ALGORITMA PENGOLAHAN CITRA UNTUK DETEKSI CACAT BUAH JERUK DENGAN IMAGE PROCESSING
Keywords:
Image Processing, Kecerdasan Buatan, Buah JerukAbstract
Pendektesian cacat pada buah jeruk merupakan aspek penting dalam industri pertanian dan perdagangan, yang dapat meningkatkan kualitas produk dan efisiensi proses sortasi. Image processing, sebagai bagian dari teknologi pengolahan citra, menawarkan solusi yang efektif dan efisien untuk mendeteksi cacat pada buah jeruk secara otomatis. Artikel ini membahas berbagai teknik image processing yang digunakan untuk mendeteksi cacat pada buah jeruk, termasuk preprocessing, segmentasi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Implementasi teknik-teknik ini menunjukkan bahwa metode image processing dapat secara akurat mengidentifikasi cacat pada buah jeruk, meningkatkan kualitas kontrol dan efisiensi operasional.
References
Surya, D., & Wibowo, T. (2019). Deteksi Cacat Buah Menggunakan Pengolahan Citra Digital. Jurnal Teknologi Pertanian, 12(2), 55-63.
Setiawan, A., & Putra, E. (2020). Implementasi Metode Segmentasi untuk Deteksi Cacat Buah Jeruk. Jurnal Ilmu Komputer, 8(3), 143-152.
Haryanto, B., & Sari, P. (2018). Penggunaan Ekstraksi Fitur Tekstur dalam Pengolahan Citra untuk Deteksi Cacat Buah. Jurnal Informatika, 10(1), 45-54.
Kurniawan, D., & Santoso, A. (2021). Penerapan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Cacat Buah. Jurnal Sistem Informasi, 14(1), 78-85.
Pratama, R., & Widodo, H. (2019). Analisis dan Implementasi Algoritma SVM untuk Deteksi Cacat Buah Jeruk. Jurnal Pengolahan Citra Digital, 5(2), 88-96.
