I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   36 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 ,   p p .   1 8 0 7 ~1 815   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 36. i 3 . p p 1 8 0 7 - 1 8 1 5          1807     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   Co lo ur  so rting R O S - ba sed   ro bo t  e v a lua tion under d iff ere nt  lig hts and ca mera  ang les       M o ha m m a d F a rid Sa a id 1 ,  N o ra s hik in M .   T ha m rin 1 ,   M o ha m a d F a rid Mi s na n 1 ,   Ro s li na   M o ha m a d 1 ,  Nurul A ’ qil a h  Ro m li 2   1 S c h o o l   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t i   Te k n o l o g i   M A R A ,   S h a h   A l a m,   M a l a y s i a   2 U n i t   B u s i n e ss A u t o ma t i o n ,   D i v i si o n   Te c h   A r c h i t e c t u r e   a n d   D e l i v e r y ,   T M   A n n e x e   2 ,   K u a l a   Lu mp u r ,   M a l a y s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   3 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   23 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   A ug   31 ,   2 0 2 4       Au to m a ted   c o l o u r   s o rti n g ,   a i d e d   b y   m o b il e   ro b o ts,  is  wid e l y   p re v a len t  in   th e   c u rre n t  m a n u fa c tu rin g   in d u str y .   Ob sta c les ,   su c h   a s  f lu c tu a t in g   li g h t   c o n d i ti o n s  a n d   c a m e ra   a n g les ,   fr e q u e n tl y   h in d e r  th is  p ro c e d u re .   Cre a ti n g   a   c o lo u r   so rti n g   ro b o t  is  a   c o m p lex   a n d   ti m e - c o n su m in g   tas k ,   e sp e c ially   d u e   to   th e   v u l n e ra b il it y   o f  th e   RG B  c o lo u r   sp a c e   to   d e tec ti o n   e rro rs  in   e x trem e   b rig h tn e ss   o r  d a rk n e ss .   In   re sp o n se   to   th e se   c o n c e rn s,  we   in tro d u c e   a   m o b il e   ro b o t  t h a t  o p e ra tes   o n   th e   r o b o t  o p e ra ti n g   sy ste m   ( ROS )  p la tfo rm   a n d   in c o rp o ra tes   Op e n CV.   Th is  ro b o t  e m p l o y s  th e   h u e ,   sa tu ra ti o n ,   a n d   v a lu e   ( HSV )   c o lo u r  s p a c e   m o d e l  f o r  it s   ima g e   p r o c e ss in g   c a p a b il it ies   i n   re c o g n isi n g   t h e   c o lo u rs  a n d   Welz l ’ s  a lg o rit h m   fo r  t h e   b a ll ’ s  d iam e ter   e stim a ti o n .   Th e   r o b o t ’ s  p e rfo rm a n c e   wa s  a ss e ss e d   a c ro ss   v a rio u s   lu m in o u s  flu x e s  a n d   c a m e ra   ti lt   a n g les .   It  d e m o n stra ted   e x c e p ti o n a l  p e rfo rm a n c e   a t  6 4   lm  a n d   a   t il t  a n g le  o f  4 0   d e g re e s,  a c h iev i n g   a n   a v e ra g e   a c c u ra c y   o f  8 7 . 5 %   fo r  d e tec ti n g   t h e   c o l o u r   o f   th e   b a ll ,   a n d   8 1 . 2 5 %   f o r  d e term in i n g   it s   lo c a ti o n   b a se d   o n   c o lo u r.   F o r  th e   b a ll ’ s d i a m e ter es ti m a ti o n ,   it   wa s fo u n d   th a t  th e   b e st   e stim a ti o n   wa s rec e iv e d   a t  6 4   lm  a n d   3 0   d e g re e s,  with   b o th   9 6 . 3 2 % .   K ey w o r d s :   C o lo u r   s o r tin g   Diam eter   esti m atio n   I m ag e  p r o ce s s in g   Mo b ile  r o b o t   W elzl ’ s  alg o r ith m   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   No r ash ik in   M.   T h a m r in   Sch o o l o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,   C o lleg e  o f   E n g i n ee r in g ,   U n iv er s iti T ek n o lo g i M AR A   4 0 4 5 0   Sh ah   Alam ,   Selan g o r ,   Ma lay s ia   E m ail: n o r ash ik in @ u itm . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   C o lo u r - co d i n g   is   h ar d   an d   it  i s   a  len g th y   p r o ce s s   th at  is   p r o n e  to   h u m a n   m is tak es,  lo wer i n g   p r o d u ct  q u ality   an d   e f f icien cy   [ 1 ] .   A u to m atic  co lo u r   s o r tin g   b o o s ts   ef f icien cy   an d   ac c u r ac y   [ 2 ] .   E x ce llen t  co lo u r   s en s o r s   an d   alg o r ith m s   r e d u ce   h u m an   e r r o r   [ 3 ] ,   a n d   s tr o n g   c o lo u r   s en s o r s   let  th e  r o b o ts   d e tect  co lo u r s   [ 4 ]   i n   v ar io u s   ap p li ca tio n s .   T h ese  s en s o r s   f ilter   d ata  in s tan tly   u tili s in g   s tr o n g   r ea l - tim e  an aly s is   [ 5 ] .   Han d   s o r tin g   is   s lo wer   an d   less   ac cu r ate  th an   co m p u ter s .   New   au to m ated   s o r tin g   alg o r ith m s   en h a n ce   ac cu r ac y   an d   en a b le   n ew  ap p licatio n s .   Au to m atio n   m ak es  co lo u r   s o r tin g   h a r d e r   b u t  f aster   a n d   m o r e  p r ec is e.   L ig h tin g   [ 6 ]   an d   ca m er a  p o s itio n   o n   s o r ted   ite m s   [ 7 ]   af f ec t  co lo u r   d etec tio n .   B o th   im p ac t  s o r tin g   r eliab ilit y   an d   ef f icien cy   b y   af f ec tin g   co lo u r   r ec o g n itio n   ac cu r ac y .   C am er a  co lo u r   in ter p r etatio n   ch an g es  with   lig h t   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   Har s h   illu m in atio n   ca n   f ad e  o r   in ten s if y   co lo u r s   [ 1 0 ] .   Mo r eo v er ,   p o o r   lig h tin g   ca u s es  th e  co lo u r   to   d ar k en .   So r tin g   an d   ca m er a   an g le   also   af f ec t  t h e  lig h t  s o u r ce   d u r in g   co lo u r   d etec tio n .   Fu r th e r m o r e ,   ca m er a  co lo u r   ca n   c h an g e   with   s u r f ac e  r ef lectio n s   [ 1 1 ]   f r o m   th e  an g les  o f   in cid en ce   a n d   r ef lectio n   [ 1 2 ] .   I n   ad d itio n ,   th e  p o s itio n   o f   th e  ca m er a  also   af f ec ts   th e  s h ad o w  o f   th e  co l o u r   [ 1 3 ] .   C am er a  an g les  th at  co llect  s h ad o w s   f r o m   s u r r o u n d i n g   o b jects o r   s tr u ctu r es m a y   m ak e  d ar k er   ar ea s   ap p ea r   d is tin ct  o r   u n e v e n ly   c o lo u r ed .   Mo s t  co lo u r   id e n tific atio n   s y s tem s   em p lo y   R GB ,   wh ich   m o s t  au to m atic  co lo u r   s o r ti n g   ca n n o t  h an d le  th e   ass is ted   p r o b lem s .   L ig h t  af f ec ts   R GB   d ig ital  p h o to g r ap h y   an d   its   p r o ce s s in g   [ 1 4 ] ,   w h ich   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  36 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :  1 8 0 7 - 1 8 1 5   1808   m is in ter p r ets  th e  d if f er e n ce   b etwe en   lig h t  an d   d ar k   c o lo u r   p er ce p tio n   [ 1 5 ] .   R GB   m ea s u r es  co lo u r   in ten s ity ,   b u t  n o t  its   b r ig h tn ess   [ 1 6 ] .   Un f o r tu n ately ,   en v ir o n m en t al  lig h tin g   m is id en tifie s   th e  item s ’   co lo u r   an d   in ac cu r ately   s o r ts   th e m .   On   t h e  b r ig h t  s id e,   t h e  h u e,   s atu r atio n ,   an d   v al u e  ( HSV )   d is ti n g u is h es  h u e   f r o m   illu m in atio n   in ten s ity   [ 1 7 ]   in   co lo u r   o p er atin g   s y s tem s .   T h is   s ep ar atio n   r ec o g n is es  co lo u r s   with o u t  lig h t  an d   s h ad o w  in   u n ev e n   lig h tin g .   HSV  ad ap ts   b etter   to   ch an g in g   illu m in atio n   s in ce   h u e  p r o v id es  co lo u r   t y p e,   s atu r atio n ,   an d   v alu e   b r ig h tn e s s   [ 1 8 ] .   On   an o th e r   n o te,   th e  co lo u r   s p ac es  ca n   alter   th e   s ize  esti m atio n   o f   a n   o b ject.   T h e  R GB   p ar ad ig m   d o es  n o t  d is cr im in ate  co lo u r   f r o m   b r ig h tn ess ,   m ak in g   o b ject  e d g es  h ar d   to   s ee   in   d if f er en t  lig h tin g .   I n   I n d u s tr ia l  q u ality   co n tr o l  an d   a g r icu ltu r e  g r ad in g ,   ed g e  d etec tio n   an d   s ize  esti m atio n   ar e  af f ec ted   b y   lig h t.  T r an s itio n in g   f r o m   R GB   to   HSV  f o r   s ize  esti m atio n   is   n o t  d if f icu lt.  C al ib r atin g   th e   co l o u r   d etec to r   an d   co n v er tin g   th e  R GB   to   HSV   co lo u r   s p ac e  with o u t  lo s in g   d etail  in   ca lcu latin g   th e   o b ject  s ize.   