Maintenance script: Pembersihan konten sesuai kebijakan Wiki Unissula

2026-09-09T09:08:56Z

Pembersihan konten sesuai kebijakan Wiki Unissula

← Revisi sebelumnya		Revisi per 9 September 2026 09.08
Baris 82:		Baris 82:
	* ''Three-Dimensional Machine Vision'' (Kanade, 1987)<ref>Takeo Kanade. [https://www.worldcat.org/oclc/852791356 Three-Dimensional Machine Vision]. Springer US. 1987. ISBN 978-1-4613-1981-8.</ref>		* ''Three-Dimensional Machine Vision'' (Kanade, 1987)<ref>Takeo Kanade. [https://www.worldcat.org/oclc/852791356 Three-Dimensional Machine Vision]. Springer US. 1987. ISBN 978-1-4613-1981-8.</ref>
	* ''Development of a Machine Vision System for Automated Structural Assembly'' (Sydow, 1992)<ref>P. Daniel Sydow. [https://books.google.co.id/books?id=7304AQAAIAAJ&dq=Machine+Vision+System&hl=id&source=gbs_navlinks_s Development of a Machine Vision System for Automated Structural Assembly]. National Aeronautics and Space Administration, Office of Management, Scientific and Technical Information Program. 1992.</ref>		* ''Development of a Machine Vision System for Automated Structural Assembly'' (Sydow, 1992)<ref>P. Daniel Sydow. [https://books.google.co.id/books?id=7304AQAAIAAJ&dq=Machine+Vision+System&hl=id&source=gbs_navlinks_s Development of a Machine Vision System for Automated Structural Assembly]. National Aeronautics and Space Administration, Office of Management, Scientific and Technical Information Program. 1992.</ref>
	* ''Machine Vision'' (Jain, 1995) <ref>Ramesh Jain. [https://www.worldcat.org/oclc/31933939 Machine vision]. McGraw-Hill. 1995. ISBN 0-07-032018-7.</ref>
	* ''Understanding and Applying Machine Vision, Second Edition, Revised and Expanded'' (Zeuch, 2000)<ref>Nello Zuech. [https://www.worldcat.org/oclc/47009593 Understanding and applying machine vision]. Marcel Dekker. 2000. ISBN 0-585-36290-4.</ref>		* ''Understanding and Applying Machine Vision, Second Edition, Revised and Expanded'' (Zeuch, 2000)<ref>Nello Zuech. [https://www.worldcat.org/oclc/47009593 Understanding and applying machine vision]. Marcel Dekker. 2000. ISBN 0-585-36290-4.</ref>
	* ''Machine Vision for the Inspection of Natural Products'' (Graves and Batchelor, 2003)<ref>[https://www.worldcat.org/oclc/56116331 Machine vision for the inspection of natural products]. Springer. 2003. ISBN 1-85233-853-9.</ref>		* ''Machine Vision for the Inspection of Natural Products'' (Graves and Batchelor, 2003)<ref>[https://www.worldcat.org/oclc/56116331 Machine vision for the inspection of natural products]. Springer. 2003. ISBN 1-85233-853-9.</ref>

Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

2026-08-23T18:08:09Z

Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

Lihat perubahan

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29579688; atribusi sumber disertakan.

2026-08-23T17:46:15Z

Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29579688; atribusi sumber disertakan.

Halaman baru

Di dalam konteks [[mekatronika]] dan [[Teknik otomasi|otomasi]], '''penglihatan mesin''' didefinisikan sebagai bagaimana suatu sistem terotomatisasi (sebagai contoh [[robot]]) dapat melakukan [[inspeksi]] atau pengelihatan otomatis berbasis [[citra]] atau gambar yang ditangkap dari alat (umumnya lensa atau kamera) sebagai ''input'' ataumasukan [[sensor]] untuk diolah di dalam [[Unit Pemroses Sentral|prosesor]] atau [[komputer]] yang akan menggerakkan [[aktuator]] atau penggerak seperti sistem gerak robot atau [[motor listrik]]. Secara umum, penglihatan mesin adalah salah satu contoh pemanfaatan [[kecerdasan buatan]].

Sebagai gambaran, penglihatan mesin mengandalkan [[Perangkat lunak|piranti lunak]] untuk memroses gambar atau citra di mana salah satu peranti lunak yang umum digunakan di dalam memroses masukan dari penglihatan mesin adalah [[MATLAB|Matlab]]. Kemudian, proses dari gambar atau citra tersebut akan digunakan untuk melakukan suatu tindakan atau eksekusi yang dilakukan oleh sebuah [[aktuator]] atau penggerak.

