TEXT

DETEKSI CITRA NOMOR MOULD MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN)

---

ABSTRAK - Perkembangan teknologi dalam industri manufaktur menuntut sistem pencatatan yang lebih praktis dan efisien, termasuk dalam identifikasi nomor mould yang masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem otomatisasi pencatatan nomor mould menggunakan teknologi pengolahan citra digital berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Metode penelitian mencakup pengumpulan dataset, preprocessing gambar, serta pelatihan dan evaluasi model CNN menggunakan pendekatan Sequential. Pengujian dilakukan dengan mengukur akurasi sistem, nilai confidence, serta evaluasi Intersection over Union (IoU) untuk menilai ketepatan deteksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mencapai akurasi 97.5% dengan nilai loss 2.5%, membuktikan efektivitas CNN dalam mengenali nomor mould dengan presisi tinggi, bahkan pada gambar dengan variasi sudut, resolusi, dan tingkat noise. Kesimpulan dari penelitian ini, CNN dalam sistem pendeteksi nomor mould memberikan hasil yang optimal, meningkatkan efisiensi, dan memastikan keakuratan tinggi dalam pengenalan teks. - Kata Kunci : Convolutional Neural Network (CNN), mould, deteksi teks, manufaktur.

---

Ketersediaan

S06-24941

S06-24941 NUR 2025

Koleksi Skripsi

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

S06-24941 NUR 2025

Penerbit

Surabaya : ITATS., 2025

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Manufaktur
Convolutional Neural Network (CNN)
mould
deteksi teks

Info Detail Spesifik

NPM : 06.2022.1.90525 Nilai : A-

Pernyataan Tanggungjawab

Pembimbing : Dr.Tutuk Indriyani, ST. M.Kom

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar