Sistem Identifikasi Jumlah Produk Berbasis Pengolahan Citra dengan Algoritma YOLO pada Proses Pengepakan Industri Manufaktur

Machine vision merupakan teknologi yang biasa digunakan pada industri modern untuk analisis dan inspeksi otonom berbasis citra. Machine vision dapat diterapkan untuk deteksi kehadiran, pengukuran otomatis, pembacaan barcode, membandingkan warna, deteksi cacat produk, perhitungan produk otomatis dan lain – lain. Machine vision membantu proses analisis dan inspeksi produk di industri lebih cepat dibandingkan dengan analisis dan inspeksi manual. Penelitian ini menerapkan machine vision pada sistem identifikasi jumlah produk berbasis pengolahan citra pada proses pengepakan industri manufaktur dengan menggunakan algoritma YOLOv4 dan evaluasi sistem confusion matrix. Hasil dari identifikasi disimpan di database dan ditampilkan pada website agar memudahkan proses monitoring. Sistem ini telah melakukan beberapa pengujian terutama pengujian fungsi utama sistem yatu perhitungan produk, dilakukan 10x percobaan. Kemudian, pengujian variasi intesitas cahaya dengan range 20 – 225lux dan variasi ketinggian dengan range 48 – 68 cm dengan masing – masing pengujian sebanyak 10x percobaan. Dari pengujian yang telah dilakukan diterapkan evaluasi confusion matrix dan menghasilkan akurasi dan presisi sebesar 100% dan error sebesar 0%. Kecepatan komputasi rata – rata dari sistem ini sebesar 6.95 FPS dengan bantuan CUDA.