Aplikasi dari penglihatan mesin ini sangat luas tidak hanya sebagai alat bantu untuk robotika atau sistem mekatronika lainnya tetapi juga dapat digunakan di beberapa bidang seperti [[Kesehatan|kesehatan/medis]], [[pertanian]], [[Makanan|pangan]], [[industri]], [[energi]], [[infrastruktur]], serta [[transportasi]].

== Definisi ==
Secara umum, banyak yang menyamakan antara penglihatan mesin dengan [[penglihatan komputer]] (''computer vision''). Perbedaannya adalah, pada penglihatan mesin, ia adalah penerapan dari penglihatan komputer di dunia industri di mana output dari prosesor atau komputer akan diolah menjadi output berupa gerak mekanik atau termal.

=== Sejarah ===
Awalnya, penerapan dari penglihatan mesin ini digunakan pada salah satu [[supermarket]] di [[New Jersey]] di mana saat itu makanan yang ditawarkan disortir (diseleksi) berdasarkan filter tertentu.

== Metode ==

Secara umum, penglihatan mesin adalah penerapan lebih lanjut dari kecerdasan buatan yang menggunakan prinsip-prinsip [[matematika]] seperti [[statistik]] ([[histogram]], [[distribusi normal]], [[Simpangan baku|standar deviasi]]), [[Matriks (matematika)|matriks]], Jaringan Bayesian, [[Algoritma genetik|Algoritma Genetik]], [[Pengambangan (pengolahan citra)|pengambangan (thresholding)]], [[Logika kabur|logika fuzzy atau kabur]], [[Vektor satuan|vektor]] (terutama ''[[Support-vector machine|support vector machines]]''), dan [[Analisis numerik|komputasi atau metode numerik]] serta fisika terutama [[sensor]] dan [[Optika|prinsip alat-alat optik]] serta kekuatan [[Memori (komputer)|memori dari komputer]] (terkait [[Memori akses acak|RAM]]).

Secara umum, kerja dari [[sistem penglihatan]] mesin menyerupai kerja dari blok diagram [[Sistem kendali|kendali]] secara umum di mana terdapat masukan atau ''input'', pengolahan data, serta ''output'' atau keluaran.

=== Masukan ===
Masukan atau input yang akan diolah oleh sistem sendiri ditangkap oleh alat berupa [[sensor]] atau [[kamera]] yang akan menangkap citra atau gambar dari objek yang akan diolah oleh aktuator.

Umumnya, kamera yang digunakan adalah kamera yang memiliki spesifikasi [[piksel]] yang tinggi serta mampu untuk menangkap gambar atau video dalam [[Tingkat bingkai|laju frame per detik (''frame per second'')]] yang bagus seperti [[kamera berkecepatan tinggi]] (''high speed camera''). Hal ini bertujuan untuk mendapatkan hasil citra atau gambar yang bagus dan tidak terdapat blur atau gambar yang kabur. Untuk [[perangkat keras]] (''hardware'') lainnya adalah sumber cahaya.

=== Pengolahan Data ===
Di sini, data yang ditangkap oleh sensor (terutama citra), akan diolah secara matematik oleh peranti lunak. Pada bagian inilah kerja dari statistik, matriks, jaringan Bayesian, [[Logika kabur|logika fuzzy atau kabur]], serta algoritma genetik mulai digunakan. Sementara, untuk matriks, secara umum sistem penglihatan mesin menggunakan metode seperti sobel dan Fre-Chen sebagai alat bantu analisis segmentasi dan deskripsi dari piksel. Selain itu, prinsip dari eigenvektor dan eigenvalue sendiri juga digunakan untuk [[analisis data]]. Serta, untuk [[Pengolahan citra digital|pengolahan citra]] atau gambar digunakan metode-metode [[Pengambangan (pengolahan citra)|pengambangan (thresholding)]]. Pada bagian pengambangan ini, prinsip-prinsip statistik seperti [[histogram]], [[distribusi normal]], [[Simpangan baku|standar deviasi]] serta [[Matriks (matematika)|matriks]] digunakan di dalam analisis piksel sebagai salah satu metode dari interpretasi citra.

