Cabai Detection merupakan sistem yang dikembangkan untuk membantu mengenali kondisi cabai secara otomatis melalui gambar. Sistem ini digunakan untuk membedakan beberapa kondisi cabai, yaitu cabai hijau, cabai setengah matang, cabai merah, serta cabai yang telah kering atau busuk.

Project ini dibuat dari kebutuhan untuk mengurangi ketergantungan pada pemeriksaan visual secara manual. Dengan jumlah cabai yang banyak, proses pengamatan satu per satu dapat memerlukan waktu dan hasilnya juga dapat berbeda tergantung pada orang yang melakukan pemeriksaan.

Penentuan tingkat kematangan dan kualitas cabai umumnya dilakukan dengan mengamati warna dan kondisi fisiknya. Cara tersebut memang sederhana, tetapi menjadi kurang praktis ketika jumlah objek yang diperiksa semakin banyak.

Karena itu, sistem ini dikembangkan agar proses identifikasi dapat dilakukan secara otomatis melalui kamera. Gambar cabai yang diterima kemudian dianalisis untuk menentukan jenis atau kondisi cabai yang terlihat.

Project ini dikembangkan dengan menggabungkan kamera sebagai sumber gambar, sistem komunikasi untuk mengirimkan gambar, serta model deteksi yang bertugas mengenali kondisi cabai.

Beberapa bagian yang dikembangkan meliputi:

* Mengidentifikasi beberapa kondisi cabai berdasarkan tingkat kematangan dan kualitasnya.

* Menerima gambar secara langsung dari perangkat kamera.

* Menampilkan hasil deteksi pada antarmuka web.

* Memberikan informasi mengenai objek cabai yang berhasil dikenali.

* Menyediakan simulator menggunakan kamera laptop untuk membantu pengujian ketika perangkat kamera khusus tidak tersedia.

* Menyiapkan proses pelatihan model agar sistem dapat dikembangkan menggunakan dataset cabai yang berbeda.

* Mengatur batas keyakinan deteksi agar hasil yang ditampilkan lebih relevan.

Hasil dari project ini adalah sebuah sistem yang mampu menerima gambar cabai dan memberikan hasil identifikasi secara otomatis. Pengguna tidak perlu memeriksa setiap cabai secara manual karena proses pengenalan dibantu oleh sistem berdasarkan model yang telah dilatih.

Project ini juga menjadi penerapan computer vision dan Internet of Things dalam sebuah permasalahan sederhana di bidang pertanian, khususnya untuk membantu proses pengelompokan cabai berdasarkan kondisi visualnya.

Dengan pendekatan tersebut, pemeriksaan yang sebelumnya bergantung pada pengamatan manusia dapat diarahkan menjadi proses yang lebih konsisten, cepat, dan dapat dikembangkan lebih lanjut.