Deep Learning Menggunakan Tensorflow Dan Convolutional Neural Network Untuk Pendeteksian Kemasan Biskuit Nextar Yang Rusak

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis yang dapat mendeteksi kerusakan pada kemasan produk biskuit merek Nextar. Kami mengadopsi pendekatan Deep Learning dengan Convolutional Neural Network (CNN) dan mengimplementasikannya menggunakan TensorFlow. Dataset terdiri dari gambar kemasan biskuit Nextar yang rusak dan utuh. Melalui tahap pelatihan yang intensif, model CNN berhasil dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan model ini mampu mendeteksi kerusakan pada kemasan dengan akurasi tinggi, menghadirkan potensi signifikan untuk meningkatkan kontrol kualitas dalam industri makanan. Hasil ini juga menyumbangkan pemahaman lebih lanjut dalam aplikasi teknologi Deep Learning untuk inspeksi visual produk dan memiliki implikasi positif terhadap efisiensi dan kualitas produk.