Implementasi Metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Untuk Mendeteksi Kecacatan Patah Pada Plastik Injection - Indah Listiyowati; Tatang Rohana; Kiki Ahmad Baihaqi (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2021)
Proses pengecekan banyak dilakukan untuk mengetahui kualitas suatu barang salah satu contohnya proses pengecekan produk plastik injection di PT Plasess Indonesia. Proses pengecekan di PT Plasess Indonesia masih menggunakan panca indra manusia yang mempunyai banyak kekurangan dan kelemahan. Pengecekan dengan panca indra manusia sering terjadi kelolosan barang cacat patah, sehingga barang yang akan dikirim harus dilakukan pengecekan ulang dan membutuhkan waktu lebih lama untuk proses pengiriman barang. Berdasarkan masalah tersebut penelitian ini dibuat dengan teknologi aplikasi untuk mendeteksi kecacatan barang patah pada proses pengecekan dengan computer vicion dan bahasa pemograman menggunakan python. Pengolahan citra grayscale pada aplikasi untuk mengubah citra gambar sampel original yang akan diuji pada proses pendeteksian kecacatan barang patah. Proses Pengambilan gambar sampel dilakukan dengan pencahayaan yang normal, satu sisi dari barang, jarak kamera 15 cm, dan sudut yang berbeda-beda, Kemudian sampel yang digunakan yaitu 30 sampel gambar dengan pengambilan barang cacat dan tidak cacat. Algoritma yang digunakan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi kecacatan barang patah dengan pengolahan citra menggunakan Scale Invariant Feature Transform (SIFT) yaitu dengan mencari nilai keypoint pencocokan dua gambar. Pencocokan nilai keypoint lebih dari 100 makan di nyatakan tidak cacat dan kurang dari 100 dinyatakan cacat. Berdasarkan pengujian dan penerapan pada table pengujian bahwa aplikasi berhasil dilakukan dalam mendeteksi kecacatan patah dengan metode SIFT. Tabel pengujian berdasarkan konsistensi gambar dengan posisi normal 0°, 45°, 90°, 145°dan 180°