Penerapan Teachable Machine Dan Raspberry Pi Pada Sistem Klasifikasi Citra Untuk Inspeksi Cacat Kain
Industri tekstil memainkan peran krusial dalam ekonomi nasional, menghadapi tantangan signifikan dalam menjaga kualitas produk untuk memenuhi kepuasan konsumen. Cacat produksi, seperti cacat jarang dan cacat slap pada kain, merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi kualitas produk tekstil....
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Jurnal teknologi informasi dan ilmu komputer (Online) Jg. 12; H. 1; S. 77 - 86 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Indonesisch |
| Veröffentlicht: |
University of Brawijaya
27.02.2025
|
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2355-7699, 2528-6579 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Abstract | Industri tekstil memainkan peran krusial dalam ekonomi nasional, menghadapi tantangan signifikan dalam menjaga kualitas produk untuk memenuhi kepuasan konsumen. Cacat produksi, seperti cacat jarang dan cacat slap pada kain, merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi kualitas produk tekstil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem inspeksi cacat kain secara otomatis dengan menggunakan metode pemrosesan citra digital dan machine learning. Sistem ini dirancang untuk diintegrasikan pada mesin penggulungan kain sebagai sistem inspeksi awal sebelum kain didistribusikan. Metode yang digunakan meliputi supervised learning untuk klasifikasi citra kain, memanfaatkan perangkat lunak Google Teachable Machine dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang diimplementasikan dengan OpenCV. Perangkat keras yang digunakan terdiri dari kamera web Logitech D320 untuk akuisisi gambar dan Raspberry Pi-3B sebagai pengolah citra. Sistem ini diuji untuk mendeteksi tiga kategori kain: kain bagus, cacat jarang, dan cacat slap. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki rata-rata waktu inferensi sebesar 142,47 ms dengan kecepatan rata-rata 6,46 frame per detik (FPS) dan akurasi klasifikasi mencapai 98,48%. Dengan implementasi sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi produksi, memperkuat kontrol kualitas di industri tekstil, mengurangi intervensi manual, dan menurunkan potensi kerugian akibat produk cacat. Abstract The textile industry plays a crucial role in the national economy, facing significant challenges in maintaining product quality to meet consumer satisfaction. Production defects, such as rare defects and slap defects in fabrics, are key factors that affect the quality of textile products. This research aims to develop an automated fabric defect inspection system using digital image processing and machine learning methods. The system is designed to be integrated into fabric winding machines as an initial inspection system before the fabric is distributed. The methods used include supervised learning for fabric image classification, utilizing Google Teachable Machine software and the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm implemented with OpenCV. The hardware used consists of a Logitech D320 webcam for image acquisition and a Raspberry Pi-3B as the image processor. The system was tested to detect three categories of fabric: good fabric, rare defects, and slap defects. The test results showed that the system achieved an average inference time of 142.47 ms with an average speed of 6.46 frames per second (FPS) and a classification accuracy of 98.48%. With the implementation of this system, it is expected to enhance production efficiency, strengthen quality control in the textile industry, reduce manual intervention, and decrease potential losses due to defective products.
