Sistem Computer Vision Berbasis Metode Position Averaging Point untuk Pemilah Ikan Lele

Aditya Kurniawan (Politeknik Kota Malang)
Kholilatul Wardani (Politeknik Kota Malang)

TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol
Vol 2, No 1 (2016): TELKA

Pada penelitian ini dibuat aplikasi machine vision yang menggunakan algoritma averaging point untuk mengatasi kesalahan pengukuran panjang ikan lele secara visual dikarenakan posisi tubuh (lengkungan) objek ukur yang bervariasi.algoritma ini bekerja dengan cara menentukan titik tengah, batas kiri dan kanan objek, serta menarik sebuah garis lurus yang melewati titik tengah untuk mengukur panjang objek.  Rata rata akurasi pengukuran dengan menggunakan algoritma ini adalah 96.5 %. Simpangan / error terbesar adalah 2.5 mm pada lengkungan dengan penyusutan dari ujung ke ujung sebesar 30%. Berdasarkan perhitungan Pearson Correlation, disimpulkan bahwa lengkungan memiliki hubungan sebab akibat yang kecil terhadap error dalam pengukuran panjang ikan dengan konstanta pearson sebesar 0.26.