Rancang Bangun Sistem Sortir Konveyor Bentuk Benda Geometri Berbasis Computer Vision

Tren global seperti just-in-time, kontainerisasi, dan e-commerce meningkatkan volume pengiriman dengan jadwal ketat. Sistem konveyor otomatis menjadi kunci dalam distribusi barang. Kecepatan dan keakuratan, terutama dalam penyortiran konveyor, esensial dalam industri. Sortir melibatkan pemilihan barang, dan otomatisasi bertujuan memaksimalkan efisiensi, diukur sebagai jumlah rata-rata pesanan. Computer vision, terutama dalam deteksi objek, menjadi dasar untuk penyortiran. Kerja sistem tersebut berawal dari menempatkan objek di atas konveyor, sebuah kamera diletakkan di atas juga melakukan pendeteksian objek. Data yang terkumpul dari kamera diolah menggunakan Raspberry Pi 4 dengan metode YOLO v8. Setelah proses pengolahan oleh Raspberry Pi, data tersebut dikirimkan ke server MQTT. Node Red, yang berfungsi sebagai antarmuka manusia mesin (HMI), serta PLC, menerima dan mengolah data yang dihasilkan oleh Raspberry Pi melalui protokol MQTT. Data yang diterima oleh MQTT pada PLC akan diimplementasikan untuk menggerakkan aktuator, yang dalam hal ini berupa silinder double acting. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu sistem sortir konveyor bentuk benda geometri dapat berfungsi. Adapun untuk tingkat akurasi pada kecepatan konveyor sebesar 1 cm/s memiliki rata-rata tingkat accuracy confidence 89,38%, lalu pada kecepatan 1,7 cm/s memiliki rata-rata tingkat accuracy confidence 78,57%, terakhir pada kecepatan 2,3 cm/s memiliki rata-rata tingkat accuracy confidence 59,28%. Hasil analisis Confusion Matrix yaitu berupa mAP khususnya mendapatkan nilai 0,993 pada IoU threshold 0,5. Selanjutnya, untuk mengkomunikasikan antara PLC, HMI, dan CV, maka hasil dari CV dapat dikomunikasikan dengan MQTT dengan menggunakan library paho mqtt. Dengan adanya tugas akhir ini, diharapkan dapat memberikan solusi untuk mengatasi pemilahan objek geometri pada suatu konveyor secara cepat dan akurat, serta dapat menjadi referensi untuk penelitian-penelitian selanjutnya. Serta terdapat nilai ratarata delay publish dan subscribe pada MQTT sebesar 632,7 ms.