SlideShare a Scribd company logo
1 of 11
Machine Vision
LECTURE NOTES
Machine Vision
Session 02
Human Visual System
and Digital Camera
Machine Vision
LEARNING OUTCOMES
1. Peserta diharapkan memahami bagaimana struktur dari mata manusia dan fungsi dari
masing-masing bagian dari mata sebagai indera penglihatan.
2. Peserta diharapkan memahami bagaimana struktur dari sebuah kamera digital dan fungsi
dari masing-masing komponennya dalam proses pengambilan gambar.
OUTLINE MATERI (Sub-Topic):
1. Human Visual System
2. Digital Cameras
Machine Vision
ISI MATERI
Human Visual System
Struktur mata manusia sesungguhnya serupa dengan sebuah kamera. Mata manusia
memiliki lensa yang serupa dengan lensa pada kamera, juga retina yang berfungsi untuk
menangkap informasi cahaya seperti pada film atau sensor cahaya pada kamera. Ilustrasi
berikut memperlihatkan struktur dasar dari mata manusia.
Bola mata manusia berbentuk hampir seperti bola dengan diameter rata-rata 20 milimeter.
Terdapat tiga lapis membran yang melapisi mata, yaitu cornea dan sclera yang merupakan
lapis terluar, choroid dan retina. Cornea adalah jaringan keras bersifat transparan yang
melapisi bagian dalam dari mata. Cornea terletak pada bagian depan lensa. Sclera merupakan
lapisan yang merupakan perluasan dari cornea, melindungi bagian lain dari bola mata yang
tidak dicakup oleh cornea. Tidak seperti cornea, sclera tidak bersifat transparan. Choroid
merupakan lapisan berikut setelah sclera. Membran ini mengandung jaringan pembuluh
darah yang berfungsi menyalurkan nutrisi bagi mata. Luka atau trauma pada choroid yang
Machine Vision
tidak dianggap serius dapat mengakibatkan kerusakan fatal pada mata sebagai akibat dari
pembengkakan pembuluh darah menyumbat aliran nutrisi ke mata. Choroid yang sangat
berpigmen berfungsi mengurangi jumlah intensitas yang masuk ke dalam mata. Ujung dari
choroid terbagi menjadi cilliary body dan iris diaphragm. Iris dapat berkontraksi atau
berkembang untuk mengontrol jumlah cahaya yang masuk ke dalam mata. Diameter
pembukaan iris berkisar antara 2 hingga 8 milimeter.
Lensa mata tersusun atas lapisan konsentrik sel-sel berserat dan disangga oleh otot yang
terikat pada cilliary body. Lensa mata terdiri dari 60 hingga 70% air, 6% lemak, dan sisanya
protein. Lensa mata menyerap sekitar 8% dari spektrum cahaya tampak, dengan penyerapan
terbesarnya pada panjang gelombang pendek. Protein pada lensa mata menyerap sebagian
besar sinar inframerah dan ultraviolet untuk melindungi mata dari kerusakan. Lapisan
terdalam dari mata adalah retina. Saat mata terfokus dengan baik, cahaya dari obyek diluar
mata akan divisualisasikan pada retina. Pada retina terdapat dua jenis reseptor yang fungsinya
menangkap informasi cahaya, yaitu cones dan rods. Jumlah cones pada masing-masing mata
berkisar antara 6 hingga 7 juta, mayoritas terletak pada bagian tengah dari retina, yang
disebut fovea, dan sangat sensitif terhadap warna. Otot mengendalikan arah dari bola mata
sehingga cahaya yang memantul dari obyek yang dilihat jatuh tepat pada fovea. Penglihatan
dengan reseptor cones disebut juga sebagai photopic atau penglihatan cahaya terang (bright-
light vision).
Jumlah reseptor rods jauh lebih besar dari cones, yaitu sekitar 75 hingga 150 juta yang
tersebar pada permukaan retina. Area yang ditempati oleh reseptor rods juga jauh lebih luas
dibanding cones, oleh karena itu rods lebih peka terhadap cahaya dengan intensitas rendah
atau disebut juga sebagai scotopic (dim-light vision). Rods berfungsi memberikan pandangan
secara umum dari suatu obyek yang dilihat oleh mata, reseptor ini tidak peka terhadap warna.
Distribusi reseptor rods dan cones tidak tersebar secara merata pada retina, pada lokasi
tertentu bahkan tidak memiliki reseptor sama sekali, disebut juga sebagai blind-spot. Gambar
berikut memperlihatkan distribusi masing-masing reseptor pada retina.
Machine Vision
Fovea yang berdiameter kurang lebih 1.5 milimeter, memiliki jumlah densitas reseptor
cones sekitar 337.000/mm2. Sensor CCD (charge coupled device) pada kamera digital
membutuhkan area yang jauh lebih luas untuk memuat jumlah sensor cahaya yang sama,
dengan demikian fovea memiliki densitas reseptor cahaya yang jauh lebih tinggi dengan
sensor cahaya pada kamera digital.
Perbedaan utama antara lensa pada mata dengan lensa pada kamera adalah lensa pada
mata berifat lunak dan tidak bisa bergerak maju atau mundur seperti pada kamera. Untuk
memfokuskan cahaya, jaringan otot pada cilliary body mengontrol bentuk dari lensa sehingga
ketebalannya dapat berubah. Untuk memfokuskan pada obyek yang dekat, otot pada cilliary
body akan menekan lensa sehingga lensa akan menebal. Sebaliknya saat melihat obyek yang
jauh, maka otot tersebut mengurangi tekanannya pada lensa sehingga lensa mata akan lebih
