首页    期刊浏览 2024年11月28日 星期四
登录注册

文章基本信息

  • 标题:Sistem Pendeteksi Kepatahan Mata Bor pada Mesin Cetak PCB Berdasarkan Analisa Getaran Spindle Menggunakan Teensy Board
  • 本地全文:下载
  • 作者:Putra Trimardian Asri ; Muhammad Rivai ; Tasripan Tasripan
  • 期刊名称:Jurnal Teknik ITS
  • 印刷版ISSN:2301-9271
  • 电子版ISSN:2337-3539
  • 出版年度:2018
  • 卷号:7
  • 期号:1
  • 页码:98-103
  • DOI:10.12962/j23373539.v7i1.28496
  • 语种:Spanish
  • 出版社:Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
  • 摘要:Pemanfaatan Computer Numerical Control (CNC) adalah salah satu bentuk penerapan teknologi industri yang membuat hasil produksi lebih presisi dan akurat. CNC juga dapat diterapkan pada proses pencetakan Printed Circuit Board (PCB) menggantikan proses pelarutan secara kimiawi yang tidak ramah lingkungan. Akan tetapi penggunaan pencetak PCB berbasis CNC memiliki risiko yakni patahnya mata bor. Pada penelitian ini telah dibuat suatu sistem pendeteksian kepatahan mata bor berdasarkan analisa getaran. Sensor yang digunakan untuk dapat mendeteksi getaran adalah MEMS accelerometer yang mempunyai kemampuan pengukuran sampai 3,6g. Untuk dapat mengenali kepatahan mata bor, perlu dilakukan pengolahan sinyal dengan menggunakan Fast Fourier Transform. Lebar spektrum frekuensi yang digunakan adalah 0-1000Hz. Pola spektrum frekuensi tersebut digunakan sebagai input Artificial Neural Network untuk dapat mengenali kepatahan mata bor. Pemrosesan Fast Fourier Transform dan Artificial Neural Network dilakukan pada Teensy 3.2 development board. Hasil eksperimen dengan kecepatan putaran spindle 30000 RPM menunjukkan bahwa Artificial Neural Network dapat mendeteksi kepatahan mata bor dengan tingkat keberhasilan 80%. Penggunaan jenis PCB yang lebih keras dapat meningkatkan keberhasilan menjadi 91.67%. Sistim ini diharapkan dapat diterapkan pada CNC sebagai pencetak PCB sehingga dapat lebih efisien pada konsumsi daya dan waktu.
  • 关键词:Artificial Neural Network;Fast Fourier Transform;Kepatahan Mata Bor;Pencetak PCB
国家哲学社会科学文献中心版权所有