SISTEM KLASIFIKASI CITRA UNTUK INSPEKSI KAIN BERBASIS RASPBERRY PI

Abstract

Perkembangan teknologi di era revolusi industri 4.0 memberikan dampak positif pada industri tekstil. Salah satu proses produksi tekstil yang memanfaatkan teknologi 4.0 adalah unit pengendalian kualitas produk kain. Salah satu masalah yang sering muncul dalam proses produksi tekstil adalah cacat kain. Penelitian ini mengembangkan Aplikasi Image Classification untuk Inspeksi cacat kain dengan pemodelan citra digital menggunakan Teachable Machine. Tujuan penelitian ini adalah mengurangi kesalahan pencatatan dalam inspeksi kain. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan kamera pendeteksi cacat kain yang terintegrasi dengan Teachable Machine yang telah dilatih untuk mengenali jenis-jenis cacat. Pengujian dilakukan terhadap kecepatan waktu inferensi dan akurasi sistem menggunakan Confusion Matrix Analysis. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata data inferensi untuk kategori kain bagus, kain cacat jarang dan kain cacat slap sebesar 143 mS dengan tingkat akurasi mencapai 98%. Performa ini mampu memberikan kontribusi positif pada proses pengawasan kualitas produk tekstil.