Perancangan sistem deteksi objek (kubus) pada robot transporter menggunakan Algoritma YOLOv8 (You Only Look Once)

ABSTRAK:

Perkembangan teknologi robotika mendorong terciptanya sistem otomatis yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk pemindahan objek. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan robot transporter otomatis yang mampu mendeteksi, mengambil, dan memindahkan objek kubus ke pos tujuan berdasarkan warna, secara mandiri dan real time. Sistem ini menggabungkan modul ESP32-CAM sebagai kamera untuk menangkap citra lingkungan, yang kemudian diproses menggunakan model YOLOv8 custom untuk mendeteksi keberadaan objek kubus. Data hasil deteksi dikirim ke Arduino Uno untuk mengatur navigasi robot melalui ban Mecanum, serta mengoperasikan gripper 4 DOF guna mengambil dan meletakkan objek. Pengujian dilakukan pada berbagai kondisi pencahayaan dan posisi objek. Hasil menunjukkan tingkat akurasi deteksi mencapai 95 %, dan tingkat keberhasilan pemindahan objek ke pos tujuan mencapai 92 %. Sistem ini menunjukkan bahwa integrasi antara penglihatan mesin dan aktuator mekanik dapat bekerja secara efektif, serta memiliki potensi untuk diterapkan pada sistem sortasi otomatis dan industri.

ABSTRACT:

The advancement of robotics technology has driven the creation of automated systems applicable in various fields, including object transportation. This research aims to design and develop an automated transporter robot capable of detecting, picking up, and moving cube-shaped objects to designated positions based on color, autonomously and in real-time. The system integrates an ESP32-CAM module as the camera to capture environmental images, which are then processed using a custom YOLOv8 model to detect the presence of cube objects. The detection data is sent to an Arduino Uno to control the robot’s navigation via Mecanum wheels and operate the 4-DOF gripper to pick and place the object. Testing was conducted under various lighting conditions and object positions. The results show a detection accuracy rate of 95% and an object delivery success rate of 92%. This system demonstrates that the integration of machine vision and mechanical actuators can work effectively and has potential applications in automated sorting systems and industrial settings.

مستخلص البحث:

يدفع تطور التكنولوجيا في مجال الروبوتات إلى ابتكار أنظمة أوتوماتيكية يمكن تطبيقها في مجالات متعددة، بما في ذلك نقل الأجسام. تهدف هذه الدراسة إلى تصميم وتطوير روبوت ناقل أوتوماتيكي قادر على كشف، التقاط، ونقل الأجسام المكعبة إلى نقطة الهدف بناءً على اللون، بشكل مستقل وفي الزمن الحقيقي. يستخدم النظام وحدة ESP32-CAM ككاميرا لالتقاط صور البيئة المحيطة، والتي تتم معالجتها بعد ذلك باستخدام نموذج YOLOv8 المخصص للكشف عن وجود الأجسام المكعبة. تُرسل بيانات الكشف إلى لوحة أردوينو أونو للتحكم في حركة الروبوت من خلال عجلات ميكانيوم، وكذلك لتشغيل الماسك الآلي بأربعة درجات حرية من أجل التقاط ووضع الجسم. تم إجراء الاختبارات تحت ظروف إضاءة ومواقع مختلفة للأجسام. أظهرت النتائج أن دقة الكشف بلغت 95٪، ونسبة نجاح نقل الأجسام إلى الموقع المستهدف وصلت إلى 92٪. يُظهر هذا النظام أن التكامل بين الرؤية الحاسوبية والمشغلات الميكانيكية يمكن أن يعمل بكفاءة، وله قابلية للتطبيق في أنظمة الفرز الأوتوماتيكي والصناعة