Pengembangan Sistem Deteksi Cacat PCB Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode YOLO CNN

  • Brendi Prahasta
  • Imam Sutrisno
  • Agus Khumaidi
Keywords: YOLO CNN , image processing , PCB

Abstract

Dalam kehidupan sehari-hari tentunya Anda sering berhubungan dengan peralatan elektronika
seperti Televisi, Komputer dan yang tak asing lagi yaitu Radio. Di dalam peralatan tersebut terdapat
banyak komponen-komponen elektronika seperti resistor, transistor, kapasitor dan lain sebagainya.
Saat digunakan dalam produksi alat alat elektronik, PCB sangat berpengaruh pada pembuatan alat
alat elektronik tersebut, seperti contohnya ketika ada sedikit saja jalur PCB yang terputus atau
rusak maka alat elektronik tersebut tidak bisa dioperasikan sebagaimana mestinya. Sehingga sangat
penting pada proses Quality Check PCB dilakukaan pemeriksaan adakah kerusakan pada PCB atau
tidak. Biasanya dalam pemeriksaan PCB hanya digunakan pengecekan langsung dengan cara
konvensional. Oleh karena itu dalam penelitian kali ini penulis mencoba untuk membuat dan
menganalisa alat pemeriksa kecacatan pada PCB dengan bantuan kamera yang memiliki resolusi
tinggi untuk menggantikan penglihatan manusia agar lebih mudah dan dapat menghemat biaya.
Pengaplikasian dari alat pengecek PCB ini maka digunakan sebuah teknologi bernama Laptop dan
kamera. dengan kedua teknologi tersebut dapat dimanfaatkan Image Processing untuk mendeteksi
objek dengan library OpenCv serta Tensorflow. Alat pendeteksi kecacatan PCB dengan bantuan
Image Processing dengan metode YOLO Convolutional Neural Network untuk membantu
menentukan jalur yang putus dan hole drill pada PCB.

Published
2022-01-18