Robot dibutuhkan untuk mempermudah pekerjaan manusia terutama untuk pelayanan di kantor dan rumah. Persaingan global dan upaya meningkatkan efisiensi membuat para peneliti mengembangkan aplikasi – aplikasi yang tidak dimiliki robot – robot sebelumnya. Aplikasi – aplikasi ini membutuhkan robot yang dapat bergerak dan melakukan tugas secara bersamaan. Dalam pengembangannya, robot vision telah menjadi ide untuk beberapa riset, karena para pengembang menginginkan robot yang dapat “melihat”. Dengan penglihatan, robot melakukan berbagai macam hal seperti navigasi otomatis, localization, automatic map construction dan lain – lain. Localization atau pengenalan posisi dapat dilakukan salah satunya dengan cara mengenali suatu landmark yang ada di sekitarnya.
Pada tugas akhir ini dirancang sistem pendeteksi natural landmark pada robot dengan menggunakan pengolahan citra digital. Sistem yang dirancang adalah deteksi landmark secara berurutan. Alat yang digunakan adalah sebuah kamera yang disimpan diatas robot beroda. Robot akan bergerak dengan cara dikontrol oleh manusia. Metode – metode yang digunakan pada sistem ini adalah: grayscalling, Gaussian Pyramid dan Zero Padding untuk tahap pre-prcessing; 2D FFT untuk tahap ekstraksi; dan Normalized Cross Correlation (NCC) untuk tahap Pattern Matching.
Sistem ini memiliki keluaran berupa posisi (daerah landmark 1, 2, 3,dan 4). Pengujian sistem dilakukan secara nonreal-time pada 2 skenario yang berbeda. Akurasi terbaik untuk mendeteksi landmark tersebut sebesar 99.67% diperoleh pada saat threshold bernilai 0.99. Landmark kedua adalah landmark yang paling mudah untuk dideteksi dengan nilai akurasi sebesar 100%. Sistem hanya membutuhkan waktu sekitar 6ms untuk melakukan pendeteksian landmark.