Sistem Deteksi Cacat Kayu dengan Metode Deteksi Tepi SUSAN dan Ekstraksi Ciri Statistik

PUTU DEBBY WANANDA, LEDYA NOVAMIZANTI, RATRI DWI ATMAJA

Sari


ABSTRAK

Kayu menjadi suatu bahan dasar untuk menghasilkan berbagai macam jenis produk olahan kayu. Untuk menghasilkan produk olahan kayu dengan kualitas tinggi, dengan ketahanan produk yang kuat, dan umur dari produk olahan kayu tersebut dapat bertahan lama maka diperlukan bahan dasar kayu yang berkualitas dalam artian tanpa cacat sebagai bahan dasarnya. Pada penelitian ini telah dirancang sebuah sistem pendeteksian kayu untuk mengklasifikasikan kayu normal (tanpa cacat) dan kayu rusak dengan metode deteksi tepi SUSAN dan ekstraksi ciri statistik orde kedua, dengan tingkat akurasi sebesar 90,67% dan waktu komputasi 2,5 detik. Sehingga mengurangi adanya human error dan efisiensi waktu dalam pensortiran. Parameter nilai threshold (t) = 0,1 pada metode deteksi tepi SUSAN, dan ciri angular second moment (ASM), correlation, variance, dan inverse different moment (IDM) pada metode ekstraksi ciri statistik orde kedua, memberikan hasil optimal dalam sistem ini.

Kata kunci: cacat kayu, deteksi tepi SUSAN, ekstraksi ciri statistik


ABSTRACT

Wood becomes a basic material to produce various types of wood processing products. To produce high quality processed wood products, with robust product durability, and long life of the processed wood products can last a long time it takes quality wood base material in the sense without flaw as the basic material. In this research, we have designed a wood detection system to classify normal wood (without defects) and damaged wood with SUSAN edge detection method and second order statistic extraction with accuracy of 90.67% and computation time 2.5 seconds. Thus reducing human error and time efficiency in sorting. The threshold value parameter (t) = 0.1 on the SUSAN edge detection method, and angular second moment (ASM), correlation, variance, and inverse different moment (IDM) characteristics in second order statistical feature extraction methods, gives optimal results in this system.

Keywords: wood defect, SUSAN edge detector, statistical feature extraction

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Achsani, F. (2015). Deteksi Adanya Cacat Pada Kayu Menggunakan Metode Local Binary Patern. Bandung: Telkom University.

Anna, A. and Rizal, A. and Novamizanti, L. (2011). Analisis Deteksi Wajah Menggunakan Deteksi Tepi. Bandung: Telkom University.

Novamizanti, L., Kurnia, A. (2015). Analisis Perbandingan Kompresi Haar Wavelet Transform dengan Embedded Zerotree Wavelet pada Citra. Elkomika, 3 (2), 161-176.

Survey Badan Pusat Statistik. (2017). [online] Arab Saudi, Pasar Ekspor Kayu Lapis Terbesar Ketiga Indonesia. Diakses pada tanggal 10 Oktober 2017 dari http://databoks.katadata.co.id/datapublish/2017/03/03/saudi-pasar-ekspor-kayu-lapis-terbesar-ketiga-indonesia?_ga=2.228940508.1356231837.1507523653-740541824.1507523653.

Gonzales, R, Woods R. (2008). Digital Image Processing, Third Edition. Prentice Hall.

Jabo, S. (2011). Machine Vision for Wood Defect Detection and Classification. Sweden: Chalmers University of Technology.

Kadir, A., & Susanto, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi.

Praja, MPK. (2015). Implementasi Sistem Pendeteksi Cacat Pada Kayu Menggunakan Metode Gabor Wavelet Transform. Bandung: Telkom University.

Prasetyo, E. (2012). Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi.

Mahendra, SB. and Novamizanti, L. and Atmaja, R.D. (2015). Deteksi Ada Tidaknya Cacat Pada Kayu Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik. Bandung: Telkom University.

Smith, S., & Brady, J. (1997). SUSAN - A New Approach To Low Level Image Processing. International Journal of Computer Vision.

WU, H., Junya, I., Shioyama, T., CHEN, Q., & & SIMADA, Y. (2001). Automatic Facial Feature Points Detection with SUSAN Operator. Proceedings of the Scandinavian Conference on Image Analysis, (pp. 257-263).




DOI: https://doi.org/10.26760/elkomika.v6i1.140

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


____________________________________________________________

ISSN (cetak) : 2338-8323   |  ISSN (elektronik) : 2459-9638    

diterbitkan oleh :

Teknik Elektro Institut Teknologi Nasional Bandung

Alamat : Gedung 20 Jl. PHH. Mustofa 23 Bandung 40124

Kontak : Tel. 7272215 (ext. 206)  Fax. 7202892

Surat Elektronik jte.itenas@itenas.ac.id

____________________________________________________________

Terindeks 

index copernicus____________________________________________________________

Statistik Pengunjung 

Free counters!

 Web
Analytics Made Easy - StatCounter

Lihat Statistik Jurnal

Jurnal ini terlisensi oleh Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Creative Commons License