Perpustakaan Digital ITB

Computer vision merupakan teknologi yang dimaksudkan untuk menggantikan fungsi visual pada manusia dengan mengekstraksi informasi serta fitur dari suatu citra dan menganalisa informasi tersebut. Pada laporan tesis ini disajikan proses desain dan implementasi sistem penjejakan objek yang dibangun mulai dengan pengenalan objek pada tahap awal kemudian dilengkapi sistem yaw dan pitch untuk penjejakan posisi objek. Algoritma SIFT digunakan sebagai pengekstraksi ciri pada objek, KNN sebagai pengklasifikasi dan untuk estimasi perubahan homografi pada objek menggunakan RANSAC. Agar objek dapat dijejaki secara otomatis, kendali PID digunakan untuk mengoreksi koordinat yang diperoleh saat pengenalan objek dengan koordinat pusat frame. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengenali objek dengan parameter keypoint sebagai ciri objek dan jarak pengenalan yang berbeda pada masing-masing objek. Objek yang dikenali pada penelitian ini terdiri dari minuman, sabun, obat dan remot dengan jumlah keypoint pada masing-masing objek yaitu 140, 115, 78 dan 91. Objek dapat dikenali dengan jarak 60-80 cm. Penjejakan objek dengan kendali PID berhasil diimplementasikan pada perpindahan objek tunggal dan perpindahan pada objek yang bergerak secara dinamis dengan nilai overshoot sebesar 11,7% untuk pergerakan yaw dan 0% pergerakan pitch dengan risetime sebesar 1,2 detik. Posisi objek terhadap sumbu x dan y dapat diketahui berdasarkan arah pergerakan yaw dan pitch motor servo dengan titik tengah yaitu 150 derajat, posisi objek berada pada kanan dan bawah robot jika nilai sudut motor servo lebih kecil dari 150 derajat. Sedangkan objek berada pada kiri dan atas robot ketika nilai sudut motor servo yaw dan pitch lebih besar dari 150 derajat.