PROTOTIPE MESIN SORTIR TOMAT BERDASARKAN WARNA BUAH TOMAT

Pada saat ini otomatisasi robotik digunakan secara luas untuk menyederhanakan tugas manusia, beroperasi dengan sensor dalam industri seperti otomotif dan manufaktur untuk menafsirkan dan menjalankan kalkulasi rumit secara efisien. Otomatisasi robotik diperlukan pada kegiatan produksi buah tomat untuk mendeteksi barang cacat produksi dari segi bentuk, sehingga buah tomat yang dijual dipasaran tidak menimbulkan kecurigaan dari pengguna yang sudah membelinya. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pemrograman dan implementasi OpenCV untuk mengidentifikasi warna tomat menggunakan webcam berbasis machine learning. Perancangan alat ini terdiri dari beberapa bagian, yaitu deskripsi alat, desain alat, cara kerja alat, spesifikasi hardware, spesifikasi software, diagram blok, dan flowchat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa cara pemrograman openCV untuk mengidentifikasi warna tomat menggunakan webcam berbasis machine learning dimulai dengan menghubungkan laptop dengan Raspberry Pi 4 Model B. Membuka aplikasi Raspberry Pi Connect dan menjalankan program. Terakhir, meletakkan tomat diatas Conveyor Belt agar terdeteksi oleh WebCam. Hasil implementasi openCV untuk mengidentifikasi warna tomat menggunakan webcam berbasis machine learning menunjukkan bahwa variasi dalam kecepatan deteksi tomat sangat bergantung pada kinerja Raspberry Pi 4 Model B. Semakin baik kualitas kamera dan semakin tinggi resolusinya, semakin akurat hasil pengujian yang diperoleh.