Deep Learning Menggunakan Tensorflow Dan Convolutional Neural Network Untuk Pendeteksian Kemasan Biskuit Nextar Yang Rusak
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
Author
Ferry, Syarif Fuddin
Subject
600 Teknologi
Datestamp
2023-09-14 06:09:36
Abstract :
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis yang dapat mendeteksi kerusakan pada kemasan produk biskuit merek Nextar. Kami mengadopsi pendekatan Deep Learning dengan Convolutional Neural Network (CNN) dan mengimplementasikannya menggunakan TensorFlow. Dataset terdiri dari gambar kemasan biskuit Nextar yang rusak dan utuh. Melalui tahap pelatihan yang intensif, model CNN berhasil dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan model ini mampu mendeteksi kerusakan pada kemasan dengan akurasi tinggi, menghadirkan potensi signifikan untuk meningkatkan kontrol kualitas dalam industri makanan. Hasil ini juga menyumbangkan pemahaman lebih lanjut dalam aplikasi teknologi Deep Learning untuk inspeksi visual produk dan memiliki implikasi positif terhadap efisiensi dan kualitas produk.
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis yang dapat mendeteksi kerusakan pada kemasan produk biskuit merek Nextar. Kami mengadopsi pendekatan Deep Learning dengan Convolutional Neural Network (CNN) dan mengimplementasikannya menggunakan TensorFlow. Dataset terdiri dari gambar kemasan biskuit Nextar yang rusak dan utuh. Melalui tahap pelatihan yang intensif, model CNN berhasil dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan model ini mampu mendeteksi kerusakan pada kemasan dengan akurasi tinggi, menghadirkan potensi signifikan untuk meningkatkan kontrol kualitas dalam industri makanan. Hasil ini juga menyumbangkan pemahaman lebih lanjut dalam aplikasi teknologi Deep Learning untuk inspeksi visual produk dan memiliki implikasi positif terhadap efisiensi dan kualitas produk.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
