Aplikasi Identifikasi Huruf Braille Menggunakan Computer Vision Berbasis Raspberry Pi

Ramiati Ramiati, Siska Aulia, Lifwarda Lifwarda

Abstract


Sense of vision is a source of information on humans. Some humans are created with limited sense of sight. The blind performs reading and writing activities using Braille letters, a printed code system consisting of six dots in various combinations that are highlighted on the paper so that they can be touched. To facilitate the visually impaired and the public in enjoying the works produced by blind people, a script reading system is characterized by Braille by studying the braille characters in advance of each character. This research makes a braille letter identification system into sound using computer vision. The method, the reading of Braille character scripts by studying braille characters. First, a scanner or Raspberry Pi-based camera captures braille characters. Second, the system converts Braille characters into alphabetical shapes by processing Optical Character Recognition images. Recognition of Braille character patterns in written text using Artificial Neural Networks. The results of research on braille testing are in the form of alphabetical texts a through z, and the sound signal of the pronunciation of the alphabet uses the Text To Speech system. Braille to sound conversion system works well, with an average accuracy of system testing of 88.462%. This condition is achieved by using 70 gsm HVS paper and drawing paper with a 52 training image database. The system can only carry out the process of recognition of one character, so it can be used as a reference translator of audio-based braille characters that can be heard by the visually impaired and the community.

Keywords : image processing, braille, OCR, JST, text to speech


Abstrak

Indera penglihatan merupakan sumber informasi pada manusia. Sebagian manusia diciptakan dengan keterbatasan indera penglihatan. Tunanetra melakukan aktifitas membaca serta menulis menggunakan huruf Braille, yaitu sistem cetakan berupa kode terdiri dari enam titik dalam berbagai kombinasi yang ditonjolkan pada kertas sehingga dapat diraba. Untuk memudahkan tunanetra dan masyarakat dalam menikmati karya-karya yang dihasilkan oleh penyandang tunanetra dibuat sistem pembacaan naskah berkarakterkan Braille dengan mempelajari karakter braille terlebih dahulu dari masing-masing karakternya. Penelitian ini membuat sistem identifikasi huruf braille menjadi suara menggunakan computer vision. Metodenya, pembacaan naskah berkarakter Braille dengan mempelajari karakter braille. Pertama, scanner atau kamera berbasis Raspberry Pi mengcapture karakter braille. Kedua, sistem mengkonversi karakter Braille ke bentuk abjad dengan pengolahan citra Optical Character Recognition. Pengenalan pola karakter Braille teks tulisan menggunakan Jaringan Saraf  Tiruan. Hasil penelitian pengujian huruf braille berupa teks abjad a sampai z, dan sinyal suara pengucapan abjad menggunakan sistem Text  To Speech . Sistem konversi braille menjadi suara bekerja dengan baik, dengan akurasi rata-rata pengujian sistem yaitu 88.462%. Kondisi ini dicapai dengan menggunakan kertas HVS 70 gsm dan kertas gambar dengan database 52 citra latih. Sistem hanya dapat melakukan proses pengenalan pada satu karakter, sehingga dapat digunakan sebagai referensi penterjemah naskah karakter braille berbasis audio yang dapat didengarkan oleh tunanetra dan masyakat.

Kata Kunci : image processing, braille, OCR, JST, text to speech

 


Full Text:

PDF

References


Dewi Permata Sari, Sabilal Rasyad dan Evelina. 2017. Identifikasi Huruf Braille Berbasis Image Processing Secara Real Time. Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2017. Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta, 1-2 November 2017 p- ISSN : 2407 – 1846, e-ISSN : 2460 – 8416.

Luh Putu Eka Damayanthi, Made Windu Antara Kesiman dan I Made Agus Wirawan.2010. Pengembangan Aplikasi Text to Speech dalam Pembuatan Kamus untuk Tunanetra. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Teknik Informatika (SENAPATI) 2010 . Singaraja - Bali, 21 September 2010 . ISSN 2087-2658.

Elsen Ronando dan Aris Sudaryanto. 2018. Sistem Pengenalan Pola Huruf Braille Berbasis Audio Menggunakan Metode Naïve Bayes . Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585.

K. Smelyakov, A. Chupryna, D. Yeremenko, A. Sakhon and V. Polezhai, “Braille Character Recognition Basd on Neural Networks,” IEEE Second International Conference on Data Steam Mining & Procssing August 21-25, 2018, Lviv, Ukraine.

A. Windarto, I. I. Tritoasmoro, and S. A. Wibowo, “Desain Dan Simulasi Converter Braille Ke Suara Berbasis K- Nearest Neighbor ( KNN ) Dan Diphone Synthesis,” Tek. Telekomun. Fak. Tek. Elektro, Univ. Telkom, 2012.

J. Hutauruk, R. Magdalena, and A. Rizal, “Perancangan Konverter Karakter Braille ke Suara Berbasis Pengolahan Citra Digital,” Tek. Telekomun. Fak. Tek. Elektro, Univ. Telkom, 2013.

Syahrullah, “Rancang Bangun Alat Bantu Baca Unanetra Berbasis Raspberry Pi,” Jur. Tek. Inform. Fak. Sains dan Teknol. UIN Alauddin Makassar, 2018.

I. S. Praditya Firmansyah, Wahyul Amien Syafei, “Pengenalan Teks Braille Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Feedforward Multilayer Dengan Menggunakan Metode Back Propagation,” Mhs. Tek. Elektro Ekstensi 2003, Bid. Konsentrasi Elektron. dan Telekomun. Univ. Diponegoro Semarang, pp. 1–9, 2006.

M. A. Nughroho, “Adaptive Genetic Algorithm (AGA) Radial Basis Function (RBF) Neural Network Untuk Klasifikasi,” Jur. Inform. Fak. Mat. Ilmu Pengetah. Alam Univ. Sebel. Maret, 2012.

M. Erwin and A. Haryono, “Pengenalan Huruf Menggunakan Model Jaringan Saraf Tiruan Radial Basis Function Dengan Randomize Cluster Decision,” Lab. Pemrograman dan Inform. Teor. Tek. Inform. Fak. Teknol. Ind. Univ. Islam Indones., vol. 2005, no. Snati, 2005.

Helmi Muhammad Shadiq, , Sudjadi, and

Darjat. Perancangan Kamera Pemantau Nirkabel Menggunakan Raspberry Pi Model B.TRANSIENT, VOL.3, NO. 4, DESEMBER 2014, ISSN: 2302-9927, 547.

M. Arakeri, Keerthana NS, Madhura M, A. sankar, and T. Munnavar, “Assistive Technologi for the Visually Impaired Using Computer Vision., 978-1-5386-5314, 2018 IEEE.

V. Venkatesh Murthy and Haanumantappa, “Improving Optical Braille Recognition in Pre-processing Stage"., International Conference on Soft-computing and network Security (ICSNS), 2018 IEEE.

M. W ajid, M. waris Abdullah and Dr. Omar Farooq., “Imprinted Braille-Character Pattern Recognition using Image Processing Techniues.,” 2011 International Conference on Image Information Processing (ICIIP), IEEE.

Yun Eninggar, Wahyul Amien Syafei, dan Budi Setyono. 2011. Pengenalan Huruf Braille Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Metoda Hebbrule . Semarang : Fakultas Teknik Universitas, Diponegoro.




DOI: https://doi.org/10.25077/jnte.v9n1.707.2020

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 License.

        

 

.
 Statistic and Traffic