Robot Berbasis Image Processing – Dasar (1)

Kegiatan pemanfaatan  tenaga nuklir yang telah mencakup berbagai area kerja seperti industri, institusi medis, penelitian, pendidikan,  dan fasilitas nuklir. Menyimpan suatu bahaya radiasi yang harus ditangani dengan baik sehingga tidak membahayakan pekerja, ataupun masyarakat di lingkungan sekitarnya. Salah satu hal yang patut diperhatikan dalam sebuah asas proteksi radiasi, adalah harus memperhatikan asas ALARA (As Low As Reasonably Achievable), alangkah baiknya digunakan sebuah alat bantu robot automatik ataupun manual sehingga pekerjaan manusia bisa menjadi lebih mudah.

Disanalah  pentingnya kita menguasai teknologi robotik agar tidak kalah dengan negara – negara maju yang terus melakukan penelitian dalam bidang ini. Jangan sampai kita hanya menjadi bangsa ”konsumen” suatu produk teknologi canggih, yang pada akhirnya hanya akan menjadikan sebuah penjajahan baru bagi bangsa ini.

Dalam tulisan ini saya akan belajar bersama anda untuk membuat konsep dasar dari sebuah robot yang berdasarkan pada “image processing”. Setelah ini semua kita bisa membuat sebuah mata pada robot kita, tentu ini sebuah hal yang mengasyikkan bukan?

Robot yang berbasis “vision” memiliki perangkat akuisisi citra seperti contohnya webcam sebagai  sebuah “mata”, ataupun sensor khusus kamera CMUCAM. Karena CMUCAM berharga selangit, maka kita akan mempelajar dulu konsep dasar agar robot mampu melihat dengan webcam, mungkin lebih sulit dibandingkan dengan CMUCAM, namun marilah kita coba.

Satu kata kunci untu melakukan sebuah “pengolahan citra” atau image processing adalah kita membutuhkan sebuah perangkat komputasi yang besar, dan hal ini tidak bisa diganti dengan hanya menggunakan sekeping mikrokontroler kecil. Pendekatan yang sederhana adalah kita akan menjalankan program menggunakan sebuah komputer yang terhubung dengan Webcam untuk menangkap “image”. Dan robot akan dijalankan oleh komputer menggunakan port paralel ataupun serial. Kode – kode progam akan ditulis dalam sebuah perangkat lunak yang menyediakan fasilitas untuk mengolah citra. Dan salah satu jawabanny adalah MATLAB

Bisa menangkap idenya?

Mengapa MATLAB? MATLAB yang merupakan singkatan dari MATrix LABoratory, sesuai dengan namanya, maka kita akan bermain – main dengan matriks disini. Sebuah image (ataupun data lainnya seperti suara dll ) bisa dirubah dalam sebuah bentuk matriks kemudian variasi operasi bisa dilakukan untuk mendapatkan hasil dan nilai yang diinginkan, dan semua itu bisa dilakukan dengan MATLAB

Mari install MATLAB pada komputer anda.  Ukuran instaler berkisar 2 Giga-an. Setelah selesei silahkan buka MATLAB dan anda akan menemui tampilan sebagai berikut

Jika anda belum menguasai dasar – dasar dari penggunaan MATLAB silahkah cari tutorial dasar tentang MATLAB di internet atau jika tidak unduh tutorial dasar tentang MATLAB yang saya buat.

Setelah cukup mempelajarinya, Mari dilanjutkan ke tahap berikutnya,

Istilah

Sebelum kita memulai, kita harus tahu dulu beberapa istilah penting dalam image processig

Pixel pixel adalah bangunan blok dari sebuah image, dengan kata lain pixel adalah image terkecil yang mungkin untuk dilihat pada layar.

Binary image, adalah image yang terdiri dari pixel hitam dan putih

grayscale Image: image yang terdiri dari nilai intesitas dari minimal (menggambarkan hitam mutlak)  hingga maksimal (menggambarkan putih mutlak) dan diantaranya bayangan abu – abu (gray)  yang bervariasi. Biasanya rentangnya antara 0 hingga 255

Pada keseharian kita sering mengatakan foto graycale image sebagai foto hitam-putih (seperti pada foto – foto lama). Jadi jangan dirancukan dengan istilah teknis ini

Color image : kita semua sekarang sedang melihatnya. Setiap image tersusun dari tiga warna utama, merah, hijau dan biru yang sering disebut dengan RGB Image

RGB Value : semua warna yang kita lihat disekelliling kita bisa dibuat dengan mencampur antara komponen warna merah, biru, dan hijau dengan berbagai variasi proporsi. Semua warna di jagad raya secara unik bisa dijelaskan RGB Value ini. Yang merupakan singkatan dari Red (merah), Green (Hijau), Blue ( Biru) Value. Ketiga nilai ini memliki rentang dari 0 hingga 255, dengan 0 yang berarti tidak ada sama sekali dari warna tersebut, dan 255 berarti  penuh dengan komponen warna tersebut. Sebagai contoh merah murni bernilai RGB (RGB Value) [255 0 0] dan putih murni adalah [255 255 255], hitam murni adalah [0 0 0] dan warna dibawah ini memiliki nilai RGB [55 162 170]

Tidak percaya? Coba saja sendiri

Sementara ini cukup disini. Pada tullisan saya yang berikutnya, kita akan belajar menampilkan sebuah image pada MATLAB menggunakan sintaks imread() dan imshow()

Tentu kita semua tidak sabar. Tapi sabar adalah salah satu aturan dalam belajar :). Karena itu bersabarlah