pipih. Jarak antara titik tengah lensa dengan retina (disebut juga sebagai panjang fokus)
berkisar antara 17 hingga 14 milimeter. Pada saat mata memfokuskan obyek yang lebih dari 3
meter, maka lensa menggunakan kemampuan refraktifnya yang terendah. Sebaliknya saat
mata memfokuskan obyek yang dekat jaraknya, maka lensa menggunakan kemampuan
refraktifnya yang terkuat. Sesungguhnya persepsi mengenai suatu obyek yang kita lihat
terjadi pada otak. Energi cahaya pantulan dari obyek yang kita lihat diubah menjadi impuls
listrik oleh reseptor cahaya cones maupun rods pada fovea. Selanjutnya sinyal listrik tersebut
diteruskan ke bagian otak yang disebut dengan occipital lobe yang berfungsi untuk
memproses informasi visual.
Mata manusia dapat menangkap perbedaan tingkat intensitas warna yang sangat besar,
yaitu dalam order 1010
(hampir 10 miliar), namun hal tersebut tidak dapat dilakukan secara
simultan. Hanya sejumlah tingkat intensitas warna yang dapat dibedakan oleh mata manusia
Machine Vision
dalam waktu tertentu (umumnya berkisar antara 12 hingga 24). Grafik berikut meperlihatkan
tingkat sensitifitas mata manusia, atau disebut juga sebagai brightness adaptation level. Jika
seseorang mula-mula berada di luar ruangan dengan intensitas cahaya sebesar Ba, berjalan ke
sebuah bioskop yang kondisinya gelap. Maka dia hanya dapat membedakan tingkat intensitas
cahaya hingga Bb. Respon mata terhadap intensitas cahaya tidak ditentukan oleh besarnya
stimulus fisik (energi cahaya), namun lebih ditentukan oleh perbedaan intensitas cahaya pada
lingkungan yang baru dibandingkan tingkat intensitas cahaya sebelumnya. Secara umum
dibutuhkan perbedaan intensitas minimum cahaya agar kita dapat merasakan sensasi
perubahan intensitas cahaya. Menurut Weber, besarnya adalah 1/64 atau sekitar 1.5%.
http://www.felixgers.de/teaching/hci/BE_Vision_adapt.html
Machine Vision
ISI MATERI
Digital Cameras
Gambar berikut mengilustrasikan komponen utama dari sebuah kamera SLR (Single-Lens
Reflex):
http://s2.hubimg.com/u/3309465_f1024.jpg
Cahaya yang memasuki sistem lensa akan dipantulkan oleh cermin yang memiliki sudut
45 derajat ke pentaprism yang akan meneruskan cahaya tersebut ke pengguna kamera melalui
eye piece. Pada saat pengguna ingin menangkap gambar, cermin akan bergerak ke atas sesuai
dengan arah panah sehingga mengakibatkan cahaya jatuh pada sensor atau film. Pada kamera
digital SLR, sensor (Charge Coupled Device - CCD/Complimentary Metal Oxide on Silicon -
CMOS) yang mengandung material yang sangat sensitif terhadap cahaya akan mengubah
energi cahaya menjadi energi listrik. Selanjutnya besarnya voltase dari energi listrik tersebut
dikonversi menjadi representasi digital dalam rentang tertentu (misal 0 – 255). Nilai tersebut
yang disimpan pada file dalam bentuk tanpa kompresi (RAW) atau terkompresi (JPEG).
Gambar berikut memperlihatkan struktur dari sensor cahaya pada kamera digital.
Machine Vision
[1]
Sensor cahaya pada kamera digital bersifat diskrit, artinya hanya dapat menangkap energi
cahaya dalam jumlah tertentu (istilah populernya adalah resolusi). Oleh karena itu perlu
dilakukan proses konversi sinyal analog menjadi sinyal digital. Proses konversi yang terbagi
menjadi dua tahap, yaitu image sampling yang mengkonversikan citra menjadi sejumlah pixel
seperti ditunjukkan pada gambar berikut.
[1]
Representasi digital dari besarnya voltase dari setiap pixel pada sensor cahaya bersifat
distkrit, artinya besarnya voltase tersebut direpresentasikan menjadi sebuah bilangan bulat
yang memiliki rentang nilai tersentu (misal 0 – 255). Proses perubahan dari voltase menjadi
suatu bilangan bulat disebut sebagai quantization. Gambar berikut memperlihatkan proses
quantization ke dalam bilangan 0 sampai 7.
Machine Vision
Machine Vision
SIMPULAN
1. Mata manusia sesungguhnya bekerja dengan cara yang sama dengan sebuah kamera,
perbedaan utamanya terletak pada lensa. Lensa pada mata manusia dapat berubah
ketebalannya, sedangkan pada kamera, ketebalan lensa adalah tetap. Untuk mengatur
fokus, mata manusia mengubah ketebalan lensa, sedangkan kamera mengubah posisi
dari lensa (maju atau mundur)
2. Sensor CCD atau CMOS pada kamera hanya memiliki jumlah sensor cahaya yang
terbatas, oleh karena itu harus dilakukan proses konversi data analog menjadi digital.
Pada kamera, terdapat dua tahap dalam konversi citra analog menjadi citra digital,
yaitu image sampling dan
Machine Vision
DAFTAR PUSTAKA
1. Gonzales. (2011). Digital Image Processing (3rd Edition). Prentice Hall. New Jersey.
ISBN-10: 013168728X. ISBN-13: 978-0131687288
2. Szeliski. (2010). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer. London.
ISBN-13: 978-1848829343. ISBN-10: 1848829345
3. Image Formation, http://foundationsofvision.stanford.edu/chapter-2-image-formation/
4. Camera Simulator, http://camerasim.com/apps/camera-simulator/

