Desain dan Kinerja Sistem Sortasi Berbasis Image Processing pada Mesin Sortasi Benih Kedelai
Date
2021Author
Aninditya, Mas Wisnu
Hermawan, Wawan
Widodo, Slamet
Pramuhadi, Gatot
Metadata
Show full item recordAbstract
Salah satu kendala dalam meningkatkan produksi kedelai di Indonesia adalah kemampuan penyediaan benih kedelai yang berkualitas baik. Indonesia masih terkendala oleh sistem sortasi manual yang memiliki kapasitas dan kualitas hasil sortasi yang relatif rendah. Untuk mengatasi masalah tersebut maka perlu dirancang suatu mesin yang mampu menyortir benih kedelai dengan kapasitas yang lebih tinggi, kualitas hasil yang baik, dan harga mesin yang terjangkau bagi produsen benih. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji kinerja mesin sortasi benih kedelai yang handal untuk memilah benih yang memenuhi standar mutu benih kedelai.
Mesin sortasi ini didesain untuk memiliki kemampuan: mengayak benih berdasarkan ukuran, mengambil citra benih, mengolah citra dan mensortasi benih yang memenuhi standar berdasarkan wara, dan membuang benih yang tidak memenuhi standar. Proses pengumpanan dan pengayakan benih didesain dengan cara meluncurkan biji-biji kedelai yang akan disortasi pada ayakan yang miring dan digetarkan, lalu meluncurkannya pada saluran pengumpanan. Benih berukuran kecil dan benih pecah akan terbuang, sementara yang memenuhi ukuran satandar akan diumpankan satu persatu pada rotor pengumpan.
Pengambilan gambar (video) benih dilakukan saat benih berada pada rotor pengumpan menggunakan kamera webcam Logitech C270, yang diposisikan di atas rotor pengumpan sedemikian rupa sehingga dapat mengambil gambar benih ketika berada di puncak rotor. Video yang diambil beresolusi 1280 720 pixels dan frame rate 30 fps. Image processing digunakan untuk memisahkan benih rejected yang berwarna kehijauan dan kehitaman dengan benih accepted yang berwarna kuning kecoklatan melalui pengklasifikasian berdasarkan data RGB. Tahapan image processing terdiri dari: (1) pengambilan gambar dari video, (2) thresholding, (3) pengambilan data RGB pada objek, (4) penentuan klasifikasi berdasarkan indeks G, (5) crop perobjek, (6) pemberian label, (7) penyalaan relay ketika benih terdeteksi reject melewati koordinat.
Pengolahan data menggunakan perangkat Raspberry dengan bantuan program Opencv. Benih yang dinyatakan accepted akan dibiarkan jatuh bebas dari rotor penjatah dan masuk ke kotak penampung benih. Benih yang dinyatakan rejected dilontarkan dari rotor menggunakan hembusan udara bertekanan ke arah penampung benih rejected. Sebuah prototipe mesin hasil rancangan telah dibuat dan kemudian diujicoba untuk mengevaluasi kinerjanya. Pengujian menggunakan benih kedelai varietas Anjasmoro yang memenuhi standar mutu benih produksi BALITKABI, serta benih yang tidak memenuhi standar. Pengujian pengayakan dan pengumpanan benih dilakaukan pada kemiringan ayakan 5o, 7o, dan 10o, dan pada kecepatan rotor pengumpan 18, 26 dan 35 rpm. Pengujian kinerja sortasi berbasis image processing dilakukan dengan mengumpankan 100 benih yang memenuhi standar, dan 100 benih yang tidak memenuhi standar secara bergantian.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa mesin sortasi benih kedelai dapat berfungsi dengan baik untuk mensortir benih kedelai varietas Anjasmoro. Laju
ii
pengumpanan benih kedelai dapat diatur 3 benih/s, 4-5 benih/s, dan 6 benih/s, dengan mengatur kemiringan jalur ayakan pada sudut kemiringan masing-masing 5o, 7o, dan 10o. Sistem pengayakan pada laju pengumpanan 3, 4-5 dan 6 beih/s memiliki efisiensi masing-masing sebesar 91%, 93.07 dan 95%. Kinerja sortasi berbasis image processing memiliki akurasi rata-rata sebesar 74%. Akurasi tertinggi dicapai pada kecepetan putar rotor pengumpan sebesar 18 rpm, yaitu masing-masing 77% dan 76% untuk mendeteksi benih yang memenuhi standar dan mendeteksi benih yang tidak memenuhi standar. Sistem ejector memiliki tingkat keberhasilan rata-rata sebesar 89%. Kapasitas mesin pada kecepatan rotor 18, 26, dan 35 rpm, masing-masing sebesar 3,5, 8, dan 11 kg/jam.
Collections
- MT - Agriculture Technology [2270]