Penglihatan mesin: Perbedaan antara revisi

Di dalam konteks [[mekatronika]] dan [[Teknik otomasi|otomasi]], '''penglihatan mesin''' didefinisikan sebagai bagaimana suatu sistem terotomatisasi (sebagai contoh [[robot]]) dapat melakukan [[inspeksi]] atau pengelihatan otomatis berbasis [[citra]]/ atau gambar yang ditangkap dari alat (umumnya lensa atau kamera) sebagai ''input/'' masukanataumasukan [[sensor]] untuk diolah di dalam [[Unit Pemroses Sentral|prosesor]]/ atau [[komputer]] yang akan menggerakkan [[aktuator]] atau penggerak seperti sistem gerak robot atau [[motor listrik]]. Secara umum, penglihatan mesin adalah salah satu contoh pemanfaatan [[kecerdasan buatan]].<ref name=":0">{{Cite web|title=Penglihatan Komputer: Apa itu dan mengapa hal itu penting|url=https://www.sas.com/id_id/insights/analytics/computer-vision.html|website=www.sas.com|language=in|access-date=2022-01-26}}</ref><ref name=":1">{{Cite web|title=Sistem Penglihatan {{!}} KEYENCE Indonesia|url=https://www.keyence.co.id/products/vision/vision-sys/|website=www.keyence.co.id|access-date=2022-01-26}}</ref>

Secara umum, banyak yang menyamakan antara penglihatan mesin dengan [[penglihatan komputer]] (''computer vision''). Perbedaannya adalah, pada penglihatan mesin, ia adalah penerapan dari penglihatan komputer di dunia industri di mana output dari prosesor atau komputer akan diolah menjadi output berupa gerak mekanik atau termal.<ref>{{Cite web|date=2021-05-31|title=Machine Vision vs. Computer Vision — What’sVision—What’s the Difference?|url=https://appen.com/blog/computer-vision-vs-machine-vision/|website=Appen|language=en-GB|access-date=2022-01-30}}</ref>

Awalnya, penerapan dari penglihatan mesin ini digunakan pada salah satu [[supermarket]] di [[New Jersey]] di mana saat itu makanan yang ditawarkan disortir (diseleksi) berdasarkan filter tertentu.<ref>{{Cite web|title=StackPath|url=https://www.vision-systems.com/knowledge-zone/article/14069209/the-history-of-machine-vision|website=www.vision-systems.com|access-date=2022-01-30}}</ref>

Secara umum, penglihatan mesin adalah penerapan lebih lanjut dari kecerdasan buatan yang menggunakan prinsip-prinsip [[matematika]] seperti [[statistik]] ([[histogram]], [[distribusi normal]], [[Simpangan baku|standar deviasi]]), [[Matriks (matematika)|matriks]], Jaringan Bayesian, [[Algoritma genetik|Algoritma Genetik]], [[Pengambangan (pengolahan citra)|pengambangan (thresholding)]], [[Logika kabur|logika fuzzy/ atau kabur]], [[Vektor satuan|vektor]] (terutama ''[[Support-vector machine|support vector machines]]''), dan [[Analisis numerik|komputasi/ atau metode numerik]] serta fisika terutama [[sensor]] dan [[Optika|prinsip alat-alat optik]] serta kekuatan [[Memori (komputer)|memori dari komputer]] (terkait [[Memori akses acak|RAM]]).<ref name=":2">{{Cite journal|last=Wildes|first=Richard P.|last2=Asmuth|first2=Jane C.|last3=Green|first3=Gilbert L.|last4=Hsu|first4=Steven C.|last5=Kolczynski|first5=Raymond J.|last6=Matey|first6=James R.|last7=McBride|first7=Sterling E.|date=1996-01|title=A machine-vision system for iris recognition|url=http://link.springer.com/10.1007/BF01246633|journal=Machine Vision and Applications|language=en|volume=9|issue=1|pages=1–8|doi=10.1007/BF01246633|issn=0932-8092}}</ref>

Secara umum, kerja dari sistem penglihatan mesin menyerupai kerja dari blok diagram [[Sistem kendali|kendali]] secara umum di mana terdapat masukan/ atau ''input'', pengolahan data, serta ''output/'' atau keluaran.

=== Input/Masukan ===

Masukan atau input yang akan diolah oleh sistem sendiri ditangkap oleh alat berupa [[sensor]] atau [[kamera]] yang akan menangkap citra atau gambar dari objek yang akan diolah oleh aktuator.