More Related Content

What's hot

Cahaya dan optik bagian 2
Cahaya dan optik bagian 2Cahaya dan optik bagian 2
Cahaya dan optik bagian 2Gita Puspita
 
5. biooptik
5. biooptik5. biooptik
5. biooptikZo Ri
 
Indera penglihatan dan alat optik
Indera penglihatan dan alat optikIndera penglihatan dan alat optik
Indera penglihatan dan alat optikArima Reo
 
Bahasan biooptik eka
Bahasan biooptik ekaBahasan biooptik eka
Bahasan biooptik ekaEka Rahmawaty
 
Penjelasan Kamera (Fisika)
Penjelasan Kamera (Fisika)Penjelasan Kamera (Fisika)
Penjelasan Kamera (Fisika)Dhimas Ilya'sa
 
Biooptik fisika kel2.2
Biooptik fisika kel2.2Biooptik fisika kel2.2
Biooptik fisika kel2.2megaapr
 
Bab 10 pemampatan citra
Bab 10 pemampatan citraBab 10 pemampatan citra
Bab 10 pemampatan citradedidarwis
 
Belajar Asas Fotografi Digital
Belajar Asas Fotografi DigitalBelajar Asas Fotografi Digital
Belajar Asas Fotografi DigitalAzman Hj. Ayup
 
Langkah Editing & Manipulasi Gambar
Langkah Editing & Manipulasi GambarLangkah Editing & Manipulasi Gambar
Langkah Editing & Manipulasi GambarAzman Hj. Ayup
 
Biooptik
BiooptikBiooptik
BiooptikCahya
 
Teknologi Image Processing
Teknologi Image ProcessingTeknologi Image Processing
Teknologi Image Processingsoftskillkel3
 

What's hot (19)

Alat Optik Kamera
Alat Optik KameraAlat Optik Kamera
Alat Optik Kamera
 
Cahaya dan optik bagian 2
Cahaya dan optik bagian 2Cahaya dan optik bagian 2
Cahaya dan optik bagian 2
 
5. biooptik
5. biooptik5. biooptik
5. biooptik
 
Indera penglihatan dan alat optik
Indera penglihatan dan alat optikIndera penglihatan dan alat optik
Indera penglihatan dan alat optik
 
Chap 2 penerapan pegolahan citra digital
Chap 2 penerapan pegolahan citra digitalChap 2 penerapan pegolahan citra digital
Chap 2 penerapan pegolahan citra digital
 