Industri tekstil memainkan peran krusial dalam ekonomi nasional, menghadapi tantangan signifikan dalam menjaga kualitas produk untuk memenuhi kepuasan konsumen. Cacat produksi, seperti cacat jarang dan cacat slap pada kain, merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi kualitas produk tekstil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem inspeksi cacat kain secara otomatis dengan menggunakan metode pemrosesan citra digital dan machine learning. Sistem ini dirancang untuk diintegrasikan pada mesin penggulungan kain sebagai sistem inspeksi awal sebelum kain didistribusikan. Metode yang digunakan meliputi supervised learning untuk klasifikasi citra kain, memanfaatkan perangkat lunak Google Teachable Machine dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang diimplementasikan dengan OpenCV. Perangkat keras yang digunakan terdiri dari kamera web Logitech D320 untuk akuisisi gambar dan Raspberry Pi-3B sebagai pengolah citra. Sistem ini diuji untuk mendeteksi tiga kategori kain: kain bagus, cacat jarang, dan cacat slap. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki rata-rata waktu inferensi sebesar 142,47 ms dengan kecepatan rata-rata 6,46 frame per detik (FPS) dan akurasi klasifikasi mencapai 98,48%. Dengan implementasi sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi produksi, memperkuat kontrol kualitas di industri tekstil, mengurangi intervensi manual, dan menurunkan potensi kerugian akibat produk cacat. Abstract The textile industry plays a crucial role in the national economy, facing significant challenges in maintaining product quality to meet consumer satisfaction. Production defects, such as rare defects and slap defects in fabrics, are key factors that affect the quality of textile products. This research aims to develop an automated fabric defect inspection system using digital image processing and machine learning methods. The system is designed to be integrated into fabric winding machines as an initial inspection system before the fabric is distributed. The methods used include supervised learning for fabric image classification, utilizing Google Teachable Machine software and the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm implemented with OpenCV. The hardware used consists of a Logitech D320 webcam for image acquisition and a Raspberry Pi-3B as the image processor. The system was tested to detect three categories of fabric: good fabric, rare defects, and slap defects. The test results showed that the system achieved an average inference time of 142.47 ms with an average speed of 6.46 frames per second (FPS) and a classification accuracy of 98.48%. With the implementation of this system, it is expected to enhance production efficiency, strengthen quality control in the textile industry, reduce manual intervention, and decrease potential losses due to defective products. |
|---|---|
| AbstractList | Industri tekstil memainkan peran krusial dalam ekonomi nasional, menghadapi tantangan signifikan dalam menjaga kualitas produk untuk memenuhi kepuasan konsumen. Cacat produksi, seperti cacat jarang dan cacat slap pada kain, merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi kualitas produk tekstil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem inspeksi cacat kain secara otomatis dengan menggunakan metode pemrosesan citra digital dan machine learning. Sistem ini dirancang untuk diintegrasikan pada mesin penggulungan kain sebagai sistem inspeksi awal sebelum kain didistribusikan. Metode yang digunakan meliputi supervised learning untuk klasifikasi citra kain, memanfaatkan perangkat lunak Google Teachable Machine dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang diimplementasikan dengan OpenCV. Perangkat keras yang digunakan terdiri dari kamera web Logitech D320 untuk akuisisi gambar dan Raspberry Pi-3B sebagai pengolah citra. Sistem ini diuji untuk mendeteksi tiga kategori kain: kain bagus, cacat jarang, dan cacat slap. