PENDEKATAN ALGORITMA YOLO V5 UNTUK MENDETEKSI CACAT PRODUK MASKER
DOI:
https://doi.org/10.20884/1.dinarek.2024.20.1.33Keywords:
deteksi objek, image processing, neural network, quality control, YOLOv5Abstract
Perkembangan teknologi di era revolusi industri sangatlah pesat akibat ketatnya persaingan antar industri untuk meningkatkan kualitas produknya. Dalam 2 tahun terakhir produksi alat medis terutama masker mengalami peningkatan yang sangat pesat akibat pandemi COVID 19. Dengan besarnya produksi harus di imbangi dengan proses qualiy control yang efektif untuk menjaga kualitas produk masker. Dalam produksi masker sering ditemui masker yang cacat terutama tali putus. Hal tersebut diakibatkan oleh keterbatasan kemampuan operator quality control yang terbatas. Hal tersebut dapat di Atasi dengan memanfaatkan teknologi yaitu image processing dengan metode Only Look Once (YOLO) v5. Metode ini akan membagi gambar menjadi beberapa wilayah untuk dideteksi atau biasa di sebut repurpose classifier sehingga masker dapat dideteksi apakah cacat atau tidak sehingga dapat meminimalisir masker yang cacat ikut terjual. Berdasar penelitian ini diperoleh bobot YOLOv5 dengan nilai mAP (Mean Average Precision) sebesar 0.92 dan seluruh objek masker dapat dideteksi dengan baik dengan tingkat ketelitian mencapai 97.1%. Implementasi YOLOv5 berhasil mendeteksi cacat produk pada proses quality control produksi masker sehingga dapat diaplikasikan sebagai sistem quality control produksi masker.
Downloads
References
M. A. Fathoni, “Potret Industri Halal Indonesia: Peluang dan Tantangan,” Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, vol. 6, no. 3, p. 428, 2020, doi: 10.29040/jiei.v6i3.1146.
R. R. Tjandrawinata, “Raymond R. Tjandrawinata - 2017 - Industri 4.0 Revolusi Industri 4.0 Revolusi Industri Abad Ini Dan Pengaruhnya Pada Bidang Kesehatan Dan Bioteknologi,” Medicinus, vol. 29, no. 1, pp. 31–39, 2016, doi: 10.5281/zenodo.49404.
R. Rahmawati, R. Pannyiwi, N. Nurhaedah, M. Muhammadong, A. Amiruddin, and S. M, “Pembagian Masker Gratis Upaya Preventif Covid-19,” Jurnal Abmas Negeri (JAGRI), vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020, doi: 10.36590/jagri.v1i1.81.
R. A. Julianto, E. Efrizon, H. Hendrick, L. Devy, S. Suryadi, and Y. Antonisfia, “Pembuatan Alat Inspeksi Visual Jalur PCB Menggunakan Pengolahan Citra Untuk Kegiatan Praktikum Pengawatan Dan Teknologi PCB,” Elektron : Jurnal Ilmiah, vol. 14, no. November, pp. 61–66, 2022, doi: 10.30630/eji.14.2.295.
W. Prastiwinarti et al., “Perancangan Pemanfaatan Machine Learning untuk Deteksi Cacat Kemasan Produk,” Sniv: Seminar Nasional Inovasi Vokasi, vol. 2, no. 1, pp. 97–102, 2023.
P. Jiang, D. Ergu, F. Liu, Y. Cai, and B. Ma, “A Review of Yolo Algorithm Developments,” Procedia Comput Sci, vol. 199, pp. 1066–1073, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2022.01.135.
K. Azman, M. Arhami, and Azhar, “Metode You Only Look Once (YOLO) dalam Deteksi Physical Distancing dan Wajah Bermasker,” Proceeding Seminar Nasional Politeknik Negeri Lhokseumawe, vol. 6, no. 1, pp. 2598–3954, 2022.
A. Khumaidi, R. Y. Adhitya, D. Wardani, M. R. Fahmi, S. Utomo, and M. D. Khairansyah, “Design of a Fire Spot Identification System in PT . PAL Indonesia Work Area Using,” 2008.
F. AKHYAR, L. NOVAMIZANTI, and T. RIANTIARNI, “Sistem Inspeksi Cacat pada Permukaan Kayu menggunakan Model Deteksi Obyek YOLOv5,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, vol. 10, no. 4, p. 990, 2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i4.990.
R. Hesananda, D. Natasya, and N. Wiliani, “Cloth Bag Object Detection Using the Yolo Algorithm (You Only See Once) V5,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 18, no. 2, pp. 217–222, 2023, doi: 10.33480/pilar.v18i2.3019.
A. Mathematics, Sistem Pendeteksi Dan Penghitung Polen Hidup Dan Mati Pada Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma Yolo V5 Berbasis Artificial Intelligence. 2016.
F. H. Zain and H. Santoso, “Sistem Deteksi Kerusakan Gedung Menggunakan Algoritma YOU ONLY LOOK ONCE Dengan Unmanned Aero Vehicle,” Jurnal Politeknik Negeri Jakarta, pp. 1–40, 2021.
L. Susanti, N. K. Daulay, and B. Intan, “Sistem Absensi Mahasiswa Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Algoritma YOLOv5,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 10, no. 2, p. 640, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.6032.
M. S. Hidayatulloh, “Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Yolo ( You Only Look Once ),” pp. i–43, 2021.
B. Mahaur and K. K. Mishra, “Small-object detection based on YOLOv5 in autonomous driving systems,” Pattern Recognit Lett, vol. 168, pp. 115–122, 2023, doi: 10.1016/j.patrec.2023.03.009.
A. Benjumea, I. Teeti, F. Cuzzolin, and A. Bradley, “YOLO-Z: Improving small object detection in YOLOv5 for autonomous vehicles,” 2021.