Bahasan biooptik eka
Bahasan biooptik ekaBahasan biooptik eka
Bahasan biooptik eka
 
Penjelasan Kamera (Fisika)
Penjelasan Kamera (Fisika)Penjelasan Kamera (Fisika)
Penjelasan Kamera (Fisika)
 
Makalah biooptik
Makalah biooptikMakalah biooptik
Makalah biooptik
 
Biooptik fisika kel2.2
Biooptik fisika kel2.2Biooptik fisika kel2.2
Biooptik fisika kel2.2
 
Bab 10 pemampatan citra
Bab 10 pemampatan citraBab 10 pemampatan citra
Bab 10 pemampatan citra
 
Kamera
KameraKamera
Kamera
 
Biooptik as
Biooptik asBiooptik as
Biooptik as
 
Computer vision
Computer visionComputer vision
Computer vision
 
Belajar Asas Fotografi Digital
Belajar Asas Fotografi DigitalBelajar Asas Fotografi Digital
Belajar Asas Fotografi Digital
 
alat alat optik fisika sma
 alat alat optik fisika sma alat alat optik fisika sma
alat alat optik fisika sma
 
Langkah Editing & Manipulasi Gambar
Langkah Editing & Manipulasi GambarLangkah Editing & Manipulasi Gambar
Langkah Editing & Manipulasi Gambar
 
Biooptik
BiooptikBiooptik
Biooptik
 
Tugas fisika
Tugas fisikaTugas fisika
Tugas fisika
 
Teknologi Image Processing
Teknologi Image ProcessingTeknologi Image Processing
Teknologi Image Processing
 

Similar to Mata dan Kamera

Sistem penglihatan manusia
Sistem penglihatan manusiaSistem penglihatan manusia
Sistem penglihatan manusiaShaznie Hasran
 
20100325 2 aspekmanusiadalamimk
20100325 2 aspekmanusiadalamimk20100325 2 aspekmanusiadalamimk
20100325 2 aspekmanusiadalamimkRuezi Die
 
20100325 2 aspekmanusiadalamimk
20100325 2 aspekmanusiadalamimk20100325 2 aspekmanusiadalamimk
20100325 2 aspekmanusiadalamimkRuezi Die
 
KEL 3 BIOPSIKOLOGI (Sistem Visual).pptx
KEL 3 BIOPSIKOLOGI (Sistem Visual).pptxKEL 3 BIOPSIKOLOGI (Sistem Visual).pptx
KEL 3 BIOPSIKOLOGI (Sistem Visual).pptxDesiRiska3
 
Fisika Alat-alat Optik (Fisika Kelas 8)
Fisika Alat-alat Optik (Fisika Kelas 8)Fisika Alat-alat Optik (Fisika Kelas 8)
Fisika Alat-alat Optik (Fisika Kelas 8)Sulthan Isa
 
Mikroskop, dia,azizah,nadin,nirma
Mikroskop, dia,azizah,nadin,nirmaMikroskop, dia,azizah,nadin,nirma
Mikroskop, dia,azizah,nadin,nirmadiah_nahdhiah_35
 
KELOMPOK 8_PPT BIOOPTIKA PADA MANUSIA_OFF B.pptx
KELOMPOK 8_PPT BIOOPTIKA PADA MANUSIA_OFF B.pptxKELOMPOK 8_PPT BIOOPTIKA PADA MANUSIA_OFF B.pptx
KELOMPOK 8_PPT BIOOPTIKA PADA MANUSIA_OFF B.pptxShinegaWahyu
 
Chapt 2. human (manusia)
Chapt 2. human (manusia)Chapt 2. human (manusia)
Chapt 2. human (manusia)Ibnu Dzakwan
 
Presentasi mikroskop
Presentasi mikroskopPresentasi mikroskop
Presentasi mikroskopNur Fitryah
 
presentasimikroskop-150417004406-conversion-gate02.pdf
presentasimikroskop-150417004406-conversion-gate02.pdfpresentasimikroskop-150417004406-conversion-gate02.pdf
presentasimikroskop-150417004406-conversion-gate02.pdfAlwiHasan5
 
MIKROSKOP ELEKTRON
MIKROSKOP ELEKTRONMIKROSKOP ELEKTRON
MIKROSKOP ELEKTRONMAFIA '11
 
Ipa8 kd12-indra penglihatan manusia dan hewan
Ipa8 kd12-indra penglihatan manusia dan hewanIpa8 kd12-indra penglihatan manusia dan hewan
Ipa8 kd12-indra penglihatan manusia dan hewanSMPK Stella Maris
 