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki rata-rata waktu inferensi sebesar 142,47 ms dengan kecepatan rata-rata 6,46 frame per detik (FPS) dan akurasi klasifikasi mencapai 98,48%. Dengan implementasi sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi produksi, memperkuat kontrol kualitas di industri tekstil, mengurangi intervensi manual, dan menurunkan potensi kerugian akibat produk cacat. Abstract The textile industry plays a crucial role in the national economy, facing significant challenges in maintaining product quality to meet consumer satisfaction. Production defects, such as rare defects and slap defects in fabrics, are key factors that affect the quality of textile products. This research aims to develop an automated fabric defect inspection system using digital image processing and machine learning methods. The system is designed to be integrated into fabric winding machines as an initial inspection system before the fabric is distributed. The methods used include supervised learning for fabric image classification, utilizing Google Teachable Machine software and the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm implemented with OpenCV. The hardware used consists of a Logitech D320 webcam for image acquisition and a Raspberry Pi-3B as the image processor. The system was tested to detect three categories of fabric: good fabric, rare defects, and slap defects. The test results showed that the system achieved an average inference time of 142.47 ms with an average speed of 6.46 frames per second (FPS) and a classification accuracy of 98.48%. With the implementation of this system, it is expected to enhance production efficiency, strengthen quality control in the textile industry, reduce manual intervention, and decrease potential losses due to defective products. Industri tekstil memainkan peran krusial dalam ekonomi nasional, menghadapi tantangan signifikan dalam menjaga kualitas produk untuk memenuhi kepuasan konsumen. Cacat produksi, seperti cacat jarang dan cacat slap pada kain, merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi kualitas produk tekstil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem inspeksi cacat kain secara otomatis dengan menggunakan metode pemrosesan citra digital dan machine learning. Sistem ini dirancang untuk diintegrasikan pada mesin penggulungan kain sebagai sistem inspeksi awal sebelum kain didistribusikan. Metode yang digunakan meliputi supervised learning untuk klasifikasi citra kain, memanfaatkan perangkat lunak Google Teachable Machine dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang diimplementasikan dengan OpenCV. Perangkat keras yang digunakan terdiri dari kamera web Logitech D320 untuk akuisisi gambar dan Raspberry Pi-3B sebagai pengolah citra. Sistem ini diuji untuk mendeteksi tiga kategori kain: kain bagus, cacat jarang, dan cacat slap. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki rata-rata waktu inferensi sebesar 142,47 ms dengan kecepatan rata-rata 6,46 frame per detik (FPS) dan akurasi klasifikasi mencapai 98,48%. Dengan implementasi sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi produksi, memperkuat kontrol kualitas di industri tekstil, mengurangi intervensi manual, dan menurunkan potensi kerugian akibat produk cacat. Abstract The textile industry plays a crucial role in the national economy, facing significant challenges in maintaining product quality to meet consumer satisfaction. Production defects, such as rare defects and slap defects in fabrics, are key factors that affect the quality of textile products. This research aims to develop an automated fabric defect inspection system using digital image processing and machine learning methods. The system is designed to be integrated into fabric winding machines as an initial inspection system before the fabric is distributed. The methods used include supervised learning for fabric image classification, utilizing Google Teachable Machine software and the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm implemented with OpenCV. The hardware used consists of a Logitech D320 webcam for image acquisition and a Raspberry Pi-3B as the image processor. The system was tested to detect three categories of fabric: good fabric, rare defects, and slap defects. The test results showed that the system achieved an average inference time of 142.47 ms with an average speed of 6.46 frames per second (FPS) and a classification accuracy of 98.48%. With the implementation of this system, it is expected to enhance production efficiency, strengthen quality control in the textile industry, reduce manual intervention, and