Strategi Kontrol Berbasis FPGA untuk Motor BLDC Tiga Fasa
RIKI ANDREAS, F BUDI SETIAWAN
Fakultas Teknik Elektro Universitas Katolik Soegijapranata Email: [email protected]
ABSTRAK
Perkembangan teknologi saat ini sangat cepat, yang berawal dari komputer yang memiliki banyak fungsi. Munculah teknologi Computer Visionyang dapat menggunakan kamera yang terhubung oleh Raspberry Pi 3 untuk mendeteksi wajah, deteksi jarak, dan deteksi warna. Maka tekonologi Computer Vision adalah sebuah komputer yang dapat melihat seperti mata manusia. Laporan ini menjelaskan cara kerja teknologi Computer Vision menggunakan Raspberry Pi dengan software Python, dan library OpenCV. Serta mekanismenya menggunakan pan tilt yang dapat digerakan mengikuti objek yang akan di deteks, kamera mengenali objek tersebut menggunakan library OpenCV. Hasil dari penelitian ini, kamera dapat mengenali dan mengolah gambar objek dengan hasil yang optimal dengan intensitas cahaya yang cukup agar objek dikenali dengan baik.
Kata kunci: Computer Vision, Raspberry Pi, OpenCV.
ABSTRACT
Today's technological developments are extremely rapid, starting with computers with multiple functions. Established is the computer vision technology that can use a camera linked by a raspberry PI 3 to detect faces, distance detection, and color detection. So computer vision technology is a computer that can see like a human eye. The report describes how computer vision technology operates using raspberry PI using python software, and the library opencv. As well as the mechanism USES pan tilt where the object will follow, the camera recognizes the object using the library opencv. As a result of this study, the camera can identify and process the image of the object at optimum results with enough light intensity to make the object well identified.
PENERAPAN COMPUTER VISION UNTUK SISTEM DETEKSI POSISI LASER MENGGUNAKAN RASPBERRY PI3
1. PENDAHULUAN
Teknologi Computer Vision banyak digunakan untuk berbagai macam dalam sistem visual, seperti Scanner, deteksi wajah, deteksi plat nomor kendaraan ,dan sebagainya. Teknologi ini menggunakan kamera untuk menangkap, dan mendeteksi objek. Dengan menggunakan kamera yang sudah terkomputasi, gambar yang dihasilkan oleh kamera kemudian diolah melalui Raspberry Pi, yang sudah terprogram untuk mendeteksi suatu objek. Teknologi ini banyak digunakan untuk sensor warna, sensor jarak, sensor gerak dan sebagainya
(Zelinsky, 2009). Penelitian ini penulis akan mendeteksi objek berdasarkan warna pada
objek untuk menggerakan Pan-TiltLaser otomatis yang telah di program melalui Raspberry Pi. Program untuk penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman library OpenCV, dan Python.Program tersebut berguna untuk menangkap suatu objek berdasarkan warna objek tersebut melalui RGB (Red, Green, Blue). Setelah diketahui RGB dari objek yang akan dideteksi, kemudian diubah menjadi HSV(Hue, Saturation, Value) untuk menentukan batas atas dan batas bawah suatu warna yang akan dideteksi menggunakan library OpenCV
(Tobergte dan Curtis, 2013). Sesudah warna objek terdeteksi dengan baik, maka kamera
memberikan informasi kordinat pada objek yang terdeksi dan Pan-Tilt diprogram mengikuti objek sesuai dengan kordinat yang diterima kamera. Karena terbatasnya referensi yang terkait dengan penelitian ini maka, penulis memodifikasi dari robot deteksi bola menjadi deteksi posisi objek dengan laser sebagai penunjuk objek menggunakan warna objek untuk mengenali objek yang dituju (Singh, 2017).
