BRIN Logo
Sign In
Main Product Image

MatPisDuk : Detektor Kematangan Pisang Tanduk dengan Algoritma Faster R-CNN

Agenda Riset: Kedaulatan Pangan
Sektor: Pangan
Buat Janji Tanya Produk Ini

Deskripsi

Invensi ini mengenai metode pendeteksian kematangan pisang tanduk menggunakan algoritma Faster Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN) yang disesuaikan, lebih khususnya invensi ini berhubungan dengan metode untuk mendeteksi kematangan pisang tanduk yang diklasifikasikan menjadi 7 kategori warna (dominan hijau, hijau kekuningan, hijau sempurna, hijau tua kekuningan, dominan kuning, kuning sempurna, dan kuning berbintik coklat) dengan bantuan kamera digital berbasis visi komputer. Metode yang digunakan pada invensi ini terdiri dari tahap pra-pemrosesan data untuk meningkatkan kualitas dari citra dan menghilangkan fitur-fitur yang tidak diperlukan, melakukan segmentasi citra untuk memisahkan citra pisang tanduk dengan latar belakang citra, melakukan ekstraksi fitur, pengembangan model kematangan pisang tanduk hingga memproses pendeteksian pisang tanduk.

Kata Kunci

Pisang Kematangan Pisang FasterRCNN Deteksi Warna
  • Mendukung industri pangan, distribusi buah, dan riset agronomi dalam menjaga kualitas produk hortikultura.
  • Solusi inovatif untuk pertanian presisi dengan teknologi kecerdasan buatan.
  • Menghasilkan metode pendeteksian kematangan pisang tanduk berbasis algoritma Faster R-CNN yang disesuaikan.
  • Klasifikasi otomatis ke dalam 7 kategori warna: dominan hijau, hijau kekuningan, hijau sempurna, hijau tua kekuningan, dominan kuning, kuning sempurna, dan kuning berbintik coklat.
  • Memanfaatkan kamera digital berbasis visi komputer untuk akurasi tinggi.
  • Tahapan meliputi: pra-pemrosesan citra, segmentasi, ekstraksi fitur, pengembangan model, hingga pendeteksian akhir.
  • Memberikan data objektif untuk menentukan tingkat kematangan pisang tanduk secara cepat dan konsisten.