HSV  id en tifie s   ed g es  in   d if f er en t  lig h tin g ,   alth o u g h   d ir ec t  s u n lig h t  o r   d ar k n ess   m ay   d is to r t  h u e   an d   s atu r atio n .   HSV  s ep ar ates  co l o u r   f r o m   illu m in atio n   in te n s ity ,   h o wev er ,   its   ap p licatio n   in   ex tr em e  co n d itio n s   is   u n ce r tain .   Un k n o wn   r o o m - lig h t   HSV  p er f o r m an ce   with o u t  ar tific ial  lig h tin g .   L ik e  co lo u r   id en tific atio n ,   f o r m atio n   d etec tio n   f ails .   C o lo u r   s p ac e  s elec tio n   af f ec ts   s h ap e  co r r ec tn ess   in   co lo u r - an d - f o r m   s o r tin g   alg o r ith m s .   T h er ef o r e,   r esear ch   o n   h o w  c o lo u r   s p ac es  af f ec t  o b ject  e d g e  an d   c o n to u r   id en tific atio n   i n   d if f e r en t  lig h tin g   co n d itio n s   c o u ld   im p r o v e  o b ject  class if icatio n .   A m b ien t  lig h tin g   an d   ca m e r a  p o s itio n   in   a u to m atic  co lo u r   s o r ter s   wer e  ex a m in ed .   T h is   ex am in e d   h o w  th ese  c o m p o n en ts   af f ec t  c o lo u r   id en t if icatio n   an d   o b ject   s ize  esti m a te s ,   cr itical  to   co lo u r   s o r tin g   r o b o t  p er f o r m a n ce .   W e  test ed   th e  HSV  co lo u r   s p ac e ’ s   f u n d am en tal   co n s tr ain ts   in   d iv er s e  lig h tin g .   Fo r   ac cu r ac y ,   th e  HSV  co lo u r   s o r tin g   was u s ed   in   th is   wo r k .       2.   P RE VIOU S WO RK   O N  CO L O UR  SO R T I NG   RO B O T   I n n o v ativ e  au to m atic  co lo u r   s o r tin g   u s es  m u ltip le  ap p r o ac h es  an d   tech n o lo g ies.  C o m p ar is o n s   p r o v id e  c o lo u r   s o r tin g   s y s tem   p r ec is io n ,   ef f icien cy ,   an d   ap p licab ilit y   im p r o v em en ts .   Ar d u in o   UNO  s u p p o r ts   co lo u r - b ased   co n tr o l  s y s tem   d ev elo p m e n t  wi th   T C S3 2 0 0 D  an d   T C S3 4 7 2 5   [ 19 ] - [2 1 ] .   Fo r   r eli ab le  co lo u r   id en tific atio n ,   th e  T C S3 4 7 2 5   co lo u r   s en s o r   h as  an   I R   b lo ck in g   f ilter   [ 2 2 ] .   T h e  c o m p le te  p r o ce s s   in clu d ed   r o b o tic  s y s tem   s etu p   an d   d e b u g g in g ,   alth o u g h   r o b o tic  ar m s   wer e  ef f ec tiv e  f o r   c o lo u r - b ased   s o r tin g   [ 23 ].     T h i s   c o m p a r is o n   h i g h l i g h ts   t h e   m o n i t o r e d   o b j e c t   t o   c o n t r ast   b r o a d   s y s t e m   d e v e l o p m e n t   w i t h   s m a r t ,   s e n s o r - b a s e d   s o r t i n g .   A n o t h e r   n o v e l   c o l o u r   s o r t i n g   s y s t e m   u s es   a n   A r d u i n o   U n o   a n d   c o l o u r   s e n s o r .   T h e   1 6 . 7     m i l l i o n - c o l o u r   s e n s o r   o u t p u ts   8 - b i t   R G B   d a t a   f o r   e ac h   b as i c   c o l o u r .   D e c o m p o s i n g   c o l o u r s   i n t o   R GB   s o r t s     t h e m   [ 2 4 ] .   MA T L AB   co lo u r - co d es  co n v ey o r   b elt  im ag es   f r o m   web ca m s   [ 2 5 ]   with   t h e  is s u e  b etwe e n   HSV  an d   R GB   co lo u r   p r o ce s s in g .   T h e y   s u cc ess f u lly   claim   th at  H S V  is   b etter   at   d etec tin g   co lo u r s   u n d er   ch a n g in g   l ig h tin g ,   h o wev er   a   m o r e   ex t en s iv e  in v esti g atio n   co m p ar i n g   HSV  to   R GB   in   d iv er s e  i n d u s tr ial  s ce n ar io s   wo u ld   s tr en g th en   t h is   ca s e.   T h e  HSV  m o d el ’ s   en h an ce d   co lo u r   d escr ip tio n   at  v ar y i n g   b r ig h t n ess   lev els   co n v er ts   R GB   p h o t o s   to   HSV ,   wh ich   er o s io n   an d   d ilu tio n   i m p r o v e   th e   HSV  th r esh o ld   co lo u r   id e n tific atio n .   I m ag e  p r o ce s s in g   with   a   p ic k - an d - p lace   r o b o tic  g r ip p e r   e n ab les  co lo u r   an d   s h ap e - b ased   in d u s tr ial  s o r tin g   [ 2 6 ] .   T o   im p r o v e  im ag e   co lo u r   an d   b r ig h tn ess   in   a g r icu ltu r e  m ac h in e   v is io n   s y s tem s   with   v ar iab le   o u td o o r   lig h tin g ,   o v er c u r r e n t - d r iv e n   L E Ds  h av e  b ee n   test ed   [ 2 7 ] .   T h e  au th o r s   p r o p o s e  an   ac tiv e   i llu m in atio n   ca m er a  s y s tem   f o r   s u n lig h t,   v eh icle  m o tio n   b lu r ,   an d   g r o u n d   v i b r ati o n s .   Six   tim es  th eir   u s u al  L E Ds  p r o v id e  a   b r ig h t   f lash   s y n ce d   with   a  ca m er a  to   im p r o v e  d ay lig h t  p h o to s .   L E D  s tr o b es  im p r o v e  ap p le  o r ch ar d   s h o ts   u n d e r   s h if tin g   lig h tin g .   HSV  ch an n el  s tan d ar d   d ev iatio n   is   8 5 %  lo wer   with   L E D  f lash es  th an   with   au to - ex p o s u r e   s ettin g s ,   en h an cin g   c o lo u r   u n i f o r m ity   an d   b r ig h tn ess .   Fin ally ,   s en s o r   in teg r atio n ,   r ea l - tim e   p ictu r e  p r o ce s s in g ,   an d   in v en tiv e  e n v ir o n m en tal  lig h tin g   s o lu tio n s   en ab le  au to m atic  co lo u r   s o r tin g .   T h ese  f in d in g s   d em o n s tr ate   th at  ex is tin g   tech n o lo g ies ca n   en h an ce   in d u s tr ial  s o r tin g   a n d   ex p an d   r esear ch .       3.   M E T H O D   3 . 1 .    RO S no des   f o r  c o lo ur   pro ce s s ing   o pera t io n   T h is   wo r k   u s es  R OS  p ac k ag es  cv _ b r id g e,   u s b _ ca m ,   a n d   r o s _ ar d u i n o _ p y th o n   o n   a  B v ee ta  m in i   m o b ile  r o b o t  as  s h o wn   i n   Fig u r e  1 .   T h e  c v _ b r id g e  c o n n e cts  R OS  w ith   Op en C V,   allo win g   ea s y   s witch in g   [ 2 8 ] .   Alter n ativ ely ,   th e  u s b _ c am   p ac k ag e  is   u s e d   to   lin k   a  web   ca m er a  to   a  R OS - b as ed   m o b ile  r o b o t  to   ca p tu r e  an d   p u b l i s h   i m a g e s   a s   R OS   i m a g e   t o p i c s ,   / u s b _ c a m / i m a g e _ r aw .   R O S ’ s   r o s _ a r d u i n o _ p y t h o n     m o d u l e   f a c i l i t a t e s   P y t h o n - b a s e d   A r d u i n o - R O S   c o m m u n i c a t i o n .   T h r o u g h   t h e   / c m d _ v e l   t o p i c ,   u s e r s   c a n   l i n k     A r d u i no - b a s e d   h a r d w a r e   t o   R O S ,   m a k i n g   i t   e a s y   t o   i n t e g r a t e   r o b o t i c   s y s t e m s   o r   s e n s o r s   l i k e   t h e   D C   M o t o r   i n   t h i s   p r o j e c t   [ 2 9 ] .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C o lo u r   s o r tin g   R OS - b a s ed   r o b o t e va lu a tio n   u n d er d iffer en t  lig h ts   a n d   ca mera   …  ( Mo h a m a d   F a r id   S a a id )   1809       Fig u r e  1 .   R elatio n s h ip   b etwe e n   R OS n o d es a n d   to p ic  f o r   co l o u r   p r o ce s s in g   o p e r atio n       3 . 2 .    B a ll ’ s   co lo ur   det ec t io n  a nd   dia m et er   estim a t i o n t ec hn iq ues   C o lo u r   th r esh o ld in g   ca lcu lates  im ag e  f r am e  tr ac k   ar ea   %  f o r   b all  an d   tr ac k   co l o u r s .   R GB - to - HSV  co n v er s io n   i n   th is   wo r k .   HSV   th r esh o ld s   d is tin g u is h   y ello w ,   b lu e,   r e d ,   an d   g r ee n .   T o   co m p u te  r o b o t  f o r war d   s p ee d ,   u s e  th e  b all  ce n tr o id .   I m ag e - co lo u r ed   b all  p er ce n tag e  ch an g es  with   b in ar y   co n v er s io n .   Use  th e  s am e   m eth o d   to   ca lcu late  th e  d r o p   p o s itio n   an d   a r ea   af ter   co lo u r   d eter m in atio n .   T h e  r o b o t m o v e s   u n less   th at  ar ea   is   5 0 %  o f   th e  f r am e,   th e n   th e  b all  is   r ele a s ed .   E d g e  d etec tio n   in   im ag e  p r o ce s s in g   d eter m in es  b all  d iam eter .   I d en tifie s   th e  im a g e ’ s   b all  p er im eter .   Pre - ed g e  d etec tio n   HSV  is   b in ar y .   C o n tr asti n g   b all  an d   b ac k d r o p   co lo u r s   h el p   s p o t   ed g es.   