Umumnya, kamera yang digunakan adalah kamera yang memiliki spesifikasi [[piksel]] yang tinggi serta mampu untuk menangkap gambar atau video dalam [[Tingkat bingkai|laju frame per detik (''frame per second'')]] yang bagus seperti [[kamera berkecepatan tinggi]] (''high speed camera''). Hal ini bertujuan untuk mendapatkan hasil citra atau gambar yang bagus dan tidak terdapat blur atau gambar yang kabur. Untuk piranti[[perangkat keras/]] (''hardware'') lainnya adalah sumber cahaya.<ref>{{Cite web|title=Designing a machine-vision system|url=https://spie.org/news/designing-a-machine-vision-system|website=spie.org|access-date=2022-01-29}}</ref>

Di sini, data yang ditangkap oleh sensor (terutama citra), akan diolah secara matematik oleh piranti lunak. Pada bagian inilah kerja dari statistik, matriks, jaringan Bayesian, [[Logika kabur|logika fuzzy/ atau kabur]], serta algoritma genetik mulai digunakan. Sementara, untuk matriks, secara umum sistem penglihatan mesin menggunakan metode seperti sobel dan Fre-Chen sebagai alat bantu analisis segmentasi dan deskripsi dari piksel.<ref name=":3">{{Cite journal|last=Kurada|first=S.|last2=Bradley|first2=C.|date=1997-04|title=A machine vision system for tool wear assessment|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0301679X96000588|journal=Tribology International|language=en|volume=30|issue=4|pages=295–304|doi=10.1016/S0301-679X(96)00058-8}}</ref><ref name=":4">{{Cite journal|last=Ureña|first=R|last2=Rodrı́guez|first2=F|last3=Berenguel|first3=M|date=2001-07|title=A machine vision system for seeds quality evaluation using fuzzy logic|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0168169901001508|journal=Computers and Electronics in Agriculture|language=en|volume=32|issue=1|pages=1–20|doi=10.1016/S0168-1699(01)00150-8}}</ref> Selain itu, prinsip dari eigenvektor dan eigenvalue sendiri juga digunakan untuk [[analisis data]]. Serta, untuk pengolahan citra atau gambar digunakan metode-metode [[Pengambangan (pengolahan citra)|pengambangan (thresholding)]]. Pada bagian pengambangan ini, prinsip-prinsip statistik seperti [[histogram]], [[distribusi normal]], [[Simpangan baku|standar deviasi]] serta [[Matriks (matematika)|matriks]] digunakan di dalam analisis piksel sebagai salah satu metode dari interpretasi citra.<ref name=":4"/><ref name=":5">{{Cite journal|last=Patel|first=Krishna Kumar|last2=Kar|first2=A.|last3=Jha|first3=S. N.|last4=Khan|first4=M. A.|date=2012-04|title=Machine vision system: a tool for quality inspection of food and agricultural products|url=http://link.springer.com/10.1007/s13197-011-0321-4|journal=Journal of Food Science and Technology|language=en|volume=49|issue=2|pages=123–141|doi=10.1007/s13197-011-0321-4|issn=0022-1155|pmc=PMC3550871|pmid=23572836}}</ref><ref name=":4">{{Cite journal|last=Ureña|first=R|last2=Rodrı́guez|first2=F|last3=Berenguel|first3=M|date=2001-07|title=A machine vision system for seeds quality evaluation using fuzzy logic|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0168169901001508|journal=Computers and Electronics in Agriculture|language=en|volume=32|issue=1|pages=1–20|doi=10.1016/S0168-1699(01)00150-8}}</ref>

[[Histogram]] sendiri digunakan di dalam analisis piksel dari citra atau gambar yang digunakan sebagai masukan/input dari sistem yang akan diolah pirantiperangkat lunak.

[[Berkas:African Cape Daisy (tresholded).svg|jmpl|Salah satu contoh hasil pengambangan pada bunga daisy (African Cape). Sistem penglihatan mesin banyak menggunakan metode ini sebagai salah satu metode di dalam komputasinya. ]]

=== Output/ atau Keluaran ===

Output yang dihasilkan dari sistem pengolahan data (pada umumnya RAM) bisa berupa citra atau output mekanik seperti pergerakan dan [[Panas|panas/ atau kalor]] apabila [[aktuator]] atau penggarak tersebut digunakan di dalam sistem energi seperti di [[sistem pendinginan]] dan tata udara atau di [[Pembangkit listrik|pembangkit energi]].

* Penyeleksian tingkat kematangan [[buah]]<ref name=":5" /><ref>{{Cite journal|last=Blasco|first=J|last2=Aleixos|first2=N|last3=Moltó|first3=E|date=2003-08|title=Machine Vision System for Automatic Quality Grading of Fruit|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1537511003000886|journal=Biosystems Engineering|language=en|volume=85|issue=4|pages=415–423|doi=10.1016/S1537-5110(03)00088-6}}</ref><ref name=":5" />

