Penggunaan Metode Image Processing Sebagai Alat Karakterisasi Hasil Pelapisan pada Lambung Kapal

Penulis

  • Dianita Wardani Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
  • Imah Luluk K Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
  • M Rizal Fahmi Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
  • Agus Khumaidi Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
  • Basuki Rahmat Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
  • Nur Aini Aziza Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
  • Widya Rika Puspita Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.30871/jaee.v7i1.5435

Kata Kunci:

Korosi, MSE, Pelapisan

Abstrak

Indonesia merupakan negara maritim yang memiliki wilayah perairan yang luas, salah satu upaya untuk melindungi bagian lambung kapal dari korosi adalah dengan menggunakan teknologi pelapisan. Pada penelitian ini dilakukan proses karakterisasi hasil image processing pada lambung kapal untuk mengetahui tingkat korosi pada lambung kapal. 4 proses tahapan, diantaranya: Pengambilan sampel dan citra gambar lapisan bagian-bagian kapal yang perlu di maintenence dan di-coating, Pada pembuatan prototype pengujian hasil coating dirangkaikan dengan menggunakan mini PCNVIDIA Jatson Nano dengan menggunakan webcam, kemudian citra gambar yang didapatkan akan diolah menggunakan deteksi tepi menggunakan cany untuk mendapatkan kontur dari penampang bilge dari kapal. Selanjutnya menggunakan Neuraal Network sebagai bahan tiruan untuk membuat citra yang tertangkap dari hasil capture prototype terhadap hasil coating atau pelapisan pada bagian-bagian kapal yang diamati. Hasil dari berbagai tangkapan citra diproses dan diamati bentuk, pola, kontur, korosi dan pelapisan yang terbentuk. Metode image processing dapat dilakukan sebagai salah satu metode inspeksi hasil coating dengan hasil pembacaan pada data dan software dengan 2 hasil pembacaan pada data yakni reject atau accept. Nilai gradien berkaitan dengan perubahan MSE, sehingga nilai gradien tidak dapat digunakan sebagai acuan untuk membenarkan performa model. Adanya pertambahan iterasi nilai neural network dan neural target yang dihasilkan bernilai linier.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

A. H. Sudibyo, A., & Iswanto, "Optimalisasi perawatan dan perbaikan kapal di PT. X," Jurnal Teknologi Industri, vol. 9, no. 2, pp. 74"“81, 2016.

L. N. Budiyanto;Sulistyo;, "PERLINDUNGAN KOROSI PADA MATERIAL BAJA A36 MELALUI PROSES PENGECETAN UNTUK LAMBUNG KAPAL," Jurnal Saintek Maritim, vol. 21, no. 1, pp. 1"“23, 2020.

Y. Zhang, D., Wei, D., Liu, B., Wang, F., & Zhang, "Performance and cost analysis of anti-corrosive coating system for ship hulls," Ocean Engineering, vol. 167, pp. 164"“171, 2016.

S.-J. Lee and J.-J. Lai, "The effects of electropolishing (EP) process parameters on corrosion resistance of 316L stainless steel," J Mater Process Technol, vol. 140, pp. 206"“210, Sep. 2003, doi: 10.1016/S0924-0136(03)00785-4.

F. Rahim, M., Fitranto, A., Luthfi, M. A., & Mustaqimah, "Analysis of Metal Coating Process Optimization on Aluminum Alloy AA6061 using Design of Experiment Method," IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 1, p. 333, 2018.

B. Utomo, S. Sugeng, S. Sulaiman, and A. Windyandari, "Aplikasi Teknik Pembersihan Plat Baja Karbon Pada Lambung Kapal Dengan Metode Sandblasting," Jurnal Pengabdian Vokasi, vol. 1, no. 2, pp. 79"“82, 2019.

F. Huang, Y., Liu, Y., Wang, X., Wang, X., & Wang, "Corrosion performance of sandblasted metal surfaces for marine environment," pp. 1132"“1140, 2016.

M. Iqbal et al., "Penggunaan SEM dan Image-J dalam Mempelajari Ketebalan Lapisan Mikrostruktur," Journal of Applied Electrical Engineering, vol. 5, no. 2, pp. 69"“74, Dec. 2021, doi: 10.30871/JAEE.V5I2.3746.

H. A. Abdulhameed, R. A., Mohammed, A. J., Abdul-Jabbar, N. H., & Al-Janabi, "Corrosion of ship hull steel and its control techniques," Engineering Science and Technology, an International Journal, vol. 2, no. 24, pp. 397"“407, 2021.