Fig u r e  2   s h o ws  h o w  c a n n y   ed g e  d e tectio n   ex tr ac ts   th e   s p h er ica l  b o r d er .   Ma k i n g   al l   p er im eter   p o in ts   a   co n tin u o u s   lin e  g e n er ates  a   cir cu lar   s h ap e  t h at  im p r o v es   ed g e   r e co g n itio n .   W elzl ’ s  alg o r ith m   f i n d s   th e  b all ’ s   d ia m eter   b y   r an d o m ly   s elec tin g   c o n to u r   p o i n ts   r ec u r s iv ely .   T h e s e  p o in ts   d eter m in e   th e  cir cle ’ s   ce n ter   a n d   r ad i u s   b ased   o n   th e   tr ian g le  f o r m e d .   In   ( 1 )   ca lc u lates  th e  tr ian g le ’ s   r ad iu s   u s in g   th e   len g th s   o f   its   s id es,  r ep r esen te d   b y   | AB | ,   | B C | ,   an d   | C A | .      = ( |  |   |  |   |  | ) 4     (   )   ( 1 )     In   ( 2 )   ca lcu lates  th e  b all  d iam eter .   Ho wev er ,   th is   m eth o d   d eter m i n es  th e  b all ’ s   d iam eter   in   p ix els.    T o   ca lcu late  th e  d iam eter   in   ce n tim eter s ,   m u ltip ly   th e  d iam eter   in   p ix els  b y   0 . 0 2 6 4 5 8 3 3 3 3 ,   as  ea ch   p ix el   eq u als 0 . 0 2 6 4 5 8 3 3 3 3   ce n tim eter s .         (  ) =      2   ( 2 )         (  ) =      0 . 0264583333   ( 3 )           Fig u r e  2 .   T h e  b all  d iam ete r   esti m atio n   b ased   o n   th e  tr ian g le  m eth o d   f r o m   t h e  ex tr ac ted   ed g e  o f   it in   an   im ag e       3 . 3 .    E x perim ent a l set up   T h is   s tu d y ’ s   ex p er im e n tal  s etu p   is   s h o wn   in   Fig u r e  3 .   T h e  s tu d y   h as  a  1 0 5   c m × 1 0 5   cm   co lo u r   s o r tin g   tr ac k   as sh o wn   in   Fig u r e  3 ( a) .   Yello w,   b lu e,   r e d ,   an d   g r ee n   2 5   cm ×2 5   cm   s q u ar e  b o x es a r e  attac h ed   to   tr ac k   co r n er s .   A  2 4 7 cm - awa y   ce ilin g   lig h t  illu m i n ates.  T h e   web ca m ’ s   d ep t h   m ea s u r in g   co n s tr ain ts   f o r ce   a     13   cm   s p ac in g   b etwe en   th e  b all  an d   r o b o t  i n   Fig u r e   3 ( b ) .   T wo   ex p er i m en ts   test   th e  m o b ile  r o b o t ’ s   co lo u r   s o r tin g .   T h e  f ir s t  test s   co lo u r   d etec tio n   at  4 3 ,   5 1 ,   an d   6 4   lm .   Fig u r e  4   s h o ws  th e  r o b o t ’ s   web ca m   tilt   an g les  o f   3 0 ,   4 0 ,   an d   6 0   d eg r ee s .   T h is   s tu d y   u s es 3 0 7 , 2 0 0   p i x els in   ea c h   v id eo   f r am e.           ( a)   ( b )     Fig u r e  3 .   T h e  ex p er im en tal  s etu p   is   ( a)   co l o u r   r ec o g n itio n   w as d o n e  o n   tr ac k   a n d   ( b )   a  f ix e d   1 3   c m   d is tan ce   f r o m   th e   B v ee ta  m in i m o b ile  r o b o t f o r   d iam eter   1 3 c m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  36 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :  1 8 0 7 - 1 8 1 5   1810       Fig u r e  4 .   T h e  tilt   an g le  o f   th e  web   ca m er a  th at  is   attac h ed   to   th e  m o b ile  r o b o t       4.   RE SU L T S    T h e  in f o r m atio n   p r esen ted   i n   T ab le  1   d em o n s tr ates  th e  co m p lex   r elatio n s h ip   th at  ex is ts   b etwe en   lig h t  f lu x   an d   th e  c o lo u r   s o r t in g   m o b ile  r o b o t ’ s   ca p a b ilit ies  in   th r ee   d if f er e n t  ar ea s :  co l o u r   id e n tific atio n ,   tr ac k   b o u n d ar y   id en tific atio n ,   an d   f in al  lo ca tio n   d eter m i n atio n .   T h e  d iv er s ity   in   p er f o r m an ce   m ea s u r es   am o n g   v ar io u s   lev els  o f   lu m i n o u s   f lu x   ( 4 3   lm ,   5 1   lm ,   an d   6 4   lm )   a n d   v ar ied   c o lo u r s   ( r e d ,   y ello w,   b lu e,   a n d   g r ee n )   o f f er s   a  c o m p r e h en s iv e   d ataset  f o r   an aly s is .       T ab le  1 .   Per f o r m an ce   o f   th e   s o r tin g   co l o u r   m o b ile  r o b o t  u n d er   d if f e r en t lu m i n o u s   f lu x   ef f ec ts   Lu m i n o u s  f l u x   ( l m)   C o l o u r   D e t e r m i n e   t h e   b a l l ’ s  c o l o u r   ( %)   R e c o g n i z e   t h e   t r a c k ’ s  b o r d e r   ( %)   D e t e r m i n e   t h e   c o r r e c t   f i n a l   l o c a t i o n   ( %)   43   R e d   1 0 0   75   75   Y e l l o w   1 0 0   1 0 0   1 0 0   B l u e   75   25   25   G r e e n   1 0 0   75   75   51   R e d   1 0 0   1 0 0   75   Y e l l o w   1 0 0   1 0 0   50   B l u e   75   75   50   G r e e n   75   75   75   64   R e d   1 0 0   1 0 0   1 0 0   Y e l l o w   75   1 0 0   75   B l u e   1 0 0   75   75   G r e e n   75   1 0 0   75       T h e  r o b o t d etec ts   r ed   an d   y ell o w  b alls   1 0 0 % a t 4 3   lm   lig h t f lu x .   Ho wev er ,   its   b lu e  d etec tio n   d r o p s   to   7 5 %,  s h o win g   th at  d is tin g u is h in g   h u es  with   d ec r ea s in g   lig h t  in ten s ity   m ay   b e  d if f icu lt.  On ly   2 5 %  o f   b lu e   b alls   ar e  o n   th e  tr ac k .   B lu e  o b jects  m ay   n ee d   m o r e  lig h t   to   class if y .   I t  ca n   b etter   r e co g n i ze   th e  tr a ck   b o r d er   an d   f o r ec ast  th e  en d   p o s itio n   f o r   m o s t  co l o u r s   at  5 1   lm ,   wi th   f ew  ex ce p tio n s .   I t  r ec o g n iz es  r ed   an d   y ello w  1 0 0 %  o f   th e  tim e,   b u t  b lu e  at  7 5 %.  C o lo u r   ac cu r ac y   lo w er s   to   7 5 %  f o r   g r ee n   d r o p s ,   wh ile  en d   lo ca tio n   ac cu r ac y   im p r o v es.  Mo r e  lig h t  en h an ce s   p er f o r m an ce ,   h o we v er ,   co lo u r   s en s itiv ity   an d   ca lib r atio n   n ee d   wo r k .   At  6 4   lig h t  m eter s ,   th e  r e d   o b ject  f i n al  lo ca tio n   d ete ctio n   is   1 0 0 %.  Un lik e   ty p i ca l,  y ello w  co lo u r   id en tific atio n   ac c u r ac y   d ec li n es  to   7 5 %  u n d er   lo wer   lig h t  f lu x .   T h is   m ay   s u g g est  o v er s at u r ati o n   o r   co m p u tatio n al  c o n s tr ain ts   f o r   h ig h - b r ig h tn ess   co lo u r .   R o b o tic  co lo u r   s o r tin g   r e q u i r es  p r o p er   illu m in atio n   b ec a u s e  lu m in o u s   f lu x   in f lu e n ce s   r o b o t  s o r tin g .   v ar iab le   co lo u r s ,   jo b s ,   an d   lig h tin g   c o n d itio n s   h av e  v ar iab le   s u cc ess   r ates,  s h o win g   a   co m p licate d   in ter ac tio n   b etwe en   lig h t  o u tp u t,  s en s o r   ca lib r atio n ,   an d   al g o r ith m s .   T h e  s y s tem   n ee d s   alg o r ith m ic  o r   s en s o r   s en s itiv ity   ch an g es  to   r ec o g n ize  an d   ca te g o r ize  b lu e  c o lo u r s   in   all  lig h tin g   c o n d itio n s .   R is in g   b r ig h t   f lu x   r ed u ce s   y ello w  b alls ’   co lo u r   d e ter m in atio n   s u cc ess   r ate,   w h ich   h elp s   im p r o v e  lig h tin g   ad ap tio n .   Dy n am ic   s o r tin g   ca n   f ix   th ese  is s u es.  T h e  m ec h an is m   ad ap ts   to   th e  cu r r en t  lu m in o u s   f lu x .   R esu lts   s u g g est  m o b ile   r o b o ts   m ay   au to m atica lly   ca te g o r ize  co l o u r s   in   v ar ied   cir c u m s tan ce s .   B u t  th r iv i n g   ac r o s s   co lo u r s   an d   ca r ee r s   is   h ar d .   Mo b ile  r o b o ts ’   co l o u r   p er ce p tio n   with   d if f er en t  lig h t   f lu x es  is   s h o wn   in   T a b le  2 .   E x am in e  4 3 ,   5 1 ,   a n d   6 4   lm   lig h t  f l u x .   T h e  a v er ag e   d esti n atio n   p ix el  co u n t  a n d   p er ce n tag es  f o r   r ed ,   y ello w,   b lu e,   an d   g r ee n   ar e   an aly ze d .   T h is   s tu d y   ex p o s es th e  s y s tem ’ s   co lo u r   s o r tin g   an d   lig h t r esp o n s iv en ess .   C o lo u r   d etec tio n   r ates  f lu ctu a te  a  litt le   at  4 3   lm ,   in d icatin g   th e  s y s tem   ca n   d if f er en tiate  co lo u r s   in   wea k   cir cu m s tan ce s .   L o w   lig h tin g   d e g r ad es  th e   s y s tem ’ s   co lo u r   id en tific atio n   a n d   p r o ce s s in g ,   as  d em o n s tr ated   b y   lo wer   d esti n atio n   p ix el  p e r ce n tag es.  