Klasifikasi Citra Berbasis Convolutional Neural Network untuk Prediksi Kerusakan On Board Camera di Hotcell Instalasi Radiometalurgi - Kanaya, Diva Jati (Diva Jati Kanaya, 2023)
Pada kerja praktik ini, dilakukan studi kasus berupa pengklasifikasian citra plat bahan bakar bekas yang diambil menggunakan sistem on board camera pada manipulator hotcell. Terdapat 60 citra plat bahan bakar yang diambil menggunakan on board camera, dengan 31 citra tergolong ‘blur’, dan 29 tergolong ‘clear’. Klasifikasi kualitas citra ini dilakukan menggunakan convolutional neural network (CNN). Untuk meningkatkan keberagaman data citra yang digunakan selama proses pelatihan model CNN, dilakukan ekspansi data citra menjadi total 500 citra dengan masing – masing 250 citra ‘blur’ dan ‘clear’. Sebelum dilakukan pemisahan data train-validation dan test secara random, dilakukan penyeragaman ukuran tensor citra dan normalisasi nilai pixel. Model CNN yang telah disusun kemudian dilatih dengan hasil augmentasi dataset training dan dilakukan pemantauan perkembangan model dengan dataset validation, yang kemudian diuji dengan dataset test. Dari hasil uji coba eksekusi program, didapatkan akurasi model berdasarkan hasil validasi sebesar 99,75% ± 0,50% dan akurasi klasifikasi data uji sebesar 98%.