* Inspeksi ukuran biji/ atau [[Bulir (botani)|bulir]].<ref name=":4" /><ref>{{Cite journal|last=Vithu|first=P.|last2=Moses|first2=J.A.|date=2016-10|title=Machine vision system for food grain quality evaluation: A review|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S092422441630084X|journal=Trends in Food Science & Technology|language=en|volume=56|pages=13–20|doi=10.1016/j.tifs.2016.07.011}}</ref><ref name=":4" /><ref>{{Cite journal|last=Luo|first=X|last2=Jayas|first2=Ds|last3=Symons|first3=Sj|date=1999-07|title=Identification of Damaged Kernels in Wheat using a Colour Machine Vision System|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0733521098902405|journal=Journal of Cereal Science|language=en|volume=30|issue=1|pages=49–59|doi=10.1006/jcrs.1998.0240}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Branson|first=Steve|last2=Van Horn|first2=Grant|last3=Wah|first3=Catherine|last4=Perona|first4=Pietro|last5=Belongie|first5=Serge|date=2014-02-20|title=The Ignorant Led by the Blind: A Hybrid Human–Machine Vision System for Fine-Grained Categorization|url=http://link.springer.com/10.1007/s11263-014-0698-4|journal=International Journal of Computer Vision|language=en|doi=10.1007/s11263-014-0698-4|issn=0920-5691}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Belan|first=Peterson Adriano|last2=de Macedo|first2=Robson Aparecido Gomes|last3=Alves|first3=Wonder Alexandre Luz|last4=Santana|first4=José Carlos Curvelo|last5=Araújo|first5=Sidnei Alves|date=2020-12|title=Machine vision system for quality inspection of beans|url=http://link.springer.com/10.1007/s00170-020-06226-5|journal=The International Journal of Advanced Manufacturing Technology|language=en|volume=111|issue=11-12|pages=3421–3435|doi=10.1007/s00170-020-06226-5|issn=0268-3768}}</ref>

* Inspeksi ''packing''/ atau kemasan.<ref>{{Cite journal|last=Lenty|first=Bartosz|date=2019-11-06|editor-last=Romaniuk|editor-first=Ryszard S.|editor2-last=Linczuk|editor2-first=Maciej|title=Machine vision system for quality control of molded plastic packaging|url=https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11176/2536697/Machine-vision-system-for-quality-control-of-molded-plastic-packaging/10.1117/12.2536697.full|journal=Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019|location=Wilga, Poland|publisher=SPIE|pages=77|doi=10.1117/12.2536697|isbn=978-1-5106-3065-9}}</ref>

* Inspeksi bagian-bagian mekanik/ atau suku cadang.<ref>{{Cite journal|last=Jain|first=Tushar|last2=Gupta|first2=Meenu|last3=Sardana|first3=H.K.|date=2018-10-08|title=Unmanned machine vision system for automated recognition of mechanical parts|url=https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/IJIUS-03-2018-0008/full/html|journal=International Journal of Intelligent Unmanned Systems|language=en|volume=6|issue=4|pages=184–196|doi=10.1108/IJIUS-03-2018-0008|issn=2049-6427}}</ref>

Beberapa bahan bacaan yang dapat dirujuk terkait sistem penglihatan mesin:

* ''Three-Dimensional Machine Vision'' (Kanade, 1987)<ref>{{Cite book|last=Kanade|first=Takeo|date=1987|url=https://www.worldcat.org/oclc/852791356|title=Three-Dimensional Machine Vision|location=Boston, MA|publisher=Springer US|isbn=978-1-4613-1981-8|oclc=852791356}}</ref>

* ''Development of a Machine Vision System for Automated Structural Assembly'' (Sydow, 1992)<ref>{{Cite book|last=Sydow|first=P. Daniel|date=1992|url=https://books.google.co.id/books?id=7304AQAAIAAJ&dq=Machine+Vision+System&hl=id&source=gbs_navlinks_s|title=Development of a Machine Vision System for Automated Structural Assembly|publisher=National Aeronautics and Space Administration, Office of Management, Scientific and Technical Information Program|language=en}}</ref>

* ''Machine Vision for the Inspection of Natural Products'' (Graves and Batchelor, 2003)<ref>{{Cite book|date=2003|url=https://www.worldcat.org/oclc/56116331|title=Machine vision for the inspection of natural products|location=London|publisher=Springer|isbn=1-85233-853-9|others=Mark Graves, Bruce G. Batchelor|oclc=56116331}}</ref>

* ''Issues on Machine Vision'' (Pieroni, 2014)<ref>{{Cite book|date=1989|url=https://www.worldcat.org/oclc/556638516|title=Issues on machine vision|location=Wien|publisher=Springer-Verlag|isbn=978-3-7091-2830-5|others=Goffredo G. Pieroni, International Centre for Mechanical Sciences|oclc=556638516}}</ref>

* ''A Guide for Machine Vision in Quality Control'' (Anand and Priya, 2019)<ref>{{Cite book|last=ANAND|first=SHEILA. PRIYA, L.|date=2020|url=https://www.worldcat.org/oclc/1134514667|title=A guide for machine vision in quality control|location=[Place of publication not identified]|publisher=CRC Press|isbn=978-1-000-75381-3|oclc=1134514667}}</ref>

[[Kategori:penglihatanPenglihatan mesin]]