Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada penelitian sebelumnya, Orion diidentifikasi memerlukan robotic arm untuk meningkatkan kapabilitas dalam pengendalian kamera. Robotic arm ini sangat penting untuk memastikan identifikasi anomali atau cacat dalam pengambilan gambar dapat dilakukan dengan lebih efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi integrasi antara Orion dan robotic arm melalui pemodelan 3D CAD, serta melakukan pengujian terhadap model CAD menggunakan metode kinematika maju. Namun, hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa pemodelan kinematika maju tidak sesuai dengan harapan yang diinginkan. Temuan ini menekankan perlunya evaluasi lebih lanjut untuk memperbaiki kesalahan dalam desain dan implementasi sistem robotic arm.

---

In previous research, Orion was identified as needing a robotic arm to enhance its capabilities in camera control. This robotic arm is crucial to ensure that the identification of anomalies or defects in image capturing can be performed more efficiently. This study aims to explore the integration between Orion and the robotic arm through 3D CAD modeling, as well as to test the CAD model using forward kinematics methods. However, the results obtained indicate that the forward kinematics modeling did not meet the desired expectations."

"Keausan mata pahat menjadi masalah utama dalam industri manufaktur ketika proses pemesinan karena keausan mata pahat menjadi pengaruh besar dalam kualitas produksi. Terdapat dua metode pemantauan tool wear, yaitu direct dan indirect. Direct tool wear monitoring merupakan metode pemantauan dengan melakukan pengukuran tingkat keausan mata pahat secara langsung pada proses pemesinan. Penelitian ini mengembangkan sistem manipulator sebagai robot inspeksi yang memiliki fungsi menggerakkan Dinolite sebagai alat bantu pemantauan keausan mata pahat secara visual. Penelitian ini merancang sistem mekanikal dari manipulator dalam pembuatan desain dan struktur mekanikal, kinematika dan dinamika dari manipulator, serta pengujian dari akurasi dan repeatability dari sistem. Sistem kinematika menggunakan inverse kinematics dan forward kinematics dengan menggunakan parameter Denavit-Hartenberg. Dalam mencari besarnya kecepatan end effector, digunakan persamaan Matriks Jacobian, dimana fungsi dari Matriks Jacobian tersebut digunakan dalam menentukan torsi dari tiap joint. Keluaran dari penelitian ini adalah sistem manipulator sebagai alat bantu pemantauan keausan mata pahat pada proses micromilling. Berdasarkan penelitian didapatkan nilai error hasil kompensasi untuk joint 1, 2 dan 3 sebesar -0,007%, 0,001%, dan 0,016%. Didapat juga nilai repeatability manipulator untuk mencapai suatu titik yang sama dengan rata-rata 0,307.

---

Tool wear is a major problem in the manufacturing industry during the machining process because the tool wear becomes a major influence on the quality of production. There are two tool wear monitoring methods, direct and indirect, direct tool wear monitoring is a monitoring method by measuring the level of tool wear directly on the machining process. This Research uses the assistance of a robotic arm manipulator as a tool for monitoring tool wear with the direct tool wear monitoring method. This research develops a manipulator system as an inspection robot, which has the function of moving Dinolite as a visualization device in monitoring tool wear. This research designs mechanical systems of manipulators, mechanical structures, kinematics and dynamics of manipulators, and testing of the accuracy and repeatability of the system. The kinematics system inverse kinematics and forward kinematics using the Denavit-Hartenberg parameter. To find the magnitude of the end effector speed the Jacobian Matrix equation is used, where the function of the Jacobian Matrix is used in determining the torque of each joint. The output of this research is the manipulator system as a tool for monitoring tool wear in the micro-milling process. Based on the research, the error value of the compensation results for joints 1, 2 and 3 was -0,007%, 0,001%, and 0,016%. There is also repeatability value of manipulator value to reach a point that is equal to an average of 0,307.

