Kursus Skripsi Tesis Disertasi OpenCV | “Penerapan Teknologi OpenCV untuk Klasifikasi dan Deteksi Jenis Buah Otomatis Berbasis Citra”

Sesi 1-5: Pengenalan OpenCV dan Pemrosesan Citra Dasar

1. Sesi 1: Pengantar OpenCV dan Instalasi
   • Pengenalan OpenCV.
   • Instalasi OpenCV dan pustaka pendukung (NumPy, Matplotlib).
   • Struktur dasar program OpenCV.
   • Membaca, menampilkan, dan menyimpan gambar.
2. Sesi 2: Pemrosesan Citra Dasar
   • Konversi warna (RGB ke Grayscale).
   • Transformasi skala dan rotasi gambar.
   • Penerapan filter dasar (blur, sharpen, edge detection).
   • Histogram dan ekualisasi citra.
3. Sesi 3: Segmentasi dan Deteksi Tepi
   • Segmentasi citra menggunakan thresholding.
   • Deteksi tepi menggunakan metode Sobel, Canny, dan Laplacian.
   • Menggabungkan mask dengan citra asli.
4. Sesi 4: Transformasi Geometri dan Morfologi Citra
   • Transformasi perspektif dan afine.
   • Operasi morfologi (dilate, erode, open, close).
   • Contoh aplikasi pada citra buah.
5. Sesi 5: Pengenalan Kontur dan Bentuk
   • Deteksi dan pengenalan kontur.
   • Pengukuran sifat bentuk (luas, keliling, convex hull).
   • Pengenalan objek berbasis kontur.

Sesi 6-10: Pengolahan Citra untuk Pengenalan Jenis Buah

6. Sesi 6: Deteksi Objek Menggunakan Metode Warna
   • Pemisahan objek buah berdasarkan ruang warna (HSV).
   • Deteksi objek dengan masking warna.
   • Contoh aplikasi pada deteksi apel, jeruk, dan pisang.
7. Sesi 7: Pengenalan Fitur Citra (Shape, Color, Texture)
   • Ekstraksi fitur bentuk (aspect ratio, extent, solidity).
   • Ekstraksi fitur warna (mean, variance, histogram).
   • Ekstraksi fitur tekstur (GLCM, Haralick features).
8. Sesi 8: Pengenalan Metode Klasifikasi
   • Pengantar metode klasifikasi (SVM, KNN, Decision Tree).
   • Pemilihan dan ekstraksi fitur untuk klasifikasi.
   • Implementasi sederhana SVM dan KNN di OpenCV.
9. Sesi 9: Penerapan Klasifikasi untuk Jenis Buah
   • Pembuatan dataset buah sederhana.
   • Pelatihan dan pengujian model klasifikasi (SVM).
   • Evaluasi model menggunakan confusion matrix.
10. Sesi 10: Augmentasi Data Citra
    • Teknik augmentasi citra (rotasi, flipping, zooming).
    • Mempersiapkan dataset dengan augmentasi.
    • Meningkatkan performa klasifikasi dengan augmentasi data.

Sesi 11-15: Penggunaan Deep Learning untuk Klasifikasi Citra Buah

11. Sesi 11: Pengenalan Jaringan Saraf Tiruan (ANN)
    • Dasar-dasar jaringan saraf tiruan.
    • Perbedaan ANN, CNN, dan RNN.
    • Implementasi ANN untuk klasifikasi sederhana.
12. Sesi 12: Pengantar Convolutional Neural Networks (CNN)
    • Arsitektur dasar CNN (Convolution, Pooling, Flatten).
    • Pengenalan layer CNN.
    • Implementasi CNN sederhana di OpenCV dengan Keras/TensorFlow.
13. Sesi 13: Pembangunan Model CNN untuk Klasifikasi Buah
    • Pembuatan dan pelatihan model CNN untuk klasifikasi buah.
    • Evaluasi dan tuning model (learning rate, batch size).
    • Visualisasi hasil klasifikasi pada citra buah.
14. Sesi 14: Transfer Learning untuk Klasifikasi Buah
    • Penggunaan model pre-trained (VGG16, ResNet) untuk klasifikasi buah.
    • Penyesuaian model untuk dataset buah lokal.
    • Fine-tuning model dan evaluasi hasil.
15. Sesi 15: Implementasi Model CNN di OpenCV
    • Konversi model Keras/TensorFlow ke OpenCV.
    • Integrasi model CNN dengan OpenCV untuk deteksi real-time.
    • Pengujian deteksi buah pada video atau webcam.

Sesi 16-20: Deteksi dan Pelacakan Buah pada Video

16. Sesi 16: Deteksi Objek Menggunakan Haar Cascade Classifier
    • Pengenalan Haar Cascade untuk deteksi objek.
    • Pelatihan Haar Cascade untuk deteksi buah.
    • Implementasi deteksi buah menggunakan Haar Cascade di OpenCV.
17. Sesi 17: Deteksi Buah Menggunakan YOLO (You Only Look Once)
    • Pengenalan metode YOLO untuk deteksi objek.
    • Pelatihan model YOLO untuk deteksi buah.
    • Implementasi YOLO dengan OpenCV untuk deteksi buah.
18. Sesi 18: Pelacakan Buah Menggunakan Metode Klasik
    • Pelacakan objek menggunakan metode MeanShift dan CamShift.
    • Implementasi pelacakan buah pada video real-time.
    • Penerapan untuk pelacakan buah pada conveyor belt.
19. Sesi 19: Pelacakan Buah Menggunakan Deep Learning
    • Penggunaan model pre-trained untuk pelacakan (DeepSORT).
    • Pelacakan multi-objek pada video.
    • Evaluasi dan visualisasi hasil pelacakan.
20. Sesi 20: Integrasi Deteksi dan Pelacakan untuk Sistem Otomatis
    • Integrasi deteksi dan pelacakan dalam satu pipeline.
    • Implementasi sistem deteksi dan pelacakan buah pada video.
    • Contoh aplikasi pada sistem seleksi otomatis buah.

