Kursus Pelatihan Computer Vision Industri dengan AI: Deteksi Cacat dan Inspeksi Visual

Pengenalan Computer Vision Industri

• Tinjauan sistem machine vision di manufaktur
• Cacat yang umum: retakan, goresan, pergeseran, komponen hilang
• AI vs inspeksi visual berbasis aturan tradisional

Akuisisi dan Pra-pemrosesan Citra

• Jenis kamera dan pengaturan penangkapan citra
• Reduksi noise, peningkatan kontras, dan normalisasi
• Augmentasi data untuk ketahanan pelatihan

Teknik Deteksi Objek dan Segmentasi

• Pendekatan klasik (thresholding, deteksi tepi, kontur)
• Metode deep learning: CNN, U-Net, YOLO
• Memilih antara deteksi, klasifikasi, dan segmentasi

Pengembangan Model Deteksi Cacat

• Mempersiapkan dataset anotasi
• Melatih klasifikator dan segmenter cacat
• Evaluasi model: presisi, recall, F1-score

Penerapan dalam Pengaturan Industri

• Pertimbangan hardware: GPU, perangkat edge, PC industri
• Arsitektur pipeline inspeksi real-time
• Integrasi dengan PLC dan sistem otomasi pabrik

Penyetelan Kinerja dan Pemeliharaan

• Menangani perubahan pencahayaan dan kondisi produksi
• Pelatihan ulang model dan pembelajaran berkelanjutan
• Integrasi peringatan, log, dan pelaporan QA

Studi Kasus dan Aplikasi Domain

• Deteksi cacat dalam perakitan dan pengelasan otomotif
• Inspeksi permukaan dalam elektronik dan semikonduktor
• Verifikasi label dan kemasan dalam farmasi dan makanan

Ringkasan dan Langkah Berikutnya