<![CDATA[Dalam penelitian ini dirancang prototipe penyortir buah tomat berdasarkan kematangan berbasis image processing. Sistem terdiri dari dua bagian, yaitu Hardware dan software. Hardware meliputi web kamera, motor dc, sensor proximity, mekanik penyortir buah tomat yang telah diintegrasikan dengan raspberry pi sebagai pengendali utama sistem. Software yang digunakan adalah Open CV dengan menggunakan dua metode pengolahn citra yaitu metode Haar Cascades dan metode Color Filtering. Metode Haar Cascades adalah metode pengolahan citra untuk pendeteksian objek. Sedangkan metode Color Filtering adalah metode pengolahan citra dipakai untuk memanipulasi suatu Citra berdasarkan warna spesifik. Penyortiran buah tomat bergerak ke kiri dan ke kanan yang digerakan oleh motor dc. Dari hasil pengujian diketahui bahwa penyortiran buah tomat berdasarkan kematangan adalah tomat mentah memiliki batas nilai rendah warna HSV (30, 61, 108) dan batas nilai tinggi warna HSV (90, 222, 255) dan tomat matang memiliki batas nilai rendah warna HSV (0, 81, 83) dan batas nilai tinggi warna HSV (16, 225, 225).]]>
Copyrights © 2018