Sesi 21-25: Implementasi Sistem Klasifikasi Buah Berbasis API

21. Sesi 21: Pengantar REST API dan Flask
    • Dasar-dasar REST API.
    • Pembuatan REST API sederhana dengan Flask.
    • Implementasi endpoint untuk deteksi dan klasifikasi buah.
22. Sesi 22: Implementasi Klasifikasi Buah Menggunakan REST API
    • Mengintegrasikan model klasifikasi dengan REST API.
    • Menerima gambar dari API dan mengembalikan hasil klasifikasi.
    • Implementasi endpoint untuk mengunggah dan mengunduh gambar.
23. Sesi 23: Deploy REST API ke Cloud
    • Pengenalan layanan cloud (Heroku, AWS, Google Cloud).
    • Deployment REST API ke cloud.
    • Pengujian endpoint API pada cloud.
24. Sesi 24: Penggunaan API untuk Aplikasi Mobile
    • Pembuatan aplikasi mobile sederhana untuk mengakses API.
    • Mengirim gambar ke API dan menerima hasil klasifikasi.
    • Menampilkan hasil klasifikasi pada aplikasi mobile.
25. Sesi 25: Pengembangan Sistem IoT untuk Deteksi Buah
    • Pengenalan sistem IoT dan perangkat keras.
    • Mengintegrasikan kamera dengan Raspberry Pi untuk deteksi buah.
    • Pengiriman data deteksi ke server melalui API.

Sesi 26-30: Implementasi Deteksi Buah Berbasis Machine Learning

26. Sesi 26: Pengenalan Klasifikasi K-Means untuk Pengelompokan Buah
    • Pengenalan metode clustering.
    • Implementasi K-Means untuk pengelompokan citra buah.
    • Evaluasi hasil clustering pada berbagai jenis buah.
27. Sesi 27: Implementasi Deteksi Buah Menggunakan Random Forest
    • Pengenalan algoritma Random Forest.
    • Pelatihan model Random Forest untuk klasifikasi buah.
    • Evaluasi model dan tuning hyperparameter.
28. Sesi 28: Implementasi Deteksi Buah Menggunakan SVM
    • Pengenalan Support Vector Machine (SVM).
    • Pelatihan SVM untuk klasifikasi citra buah.
    • Evaluasi model SVM dan optimalisasi parameter.
29. Sesi 29: Integrasi Sistem Klasifikasi Buah ke Aplikasi Web
    • Pengenalan framework web (Django/Flask).
    • Pembuatan aplikasi web sederhana untuk klasifikasi buah.
    • Implementasi fitur unggah dan klasifikasi gambar buah.
30. Sesi 30: Pengujian dan Evaluasi Sistem
    • Pengujian sistem klasifikasi buah secara menyeluruh.
    • Evaluasi performa sistem (akurasi, kecepatan, robustness).
    • Perbaikan dan optimasi sistem.

Sesi 31-35: Pengembangan Sistem Klasifikasi Buah Lanjutan

31. Sesi 31: Pengantar Pengenalan Objek Multi-Kelas
    • Pengenalan konsep multi-class object detection.
    • Pengembangan sistem untuk deteksi multi-jenis buah.
    • Implementasi dan pengujian.
32. Sesi 32: Implementasi Faster R-CNN untuk Deteksi Buah
    • Pengenalan arsitektur Faster R-CNN.
    • Implementasi Faster R-CNN untuk deteksi buah.
    • Evaluasi dan tuning model.
33. Sesi 33: Pengembangan Aplikasi Berbasis Augmented Reality
    • Pengenalan AR untuk deteksi buah.
    • Integrasi model deteksi buah dengan AR.
    • Implementasi aplikasi AR untuk identifikasi buah.
34. Sesi 34: Penerapan OCR untuk Deteksi Label Buah
    • Pengenalan Optical Character Recognition (OCR).
    • Implementasi OCR untuk deteksi label pada buah.
    • Integrasi OCR dengan sistem deteksi buah.
35. Sesi 35: Implementasi Sistem Deteksi Buah di Lingkungan Industri
    • Kasus studi aplikasi deteksi buah di industri.
    • Pengembangan sistem otomatisasi seleksi buah.
    • Integrasi dengan conveyor belt dan robotic arm.

Sesi 36-40: Proyek Akhir dan Presentasi

36. Sesi 36: Perencanaan Proyek Akhir
    • Diskusi topik proyek akhir.
    • Penentuan skenario proyek (deteksi, klasifikasi, tracking).
    • Perencanaan implementasi.
37. Sesi 37: Pengembangan Proyek Akhir
    • Implementasi proyek akhir.
    • Pengujian awal dan debugging.
    • Integrasi komponen dan fitur.
38. Sesi 38: Penyelesaian Proyek Akhir
    • Penyelesaian implementasi proyek.
    • Evaluasi hasil proyek.
    • Persiapan presentasi.
39. Sesi 39: Presentasi Proyek Akhir
    • Presentasi hasil proyek akhir.
    • Demonstrasi sistem deteksi dan klasifikasi buah.
    • Diskusi hasil dan evaluasi.
40. Sesi 40: Diskusi Lanjutan dan Pengembangan
    • Evaluasi keseluruhan program pelatihan.
    • Diskusi peluang pengembangan sistem lebih lanjut.
    • Sertifikasi dan penutupan program.

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam dan keterampilan praktis dalam penerapan teknologi OpenCV untuk deteksi dan klasifikasi buah secara otomatis.