awalnya dilakukan pre-processing dengan melakukan segmentasi citra untuk mendapatkan tepi tulang daun dimana akan dibandingkan beberapa metode untuk menghasilkan deteksi tepi yang selanjutnya akan di ektraksi fiturnya untuk dikenali berdasarkan ukuran, bentuk dan teksture yang akan diklasifikasi dan dibuat aplikasi untuk menentukan grade daun tembakau. Pengklasifikasian grade pada umumnya dimulai dari proses akuisisi data, pre-processing dan post processing. Deteksi tepi adalah langkah awal melakukan segmentasi citra yang bertujuan untuk mendapatkan bagian-bagian tepi dari sebuah objek. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan hasil dari tepi dan tulang daun tembakau dengan menggunakan metode robert untuk mendukung proses pre-processing dengan menganalisa bentuk daun tembakau. Prinsip pada metode robert berbasis gradient yang menggunakan kernel ukuran 2X2 pixel. Metode ini mengambil arah diagonal untuk penentuan arah dalam perhitungan nilai gradient. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode robert mampu mengidentifikasi tepi dan tulang daun dengan nilai keakurasian yang berbeda dari masing-masing image masukkan

    Similar works