"

"ABSTRAKProses pemantauan tool wear pada micromilling membutuhkan ketelitian yang tinggi, proses ini dapat dilakukan menggunakan mikroskop digital Dino-Lite dan mikroskop elektron. Namun penggunaan mikroskop elektron membutuhkan waktu yang lama karena harus datang ke laboratorium mikroskop elektron. Maka dari itu dibuatlah perancangan teknologi computer vision berbasis image processing untuk mendeteksi luas wear pada tool micromilling. Proses pengembangan menggunakan fitur OpenCV program Python. Proses dimulai dengan mengambil gambar tool baru dan tool rusak menggunakan Dino-Lite dengan spesifikasi gambar yang sama persis. Kemudian gambar diimpor ke program Python dan dikonversi menjadi bentuk HSV (Hue, Saturation, Value). Gambar HSV kemudian diberikan fitur noise reduction menggunakan gaussian blur untuk mengurangi noise pada gambar. Gambar HSV yang sudah diberikan fitur noise reduction kemudian diberi fitur color detection untuk mendapatkan thresholding dari hasil pengaturan variabel masking HSV. Hasil thresholding kemudian diberikan fitur image Canny sebagai fitur pendeteksian luas berdasarkan kontur gambar hasil thresholding. Kemudian nilai luas permukaan tool baru dan tool rusak akan muncul. Kedua nilai ini akan dibandingkan dan menghasilkan persentase tool wear. Pengujian yang penulis lakukan adalah dengan membuat variasi variabel noise reduction menggunakan gaussian blur, nilai gaussian blur yang diberikan sebesar 0, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15 dan 17 (nilai gaussian blur hanya bisa 0 dan bilangan ganjil). Data yang diperoleh ada yang tidak lengkap karena keadaan gambar yang tidak mendukung, namun dengan keberadaan gaussian blur, dapat membantu perekaman luas. Hasil menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai gaussian blur, maka meningkatkan potensi gambar kontur tool dapat dideteksi luasnya.

---

ABSTRACT

Tool wear monitoring on micromilling needs a high value of accuracy, this process can be done using Dino-Lite digital microscope and electron microscope. However, the usage of electron microscope needs a long period of time since we have to go to the electron microscope laboratory. Therefore, the design of image processing-based computer vision for tool wear monitoring on micromilling was developed. The development process uses OpenCV feature on Python. The process begins with gathering the images of the new tool and the broken tool using Dino-Lite with exactly the same image properties. The images are then imported to Python and converted to HSV format (Hue, Saturation, Value). The HSV images are then given a noise reduction feature using Gaussian Blur to reduce the noise of the images. The HSV images that have been given the noise reduction feature are then given a color detection feature to obtain thresholding of the results of the HSV masking variable adjustment. The thresholding results are the given an image Canny feature as the contour area detection from the thresholding results. Afterwards, the face area value of the new tool and the broken tool will be displayed. These two values will be compared and generate the tool wear percentage. The experiment that the authors has done is to make variations in noise reduction variables using gaussian blur, the given gaussian blur values are 0, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15 dan 17 (only 0 and odd numbers of the gaussian blur value can only be added). The data that be obtained are not complete due to the unsupported image condition, however, in the presence of the gaussian blur, could support the documentation process. At the end, the results show that the tool area on the images are more potential to be detected due to the increasing number of gaussian blur value."