Biooptik.pptx
Biooptik.pptxBiooptik.pptx
Biooptik.pptxMUHRIFKY9
 

Similar to Mata dan Kamera (20)

Sistem penglihatan manusia
Sistem penglihatan manusiaSistem penglihatan manusia
Sistem penglihatan manusia
 
20100325 2 aspekmanusiadalamimk
20100325 2 aspekmanusiadalamimk20100325 2 aspekmanusiadalamimk
20100325 2 aspekmanusiadalamimk
 
20100325 2 aspekmanusiadalamimk
20100325 2 aspekmanusiadalamimk20100325 2 aspekmanusiadalamimk
20100325 2 aspekmanusiadalamimk
 
Lasik
LasikLasik
Lasik
 
KEL 3 BIOPSIKOLOGI (Sistem Visual).pptx
KEL 3 BIOPSIKOLOGI (Sistem Visual).pptxKEL 3 BIOPSIKOLOGI (Sistem Visual).pptx
KEL 3 BIOPSIKOLOGI (Sistem Visual).pptx
 
Fisika Alat-alat Optik (Fisika Kelas 8)
Fisika Alat-alat Optik (Fisika Kelas 8)Fisika Alat-alat Optik (Fisika Kelas 8)
Fisika Alat-alat Optik (Fisika Kelas 8)
 
Mikroskop, dia,azizah,nadin,nirma
Mikroskop, dia,azizah,nadin,nirmaMikroskop, dia,azizah,nadin,nirma
Mikroskop, dia,azizah,nadin,nirma
 
KELOMPOK 8_PPT BIOOPTIKA PADA MANUSIA_OFF B.pptx
KELOMPOK 8_PPT BIOOPTIKA PADA MANUSIA_OFF B.pptxKELOMPOK 8_PPT BIOOPTIKA PADA MANUSIA_OFF B.pptx
KELOMPOK 8_PPT BIOOPTIKA PADA MANUSIA_OFF B.pptx
 
Tugas Fisika - alat optik
Tugas Fisika - alat optikTugas Fisika - alat optik
Tugas Fisika - alat optik
 
Chapt 2. human (manusia)
Chapt 2. human (manusia)Chapt 2. human (manusia)
Chapt 2. human (manusia)
 
Alat optik
Alat optik Alat optik
Alat optik
 
Presentasi mikroskop
Presentasi mikroskopPresentasi mikroskop
Presentasi mikroskop
 
presentasimikroskop-150417004406-conversion-gate02.pdf
presentasimikroskop-150417004406-conversion-gate02.pdfpresentasimikroskop-150417004406-conversion-gate02.pdf
presentasimikroskop-150417004406-conversion-gate02.pdf
 
Makalah mikroskop
Makalah mikroskopMakalah mikroskop
Makalah mikroskop
 
MIKROSKOP ELEKTRON
MIKROSKOP ELEKTRONMIKROSKOP ELEKTRON
MIKROSKOP ELEKTRON
 
Cahaya&Alat Optik (FISIKA X)
Cahaya&Alat Optik (FISIKA X)Cahaya&Alat Optik (FISIKA X)
Cahaya&Alat Optik (FISIKA X)
 
Faktor manusia
Faktor manusiaFaktor manusia
Faktor manusia
 
Makalah optik baru
Makalah optik baruMakalah optik baru
Makalah optik baru
 
Ipa8 kd12-indra penglihatan manusia dan hewan
Ipa8 kd12-indra penglihatan manusia dan hewanIpa8 kd12-indra penglihatan manusia dan hewan
Ipa8 kd12-indra penglihatan manusia dan hewan
 
Biooptik.pptx
Biooptik.pptxBiooptik.pptx
Biooptik.pptx
 

More from Binus Online Learning (20)

LN s12-machine vision-s2
LN s12-machine vision-s2LN s12-machine vision-s2
LN s12-machine vision-s2
 
LN s11-machine vision-s2
LN s11-machine vision-s2LN s11-machine vision-s2
LN s11-machine vision-s2
 
LN s10-machine vision-s2
LN s10-machine vision-s2LN s10-machine vision-s2
LN s10-machine vision-s2
 
LN s08-machine vision-s2
LN s08-machine vision-s2LN s08-machine vision-s2
LN s08-machine vision-s2
 
LN s07-machine vision-s2
LN s07-machine vision-s2LN s07-machine vision-s2
LN s07-machine vision-s2
 
LN s06-machine vision-s2
LN s06-machine vision-s2LN s06-machine vision-s2
LN s06-machine vision-s2
 