decrease potential losses due to defective products. Industri tekstil memainkan peran krusial dalam ekonomi nasional, menghadapi tantangan signifikan dalam menjaga kualitas produk untuk memenuhi kepuasan konsumen. Cacat produksi, seperti cacat jarang dan cacat slap pada kain, merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi kualitas produk tekstil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem inspeksi cacat kain secara otomatis dengan menggunakan metode pemrosesan citra digital dan machine learning. Sistem ini dirancang untuk diintegrasikan pada mesin penggulungan kain sebagai sistem inspeksi awal sebelum kain didistribusikan. Metode yang digunakan meliputi supervised learning untuk klasifikasi citra kain, memanfaatkan perangkat lunak Google Teachable Machine dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang diimplementasikan dengan OpenCV. Perangkat keras yang digunakan terdiri dari kamera web Logitech D320 untuk akuisisi gambar dan Raspberry Pi-3B sebagai pengolah citra. Sistem ini diuji untuk mendeteksi tiga kategori kain: kain bagus, cacat jarang, dan cacat slap. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki rata-rata waktu inferensi sebesar 142,47 ms dengan kecepatan rata-rata 6,46 frame per detik (FPS) dan akurasi klasifikasi mencapai 98,48%. Dengan implementasi sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi produksi, memperkuat kontrol kualitas di industri tekstil, mengurangi intervensi manual, dan menurunkan potensi kerugian akibat produk cacat. Abstract The textile industry plays a crucial role in the national economy, facing significant challenges in maintaining product quality to meet consumer satisfaction. Production defects, such as rare defects and slap defects in fabrics, are key factors that affect the quality of textile products. This research aims to develop an automated fabric defect inspection system using digital image processing and machine learning methods. The system is designed to be integrated into fabric winding machines as an initial inspection system before the fabric is distributed. The methods used include supervised learning for fabric image classification, utilizing Google Teachable Machine software and the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm implemented with OpenCV. The hardware used consists of a Logitech D320 webcam for image acquisition and a Raspberry Pi-3B as the image processor. The system was tested to detect three categories of fabric: good fabric, rare defects, and slap defects. The test results showed that the system achieved an average inference time of 142.47 ms with an average speed of 6.46 frames per second (FPS) and a classification accuracy of 98.48%. With the implementation of this system, it is expected to enhance production efficiency, strengthen quality control in the textile industry, reduce manual intervention, and decrease potential losses due to defective products. |
| Author | M, Munadi Nugroho, Emmanuel Agung Setiawan, Joga Dharma Rustiyanti, Alifa |
| Author_xml | – sequence: 1 givenname: Emmanuel Agung surname: Nugroho fullname: Nugroho, Emmanuel Agung – sequence: 2 givenname: Joga Dharma surname: Setiawan fullname: Setiawan, Joga Dharma – sequence: 3 surname: M, Munadi fullname: M, Munadi – sequence: 4 givenname: Alifa surname: Rustiyanti fullname: Rustiyanti, Alifa |
| BookMark | eNpNkMtOwzAQRS1UJErpD7DyD6Q4jmPHS1ReVYuooF1HY2cCbtIkssOif0_aIsRm5s5ZHGnuNRk1bYOE3MZsxtOYy7td71w14-x4xZlO-AUZ85RnkUyVHg05SdNISa2vyDSEHWOMcyFTrcekWGODHjpo6AbBfoGpkb4OwTVIHwb6DqEz6P2Brh1dQwH0w4Ue93RZQ3Clq4ZJ5673QLdN_13RRRM6rI4QLPR0Ca65IZcl1AGnv3tCtk-Pm_lLtHp7XszvV5GNmcZICcNkIawd3kDMhFE2RmkGVFgjhBHSWF0mjFtMkYkUZYZKS6ZQQWZilkzI4uwtWtjlnXd78Ie8BZefQOs_c_C9szXmUnINyoJGgSIruTFC8ZhrnhnFdIGDi59d1rcheCz_fDHLT7Xnp9rzf7UnP0BNeEE |
| ContentType | Journal Article |
| DBID | AAYXX CITATION DOA |
| DOI | 10.25126/jtiik.20251218932 |
| DatabaseName | CrossRef Open Access: DOAJ - Directory of Open Access Journals |
| DatabaseTitle | CrossRef |
| DatabaseTitleList | CrossRef |
| Database_xml | – sequence: 1 dbid: DOA name: DOAJ Directory of Open Access Journals url: https://www.doaj.org/ sourceTypes: Open Website |
| DeliveryMethod | fulltext_linktorsrc |
| Discipline | Computer Science |
| EISSN | 2528-6579 |
| EndPage | 86 |
