Image of Pengembangan aplikasi pengidentifikasi cacat pengelasan pada film radiografi dengan gray level co-occurrence matrix dan backpropagation

Tugas Akhir

Pengembangan aplikasi pengidentifikasi cacat pengelasan pada film radiografi dengan gray level co-occurrence matrix dan backpropagation

Telah dilakukan penelitian pengembangan aplikasi untuk melakukan interpretasi cacat pengelasan pada film radiografi industri menggunakan jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aplikasi yang menerapkan pengolahan citra digital, ekstraksi ciri, dan pengenalan pola menggunakan jaringan syaraf tiruan. Pengolahan citra digital yang diterapkan dalam pengembangan ini yaitu teknik penghilangan derau dengan filter median, peregangan kontras dan penajaman citra dengan filter laplacian. Metode Grey level co-occurrence matrix (GLCM) diterapkan untuk melakukan ekstraksi ciri dari cacat pengelasan citra digital film radiografi. Jaringan syaraf metode backpropagation digunakan untuk melakukan klasifikasi dan interpretasi dari cacat pengelasan film radiografi. Hasil dalam penelitian berupa aplikasi jaringan syaraf backpropagation dengan hasil klasifikasi untuk data simulasi sebanyak 60 data dengan keberhasilan klasifikasi sebesar 95%.
Kata kunci : Film radiografi, GLCM, backpropagation

Research has been done of applications development to interprets the welding defects in industrial radiographic films using neural networks. This research aims to produce an applications that implement the digital image processing, feature extraction and pattern recognition using artificial neural networks. Digital image processing applied in the development are technique of noise removal using median filter, contrast stretching and image sharpening by Laplacian filter. Method of Grey level co-occurrence matrix (GLCM) is applied to extract features from digital images radiographic films. Backpropagation artificial neural network method used for defect classification and interpretation of welding defect in radiographic films. A result from this research is an application of backpropagation neural networks with classification results for 60 simulated data with 95% of classification successful rate.
Keywords : Radiography film, GLCM, backpropagation

Ketersediaan
S12-070922/TA/K/12 616.073(043) MUH pPerpustakaan Poltek NuklirTersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
616.073(043) MUH p
Penerbit
Yogyakarta : STTN-BATAN.,
Deskripsi Fisik
xvi, 109 halaman : ilustrasi ; 30 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
616.073(043)
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Radiografi
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus login sebelum memberikan komentar