LN s05-machine vision-s2
LN s05-machine vision-s2LN s05-machine vision-s2
LN s05-machine vision-s2
 
LN s04-machine vision-s2
LN s04-machine vision-s2LN s04-machine vision-s2
LN s04-machine vision-s2
 
PPT s12-machine vision-s2
PPT s12-machine vision-s2PPT s12-machine vision-s2
PPT s12-machine vision-s2
 
PPT s11-machine vision-s2
PPT s11-machine vision-s2PPT s11-machine vision-s2
PPT s11-machine vision-s2
 
PPT s10-machine vision-s2
PPT s10-machine vision-s2PPT s10-machine vision-s2
PPT s10-machine vision-s2
 
PPT s09-machine vision-s2
PPT s09-machine vision-s2PPT s09-machine vision-s2
PPT s09-machine vision-s2
 
PPT s08-machine vision-s2
PPT s08-machine vision-s2PPT s08-machine vision-s2
PPT s08-machine vision-s2
 
PPT s07-machine vision-s2
PPT s07-machine vision-s2PPT s07-machine vision-s2
PPT s07-machine vision-s2
 
PPT s06-machine vision-s2
PPT s06-machine vision-s2PPT s06-machine vision-s2
PPT s06-machine vision-s2
 
PPT s05-machine vision-s2
PPT s05-machine vision-s2PPT s05-machine vision-s2
PPT s05-machine vision-s2
 
PPT s04-machine vision-s2
PPT s04-machine vision-s2PPT s04-machine vision-s2
PPT s04-machine vision-s2
 
PPT s03-machine vision-s2
PPT s03-machine vision-s2PPT s03-machine vision-s2
PPT s03-machine vision-s2
 
PPT s02-machine vision-s2
PPT s02-machine vision-s2PPT s02-machine vision-s2
PPT s02-machine vision-s2
 
PPT s01-machine vision-s2
PPT s01-machine vision-s2PPT s01-machine vision-s2
PPT s01-machine vision-s2
 

Recently uploaded

MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++FujiAdam
 
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaStrategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaRenaYunita2
 
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptxMuhararAhmad
 
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open StudioSlide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studiossuser52d6bf
 
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptxPembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptxmuhammadrizky331164
 
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.pptSonyGobang1
 

Recently uploaded (6)

MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
 
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaStrategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
 
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
001. Ringkasan Lampiran Juknis DAK 2024_PAUD.pptx
 
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open StudioSlide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
Slide Transformasi dan Load Data Menggunakan Talend Open Studio
 
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptxPembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir Kelompok 1.pptx
 
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
05 Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.ppt
 

