Daftar Isi:
  • Brain-controlled wheelchair merupakan assisting device untuk penderita disabilitas yang dapat dikendalikan oleh gelombang otak manusia. Kenyamanan dan keamanan dari pengguna disabilitas merupakan fokus pengembangan braincontrolled wheelchair. Pada tugas akhir ini akan dirancang sistem deteksi rintangan menggunakan pengolahan citra untuk membedakan rintangan menjadi meja dan tangga turun. Tugas akhir ini membahas perancangan dan implementasi pengolahan citra menggunakan metode haar-like feature untuk deteksi rintangan. Pengolahan citra dibagi menjadi 3 bagian, yaitu preprocessing, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Tahap preprocessing dimulai dengan pengubahan format warna citra menjadi grayscale dilanjutkan dengan pengurangan noise pada citra menggunakan bilateral filter. Hasil preprocessing akan dilanjutkan pada tahap ekstraksi ciri untuk menentukan tepi rintangan dengan menggunakan canny edge. Nilai ciri akan dikalkulasi dengan menggunakan metode haar-like feature untuk 2 klasifikasi rintangan: meja dan tangga turun. Sistem deteksi rintangan pada brain-controlled wheelchair telah berhasil diimplementasikan menggunakan metode haar-like feature. Sistem mampu mendeteksi rintangan pada intensitas cahaya 58 LUX - 103 LUX, apabila nilai parameter scalefactor 1.1 dan minneighbour 7. Waktu pengolahan citra untuk mengenali rintangan adalah 9 ms - 11 ms.