<![CDATA[Dokumentasi visual sedimen merupakan bagian penting dalam studi geologi dan pemetaan lingkungan. Metode manual yang mengandalkan pengambilan gambar terpisah sering menghadapi kendala inkonsistensi posisi, pencahayaan, dan sudut pandang, yang berakibat pada penurunan kualitas data. Selain itu, penggunaan perangkat konvensional seperti pemindai laboratorium beresolusi tinggi tidak efisien karena biaya dan pemeliharaan yang tinggi. Untuk mengatasi permasalahan ini, dikembangkan sistem pemindai sedimen berbasis image stitching yang memanfaatkan Python, OpenCV, dan Flask untuk pengolahan citra secara otomatis. Protokol MQTT digunakan untuk komunikasi data real-time antara perangkat pemindai dan server, sedangkan Supabase dimanfaatkan untuk penyimpanan dan pengelolaan data citra secara terpusat di cloud. Pengujian dilakukan dengan 3 size sedimen yakni 30 cm, 50 cm dan 100 cm menunjukkan keberhasilan transmisi data mencapai 96,2% dengan latensi rata-rata 1,12 detik. Proses image stitching menghasilkan citra utuh dalam waktu kurang dari 10 detik untuk berbagai lintasan. Sistem ini terbukti efektif dalam meningkatkan konsistensi, efisiensi, dan keandalan dokumentasi visual sedimen. Kata kunci — Image stitching, Python, OpenCV, Flask, MQTT, Supabase]]>
Copyrights © 2025