Mata dan Kamera

  • 1. Machine Vision LECTURE NOTES Machine Vision Session 02 Human Visual System and Digital Camera
  • 2. Machine Vision LEARNING OUTCOMES 1. Peserta diharapkan memahami bagaimana struktur dari mata manusia dan fungsi dari masing-masing bagian dari mata sebagai indera penglihatan. 2. Peserta diharapkan memahami bagaimana struktur dari sebuah kamera digital dan fungsi dari masing-masing komponennya dalam proses pengambilan gambar. OUTLINE MATERI (Sub-Topic): 1. Human Visual System 2. Digital Cameras
  • 3. Machine Vision ISI MATERI Human Visual System Struktur mata manusia sesungguhnya serupa dengan sebuah kamera. Mata manusia memiliki lensa yang serupa dengan lensa pada kamera, juga retina yang berfungsi untuk menangkap informasi cahaya seperti pada film atau sensor cahaya pada kamera. Ilustrasi berikut memperlihatkan struktur dasar dari mata manusia. Bola mata manusia berbentuk hampir seperti bola dengan diameter rata-rata 20 milimeter. Terdapat tiga lapis membran yang melapisi mata, yaitu cornea dan sclera yang merupakan lapis terluar, choroid dan retina. Cornea adalah jaringan keras bersifat transparan yang melapisi bagian dalam dari mata. Cornea terletak pada bagian depan lensa. Sclera merupakan lapisan yang merupakan perluasan dari cornea, melindungi bagian lain dari bola mata yang tidak dicakup oleh cornea. Tidak seperti cornea, sclera tidak bersifat transparan. Choroid merupakan lapisan berikut setelah sclera. Membran ini mengandung jaringan pembuluh darah yang berfungsi menyalurkan nutrisi bagi mata. Luka atau trauma pada choroid yang
  • 4. Machine Vision tidak dianggap serius dapat mengakibatkan kerusakan fatal pada mata sebagai akibat dari pembengkakan pembuluh darah menyumbat aliran nutrisi ke mata. Choroid yang sangat berpigmen berfungsi mengurangi jumlah intensitas yang masuk ke dalam mata. Ujung dari choroid terbagi menjadi cilliary body dan iris diaphragm. Iris dapat berkontraksi atau berkembang untuk mengontrol jumlah cahaya yang masuk ke dalam mata. Diameter pembukaan iris berkisar antara 2 hingga 8 milimeter. Lensa mata tersusun atas lapisan konsentrik sel-sel berserat dan disangga oleh otot yang terikat pada cilliary body. Lensa mata terdiri dari 60 hingga 70% air, 6% lemak, dan sisanya protein. Lensa mata menyerap sekitar 8% dari spektrum cahaya tampak, dengan penyerapan terbesarnya pada panjang gelombang pendek. Protein pada lensa mata menyerap sebagian besar sinar inframerah dan ultraviolet untuk melindungi mata dari kerusakan. Lapisan terdalam dari mata adalah retina. Saat mata terfokus dengan baik, cahaya dari obyek diluar mata akan divisualisasikan pada retina. Pada retina terdapat dua jenis reseptor yang fungsinya menangkap informasi cahaya, yaitu cones dan rods. Jumlah cones pada masing-masing mata berkisar antara 6 hingga 7 juta, mayoritas terletak pada bagian tengah dari retina, yang disebut fovea, dan sangat sensitif terhadap warna. Otot mengendalikan arah dari bola mata sehingga cahaya yang memantul dari obyek yang dilihat jatuh tepat pada fovea. Penglihatan dengan reseptor cones disebut juga sebagai photopic atau penglihatan cahaya terang (bright- light vision). Jumlah reseptor rods jauh lebih besar dari cones, yaitu sekitar 75 hingga 150 juta yang tersebar pada permukaan retina. Area yang ditempati oleh reseptor rods juga jauh lebih luas dibanding cones, oleh karena itu rods lebih peka terhadap cahaya dengan intensitas rendah atau disebut juga sebagai scotopic (dim-light vision). Rods berfungsi memberikan pandangan secara umum dari suatu obyek yang dilihat oleh mata, reseptor ini tidak peka terhadap warna. Distribusi reseptor rods dan cones tidak tersebar secara merata pada retina, pada lokasi tertentu bahkan tidak memiliki reseptor sama sekali, disebut juga sebagai blind-spot. Gambar berikut memperlihatkan distribusi masing-masing reseptor pada retina.
  • 5. Machine Vision Fovea yang berdiameter kurang lebih 1.5 milimeter, memiliki jumlah densitas reseptor cones sekitar 337.000/mm2. Sensor CCD (charge coupled device) pada kamera digital membutuhkan area yang jauh lebih luas untuk memuat jumlah sensor cahaya yang sama, dengan demikian fovea memiliki densitas reseptor cahaya yang jauh lebih tinggi dengan sensor cahaya pada kamera digital. Perbedaan utama antara lensa pada mata dengan lensa pada kamera adalah lensa pada mata berifat lunak dan tidak bisa bergerak maju atau mundur seperti pada kamera. Untuk memfokuskan cahaya, jaringan otot pada cilliary body mengontrol bentuk dari lensa sehingga ketebalannya dapat berubah. Untuk memfokuskan pada obyek yang dekat, otot pada cilliary body akan menekan lensa sehingga lensa akan menebal. Sebaliknya saat melihat obyek yang jauh, maka otot tersebut mengurangi tekanannya pada lensa sehingga lensa mata akan lebih pipih. Jarak antara titik tengah