Evaluasi Mutu Biji Melinjo (Gnetum gnemon L.) Menggunakan Machine Vision System dengan Pencahayaan Ganda

Abstract

Proses sortasi biji melinjo saat ini secara manual dengan tenaga manusia. Sortasi tersebut dilakukan dengan pengamatan langsung (human eye) dari satu biji ke biji lain oleh penyortir. Hal ini menyebabkan terjadinya subyektifitas yang tinggi. Machine vision system dibuat untuk mengevaluasi kualitas mutu biji melinjo menggunakan metode image processing dengan sistem pencahayaan ganda. Klasifikasi mutu biji melinjo berdasarkan mutu kualitas baik, berjamur, berkapur dan berlubang. Tahapan penelitian yang dilakukan meliputi pengumpulan sampel, pembuatan sistem pengambilan citra, penentuan pengaturan kamera, pengenalan warna, pengembangan algoritma program, dan uji kinerja. Machine vision system terdiri dari unit pencahayaan, sensor pengambilan citra, unit pengolahan citra, dan rangka. Sistem Pencahayaan ganda dipilih sebagai sumber cahaya pada pengambilan citra. Klasifikasi mutu pada machine vision system ini memiliki akurasi sangat baik. Akurasi pada frontlight klasifikasi mutu biji melinjo sebesar 92.50% dan terdapat error mencapai 7.50%. Akurasi pada backlight sebesar 100% . Waktu proses rata-rata setiap gambar 0.32 detik.