Penglihatan mesin: Perbedaan antara revisi

Secara umum, banyak yang menyamakan antara visipenglihatan mesin dengan visipenglihatan komputer (''computer vision''). Perbedaannya adalah, pada visipenglihatan mesin, ia adalah penerapan dari visipenglihatan 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’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 visipenglihatan 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>

[[Berkas:Matplotlib3 histogram.svg|jmpl|Histogram adalah salah satu metode umum di dalam statistik yang digunakan dalam analisis citra sebagai salah satu penunjang sistem visipenglihatan mesin]]

Secara umum, visipenglihatan 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/ kabur]], [[Vektor satuan|vektor]] (terutama ''[[Support-vector machine|support vector machines]]''), dan [[Analisis numerik|komputasi/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>

[[Berkas:PLC Block Diagram.jpg|jmpl|Contoh blok diagram dari PLC (''[[Kontrol logika terprogram|Programmable Logic Controller]]'') yang juga memiliki prinsip yang sama dengan visipenglihatan mesin.]]

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

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/ kabur]], serta algoritma genetik mulai digunakan. Sementara, untuk matriks, secara umum sistem visipenglihatan 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=":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>

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

Secara umum, sistem visipenglihatan mesin tidak hanya digunakan di dalam industri tetapi juga digunakan di sistem lain seperti transportasi, pertanian, dan kesehatan.

[[Berkas:Eye iris.jpg|jmpl|Iris atau retina pelangi. Deteksi visipenglihatan mesin dapat digunakan untuk mengklasifikasi permukaan iris yang berbeda pada setiap orang.]]

Beberapa bahan bacaan yang dapat dirujuk terkait sistem visipenglihatan mesin:

[[Kategori:TeknologiTeknik mesin]]

[[Kategori:Teknik Mesinelektro]]

[[Kategori:Teknikpenglihatan Elektromesin]]