Gr ee n   is   s ee n   m o r e  o f ten ,   s u g g esti n g   s y s tem   b ias  o r   lo w - lig h t  g r ee n   s p ec tr u m   s en s itiv ity .   T h e   5 1   lm   lig h t   f lu x   h elp s   all  co lo u r   id en tific atio n ,   esp ec ially   b lu e   an d   g r ee n .   T h is   im p r o v em en t   em p h asizes  co lo u r   d ata  co llecti n g   an d   an al y s is   illu m in atio n .   Mo d er ate  lig h tin g   im p r o v es  th e   s y s tem ’ s   s en s o r s   an d   alg o r ith m s ’   d etec tio n   r ates.  All  co lo u r s   lo o k   b etter   at  6 4   lm ,   b u t  g r ee n   s t a n d s   o u t .   T h i s   i l l u s t r a t e s   t h a t   a p p r o p r i a t e   l i g h t i n g   e n h a n c e s   s y s t e m   p e r f o r m a n c e   a n d   c o l o u r   p r o c e s s i n g .   C o l o u r   i d e n t i f i c a t i o n   i n c r e a s e s   w i t h   l u m i n o u s   f l u x ,   u n d e r s c o r i n g   l i g h t i n g ’ s   r o l e   i n   a u t o m a t i c   s o r t i n g .   T a b l e   3   i l l u s t r a t e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C o lo u r   s o r tin g   R OS - b a s ed   r o b o t e va lu a tio n   u n d er d iffer en t  lig h ts   a n d   ca mera   …  ( Mo h a m a d   F a r id   S a a id )   1811   w e b c a m   t i l t   e f f e c t s   p h o t o s .   T a b l e   3   s h o w s   t h e   c a m e r a   t i l t   a n g l e   f o r   6 4   l m   o f   l u m i n o u s   f l u x .   T h i s   t a b l e   s h o w s   c o l o u r   r e c o g n i t i o n   a c c u r a c y   i s   b e s t   a t   4 0 – 6 0   d e g r e e s .   A t   4 0   d e g r e e s ,   t h e   r o b o t   d e t e c t s   r e d ,   b l u e ,   a n d   y e l l o w / g r e e n   b a l l s   1 0 0 %   a n d   7 5 %   a c c u r a t e l y .   T h e   t e c h n i q u e   f i n d s   r e d   b a l l s   1 0 0 %   a n d   y e l l o w ,   g r e e n ,   a n d   b l u e   7 5 % .       T ab le  2 .   Per f o r m an ce   o f   th e   d etec ted   p ix els b y   th e  m o b ile  r o b o t u n d er   d if f er e n t lu m in o u s   f lu x   ef f ec ts   Lu m i n o u s fl u x   ( l m)   C o l o u r   A v e r a g e   d e st i n a t i o n   p i x e l s  d e t e c t e d   A v e r a g e   d e st i n a t i o n   p i x e l s  p e r c e n t a g e   ( %)   43   R e d   9 8 5 0 0   3 2 . 0 6   Y e l l o w   1 0 1 0 8 7   3 2 . 9 1   B l u e   9 8 2 8 6   3 1 . 9 9   G r e e n   1 0 6 3 3 5   3 4 . 6 1   51   R e d   1 1 1 8 0 0   3 6 . 3 9   Y e l l o w   1 0 5 0 6 9   3 4 . 2 0   B l u e   1 1 3 0 7 9   3 6 . 8 1   G r e e n   1 0 8 9 2 4   3 5 . 4 6   64   R e d   1 4 8 9 0 6   4 8 . 4 7   Y e l l o w   1 4 9 7 2 5   4 8 . 7 4   B l u e   1 3 9 8 6 9   4 5 . 5 3   G r e e n   1 5 7 3 7 6   5 1 . 2 3       T ab le  3 .   T h e  p er f o r m a n ce   o f   th e  s o r tin g   c o lo u r   m o b ile  r o b o t   u n d er   d if f e r en t c am er a ’ s   tilt   an g le   C a mer a ’ s t i l t   a n g l e   ( )   C o l o u r   D e t e r m i n e   t h e   b a l l ’ s  c o l o u r   ( %)   R e c o g n i z e   t h e   t r a c k ’ s  b o r d e r   ( %)   D e t e r m i n e   t h e   c o r r e c t   b a l l ’ s  l o c a t i o n   ( %)   30   R e d   1 0 0   1 0 0   50   Y e l l o w   1 0 0   1 0 0   50   B l u e   75   0   0   G r e e n   1 0 0   75   75   40   R e d   1 0 0   1 0 0   1 0 0   Y e l l o w   75   1 0 0   75   B l u e   1 0 0   75   75   G r e e n   75   1 0 0   75   60   R e d   1 0 0   1 0 0   1 0 0   Y e l l o w   75   1 0 0   75   B l u e   1 0 0   25   25   G r e e n   1 0 0   1 0 0   1 0 0       At  6 0   d eg r ee s ,   th e  r o b o t  id en t if ies  r ed ,   g r ee n ,   an d   b lu e  b all s   1 0 0 %  b u t  o n ly   7 5 %  o f   y ell o w  b alls .   R ed   an d   g r ee n   b alls   ar e  co m p letely   alig n ed ,   h o wev e r   y ello w  an d   b lu e  ar e   7 5 %  a n d   2 5 %   o f f .   At  3 0   d eg r ee s ,   th e  r o b o t r ec o g n izes  r ed ,   y ello w,   an d   g r ee n   b alls   1 0 0 %   b u t  o n ly   7 5 %  b lu e  b alls .   Gr ee n   b all   lo ca tio n   ac cu r ac y   d r o p s   to   7 5 %,  r e d   an d   y ello w  to   5 0 %,  an d   b lu e   to   0 %.  T h ese  d ata  d em o n s tr ate  h o w  ca m er a  an g le  a f f ec ts   r o b o t so r tin g   co lo u r   r ec o g n itio n .   So r tin g   r e q u ir es c am er a  co l o u r   r ec o g n itio n ,   w h ich   is   af f ec ted   b y   o b s er v atio n   an g le.   C o lo u r s   ca n   b e   d is to r t ed   b y   s ev er e  ca m er a   tilt .   Occ lu s io n   is   r ed u ce d   b y   ca m er a  an g le,   e n h an cin g   s o r tin g .   Su cc ess f u l  co lo u r - s o r tin g   r o b o ts   n ee d   th e  b est  ca m er a  an g le  to   d etec t  co lo u r s   p r o p er ly   an d   r e d u ce   er r o r s .   Sh ad o ws  f r o m   ex ce s s iv e  ca m e r a  tilt   af f ec t  im ag e   ca p tu r e  an d   c o lo u r   s en s itiv ity .   L o w  tilt s   ca s t   s h ad o ws,  d ar k en i n g   th e  im a g e,   wh ile  s m all  tilt s   r ed u ce   th e  d etec ted   item   to   f ewe r   p i x els.  C am er a  tilt   an g les   af f ec t  m o b ile  r o b o t  co lo u r   id e n t if icatio n   in   au to m atic  s o r tin g   as  s h o wn   in   T ab l e  4 .   A  co m p r eh en s iv e  an al y s is   o f   co l o u r   id en tific atio n   ef f ici en cy   at  3 0 °,  4 0 °,  a n d   6 0 °  ti lt  an g les  o p tim izes  ca m e r a  l o ca tio n   f o r   s o r tin g   ac cu r ac y .   T h ese  f i n d i n g s   m a t t e r   b e c a u s e   a   4 0 °   c a m e r a   t i l t   i n c r e a s es   c o l o u r   d e t e c t i o n .   C o r r ec t   a n g l e s   e l i m i n a t e  s h a d o w s ,   i n c r e as e   li g h t i n g ,   a n d   c a p t u r e   o b j e c t   c o l o u r s .   A u t o m a t i c   s o r t e r s   m u s t   b a la n c e   c am e r a   a n g l e ,   l i g h t i n g ,   a n d   i t e m   v i s i b i l it y .       T ab le  4   T o tal  n u m b e r   o f   p ix el s   s u cc ess f u lly   d etec ted   b y   th e  m o b ile  r o b o t u n d er   d if f er e n t c am er a  tilt   an g les   C a mer a ’ s t i l t   a n g l e   ( ° )   C o l o u r   A v e r a g e   d e st i n a t i o n   p i x e l s   A v e r a g e   d e st i n a t i o n   p i x e l s  p e r c e n t a g e   ( %)   30   R e d   1 0 0 6 0 1   3 2 . 7 5   Y e l l o w   1 1 5 7 7 9   3 7 . 6 9   B l u e   1 0 9 8 8 7   3 5 . 7 7   G r e e n   1 1 6 3 3 1   3 7 . 8 7   40   R e d   1 4 8 9 0 6   4 8 . 4 7   Y e l l o w   1 4 9 7 2 5   4 8 . 7 4   B l u e   1 3 9 8 6 9   4 5 . 5 3   G r e e n   1 5 7 3 7 6   5 1 . 2 3   60   R e d   1 2 4 4 0 7   4 0 . 5 0   Y e l l o w   1 1 3 9 9 9   3 7 . 1 1   B l u e   1 3 3 3 7 3   4 3 . 4 2   G r e e n   1 0 9 0 9 7   3 5 . 5 1   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  36 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :  1 8 0 7 - 1 8 1 5   1812   Data   in d icate   ca m er a  tilt .   Mo r e  s h ad o ws  an d   a  less   d ir ec t  lin e  o f   s ig h t  to   o b jects  m ay   a f f ec t  3 0 °  tilt   co lo u r   id en tific atio n .   T h e  6 0 °  tilt   an g le  in cr ea s es   v is io n   b u t  d is to r ts   co lo u r s   an d   d im s   o b jects.  An g les  o f   ca m er a  tilt   alter   co lo u r   p er c ep tio n .   B ec au s e  c o lo u r s   in te r ac t  with   lig h t   an d   s h ad o w  at  d if f er e n t  an g les,  s tatis t ics  im p ly   co lo u r   m atter s   f o r   d etec tio n .   T h e  ca m er a ’ s   g r ee n   p ix el  id en tific atio n   r is es  at   30° - 4 0 °  an d   d r o p s   at  6 0 °.  T h e  an g le  o f   t h e  ca m er a  af f ec ts   co lo u r   r ec o g n itio n .   R esu lts   in d icate   k ey   au to m ated   s o r tin g   s y s tem   d esig n   a n d   im p lem e n tatio n   v ar iab les.  Dif f e r en t  o p er atio n al   co n d itio n s   r e q u ir e  d y n am ics  s y s tem   ca m er a  an g le  m o d if icatio n   f o r   ac cu r ac y .   An g le - in d u ce d   co l o u r   d etec tio n   v ar iab ilit y   r ed u c tio n   ap p r o ac h es  ar e  p r o m is in g   an d   war r an t   s tu d y .   