Sistem Deteksi Kematangan Buah Nanas Menggunakan Metode CNN (Convolutional Neural Network) memanfaatkan teknologi integrasi yang canggih dengan perangkat keras mekanis dan elektronik. Selain metode CNN untuk analisis gambar, sistem ini juga terhubung dengan alat-alat lain untuk meningkatkan fungsionalitasnya.

Integrasi utama dalam sistem ini melibatkan penggunaan conveyor dan servo sebagai alat sortir. Buah nanas yang berjalan melalui conveyor akan diarahkan ke zona sortir oleh servo, yang dikontrol secara otomatis berdasarkan hasil deteksi kematangan yang diberikan oleh model CNN. Ini memungkinkan buah-buah nanas yang telah diidentifikasi sebagai matang atau tidak matang untuk dipisahkan ke dalam tempat yang sesuai.

Selama proses ini, pengambilan gambar dari buah nanas yang berjalan melalui conveyor dilakukan menggunakan webcam yang terintegrasi. Citra-citra ini kemudian disampaikan ke model CNN untuk analisis tingkat kematangan. Informasi hasil analisis digunakan untuk mengontrol servo sehingga secara akurat dan efisien menyortir buah-buah nanas tersebut.

Penerapan conveyor, servo, dan webcam dalam sistem ini memungkinkan proses deteksi kematangan berlangsung secara terus menerus dan otomatis. Sistem ini tidak hanya memberikan hasil deteksi kematangan yang akurat tetapi juga meningkatkan efisiensi dalam proses sortir buah nanas. Dengan integrasi ini, hasil deteksi kematangan dapat langsung memengaruhi langkah-langkah tindakan yang diambil oleh alat sortir untuk memastikan distribusi buah nanas yang sesuai dengan tingkat kematangannya.