Deteksi Produk Cacat Terotek Menggunakan Metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) Dengan Klasifikasi Jarak Euclidean
Pada Perusahaan Otomotif terdapat material yang bernama Terotek. Terotek berfungsi sebagai anti karat, peredam getaran dan untuk mempercantik pada bagian bawah mobil. Permasalahanya adalah terdapat banyak defect/cacat pada Perusahaan Otomotif yang berupa tidak terpasangnya terotek disebabkan karena pengecekan terotek masih menggunakan cara manual ditambah bagian pengecekan yang terlampau banyak sehingga pengecekan berpotensi terlewat. Oleh karena itu penting dibangunya suatu sistem otomatis yang mampu membantu pengecekan terotek agar tidak terlewat lagi. Sistem ini meliputi proses akuisisi data citra, pemrosesan citra, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Ekstraksi ciri menggunakan tekstur Gray Level Co-ocurrence Matrix (GLCM) sedangkan pengklasifikasi menggunakan jarak Euclidean.Hasil pengujian Aplikasi Deteksi Produk Cacat Terotek Menggunakan Metode Gray Level Co-ocurrence Matrix (GLCM) dengan klasifikasi jarak Euclidean memiliki tingkat akurasi sebesar 86,66% untuk pengujian sampel plat berlapis terotek dan 83,33% untuk sampel plat body mobil dengan posisi Tengah dan jarak ideal 160 mm antara kamera dan Sampel plat.
Kata Kunci: Terotek, Gray Level Co-ocurrence Matrix (GLCM), Euclidean
Detail Information
Bagian |
Informasi |
Pernyataan Tanggungjawab |
|
Pengarang |
Satiawan, Ria - Personal Name Wahiddin, Deden - Personal Name Kusumaningrum, Dwi Sulistya - Personal Name
|
Edisi |
Print |
No. Panggil |
TA/IF 200033 |
Subyek |
Informatika Komputer
|
Klasifikasi |
Teknik Informatika |
Judul Seri |
|
GMD |
Text |
Bahasa |
Indonesia |
Penerbit |
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer |
Tahun Terbit |
2020 |
Tempat Terbit |
karawang |
Deskripsi Fisik |
|
Info Detil Spesifik |
Teknik Informatika |
Citation
. (2020).Deteksi Produk Cacat Terotek Menggunakan Metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) Dengan Klasifikasi Jarak Euclidean.(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd