Pemanfaatan Machine Vision Sebagai Kendali Konfigurasi Jari-Jari Prototype Soft Gripper

Rangka penyusun robot konvensional yang kaku menyebabkan industri makanan masih banyak melibatkan manusia. Soft gripper dibuat sebagai salah satu solusi untuk sistem otomasi yang menangani produk makanan. Berbagai penelitian telah mengembangkan soft gripper yang bervariasi pada proses pick-and-place makanan. Hasilnya menunjukkan soft gripper dengan konfigurasi jari yang statis hanya mampu mengangkat objek dengan bentuk yang cenderung sama. Untuk menangani objek yang lebih bervariasi, dikembangkan soft gripper dengan 2 konfigurasi jari. Dibandingkan soft gripper dengan konfigurasi jari yang statis, soft gripper dengan 2 konfigurasi jari tersebut menunjukkan performa yang lebih baik namun konfigurasi jari yang digunakan masih dipilih dan diubah secara manual. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode agar proses pemilihan dan pengubahan konfigurasi jari tersebut berlangsung secara otomatis. Penelitian ini mengembangkan soft gripper 4 jari dengan mekanisme konversi untuk 2 konfigurasi jari. Konfigurasi jari yang digunakan dipilih berdasarkan perbandingan panjang dan lebar objek yang dihitung menggunakan machine vision. Metode canny edge detection digunakan untuk menelusuri kontur tepi pada citra objek. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa mekanisme konversi konfigurasi jari pada soft gripper yang dibuat memiliki performa repeatability yang baik, perhitungan estimasi perbandingan panjang dan lebar objek menggunakan machine vision dengan tingkat akurasi 97,81% terhadap pengukuran manual, serta eksperimen pick-and-place makanan dengan tingkat keberhasilan 100%.