[[Histogram]] sendiri digunakan di dalam analisis piksel dari citra atau gambar yang digunakan sebagai masukan dari sistem yang akan diolah perangkat lunak.

Untuk prosesor atau komputer yang digunakan, pada era modern saat ini sudah banyak komputer dengan spesifikasi RAM dan memori yang cukup untuk melakukan prinsip [[Pengambangan (pengolahan citra)|pengambangan (thresholding)]] terutama komputer dengan [[Unit Pemroses Sentral|prosesor]] terkini yang lebih cepat dalam frekuensi serta jumlah memori yang besar dengan ukuran yang kecil.

=== Output atau Keluaran ===
Output yang dihasilkan dari sistem pengolahan data (pada umumnya RAM) bisa berupa citra atau output mekanik seperti pergerakan dan [[Panas|panas atau kalor]] apabila [[aktuator]] atau penggarak tersebut digunakan di dalam sistem energi seperti di [[sistem pendinginan]] dan tata udara atau di [[Pembangkit listrik|pembangkit energi]].

== Aplikasi ==
Secara umum, sistem penglihatan mesin tidak hanya digunakan di dalam industri tetapi juga digunakan di sistem lain seperti transportasi, pertanian, dan kesehatan.

=== Aplikasi di Bidang Kesehatan ===

* Deteksi [[Selaput pelangi|iris mata]]
* Pengenalan [[wajah]].
* Robot untuk operasi.

=== Aplikasi di Bidang Pertanian ===

* Penyeleksian tingkat kematangan [[buah]]
* Robot pemetik buah.
* Inspeksi ukuran biji atau [[Bulir (botani)|bulir]].
* Inspeksi ukuran [[umbi]].
* Inspeksi ukuran [[jamur]].

=== Aplikasi di Bidang Perikanan ===

* Inspeksi budidaya perikanan (''aquaculture'')

=== Aplikasi di Bidang Pangan ===

* Inspeksi kematangan hasil [[roti]].

=== Aplikasi di Bidang Industri ===

* [[Robotika|Robotika Industri]].
* [[Gaya gesek|Keausan peralatan manufaktur]] serta kekasaran permukaan.
* Inspeksi [[Peralatan elektronik|produk elektrik]].
* Inspeksi hasil produksi.
* Inspeksi ''packing'' atau kemasan.
* Inspeksi produk [[tekstil]].
* Alat bantu di dalam [[Las|pengelasan]].
* Inspeksi bagian-bagian mekanik atau suku cadang.

=== Aplikasi di Bidang Energi ===

* Analisis aliran [[fluida]]
* Robot pendeteksi [[kebocoran gas]] mudah terbakar (''flammable gas'').

=== Aplikasi di Bidang Transportasi ===

* Pendeteksi jalur kedatangan.
* Alat bantu [[kendaraan]].
* Inspeksi [[kereta api]].
* Inspeksi [[Rel|rel kereta api]].

=== Aplikasi di Bidang Infrastruktur ===

* Inspeksi [[jembatan]].

== Bahan Bacaan ==
Beberapa bahan bacaan yang dapat dirujuk terkait sistem penglihatan mesin:

* ''Three-Dimensional Machine Vision'' (Kanade, 1987)
* ''Development of a Machine Vision System for Automated Structural Assembly'' (Sydow, 1992)
* ''Machine Vision'' (Jain, 1995)
* ''Understanding and Applying Machine Vision, Second Edition, Revised and Expanded'' (Zeuch, 2000)
* ''Machine Vision for the Inspection of Natural Products'' (Graves and Batchelor, 2003)
* ''Machine Vision Volume 1'' (Snyder, 2004)
* ''Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities'' (Davies, 2005)
* ''Handbook of Machine Vision'' (Hornberg, 2006)
* ''Issues on Machine Vision'' (Pieroni, 2014)
* ''Handbook of 3D Machine Vision: Optical Metrology and Imaging'' (Zhang, 2016)
* ''A Guide for Machine Vision in Quality Control'' (Anand and Priya, 2019)

== Referensi ==

== Sumber dan atribusi ==

Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Penglihatan+mesin&oldid=29579688 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29579688 (2026-08-15T01:36:21Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

Penglihatan mesin - Riwayat revisi

Maintenance script: Pembersihan konten sesuai kebijakan Wiki Unissula

Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29579688; atribusi sumber disertakan.