“Ketika pengguna mengarahkan kamera ke bagian dinding yang retak dan menekan Trigger pada gagang alat, sistem akan menangkap citra, memprosesnya, kemudian menampilkan hasil analisis secara langsung pada layar LCD,” jelas Dzulfikar.
Hasil analisis tersebut mencakup tingkat kerusakan, kedalaman dan panjang retakan, hingga rekomendasi tindak lanjut yang dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pengguna.
Dalam pengembangannya, sistem Wall-Inspect memanfaatkan OpenCV untuk pemrosesan citra serta format Open Neural Network Exchange (ONNX) guna mendukung efisiensi dan fleksibilitas model AI pada berbagai perangkat.
Pengembangan dilakukan melalui sejumlah tahapan, mulai dari pengumpulan dataset citra dinding, perancangan sistem, pengembangan dan implementasi model AI, hingga evaluasi melalui pengujian langsung di lingkungan nyata. Tahapan tersebut dilakukan untuk mengukur tingkat keandalan dan akurasi sistem dalam mendeteksi kondisi dinding.
Keunggulan Wall-Inspect terletak pada kemampuannya memberikan informasi kondisi dinding secara cepat dan real-time. Perangkat ini tidak hanya berfungsi sebagai alat pemantauan visual, tetapi juga menjadi Asisten digital konstruksi yang membantu pengguna memperoleh gambaran kondisi keretakan secara lebih objektif.
Melalui kolaborasi antara mahasiswa Informatika dan Teknik Sipil, inovasi ini diharapkan dapat dikembangkan menjadi teknologi inspeksi bangunan yang semakin akurat dan praktis.
Ke depan, Wall -Inspect diharapkan mampu mendukung deteksi dini kerusakan, menekan risiko kerusakan struktural, mengurangi biaya perbaikan, serta mendorong pengelolaan bangunan dan infrastruktur yang lebih aman dan berkelanjutan. **
Discussion about this post