lensa dengan retina (disebut juga sebagai panjang fokus) berkisar antara 17 hingga 14 milimeter. Pada saat mata memfokuskan obyek yang lebih dari 3 meter, maka lensa menggunakan kemampuan refraktifnya yang terendah. Sebaliknya saat mata memfokuskan obyek yang dekat jaraknya, maka lensa menggunakan kemampuan refraktifnya yang terkuat. Sesungguhnya persepsi mengenai suatu obyek yang kita lihat terjadi pada otak. Energi cahaya pantulan dari obyek yang kita lihat diubah menjadi impuls listrik oleh reseptor cahaya cones maupun rods pada fovea. Selanjutnya sinyal listrik tersebut diteruskan ke bagian otak yang disebut dengan occipital lobe yang berfungsi untuk memproses informasi visual. Mata manusia dapat menangkap perbedaan tingkat intensitas warna yang sangat besar, yaitu dalam order 1010 (hampir 10 miliar), namun hal tersebut tidak dapat dilakukan secara simultan. Hanya sejumlah tingkat intensitas warna yang dapat dibedakan oleh mata manusia
  • 6. Machine Vision dalam waktu tertentu (umumnya berkisar antara 12 hingga 24). Grafik berikut meperlihatkan tingkat sensitifitas mata manusia, atau disebut juga sebagai brightness adaptation level. Jika seseorang mula-mula berada di luar ruangan dengan intensitas cahaya sebesar Ba, berjalan ke sebuah bioskop yang kondisinya gelap. Maka dia hanya dapat membedakan tingkat intensitas cahaya hingga Bb. Respon mata terhadap intensitas cahaya tidak ditentukan oleh besarnya stimulus fisik (energi cahaya), namun lebih ditentukan oleh perbedaan intensitas cahaya pada lingkungan yang baru dibandingkan tingkat intensitas cahaya sebelumnya. Secara umum dibutuhkan perbedaan intensitas minimum cahaya agar kita dapat merasakan sensasi perubahan intensitas cahaya. Menurut Weber, besarnya adalah 1/64 atau sekitar 1.5%. http://www.felixgers.de/teaching/hci/BE_Vision_adapt.html
  • 7. Machine Vision ISI MATERI Digital Cameras Gambar berikut mengilustrasikan komponen utama dari sebuah kamera SLR (Single-Lens Reflex): http://s2.hubimg.com/u/3309465_f1024.jpg Cahaya yang memasuki sistem lensa akan dipantulkan oleh cermin yang memiliki sudut 45 derajat ke pentaprism yang akan meneruskan cahaya tersebut ke pengguna kamera melalui eye piece. Pada saat pengguna ingin menangkap gambar, cermin akan bergerak ke atas sesuai dengan arah panah sehingga mengakibatkan cahaya jatuh pada sensor atau film. Pada kamera digital SLR, sensor (Charge Coupled Device - CCD/Complimentary Metal Oxide on Silicon - CMOS) yang mengandung material yang sangat sensitif terhadap cahaya akan mengubah energi cahaya menjadi energi listrik. Selanjutnya besarnya voltase dari energi listrik tersebut dikonversi menjadi representasi digital dalam rentang tertentu (misal 0 – 255). Nilai tersebut yang disimpan pada file dalam bentuk tanpa kompresi (RAW) atau terkompresi (JPEG). Gambar berikut memperlihatkan struktur dari sensor cahaya pada kamera digital.
  • 8. Machine Vision [1] Sensor cahaya pada kamera digital bersifat diskrit, artinya hanya dapat menangkap energi cahaya dalam jumlah tertentu (istilah populernya adalah resolusi). Oleh karena itu perlu dilakukan proses konversi sinyal analog menjadi sinyal digital. Proses konversi yang terbagi menjadi dua tahap, yaitu image sampling yang mengkonversikan citra menjadi sejumlah pixel seperti ditunjukkan pada gambar berikut. [1] Representasi digital dari besarnya voltase dari setiap pixel pada sensor cahaya bersifat distkrit, artinya besarnya voltase tersebut direpresentasikan menjadi sebuah bilangan bulat yang memiliki rentang nilai tersentu (misal 0 – 255). Proses perubahan dari voltase menjadi suatu bilangan bulat disebut sebagai quantization. Gambar berikut memperlihatkan proses quantization ke dalam bilangan 0 sampai 7.
  • 10. Machine Vision SIMPULAN 1. Mata manusia sesungguhnya bekerja dengan cara yang sama dengan sebuah kamera, perbedaan utamanya terletak pada lensa. Lensa pada mata manusia dapat berubah ketebalannya, sedangkan pada kamera, ketebalan lensa adalah tetap. Untuk mengatur fokus, mata manusia mengubah ketebalan lensa, sedangkan kamera mengubah posisi dari lensa (maju atau mundur) 2. Sensor CCD atau CMOS pada kamera hanya memiliki jumlah sensor cahaya yang terbatas, oleh karena itu harus dilakukan proses konversi data analog menjadi digital. Pada kamera, terdapat dua tahap dalam konversi citra analog menjadi citra digital, yaitu image sampling dan
  • 11. Machine Vision DAFTAR PUSTAKA 1. Gonzales. (2011). Digital Image Processing (3rd Edition). Prentice Hall. New Jersey. ISBN-10: 013168728X. ISBN-13: 978-0131687288 2. Szeliski. (2010). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer. London. ISBN-13: 978-1848829343. ISBN-10: 1848829345 3. Image Formation, http://foundationsofvision.stanford.edu/chapter-2-image-formation/ 4. Camera Simulator, http://camerasim.com/apps/camera-simulator/