| ExternalDocumentID | oai_doaj_org_article_6629a7ca9e4e48f2bb47212928b709de 10_25126_jtiik_20251218932 |
| GroupedDBID | AAYXX ADBBV ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS BCNDV CITATION GROUPED_DOAJ |
| ID | FETCH-LOGICAL-c109e-74b06d4cc512ee84b7c1e6b6d4dcb44b46bc9f302ce5e045e68e79607e7a8b103 |
| IEDL.DBID | DOA |
| ISSN | 2355-7699 |
| IngestDate | Fri Oct 03 12:50:35 EDT 2025 Sat Nov 29 08:02:04 EST 2025 |
| IsDoiOpenAccess | true |
| IsOpenAccess | true |
| IsPeerReviewed | true |
| IsScholarly | true |
| Issue | 1 |
| Language | Indonesian |
| License | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0 |
| LinkModel | DirectLink |
| MergedId | FETCHMERGED-LOGICAL-c109e-74b06d4cc512ee84b7c1e6b6d4dcb44b46bc9f302ce5e045e68e79607e7a8b103 |
| OpenAccessLink | https://doaj.org/article/6629a7ca9e4e48f2bb47212928b709de |
| PageCount | 10 |
| ParticipantIDs | doaj_primary_oai_doaj_org_article_6629a7ca9e4e48f2bb47212928b709de crossref_primary_10_25126_jtiik_20251218932 |
| PublicationCentury | 2000 |
| PublicationDate | 2025-02-27 |
| PublicationDateYYYYMMDD | 2025-02-27 |
| PublicationDate_xml | – month: 02 year: 2025 text: 2025-02-27 day: 27 |
| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | Jurnal teknologi informasi dan ilmu komputer (Online) |
| PublicationYear | 2025 |
| Publisher | University of Brawijaya |
| Publisher_xml | – name: University of Brawijaya |
| SSID | ssj0002246599 ssib051605138 |
| Score | 2.2840796 |
| Snippet | Industri tekstil memainkan peran krusial dalam ekonomi nasional, menghadapi tantangan signifikan dalam menjaga kualitas produk untuk memenuhi kepuasan... |
| SourceID | doaj crossref |
| SourceType | Open Website Index Database |
| StartPage | 77 |
| SubjectTerms | TEACHABLE MACHINE DAN RASPBERRY PI |
| Title | Penerapan Teachable Machine Dan Raspberry Pi Pada Sistem Klasifikasi Citra Untuk Inspeksi Cacat Kain |
| URI | https://doaj.org/article/6629a7ca9e4e48f2bb47212928b709de |
| Volume | 12 |
| hasFullText | 1 |
| inHoldings | 1 |
| isFullTextHit | |
| isPrint | |
| journalDatabaseRights | – providerCode: PRVAON databaseName: DOAJ Directory of Open Access Journals customDbUrl: eissn: 2528-6579 dateEnd: 99991231 omitProxy: false ssIdentifier: ssj0002246599 issn: 2355-7699 databaseCode: DOA dateStart: 20140101 isFulltext: true titleUrlDefault: https://www.doaj.org/ providerName: Directory of Open Access Journals – providerCode: PRVHPJ databaseName: ROAD: Directory of Open Access Scholarly Resources customDbUrl: eissn: 2528-6579 dateEnd: 99991231 omitProxy: false ssIdentifier: ssib051605138 issn: 2355-7699 databaseCode: M~E dateStart: 20140101 isFulltext: true titleUrlDefault: https://road.issn.org providerName: ISSN International Centre |
| link | http://cvtisr.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwrV1LS8NAEF6kePDiW6wv9uBNQrPbzT6OWiyKKMUHeAv7mEIs1pJWwX_v7CZKPXnxEsiQDZOZ2cwM7HwfIacsGFGA4VlgY2xQbO4y3e_7TMnALGhco0Mim1B3d_r52YyWqL7imbAGHrgxXE9Kbqzy1oAAocfcOYFNCzdcO5WbAPHvmyuz1ExhJBUMq3TWRtZLAnkRskhkkhwTLGpiTDNBE9O77GENWE2wWYx3DDM4_5WllsD8U9YZbpL1tlyk542aW2SlCttk45uKgbY7c4eEUYKPxq1NE0ZzHIiit-mgJFD0LL2385mDuv6ko4qObLD0ITr4ld7EOcpxNcErHVSL2tInTEMTej2dz2AShdbbBb2x1XSXPA0vHwdXWUugkHmWG8iUcLkMwnv8LAAtnPIMpENR8E4IJ6TzZtzPuYcCsLYDqUFhS6NAWe1Y3t8jnenbFPYJVQ6CVjpS1BgRCm5xtYrM6egTL7XrkrNvg5WzBiejxP4imbdM5i2XzNslF9GmP09GjOskQM-XrefLvzx_8B8vOSRrUa80pK6OSGdRv8MxWfUfi2pen6Sg-gIadM0C |
| linkProvider | Directory of Open Access Journals |
| openUrl | ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Penerapan+Teachable+Machine+Dan+Raspberry+Pi+Pada+Sistem+Klasifikasi+Citra+Untuk+Inspeksi+Cacat+Kain&rft.jtitle=Jurnal+teknologi+informasi+dan+ilmu+komputer+%28Online%29&rft.au=Nugroho%2C+Emmanuel+Agung&rft.au=Setiawan%2C+Joga+Dharma&rft.au=M%2C+Munadi&rft.au=Rustiyanti%2C+Alifa&rft.date=2025-02-27&rft.issn=2355-7699&rft.eissn=2528-6579&rft.volume=12&rft.issue=1&rft.spage=77&rft.epage=86&rft_id=info:doi/10.25126%2Fjtiik.20251218932&rft.externalDBID=n%2Fa&rft.externalDocID=10_25126_jtiik_20251218932 |
| thumbnail_l | http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=2355-7699&client=summon |
| thumbnail_m | http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=2355-7699&client=summon |
| thumbnail_s | http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=2355-7699&client=summon |