L. Budiyanto and Y. Yulianto, "Degradasi Lapisan Cat Pelindung Korosi Pada Plat Lambung Kapal Terhadap Aliran Air Laut, Air Tawar, dan Air Payau," Dinamika Bahari, vol. 3, no. 1, pp. 29"“35, 2022, doi: 10.46484/db.v3i1.302.

S. Kumar, R. Singh, N. S. Maurya, and R. Vikram, "Monitoring of Corrosion in the Pipeline of a Distribution Network Using Weight Loss Method and Image Processing Technique," J Mater Eng Perform, pp. 1"“7, Dec. 2022, doi: 10.1007/S11665-022-07750-Z/METRICS.

N. D. Hoang and V. D. Tran, "Image Processing-Based Detection of Pipe Corrosion Using Texture Analysis and Metaheuristic-Optimized Machine Learning Approach," Comput Intell Neurosci, vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/8097213.

N. D. Hoang, "Image Processing-Based Pitting Corrosion Detection Using Metaheuristic Optimized Multilevel Image Thresholding and Machine-Learning Approaches," Math Probl Eng, vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/6765274.

M. Khayatazad, L. De Pue, and W. De Waele, "Detection of corrosion on steel structures using automated image processing," Developments in the Built Environment, vol. 3, p. 100022, Aug. 2020, doi: 10.1016/J.DIBE.2020.100022.

S. Zhu and X. Tan, "A Novel Automatic Image Annotation Method Based on Multi-Instance Learning," Procedia Eng, vol. 15, pp. 3439"“3444, Dec. 2011, doi: 10.1016/j.proeng.2011.08.644.

P. Howarth and S. Rueger, Evaluation of Texture Features for Content-Based Image Retrieval, vol. 3115. 2004. doi: 10.1007/978-3-540-27814-6_40.

I. Matsubara, T., Ikeda, T., Uehara, K., & Tsubaki, "Image database management system with indexing for content-based retrieval," Journal of Imaging Science and Technology, vol. 4, no. 64, pp. 40606-1-40606"“8, 2020.

P. Papadopoulos, S., Axenopoulos, A., & Daras, "A novel database for multimedia analytics research," Multimed Tools Appl, vol. 78, no. 19, pp. 27609"“27633, 2019.

A. Couto, E. M., de Moraes, J. R. M., & de Albuquerque Araújo, "An image database for automated fish species recognition," Data Brief, no. 31, 2020.

R. M. Haralick, K. Shanmugam, and I. Dinstein, "Textural Features for Image Classification," IEEE Trans Syst Man Cybern, vol. SMC-3, no. 6, pp. 610"“621, 1973, doi: 10.1109/TSMC.1973.4309314.

D. Sherwood, B. Emmanuel, and I. Cole, "Implementation Analysis of GLCM and Naive Bayes Methods in Conducting Extractions on Dental Image," IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 407, no. 1, p. 012146, Aug. 2018, doi: 10.1088/1757-899X/407/1/012146.

T. Sukma, A. Sukiman, S. Suwilo, and M. Zarlis, "Feature Extraction Method GLCM and LVQ in Digital Image-Based Face Recognition," Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika, vol. 4, no. 1, pp. 1"“4, Sep. 2019, doi: 10.33395/SINKRON.V4I1.10199.

R. Andhika Surya, A. Fadlil, A. Yudhana, A. Dahlan, and J. Soepomo, "Ekstraksi Ciri Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Filter Gabor untuk Klasifikasi citra Batik Pekalongan," Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 2, no. 2, pp. 23"“26, Jul. 2017, doi: 10.30591/JPIT.V2I2.520.

D. Djumhariyanto, A. Bigwanto, and S. Mulyadi, "Analisis Proses Sandblasting dengan Variasi Jarak, Sudut dan Waktu Terhadap Kekasaran Permukaan dengan Metode Respon Surface," ReTII, Nov. 2018, Accessed: Jun. 22, 2023. [Online]. Available: //journal.itny.ac.id/index.php/ReTII/article/view/1017

Diterbitkan

2023-06-26

Cara Mengutip

Wardani, D., Luluk K, I., Fahmi, M. R., Khumaidi, A., Rahmat, B., Aziza, N. A., & Puspita, W. R. (2023). Penggunaan Metode Image Processing Sebagai Alat Karakterisasi Hasil Pelapisan pada Lambung Kapal. Journal of Applied Electrical Engineering, 7(1), 37–41. https://doi.org/10.30871/jaee.v7i1.5435

Terbitan

Bagian

Manuscripts