Implementasi IoT (Internet of Things) pada Conveyor Pendeteksi Produk Cacat Berbasis Aplikasi Mobile

Produk cacat dapat merugikan perusahaan secara finansial, merusak reputasi, dan membahayakan konsumen. Inspeksi visual manual, metode umum untuk deteksi cacat, memiliki keterbatasan seperti kelelahan operator, inkonsistensi hasil, dan biaya tinggi. Sistem inspeksi visual otomatis menawarkan solusi yang lebih efisien dan akurat. Penelitian ini membangun sistem inspeksi visual otomatis untuk mendeteksi cacat produk atau Defect Detection secara real-time. Sistem ini menggunakan kamera untuk menangkap gambar produk, kemudian memprosesnya dengan algoritma pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan cacat pada produk. Sistem terintegrasi dengan sistem IoT untuk monitoring data hasil deteksi menggunakan aplikasi Flutter dan smartphone. Sistem ini berhasil mendeteksi cacat dan mengirim informasi ke server dengan rata-rata latensi yaitu 0,35 detik dan meningkatkan efisiensi inspeksi dibandingkan metode manual. Sistem IoT memungkinkan monitoring data hasil deteksi secara real-time melalui smartphone. Sistem ini memiliki keunggulan dalam akurasi, kestabilan sistem, dan efisiensi deteksi cacat. Monitoring real-time membantu perusahaan mengambil tindakan pencegahan dan perbaikan lebih cepat. Sistem IoT menjadi solusi efektif untuk meningkatkan efisiensi dan monitoring data hasil deteksi.