"Penggunaan lengan robot dapat menggantikan ataupun meringankan kerja manusia secara langsung. Namun terdapat kendala yaitu sistem user interface lengan robot yang rumit. Oleh karena itu dibutuhkan user interface lengan robot yang intuitif untuk dipelajari dan mudah untuk dioperasikan. Pada penelitian ini dirancang dan diimplementasikan sebuah sistem kendali lengan robot yang memiliki user interface berbasis Natural User Interface yang mudah untuk dikendalikan. Lengan robot yang dapat dikendalikan mengikuti gestur gerakkan telapak tangan dan jari manusia dengan metode Motion Control secara realtime menggunakan sensor Leap Motion. Selain itu juga dirancang sistem penyimpanan dan ekstraksi database motion sehingga lengan robot memiliki kecerdasan untuk mampu melakukan gerakkan yang telah diajarkan oleh manusia. Lengan robot menggunakan 5 buah servo yang dikendalikan oleh mikrokontroler Arduino dengan sinyal PWM. Mikrokontroler Arduino dan Leap Motion dihubungkan dengan komputer melalui port USB. Frame-frame data yang diterima dari Leap Motion diproses oleh program berbasis Java pada komputer. Output dari program tersebut adalah besar sudut-sudut putaran setiap servo yang dikirim melalui komunikasi serial ke mikrokontroler Arduino. Program Penggunaan lengan robot dapat menggantikan ataupun meringankan kerja manusia secara langsung. Namun terdapat kendala yaitu sistem user interface lengan robot yang rumit. Oleh karena itu dibutuhkan user interface lengan robot yang intuitif untuk dipelajari dan mudah untuk dioperasikan. Program tersebut menggunakan algoritma inverse kinematic untuk mengkalkulasi besar sudut putaran servo. Sensor Leap Motion memiliki tingkat keakurasian yang tinggi dengan standar deviasi sumbu koordinat x, y dan z secara berturut sebesar 0.022431 mm, 0.084935 mm, dan 0.056216 mm.

---

Robotic arm can replace or relieve human labor directly. But there is major obstacle, the system user interface of robot arm is complicated. Therefore, it needs a robot arm user interface system that is intuitive to learn and easier to operate. This study, has designed and implemented an intuitive robot arm control system. The system uses Natural User Interface and easy to control. The robotic arm can be controlled by following the movement of a human hand and fingers gestures in realtime. Leap Motion device is used as a sensor-based hand motion control interface. This system also implemented motion database storage and extraction systems, so the robot arm has the intelligence to be able to perform movements that have been taught by humans. The robotic arm using 5 pieces of servos which are controlled by an Arduino microcontroller over PWM signal. The Arduino microcontroller and Leap Motion is connected to a computer via a USB port. Input frames of data received from Leap Motion is processed by a Java-based program. The output of the program is rotation angles of each servo that is sent through a serial communication to the Arduino microcontroller. The program uses an inverse kinematic algorithm to calculate the large of each servos angle rotation. Leap Motion sensor has a high level of accuracy with the standard deviation of 0.022431 mm, 0.084935 mm and 0.056216 mm correspond to the x,y, and z respectively."

"Sikap ibu terhadap menyusui merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi pemberian ASI pada bayi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran sikap ibu terhadap menyusui pada ibu yang memiliki bayi usia 0-6 bulan dengan menggunakan desain deskriptif sederhana. Pengambilan data menggunakan instrumen Iowa Infant Feeding Attitude Scale (IIFAS) yang diterjemahkan ke dalam bahasa Indonesia dengan melibatkan 106 responden. Hasil penelitian menunjukkan sebagian besar responden memiliki sikap netral dengan rerata 63,19 (SD=5.07). Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar dalam menentukan intervensi kepada ibu untuk meningkatkan keberhasilan menyusui eksklusif.

---

Maternal breastfeeding attitude is one of important factor that influence in breastfeeding process to the baby. The aim of this study was to describe maternal breastfeeding attitude in mothers who have infants aged 0-6 months with simple descriptive design. Maternal breastfeeding attitude was measured using Iowa Infant Feeding Attitude Scale (IIFAS) in Indonesia version by involving 106 respondents.

The results showed that majority of respondents have a neutral attitude with a mean of 63.19 (SD = 5.07). The instrument used in this study can be applied as a basic for determining intervention to improve mother’s exclusive breastfeeding success."

"Robotic urologic surgery, second edition is an updated and revised technical manual focusing on the various robotic approaches to robotic urologic surgical procedures. This book provides instructions on how to develop a successful robotics program, learn the various techniques, and improve outcomes. It also aids the reader with helpful hints to avoid pitfalls.Robotic urologic surgery, second edition includes up-to-date contributions from leading robotic urologic surgeons from around the world. The detailed body of data which this book provides is supported by schematic diagrams and anatomic photographs to illustrate the concept being discussed.Robotic urologic surgery, second edition is an essential guide for all urologists as a reference to establish a robotics program, refine their surgical technique, and provide information to patients."