2. METODE PENELITIAN 2.1 Komponen yang digunakan
Penelitian ini membutuhkan beberapa hardware dan software penting, yang akan dijelaskan sebagai berikut:
a. Raspberry Pi
Gambar 1. Modul Raspberry Pi3
Raspberry Pi adalah modul komputer mini yang memiliki input dan output dengan nama GPIO(General Purpose Input Output ) seperti board mikrokontroller pada umumnya. Raspberry Pi 3 yang digunakan pada penelitian ini adalah generasi ke 3. Blog diagram dari Raspberry Pi 3 sebagai berikut (Gambar 2) (Eames, 2015).
Gambar 2. Blok Diagram Raspberry Pi
l/O
RAM
CPU/GPU USB hub
Riki Andreas, F Budi Setiawan
Raspberry Pi mempunyai sistem operasi khusus yaitu Raspbian yang berbasis dari Linux Debian. Raspian dibuat khusus untuk Raspberry Pi agar kompatibel, berjalan layaknya komputer, dan melakukan booting dengan baik. Raspberry Pi dapat diakses melalui kabel menggunakan layar monitor HDMI, dan nirkabel menggunakan akses dari wifi yang tersambung ke perangkat laptop atau smartphone melalui VNC Viewer (Fezari dan Dahoud, 2019). Seperti pada (Gambar 3.) merupakan tampilan dari sistem operasi
Raspbianversi Stretch yang digunakan penelitian ini (Stone, 2019).
Gambar 3. Tampilan OS Raspbian
b. Raspberry Pi Camera Module
Modul kamera Raspberry Pi yang digunakan adalah versi 1.3, merupakan kamera resmi yang kompatible dengan perangkat Raspberry Piseperti pada (Gambar4).
Gambar 4. Modul Kamera Raspberry Piv1.3
c. Open CV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) adalah pustaka suatu perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan citra dinamis secara realtime, yang diciptakan oleh perusahaan Intel (Tobergte dan Curtis, 2013). OpenCV mempunyai banyak
fungsionalitas untuk membantu pembuatan aplikasi dalam Computer Vision agar lebih mudah. OpenCV dapat menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, Java, dan bahasa C (Szeliski, 2010).
PENERAPAN COMPUTER VISION UNTUK SISTEM DETEKSI POSISI LASER MENGGUNAKAN RASPBERRY PI3
d. Pan-Tilt Servo Bracket
Perangkat ini adalah penggerak laser yang telah diprogram untuk mengikuti objek yang akan dilacak. Sistem Pan-Tilt ini digerakkan oleh 2 servo seperti pada (Gambar 6). Servo pertama bergerak ke arah kanan dan kiri sebanyak 180 derajat dan servo kedua bergerak ke atas dan ke bawah sebanyak 90 derajat (Abed, 2018).
Gambar 6. Pan-Tilt Servo Bracket
e. Laser Pointer
Perangkat ini adalah laser pointer untuk jarak jauh, laser ini menggunakan baterai charge AA. Laser ini digunakan untuk menunjukan suatu objek yang di lacak, contoh laser seperti pada (Gambar 7).
Gambar 7. Laser Pointer
2.2 Perancangan dan cara kerja perangkat
Perancangan alat ini, penulis menggunakan 1 buah power supply 5V 5A, power supply digunakan sebagai power Raspberry Pi 3, kamera Raspberry v1.3 dan servo pan tilt. Diagram rancangan perangkat adalah sebagai berikut:
Gambar 8. Diagram rancangan perangkat
Switching 5V 5A
Pi Camera Module Modul Raspberry Pi 3 Fan Pendingin Pan Servo
Tilt Servo Laser Pointer
Riki Andreas, F Budi Setiawan
Power dan ground dari pan servo dan tilt servo diatas berasal dari power supply switching 5V 5A. Port PWM servo dihubungkan pada pin GPIO pada Raspberry Pi 3, seperti pada tabel 2. Sedangkan laser pointer sudah memiliki power dari baterai
(Szeliski, 2010).