C h an g in g   d etec tio n   p ar am eter s   u s in g   r ea l - tim e   ca m er a   o r ie n tatio n   an aly s is   m ay   h elp .   Un ce r tain   in d u s tr ial  co n d itio n s   h u r t  au to m ated   s o r tin g .   C am er a  tilt   an g l es  m u s t  b e   p r ec is e  f o r   co lo u r   d etec tio n .   R ea l - wo r ld   r o b o tic  s y s tem s   u s e   co lo u r   in ter p r etati o n   lam p s ,   ad ju s tab le  ca m er a  m o u n ts ,   an d   s ev er al   ca m er as  at  ap p r o p r iate  an g les.   C o lo u r   r ec o g n itio n   an d   au to m ated   s o r tin g   s y s tem   r eliab ilit y   d ep en d   o n   ca m er a   tilt   an g l es.  I n d u s tr ial  au to m ate d   item   s o r tin g   u s es  clev er   alg o r ith m s   an d   s y s tem s .   T ab les  5   an d   6   esti m ate  b all  d iam eter   at  d if f er e n t  lig h t  f l u x   an d   ca m er a  tilt   an g les.  T h ese  tab les  d em o n s tr ate  th at  th e  s y s tem   ca n     r eliab ly   esti m ate  o b ject  s izes,  a  cr u cial  f ea tu r e  o f   au to m ated   s o r tin g   a p p licatio n s ,   an d   s u g g est  f u tu r e   d ev elo p m e n t.       T ab le  5 .   T h e  b all ’ s   d iam eter   e s tim atio n   u n d er   d if f er e n t lu m i n o u s   f lu x   Lu m i n o u s  f l u x   ( l m)   C o l o u r   A v e r a g e   e st i ma t e d   d i a me t e r   ( c m)   A b so l u t e   a v e r a g e   e r r o r   ( c m)   A b so l u t e   a v e r a g e   e r r o r   p e r c e n t a g e   ( %)   43   R e d   3 . 4 4   0 . 0 6   1 . 7 7   Y e l l o w   3 . 5 3   0 . 0 3   0 . 7 7   B l u e   3 . 6 9   0 . 1 9   5 . 4 3   G r e e n   4 . 0 2   0 . 5 2   1 4 . 8 6   51   R e d   3 . 5 4   0 . 0 4   1 . 0 3   Y e l l o w   3 . 5 9   0 . 0 9   2 . 4 3   B l u e   3 . 7 0   0 . 2 0   5 . 7 7   G r e e n   3 . 9 6   0 . 4 6   1 3 . 2 0   64   R e d   3 . 6 0   0 . 1 0   2 . 9 7   Y e l l o w   3 . 5 8   0 . 0 8   2 . 2 0   B l u e   3 . 6 9   0 . 1 9   5 . 5 1   G r e e n   3 . 6 4   0 . 1 4   4 . 0 6       T ab le  6 .   T h e  b all ’ s   d iam eter   e s tim atio n   u n d er   d if f er e n t c am er a  tilt   an g les   C a mer a ’ s t i l t   a n g l e   ( ° )   C o l o u r   A v e r a g e   e st i ma t e d   d i a me t e r   ( c m)   A b so l u t e   a v e r a g e   e r r o r   ( c m)   A b so l u t e   a v e r a g e   e r r o r   p e r c e n t a g e   ( %)   30   R e d   3 . 2 2   0 . 2 8   8 . 0 3   Y e l l o w   3 . 3 3   0 . 1 7   4 . 8 0   B l u e   3 . 6 7   - 0 . 1 7   4 . 7 4   G r e e n   3 . 3 8   0 . 1 2   3 . 5 1   40   R e d   3 . 6 0   - 0 . 1 0   2 . 9 7   Y e l l o w   3 . 5 8   - 0 . 0 8   2 . 2 0   B l u e   3 . 6 9   - 0 . 1 9   5 . 5 1   G r e e n   3 . 6 4   - 0 . 1 4   4 . 0 6   60   R e d   4 . 2 3   - 0 . 7 3   2 0 . 8 0   Y e l l o w   4 . 4 4   - 0 . 9 4   2 6 . 7 7   B l u e   3 . 3 8   0 . 1 2   3 . 5 4   G r e e n   4 . 0 6   - 0 . 5 6   1 5 . 9 1       T h e  s y s tem   lig h tin g   s en s itiv ity   is   v er if ied   b y   b all  d iam eter   esti m ate  u n d er   d if f er en t  l u m i n o u s   f lu x   lev els.  B o th   b lu e  an d   g r ee n   b a lls   m ak e  5 . 4 3 % a n d   1 4 . 8 6 % e r r o r s   at  4 3   lm .   Size  esti m ate  m i s tak es o cc u r   wh en   th e  s y s tem   ca n n o t  d is tin g u is h   o b ject  ed g es  at  lo w   lig h t  i n ten s ity .   R ed   an d   y ello w  b al l  er r o r   p e r ce n tag es   d ec r ea s e  with   6 4   lm   lig h t  f lu x ,   im p r o v in g   th e   d iam eter   esti m ate.   B lu e  an d   g r ee n   b alls   m a k e  m o r e  m is tak es  in   lo w  lig h t.  T h e   tech n o l o g y   is   s en s itiv e  to   h u es  in   t h e  s am e  lig h tin g   a n d   n ee d s   o p tim al  illu m i n atio n   to   m ea s u r e   item   s ize.   C am er a  tilt s   co m p licate  d iam eter   esti m atio n   an d   s y s tem   o p er atio n .   Neg ativ e  er r o r s   s h o w  3 0 °   an g les  u n d er esti m ate  r e d   b alls   an d   o v er esti m ate  b lu e  b alls ,   s h o win g   im ag e  ca p tu r e  an g le  im p ac ts   item   s izes.   A   4 0 °  t i l t   r e d u c e s   er r o r s   ac r o s s   a l l  h u e s ,   v a l i d a t i n g   p r i o r   f in d in g s   th a t   th i s   an g le   b a l an c e s   c o lo u r     i d e n t if i c a t i o n   an d   s i z e   e s t i m a t e .   A t   6 0 ° ,   r e d   a n d   y e l lo w   b a l l s   ex h ib i t e d   2 0 . 8 0 %   a n d   2 6 . 7 7 %   l a r g er     a b s o l u te   av e r ag e   m i s t a k e s .   S i z e   e s t i m a t e   i s   h in d er e d   b y   l a r g e   t i l t  d eg r e e s   f r o m   d is t o r t i o n   an d   o b j e c t  v i s i b i l i t y   s h i f t s .   Ma n y   im p o r ta n t  au to m ated   s o r tin g   s y s tem   d ev elo p m e n t  v ar iab les  ar e  h ig h lig h ted   b y   th ese  s tu d ies.  First,  ad ap tiv e  alg o r ith m s   ar e   n ee d ed   to   esti m ate  s ize  ac cu r ately   d u e   to   s y s tem   p er f o r m a n ce   v ar ian ce   u n d er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C o lo u r   s o r tin g   R OS - b a s ed   r o b o t e va lu a tio n   u n d er d iffer en t  lig h ts   a n d   ca mera   …  ( Mo h a m a d   F a r id   S a a id )   1813   v ar ied   lig h tin g   an d   co lo u r s .   2 ,   C am er a  p lace m en t   is   cr u ci al  in   au t o m ated   item   r ec o g n it io n   an d   m ea s u r in g   s y s tem s   d u e  to   h ig h   tilt   an g l e  er r o r   r ate  d is p ar it y .   Dete r m in e  th e  ca m e r a  tilt   an g le   to   r ed u ce   er r o r s   an d   r eg u late  item   s izes  an d   c o lo u r s   to   ex te n d   s y s tem   u tili za tio n .   C o n s is ten t  s ize  esti m atio n   er r o r s ,   esp ec ially   in   s u b o p tim al  s ettin g s ,   in d icate   o b ject  m ea s u r e m en t  m eth o d   d if f ic u lties .   R esear ch er s   m u s t  r esear ch   im ag e   p r o ce s s in g   o r   s en s o r   tech n o lo g ies  th at  p r o v i d e  m o r e   ac cu r a te  s ize  an d   f o r m   d ata.   T h e  s y s tem ’ s   o b ject  s iz e  esti m atio n   ac cu r ac y   is   p r o m is in g ,   b u t   its   u n p r ed ictab ilit y   u n d er   d iv er s e   am b ien t   co n d itio n s   an d   o b ject  p r o p er ties   c o u ld   b e   im p r o v ed .   Fix in g   th ese  is s u es  will  im p r o v e   th e   in d u s tr ial  s y s tem ’ s   d ep e n d ab ilit y   an d   ef f icien cy .       5.   DIS CU SS I O N   I n d u s tr ial  r o b o tics   an d   im ag e   p r o ce s s in g   b en e f it  f r o m   au t o m ated   o b ject  s o r tin g .   Mo b ile  co lo u r   s o r ter s   ar e  test ed   f o r   lig h t f l o w,   ca m er a  tilt   an g les,  co lo u r   i d en tific atio n ,   o b ject  lo ca lizatio n ,   an d   s ize  esti m ate.   I d ea l  illu m in atio n   ( 4 3   an d   6 4   lm )   m ak es  s o m e  co lo u r s   1 0 0 %  v is ib le.   B lu e  b all  s u cc es s   r ates  d r o p   at  4 3   lm ,   q u esti o n in g   th e  s y s tem ’ s   wa v elen g th ,   s h ad o w,   an d   lig h t  f lu ctu atio n   s en s itiv ity .   T h e  d if f er en ce   h elp s   ec o - f r ien d ly   c o lo u r   r ec o g n itio n   s y s tem s .   T h e  d ir ec ted   li g h t  s o u r ce   an d   s o r tin g   co n tr o l  m ay   lim it  u s e.   C o lo u r   p er ce p tio n   is   d if f icu lt  to   tr an s late  in to   r o b o tic  g r ip p e r   co o r d in atio n   d u e  to   tr ac k   b o r d er   id en tific atio n   an d   o b ject  p o s itio n in g   is s u es.  Vis u al  in p u t  an d   d y n a m ic  m ec h a n ical  m o v em en ts   ar e   d if f icu lt   to   s y n ch r o n ize  f o r   b lu e  o b jects.  Sy s tem   p er f o r m an ce ,   c am er a  tilt ,   an d   lu m in o u s   f lu x   ap p ea r   co n n ec ted .   M o r e  lig h t  im p r o v es   co lo u r   an d   o b ject  r ec o g n itio n .   I ts   ex ac t  il lu m in atio n   s ettin g s   u n d er   u n e x p ec ted   in d u s tr ial  lig h ts   m ay   lim it  it s   u tili ty .   T h e  b est  ca m er a  tilt   an g le  f o r   co lo u r   an d   o b ject  lo ca l izatio n   is   4 0   d eg r ee s .   