Deteksi Cacat pada Biji Kopi Arabika Hijau Berdasarkan Kelas Kualitas - Dalam bentuk buku karya ilmiah

VANIA AMADEA

Informasi Dasar

333 kali
24.04.718
621.382
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Seiring dengan pertumbuhan pesat pasar kopi dunia, menjaga kualitas biji kopi adalah hal yang penting. Kontrol kualiltas biji kopi dapat dilakukan dengan mendeteksi cacat pada biji kopi hijau. Pada umumnya, penelitian terdahulu menerapkan metode klasifikasi dan terbatas pada satu biji kopi atau beberapa biji kopi yang berjarak. Namun, penelitian ini menggunakan pendekatan yang berbeda yaitu menggunakan DEtection Transformer (DETR) untuk mendeteksi cacat pada citra sekumpulan biji kopi hijau Arabika dan membandingkannya dengan metode You Only Look Once versi 8 (YOLOv8). Implementasi model DETR menunjukkan bahwa model dapat mendeteksi cacat di luar dari yang dianotasi dan tidak tumpang tindih. Sementara itu, YOLOv8 unggul dalam kecepatan dan minimnya false positive. Penelitian ini tidak hanya fokus pada pentingnya mendeteksi cacat pada biji kopi hijau Arabika, tetapi juga memperkenalkan pendekatan baru untuk mencapai tujuan ini melalui DEtection TRansformer (DETR). Dengan membandingkannya dengan metode You Only Look Once versi 8 (YOLOv8), penelitian ini mengungkapkan berbagai keunggulan dan kontribusi dari metode ini dalam mendeteksi cacat, memberikan wawasan baru untuk proses penjaminan kualitas biji kopi di pasar global yang terus berkembang.

Kata kunci: biji kopi, Detection Transformer, You Only Look Once

Subjek

ARTIFICIAL INTELLIGENCE
 

Katalog

Deteksi Cacat pada Biji Kopi Arabika Hijau Berdasarkan Kelas Kualitas - Dalam bentuk buku karya ilmiah
 
 
INDONSEIA

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

VANIA AMADEA
Perorangan
Ema Rachmawati, Edward Ferdian
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2024

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini