skip to main content

SISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE

1Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang , Indonesia

2Jl. Prof. Sudharto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang 50275, Indonesia, Indonesia

Editor(s): Aris Triwiyatno

Citation Format:
Abstract

Abstrak

 

Seiring dengan perkembangan teknologi dan jaman teknik identifikasi secara konvensional dinilai sudah tidak praktis dan memiliki berbagai kelemahan. Hal ini menimbulkan ide untuk membuat suatu teknik  identifikasi  sebuah benda  yang Salah satunya  dengan menggunakan buah-buahan Pengenalan citra buah dengan cara menentukan karakteristik alami yang dimiliki oleh buah tersebut. Dalam perancangan dan pengimplementasiannya, penelitian ini menggunakan 5 jenis proses yaitu input data masukan yang berupa citra buah berwarna, kemudian mengubah citra berwarna menjadi citra grayscale, setelah itu citra  grayscale dibinerisasikan untuk mempermudah proses selanjutnya, hasil dari binerisasi citra  tersebut kemudian diproses kembali menggunakan metode Discrete Cosine Transform  dan pengenalan citra menggunakan metode  Euclidean Distance. Citra Uji  dan Citra Data Training dari aplikasi ini adalah citra inputan yang berekstensi . jpg dan hasil pengenalan dari  penelitian ini  diambil dari  nilai ED (Euclidean distance) terkecil dari penelitian ini.

 

Kata-Kunci : Identifikasi buah, Discrete Cosine Transform, Euclidean Distance

 

 

Abstract

 

Along with the development of technology and the era, conventional identification techniques are not considered to be practical and have a variety of drawbacks. This has led to the idea to make an identification technique a One object using fruits. Fruit image recognition by determining the natural characteristics possessed by the fruit. In the design and implementation, this study uses five types of process input data that is input in the form of fruit color image, then change the color image into a grayscale image, after the image is converted to binary image grayscale to facilitate subsequent processes, the results of binerisasi image is then processed back using the Discrete Cosine Transform and image recognition using Euclidean Distance. Imagery Imagery Test and Training Data of this application is the input image with extension. jpg and recognition results from this study were drawn from the value of ED (Euclidean distance), the smallest of the study.

 

Keywords : Identification of fruit, Discrete Cosine Transform, Euclidean Distance
Fulltext View|Download

Article Metrics:

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.