Au to m at ic  co lo u r   s o r tin g   is   af f ec ted   b y   im ag e   an g le.   Au t o m atic  s o r tin g   is   co m p licated   b y   d iam eter   esti m atio n .   Hig h   lig h t  f l u x   a n d   a     40 - d e g r ee   ca m er a  tilt   an g le  y i eld   th e  m o s t  ac cu r ate   s ize  esti m ates,  b u t  d ev iatio n s   g e n er ate   s u b s tan tial  er r o r s .   T h ese  er r o r s ,   esp ec ially   at   6 0 °  ca m er a  tilt s ,   s h o w   th e  d if f i cu lty   o f   co n v er tin g   two - d im e n s io n al  v is u al  d ata  in to   th r ee - d im en s io n al  o b ject  p r o p er ties .   L i g h tin g ,   ca m er a   lo ca tio n ,   a n d   im a g e  p r o ce s s in g   o b ject  d im en s io n   lim its   ar e  co n tin u o u s ly   m o n ito r ed   in   th is   s y s tem   p er f o r m an c e  co m p o n en t.   T r ials   s ay   lig h t   f lu x   an d   ca m er a  tilt   an g les  d eter m i n e  s y s tem   s u cc ess .   B etter   illu m in atio n   a n d   ca m er a  alig n m e n t  im p r o v e   co lo u r ,   p o s itio n ,   a n d   s o r tin g .   I n   u n ex p ec te d   in d u s tr ial  s itu atio n s ,   illu m in atio n   an d   ca m er a  an g le  lim it  s y s tem   ad ap tab ilit y .   Un d er   id ea l  c o n d it io n s ,   th e  s y s tem   ca n   esti m ate  item   d iam eter ,   b u t   illu m in atio n   an d   ca m er a  an g les  lim it  it,  s h o win g   th e  ch allen g e  o f   c o n v e r tin g   two - d im en s io n al  im ag e   p r o ce s s in g   in to   t h r ee - d im e n s io n al  o b ject  c h ar ac ter izatio n .   Ma k in g   p r o g r ess ,   b u t  im p lem en tatio n   u n ce r tain .   L ig h t  an d   s h ad e  ca n   co n f u s e  s y s tem   an d   item   co lo u r s .   Dim   lab   lig h t  h in d er s   co lo u r   d etec tio n .   An o th er   is s u e  is   d im en s io n ally   co r r ec t  item   s ize  esti m atio n .   Size  esti m atio n   er r o r s ,   esp ec ially   u n d e r   lar g e  ca m er a   tilt s ,   d em o n s tr ate  th e  c h allen g es  o f   tr an s f o r m in g   two - d im en s i o n al  v is u al  d ata  in t o   th r ee - d im en s io n al  o b ject   attr ib u tes.  Size  esti m atio n   r e q u ir es  b etter   o r   n ew  s en s in g   tech n o lo g ies  b ec au s e  im ag e   p r o ce s s in g   ca n n o t   q u an tify   p h y s ical  d im en s io n s .   Au to m atic  s o r tin g   alg o r ith m s   d is tin g u is h   co lo u r s   an d   f i n d   item s ,   r esear ch er s   f o u n d .   C o m p u tin g ,   en v ir o n m en tal  ad ap tatio n ,   a n d   b etter   d etec tio n   an d   s o r tin g   ar e  n e ed ed   to   o v er co m e   r estrictio n s .   Ad d r ess in g   th ese  d if f icu lties   will  im p r o v e  au to m ated   s o r tin g   tech n o lo g ies ’   p r ec is io n ,   d u r ab i lity ,   an d   in d u s tr ial  ap p licatio n .       6.   CO NCLU SI O N   T h is   ar ticle  an aly ze s   an d   e x p er im en ts   with   au to m ate d   o b ject - s o r tin g   s y s tem s   in   in d u s tr y   to   d em o n s tr ate  th eir   p o ten tial.  I n d u s tr ial  s o r tin g   h as  ad v an ce d   u s in g   im ag e  p r o ce s s in g   alg o r ith m s   an d   r o b o tic   s y s tem s   th a t  d is tin g u is h   an d   s o r t  b y   co l o u r   u n d e r   v ar y in g   illu m in atio n   a n d   ca m er a   a n g les.  T h e  s tu d ies  d em o n s tr ate  th e  s y s tem ’ s   ac cu r ate  item   s ize  esti m at io n   an d   ef f icien t  co lo u r   d etec tio n ,   esp ec ially   in   g o o d   illu m in atio n .   H o wev er ,   s en s itiv ity   to   p ar ticu la r   c o lo u r   wav el en g th s ,   s h ad o ws  an d   illu m in at io n   v ar iatio n s ,   a n d   item   p lace m en t  p r ec is io n   m a k e  s u ch   s y s tem s   d if f icu lt  to   u s e  in   d y n am ic  in d u s tr ial  s ettin g s .   Fu tu r e  s tu d ies  s h o u ld   im p r o v e   co lo u r   id en t if icatio n   alg o r ith m s   to   ad ap t   to   lig h tin g   v ar iatio n s   with o u t  co m p r o m is i ng  ac cu r ac y .   T h is   in clu d es  s tu d y in g   ad v a n ce d   m ac h i n e  lear n in g   m o d els  th at  ad ap t  to   d if f e r en t   s ettin g s   an d   b o o s t  co lo u r   wav ele n g th   s en s itiv ity .       ACK NO WL E DG E M E NT S   T h e  au th o r s   wo u ld   lik e   to   s i n ce r ely   th a n k   th e  Sch o o l  o f   E lectr ical  E n g in ee r i n g   at   th e  C o lleg e  o f   E n g in ee r in g ,   Un iv er s iti  T ek n o lo g i  MA R A,   f o r   th eir   in v alu ab le  s u p p o r t  in   ter m s   o f   s p ec ialis t  k n o wled g e,   f ac ilit ies,  an d   f in an cial  ass is ta n ce .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  36 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :  1 8 0 7 - 1 8 1 5   1814   RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   K r i s h n a k u m a r ,   K .   S n e h a ,   a n d   A .   R e e t h i k a ,   “ R e v i e w   o n   se n s o r   b a s e d   c o l o u r   s o r t i n g   r o b o t   f o r   c a n d y   man u f a c t u r i n g , ”     I O P  C o n f e re n c e   S e r i e s:   M a t e r i a l s  S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 0 8 4 ,   n o .   1 ,   p .   1 2 0 9 4 ,   M a r .   2 0 2 1 ,    d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 7 - 8 9 9 x / 1 0 8 4 / 1 / 0 1 2 0 9 4 .   [ 2 ]   O .   Ze C h e r n ,   “ T o w a r d s  i n d u s t r y   4 . 0 :   c o l o r - b a se d   o b j e c t   s o r t i n g   u s i n g   a   r o b o t   a r m  a n d   r e a l - t i me  o b j e c t   d e t e c t i o n , ”     I n d u st r i a l   Ma n a g e m e n t   A d v a n c e s ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p .   1 2 5 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 9 4 2 9 / i ma. v 1 i 1 . 1 2 5 .   [ 3 ]   J.  C h e n ,   Y .   F u ,   W .   L u ,   a n d   Y .   P a n ,   “ A u g m e n t e d   r e a l i t y - e n a b l e d   h u m a n - r o b o t   c o l l a b o r a t i o n   t o   b a l a n c e   c o n st r u c t i o n   w a st e   so r t i n g   e f f i c i e n c y   a n d   o c c u p a t i o n a l   s a f e t y   a n d   h e a l t h , ”   J o u rn a l   o f   E n v i r o n m e n t a l   M a n a g e m e n t ,   v o l .   3 4 8 ,   p .   1 1 9 3 4 1 ,   D e c .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j e n v ma n . 2 0 2 3 . 1 1 9 3 4 1 .   [ 4 ]   S .   J.   Li e w   e t   a l . ,   “ C o l o u r   s o r t i n g   o f   r e d   o a k ,   y e l l o w   p o p l a r   a n d   ma p l e   v e n e e r s  u si n g   s e l f - o r g a n i z i n g   m a p :   c o m p a r i so n s   b e t w e e n   d i f f e r e n t   c a mera   g e n r e s,”   E u ro p e a n   J o u rn a l   o f   Wo o d   a n d   W o o d   P ro d u c t s ,   v o l .   8 1 ,   n o .   3 ,   p p .   7 7 7 – 7 8 9 ,   D e c .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 1 0 7 - 022 - 0 1 9 0 0 - 9.   [ 5 ]   A .   V   D a m k a l e ,   G .   A .   C h a v a n ,   A .   S .   P a t i l ,   N .   V   J a d h a v ,   a n d   M .   V   P i s a l ,   “ A u t o ma t i c   f r u i t   sca n n e r   mac h i n e , ”   I n t e r n a t i o n a l   Re se a rc h   J o u r n a l   o f   M o d e r n i z a t i o n   i n   En g i n e e ri n g   T e c h n o l o g y   a n d   S c i e n c e ,   v o l .   5 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 5 9 4 – 3 6 0 4 ,   2 0 2 3 .   [ 6 ]   S .   G h a z a l ,   W .   S .   Q u r e s h i ,   U .   S .   K h a n ,   J.   I q b a l ,   N .   R a s h i d ,   a n d   M .   I .   T i w a n a ,   “ A n a l y si s   o f   v i su a l   f e a t u r e s  a n d   c l a ssi f i e r s  f o r   f r u i t   c l a ss i f i c a t i o n   p r o b l e m,”   C o m p u t e rs  a n d   El e c t ro n i c s   i n   Ag r i c u l t u re ,   v o l .   1 8 7 ,   p .   1 0 6 2 6 7 ,   A u g .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p a g . 2 0 2 1 . 1 0 6 2 6 7 .   [ 7 ]   M .   K o sk i n o p o u l o u ,   F .   R a p t o p o u l o s ,   G .   P a p a d o p o u l o s,  N .   M a v r a k i s,  a n d   M .   