Optimasi Gerakan Mesin Bor Otomatis dengan Menggunakan Algoritma Genetika - Tendra Rustan; Thiang Thiang; Anies Hannawati (Jurnal Teknik Mesin (Sinta 3), 2003)
This paper will describe about automatic drilling machine using camera as the sensor in order to detect the coordinates of pad and via automatically. Several image processing technologies were used for detecting the coordinates of pad and via. They are threshold, grayscale, fillrect. Genetic algorithm was used to optimize movement of the drilling machine, so that, the machine can do the drilling process effectively. Genetic algorithm will find the optimal route which consists of the drilling sequence of pad and via. Genetic operators used in this system are selection, crossover and inversion. Experiments were done. Experiment result showed that the system could run well and detect all holes in PCB. The system achieved a time reduction rate up to 50 %. Abstract in Bahasa Indonesia : Makalah ini akan menjelaskan tentang mesin bor otomatis menggunakan kamera sebagai sensor untuk mendeteksi koordinat pad dan via dalam sebuah PCB secara otomatis. Beberapa teknologi pemrosesan image digunakan untuk mendeteksi koordinat pad dan via, antara lain threshold, grayscale, fillrect. Algoritma genetika diterapkan utnuk mengoptimasi gerakan dari mesin bor sehingga mesin bor dapat melakukan proses pengeboran dengan efektif. Algoritma genetika akan mencari rute yang optimal yang terdiri atas urutan pengeboran pad dan via. Operator genetika yang digunakan dalam system ini adalah seleksi, crossover dan inversi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik dan dapat mendeteksi semua pad dan via dalam PCB. Dengan algoritma genetika, sistem dapat mereduksi waktu pengeboran sampai 50%. Kata kunci: mesin bor otomatis, algoritma genetika, pemrosesan image, optimasi, PCB.