Rancang Bangun Sistem Stereo Vision untuk Manipulator Robot Pemanen Cabai Merah

Abstract

Sistem vision pada robot pemanen pertanian berfungsi untuk mengidentifikasi buah matang yang akan dipanen dengan cara memisahkan citra buah dari latar. Posisi tiga dimensi buah tersebut dapat ditentukan dengan metode pengukuran triangulasi dan dijadikan koordinat tujuan bagi manipulator untuk pemanenan. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah sistem penentuan posisi tiga dimensi dengan stereo vision yang dapat menghitung secara langsung koordinat sebagai input bagi manipulator robot pemanen buah secara otomatis. Penelitian ini meliputi perancangan sistem stereo vision, penentuan parameter warna, kalibrasi jarak, pengembangan program pengolahan citra dan pengendalian manipulator, serta pengujian sistem stereo vision dan pengendalian manipulator berdasarkan input dari stereo vision. Hasil pengujian menunjukkan sistem stereo vision pada penelitian ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi buah cabai yang matang (merah) serta menentukan posisi tiga dimensinya untuk dijadikan input pengendalian manipulator secara otomatis. Hasil uji kinerja penentuan posisi tiga dimensi oleh sistem stereo vision menunjukkan akurasi jarak rata-rata pada satu, tiga, dan lima buah cabai terdeteksi adalah 94,10%, 97,16%, dan 97,70%. Hasil uji kinerja pengendalian manipulator berdasarkan input dari stereo vision menunjukkan akurasi jarak rata-rata pada satu, tiga, dan lima buah cabai terdeteksi adalah 95,02%, 98,29%, dan 94,23%.

The vision system on the agricultural harvester robot serves to identify ripe fruit to be harvested by separating the fruit image from the background. The three-dimensional position of the fruit can be determined by the triangulation measurement method and used as destination coordinates for the manipulator for harvesting. The purpose of this research is to design a three-dimensional positioning system with stereo vision that can calculate coordinates directly as input for automatic fruit harvesting robot manipulators. This research includes stereo vision system design, color parameter determination, distance calibration, development of image processing and manipulator control programs, as well as stereo vision system testing and manipulator control based on input from stereo vision. The test results show that the stereo vision system in this study can be used to identify ripe chili fruits (red) and determine their three-dimensional position to be used as input for automatic manipulator control. The results of the three-dimensional positioning performance test by the stereo vision system showed that the average distance accuracy on one, three, and five chili peppers detected was 94.10%, 97.16%, and 97.70%. The results of manipulator control performance tests based on input from stereo vision showed the average distance accuracy on one, three, and five chili peppers detected was 95.02%, 98.29%, and 94.23%.