M a n i a d a k i s,  “ R o b o t i c   w a st e   s o r t i n g   t e c h n o l o g y :   t o w a r d   a   v i si o n - b a se d   c a t e g o r i z a t i o n   sy st e m  f o r   t h e   i n d u st r i a l   r o b o t i c   s e p a r a t i o n   o f   r e c y c l a b l e   w a s t e , ”   I EE E   Ro b o t i c s  & a m p ;   Au t o m a t i o n   Ma g a zi n e ,   v o l .   2 8 ,   n o .   2 ,   p p .   5 0 – 6 0 ,   J u n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / mr a . 2 0 2 1 . 3 0 6 6 0 4 0 .   [ 8 ]   J.  Z h e n g ,   L .   C h e n ,   Y .   Li ,   Y .   A .   K h a n ,   H .   L y u ,   a n d   X .   W u ,   “ A n   i n t e l l i g e n t   r o b o t   s o r t i n g   s y st e m  b y   d e e p   l e a r n i n g   o n   R G B - D  i ma g e , ”   i n   2 0 2 3   2 2 n d   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o si u m   I N FO T EH - J A H O RI N A  ( I N FO T EH ) ,   M a r .   2 0 2 3 ,   p p .   1 – 8 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i n f o t e h 5 7 0 2 0 . 2 0 2 3 . 1 0 0 9 4 0 9 3 .   [ 9 ]   P .   B o r l i n g h a u s ,   J.  Ju n g ,   a n d   R .   O d e mer,  “ I n t r o d u c i n g   P o l l e n y z e r :   A n   a p p   f o r   a u t o ma t i c   d e t e r mi n a t i o n   o f   c o l o u r   d i v e r s i t y   f o r   c o r b i c u l a r   p o l l e n   l o a d s, ”   S m a r t   A g r i c u l t u r a l   T e c h n o l o g y ,   v o l .   5 ,   p .   1 0 0 2 6 3 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a t e c h . 2 0 2 3 . 1 0 0 2 6 3 .   [ 1 0 ]   C .   B .   A l v i m,  M .   A .   B e s - P i á ,   J .   A .   M e n d o z a - R o c a ,   a n d   J.  L.   A l o n s o - M o l i n a ,   “ I d e n t i f i c a t i o n   o f   mi c r o f i b e r s  i n   d r i n k i n g   w a t e r   w i t h   N i l e   R e d .   L i mi t a t i o n s   a n d   st r e n g t h s, ”   J o u rn a l   o f   E n v i r o n m e n t a l   C h e m i c a l   En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p .   1 0 9 6 9 7 ,   J u n .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j e c e . 2 0 2 3 . 1 0 9 6 9 7 .   [ 1 1 ]   M .   T o sc h i ,   R .   D e   M a t t e o ,   R .   S p e z i a l e t t i ,   D .   D e   G r e g o r i o ,   L.   D i   S t e f a n o ,   a n d   S .   S a l t i ,   “ R e L i g h t   my   N e R F :   a   d a t a s e t   f o r   n o v e l   v i e w   sy n t h e si s  a n d   r e l i g h t i n g   o f   r e a l   w o r l d   o b j e c t s, ”   i n   2 0 2 3   I EEE / C V F  C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r  V i si o n   a n d   P a t t e r n   Re c o g n i t i o n   ( C VPR) ,   Ju n .   2 0 2 3 ,   v o l .   3 3 ,   p p .   2 0 7 6 2 – 2 0 7 7 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / c v p r 5 2 7 2 9 . 2 0 2 3 . 0 1 9 8 9 .   [ 1 2 ]   M .   C u i ,   Y .   Zh u ,   Y .   L i u ,   Y .   L i u ,   G .   C h e n ,   a n d   K .   H u a n g ,   “ D e n se  d e p t h - map   e st i ma t i o n   b a se d   o n   f u si o n   o f   e v e n t   c a m e r a   a n d   sp a r se   L i D A R , ”   I EE E  T r a n sa c t i o n s  o n   I n st r u m e n t a t i o n   a n d   Me a s u reme n t ,   v o l .   7 1 ,   p p .   1 – 1 1 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t i m . 2 0 2 2 . 3 1 4 4 2 2 9 .   [ 1 3 ]   T.   Z h o u ,   H .   F u ,   C .   S u n ,   a n d   S .   W a n g ,   “ S h a d o w   d e t e c t i o n   a n d   c o m p e n sa t i o n   f r o m  r e mo t e   s e n s i n g   i ma g e s  u n d e r   c o m p l e x   u r b a n   c o n d i t i o n s , ”   Re m o t e   S e n s i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,   p .   6 9 9 ,   F e b .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r s1 3 0 4 0 6 9 9 .   [ 1 4 ]   S .   M a d a n ,   T .   S a sa k i ,   T.   M .   L i ,   X .   B o i x ,   a n d   H .   P f i s t e r ,   “ S m a l l   i n - d i s t r i b u t i o n   c h a n g e s  i n   3 d   p e r s p e c t i v e   a n d   l i g h t i n g   f o o l   b o t h   c n n s  a n d   t r a n sf o r mers , ”   a rX i v   p r e p r i n t   a rXi v : 2 1 0 6 . 1 6 1 9 8 ,   2 0 2 1 .   [ 1 5 ]   A .   K .   B i n   S e e   a n d   K .   H .   W .   G o h ,   “ R o b u s t ,   r e s i l i e n t   e n h a n c e d   C A M S H I F T  mo d e l :   a d v a n c i n g   f a c e   d e t e c t i o n   a n d   t r a c k i n g   st a b i l i t y   i n   c h a l l e n g i n g   e n v i r o n m e n t s, ”   M a l a y s i a n   J o u rn a l   o f   S c i e n c e   a n d   Ad v a n c e d   T e c h n o l o g y ,   p p .   4 4 – 6 7 ,   Ja n .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 5 6 5 3 2 / m j sa t . v 4 i 1 . 2 3 8 .   [ 1 6 ]   K .   Q .   Tr a n ,   V .   Q .   Tr i n h ,   D .   T.   N g u y e n ,   S .   K l i r ,   B .   Z a n d i ,   a n d   A .   H e r z o g ,   “ M e a s u r i n g   v i s u a l   a n d   n o n - v i s u a l   l i g h t i n g   m e t r i c s  i n   b u i l d i n g   e n v i r o n m e n t s   w i t h   R G B   se n s o r s,”   B u i l d i n g   a n d   E n v i ro n m e n t ,   v o l .   2 4 5 ,   p .   1 1 0 8 5 8 ,   N o v .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b u i l d e n v . 2 0 2 3 . 1 1 0 8 5 8 .   [ 1 7 ]   L.   M a c a i r e ,   “ D i g i t a l   c o l o u r   i m a g i n g , ”   Wi l e y - Bl a c k w e l l ,   2 0 2 3 .   [ 1 8 ]   C. - L.   C h e n ,   Q . - Y .   H u a n g ,   M .   Z h o u ,   D . - C .   H u a n g ,   L . - C .   Li u ,   a n d   Y . - Y .   D e n g ,   “ Q u a n t i f i e d   e m o t i o n   a n a l y si s  b a s e d   o n   d e s i g n   p r i n c i p l e s   o f   c o l o r   f e a t u r e   r e c o g n i t i o n   i n   p i c t u r e s,”   M u l t i m e d i a   T o o l s  a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 3 ,   n o .   1 9 ,   p p .   5 7 2 4 3 – 5 7 2 6 7 ,     D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 0 2 3 - 1 7 2 8 6 - 6.   [ 1 9 ]   H .   B o r k a r ,   “ A   r e v i e w   o n   a r d u i n o   b a se d   c o l o r   so r t i n g   m a c h i n e , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   f o r  Re s e a rc h   i n   Ap p l i e d   S c i e n c e   a n d   En g i n e e ri n g   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   4 3 – 4 6 ,   F e b .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 2 2 1 4 / i j r a s e t . 2 0 2 2 . 4 0 1 7 3 .   [ 2 0 ]   A .   F .   M .   R a d u a n ,   N .   I b r a h i m,  a n d   S .   S a r i ,   “ P o r t a b l e   c o l o u r   r e c o g n i z e r   f o r   c o l o u r   a n d   v i s i o n   d e f i c i e n c y , ”   Ev o l u t i o n   i n   El e c t ri c a l   a n d   El e c t r o n i c   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   4 ,   n o .   1 ,   p p .   3 7 1 – 3 7 9 ,   2 0 2 3 .   [ 2 1 ]   S .   L.   P a n u g a n t i ,   N .   H .   G a j u l a ,   P .   R a t h n a l a ,   M .   S .   P .   K . P a t n a i k ,   a n d   S .   R .   S u r a ,   “ Em b e d d e d   c o l o r   se g r e g a t i o n   u s i n g   a r d u i n o , ”     i n   2 0 2 2   S i x t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I - S MA C   ( I o T   i n   S o c i a l ,   M o b i l e ,   A n a l y t i c s   a n d   C l o u d )   ( I - S M AC ) ,   N o v .   2 0 2 2 ,   v o l .   8 ,     p p .   8 3 2 – 8 3 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i - sm a c 5 5 0 7 8 . 2 0 2 2 . 9 9 8 7 4 2 4 .   [2 2 ]   S .   S u r y a w a n sh i ,   S .   S o n o n e ,   P .   P a t i l ,   a n d   P .   P a r b h a n e ,   “ C o l o u r   s o r t i n g   r o b o t i c   a r m, ”   I n t e r n a t i o n a l   Re s e a rc h   J o u r n a l   o f   En g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   4 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 0 1 1 – 1 0 1 3 ,   2 0 1 7 .   [ 2 3 ]   M .   S .   S u r b a k t i   e t   a l . ,   “ D e v e l o p me n t   o f   a r d u i n o   u n o - b a se d   T C S 3 2 0 0   c o l o r   se n s o r   a n d   i t s  a p p l i c a t i o n   o n   t h e   d e t e r mi n a t i o n   o f   r h o d a m i n e   B   l e v e l   i n   s y r u p , ”   I n d o n e s i a n   J o u r n a l   o f   C h e m i s t ry ,   v o l .   2 2 ,   n o .   1 ,   p .   6 3 0 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 2 1 4 6 / i j c . 6 9 2 1 4 .   [ 2 4 ]   P .   