Artikel Terbaru

IMPLEMENTASI ALGORITMA COMPUTER VISION PADA ALAT PICK-AND-PLACE UNTUK PERAKITAN BOARD ELEKTRONIKA SKALA KECIL

Oleh   Richard Chandra [13216112]
Kontributor / Dosen Pembimbing : Ir. Farkhad Ihsan Hariadi, M.Sc.;
Jenis Koleksi : S1-Tugas Akhir
Penerbit : STEI - Teknik Elektro
Fakultas : Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI)
Subjek :
Kata Kunci : Computer-vision, look-down, kontur, centroid, OpenCV, SOIC-8
Sumber :
Staf Input/Edit : karya  
File : 4 file
Tanggal Input : 2021-03-15 13:49:12

Generic placeholder image

Cover

PUBLIC

Generic placeholder image
Lembar Pengesahan

Terbatas
» ITB

Generic placeholder image
Tugas Akhir

Terbatas
» ITB


Peralatan pick-and-place untuk perakitan board elektronika umumnya dilengkapi dengan modul computer-vision untuk meningkatkan ketelitian dan mencegah terjadinya kesalahan pemasangan. Pada tugas akhir ini dilakukan pengembangan modul computer vision yang merupakan bagian dari pengembangan sebuah prototip alat pick-and place. Computer vision yang di-implementasikan bertujuan memperoleh posisi titik tengh (centroid) dari komponen yang akan dipasang. Tujuannya agar nozzle dari head alat pick-and-place dapat diposisikan pada titik ini saat mengambil komponen. Citra komponen diambil menggunakan sebuah mikroskop digital dengan resolusi 640x480 pixel. Proses yang dilakukan oleh modul computer-vision meliputi beberapa tahap: (i) pengambilan gambar, (ii) pengolahan citra (iii) pencarian titik tengah, dan (iv) menempatkan nozzle ke posisi titik tengah komponen. Letak kamera yang dirancang akan berada pada ketinggian 3 cm. Luas tangkapan dari computer vision mencakup 10 x 7.5 mm. Proses pengolahan citra dilakukan menggunakan bantuan library OpenCV. Pengambilan gambar dilakukan dari atas komponen, yang dikenal sebagai look-down vision. Setelah itu, gambar tangkapan diolah dengan metode pengenalan kontur dan pencarian titik tengah dari kontur. Proses operasi kamera, pengolahan citra, penentuan titik tengah komponen serta kendali gerakan head dilakukan menggunakan board Raspberry Pi 4. Dari hasil pengujian, modul computer-vision yang dikembangkan telah dapat menjalankan fungsi yang di-inginkan, meliputi pengambilan gambar, pengolahan citra, penentuan centroid komponen, serta pengaturan posisi nozzle. Algoritma computer vision yang di-implementasikan telah berhasil mengenali kontur dan menentukan titik tengah dua jenis komponen, yaitu SOIC-8 (Small Outline IC 8 pin) serta komponen resistor SMD 2012 dengan ukuran 2 x 1.25 mm.