Deteksi Warna Manggis Menggunakan Pengolahan Citra dengan Opencv Python

Muhammad Zikri Andrekha(1), Yasdinul Huda(2),
(1) Universitas Negeri Padang  Indonesia
(2) Universitas Negeri Padang  Indonesia

Corresponding Author


DOI : https://doi.org/10.24036/voteteknika.v9i4.114251

Full Text:    Language : id

Abstract


Pengolahan citra tidak hanya dibutuhkan di bidang industri dan edukasi, tetapi juga pada bidang teknologi pertanian salah satunya pada petani buah manggis. Tujuan dari penerapan sistem pengolahan citra terhadap petani manggis yaitu untuk mempermudah dalam membedakan buah manggis berdasarkan tingkat kematangannya dan meningkatkan edukasi terhadap teknologi pertanian di Indonesia, lebih tepatnya di Sumatera Barat. Metode yang di gunakan untuk melakukan penyeleksian buah manggis yaitu metode pengolahan citra deteksi objek berdasarkan warna. Proses mendeteksi buah manggis ini dimulai dari penangkapan objek buah secara realtime, mengkonversi warna RGB ke HSV, dilanjutkan dengan melakukan threshold, dan setelah itu proses morfologi untuk memfilter noise yang tidak dibutuhkan pada citra. Hasil penelitian ini untuk dapat membedakan buah manggis dengan mudah dari tingkat kematangannya dengan memperhitungkan nilai dari HSV pada kulit buah manggis, yang nantinya penelitian ini dapat diterapkan pada alat pemisah buah manggis.

Kata kunciDeteksi, warna, manggis, pengolahan, citra

 

Image processing is not only needed in the fields of industry and education, but also in the field of agricultural technology, one of wich is the mangosteen fruit farmer. The purpose of implementing an image processing system for mangosteen farmers is to make it easier to distinguish mangosteen fruit based on its maturity level and to improve education on agricultural technology in Indonesia, more precisely in West Sumatra. The method used to select the mangosteen fruit is the image processing methode of object detection based on color. The process of detecting the mangosteen fruit starts from capturing objects in real time, converting RGB colors to HSV, followed by thresholding, and after that the morphological processing to filter out noise thats is not needed in the image. The results of this study are to be able to distinguish mangosteen fruit easily from its maurity level by estimating the value of HSV on mangosteen rind, which will later be applied to the mangosteen fruit separator.

Keywords: detection, color, mangosteen, processing, image  


References


Hastawan, Ahmad Fasihah dkk, “Perbaikan Hasil Segmentasi HSV Pada Citra Digital Menggunakan Metode Segmentasi RGB Grayscale”, Edu Komputika, vol. 6, no. 1, 2019, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/edukom

Jalled, Fares, “Object Detection using Image Processing,” Nov. 2016, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1611.07791

Kusumanto, R. D. dkk,”Klasifikasi Warna Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV”, Jurnal Ilmiah Elite Elektro, vol. 2, No. 2, pp, 83-87 2011

Mulyawan, Hendri dkk, “Identifikasi Dan Tracking Objek Berbasis Image Processing Secara Real Time.”.

Putranto, Benedictus Yoga Budi dkk, “Segmentasi Warna Citra Dengan Deteksi Warna Hsv Untuk Mendeteksi Objek”. Jurnal Informatika, vol. 6 No. 2, 2010

A. Mordvintsev, “OpenCV-Python Tutorials Documentation Release 1,” 2017.

Putra, Darma. (2010). “ Pengolahan Citra Digital ”. Yogyakarta: Andi.

“#006 Morphological transformations with OpenCV in Python.” http://datahacker.rs/006-morphological-transformations-with-opencv-in-python/ (accessed Aug. 26, 2021).

“Manggis, Primadona Eskpor Buah Indonesia | beritajatim.com.” https://beritajatim.com/postingan-anda/manggis-primadona-eskpor-buah-indonesia/ (accessed Aug. 28, 2021).

“Produksi Manggis di Kota Padang Peringkat 2 di Sumbar | kumparan.com.” https://kumparan.com/langkanid/produksi-manggis-di-kota-padang-peringkat-2-di-sumbar-1v2zWPDIDnl (accessed Aug. 28, 2021).

Irfan dkk, “Analisa Segmentasi Warna Hsv Pada Citra Video Dengan Metode Threshold”, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK), vol. 4, no. 1, 2020.

Kusumanto, R.D. dan A. N. Tompunu, “Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi Rgb”, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi terapan (Semantik), 2011.

Mordvintsev, Alexander and Abid K., “OpenCV-Python Tutorials Documentation Release 1,” 2017.

Manual book B-Pro5 Alpha Edition Mark II


Article Metrics

 Abstract Views : 7189 times
 PDF (Bahasa Indonesia) Downloaded : 2763 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.