H .   V   G a n e s h   e t   a l . ,   “ C o l o u r   so r t i n g   r o b o t i c   a r m, ”   I n t e r n a t i o n a l   Re s e a rch   J o u r n a l   o f   En g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   4 ,     n o .   1 0 ,   p p .   1 0 1 1 – 1 0 1 3 ,   2 0 1 7 .   [ 2 5 ]   S .   G i r i   a n d   A .   R e v o o ,   “ C o l o u r   d e t e c t i o n   o f   a n   o b j e c t   i n   a n   a s sem b l y   l i n e , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   C o m p u t a t i o n a l   a n d   El e c t ro n i c   Asp e c t s   i n   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   3 ,   n o .   3 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 6 7 0 6 / i j c e a e . 3 . 3 . a r set 4 7 0 1 .   [ 2 6 ]   S .   S a n w a r   a n d   M .   I .   A h med ,   “ A u t o m a t e d   o b j e c t   s o r t i n g   sy s t e m  w i t h   r e a l - t i me  i ma g e   p r o c e ssi n g   a n d   r o b o t i c   g r i p p e r   mec h a n i sm   c o n t r o l , ”   J o u r n a l   o f   E n g i n e e r i n g   Ad v a n c e m e n t s ,   p p .   7 0 – 7 9 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 8 0 3 2 / j e a . 2 0 2 3 . 0 3 . 0 0 3 .   [ 2 7 ]   O .   M i r b o d ,   D .   C h o i ,   R .   T h o m a s,  a n d   L.   H e ,   “ O v e r c u r r e n t - d r i v e n   LED s  f o r   c o n si s t e n t   i ma g e   c o l o u r   a n d   b r i g h t n e ss  i n   a g r i c u l t u r a l   mac h i n e   v i s i o n   a p p l i c a t i o n s , ”   C o m p u t e rs   a n d   E l e c t r o n i c s  i n   A g ri c u l t u re ,   v o l .   1 8 7 ,   p .   1 0 6 2 6 6 ,   A u g .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p a g . 2 0 2 1 . 1 0 6 2 6 6 .   [ 2 8 ]   M .   A k h y a n i   a n d   H .   M o r a d i ,   “ M o d u l a r   c u s t o mi z a b l e   R O S - b a se d   f r a mew o r k   f o r   r a p i d   d e v e l o p m e n t   o f   so c i a l   r o b o t s, ”     a rXi v   p re p r i n t   a rXi v : 2 3 1 1 . 1 5 7 8 0 ,   2 0 2 3 .   [ 2 9 ]   S .   H w a n g - B o ,   “ C o n s t r u c t i o n   o f   s i mu l a t i o n   e n v i r o n me n t   f o r   l i n e   t r a c e r   u si n g   g a z e b o   i n   R O S , ”   J o u r n a l   o f   t h e   K o re a n   S o c i e t y   o f   I n d u st r y   C o n v e r g e n c e ,   v o l .   2 6 ,   n o .   2 ,   p p .   2 6 5 – 2 7 2 ,   2 0 2 3 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C o lo u r   s o r tin g   R OS - b a s ed   r o b o t e va lu a tio n   u n d er d iffer en t  lig h ts   a n d   ca mera   …  ( Mo h a m a d   F a r id   S a a id )   1815   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Mo h a m m a d   Fa r id   S a a id           is  S e n io r  Lec tu re r   a t  S c h o o l   o f  El e c tri c a l  En g i n e e rin g ,   Co ll e g e   o f   En g i n e e rin g ,   Un i v e rsiti   Tek n o l o g i   M ARA   (UiTM ),   S h a h   Ala m ,   S e lan g o r,   M a lay sia .   He   re c e iv e d   h is  Ba c h e lo r  (Ho n s)  in   E lec tri c a l  En g in e e rin g   (P o we r),   M a ste r  o f   El e c tri c a l  En g i n e e rin g ,   a n d   P h . D .   in   El e c tri c a l  En g in e e ri n g   f ro m   U n iv e rsiti   Tek n o l o g i   M ARA   (UiTM ).   His  re se a rc h   in tere sts   in c lu d e   a g ricu lt u re   tec h n o lo g y   a n d   a u to m a ti o n   sy ste m s.   a rti ficia l  in telli g e n c e ,   a n d   m a c h in e   lea rn in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   m fa rid s@ u it m . e d u . m y .       Ir .   Dr .   No r a shi k in   M .   Th a m r i n           is  a n   a ss o c iate   p ro fe ss o r  a t  th e   S c h o o l  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   C o ll e g e   o f   En g in e e ri n g ,   Un i v e rsiti   T e k n o l o g i   M ARA   (UiTM ),   M a lay sia   wh e re   sh e   h a s  b e c o m e   a   fa c u lt y   m e m b e r  sin c e   2 0 0 8 .   S h e   g ra d u a ted   fr o m   Un i v e rsiti   Tek n o lo g i  M a lay sia   wit h   h e r   b a c h e lo r ’ s  d e g re e   (Ho n o u rs)   in   El e c tri c a l - El e c tro n ic  En g i n e e rin g   a n d   M a ste r ’ s  in   En g in e e rin g   i n   2 0 0 5   a n d   2 0 0 7 ,   re sp e c ti v e ly .   S h e   th e n   re c e iv e d   h e r  P h . D .   in   a u to m a ti o n   a n d   r o b o ti c s  fro m   Un iv e rsiti   Tek n o l o g i   M ARA   (UiTM )  in   2 0 1 7 .   He r  re se a rc h   in tere st  is  p rima ril y   i n   a u to m a ted   sy ste m   d e v e l o p m e n t ,   wa ter  se c u rit y ,   a g ricu l tu re ,   a n d   r o b o ti c s.   S h e   h a s  b e c o m e   t h e   a u th o r/co - a u th o r  o f   m o re   t h a n   5 0   p u b l ica ti o n s.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  n o ra sh i k in @ u it m . e d u . m y .       Mo h a m a d   Fa r id   M isn a n           is  a   se n io r  lec tu re r  a t  th e   S c h o o l  o f  El e c tri c a l   En g i n e e rin g ,   Co ll e g e   o f  E n g i n e e rin g ,   U n iv e rsiti   Tek n o l o g i   M ARA   (UiTM ),   M a lay sia .     In   2 0 2 0 ,   h e   jo i n e d   t h e   fa c u lt y   a ft e r  e a rn in g   h is  Ba c h e lo r ’ s  d e g re e   with   Ho n o u rs   i n   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   fro m   UiT M   a n d   h is P h . D.  in   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   c o n c e n trati n g   in   A u to m a ti o n   a n d   R o b o ti c s,  i n   2 0 1 7 .   Au t o m a ti o n   s y ste m s,  Io T   in te g ra ti o n ,   se n s o ry   n e two r k s,  r o b o ti c s,  a n d   n e w  e n e rg y   e lec tri c   v e h icle   d e v e lo p m e n ts   a re   h is  re se a rc h   i n t e re sts.  He   h a s  a lmo st   2 5   p u b li c a ti o n s  t o   h is  c re d it ,   d e m o n s tratin g   h is   in tellec tu a l  a c c o m p li s h m e n ts.  F o r   p a rtn e rsh i p s  o r  in q u iri e s,   h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   m o h a m a d fa rid @u it m . e d u . m y .       Ro slin a   Mo h a m a d           o b tai n e d   a   B. En g .   d e g re e   i n   El e c tri c a l  E n g in e e rin g   a n d   a n   M . En g .   S c ien c e   d e g re e   fr o m   Un i v e rsiti   M a lay a ,   Ku a la  L u m p u r ,   i n   2 0 0 3   a n d   2 0 0 8 .   S h e   e a rn e d   a   P h . D.  in   Ae ro sp a c e   En g in e e rin g   (De e p   S p a c e   a n d   Wi re les s  Co m m u n ica ti o n s  Alg o rit h m s)   fro m   Un i v e rsiti   P u tra   M a lay si a   in   2 0 1 6 .   S e n i o r  lec tu re r  a t   th e   S c h o o l   o f  E lec tri c a l  En g i n e e rin g ,   C o ll e g e   o f   En g in e e r in g ,   Un i v e rsiti   Tek n o l o g i   M ARA   sin c e   2 0 0 6 .   S h e   lea d s  t h e   WHS Ne t  re se a rc h   in tern e t  g ro u p .   C o m p u t in g   tec h n iq u e s  a n d   d i g it a l  si g n a l  p ro c e ss in g   f o r  d e e p   sp a c e   c o m m u n ic a ti o n ,   c h a n n e l  c o d i n g ,   i n fo rm a ti o n - t h e o r e ti c   se c u rit y ,   c o m p u tati o n   th e o ry ,   t h e   Io T,   a n d   wire les s  c o m m u n ica ti o n   a re   h e r  re se a rc h   in t e re sts.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   ro slin a 7 8 0 @ u it m . e d u . m y .       Nurul   A ’ q il a h   R o m li           g ra d u a t e d   with   a   Ba c h e lo r  o f  El e c tr o n ics   En g in e e rin g   wit h   Ho n o u rs,   sp e c ializin g   i n   a u to m a ti o n   a n d   ro b o ti c s,  fr o m   Un i v e rsiti   Tek n o lo g i  M ARA   (UiTM ) ,   M a lay sia   in   2 0 2 3 .   S in c e   S e p tem b e r  2 0 2 3 ,   s h e   h a s  b e e n   e m p lo y e d   a s  an   a ss istan t   m a n a g e r  a rc h it e c t,   se rv ice   a u to m a ti o n   a t  u n it   b u sin e ss   a u to m a ti o n ,   d iv i sio n   tec h   a rc h it e c tu re   a n d   d e li v e r y ,   TM .   He r  re se a rc h   in t e re st  is  p rima ril y   i n   a u t o m a ted   sy ste m   d e v e lo p m e n t,   I o T   s y ste m s,  a n d   ro b o ti c s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a q i lah . r o m li @tm . c o m . m y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.