Pohon kelapa sawit merupakan tanaman yang tumbuh dengan baik di wilayah tropis. Kelapa sawit dikembangkan dan dimanfaatkan sebagai tanaman pertanian untuk industri minyak sawit ataupun kosmetik. Saat ini, Indonesia merupakan Negara terbesar penghasil sawit didunia. Oleh karena itu, industri sawit di Indonesia harus dapat meningkatkan dan mempertahankan kualitas sawit sehingga mampu bersaing di pasar dunia.
Industri sawit memiliki tantangan tersendiri seperti pengolahan TBS yang di mulai dari pemanen hingga ektraksi minyak. Tahapan yang paling krusial pada pengolahan sawit menjadi minyak adalah pemanenan. Ketidaktepatan dalam memprediksi tingkat kematangan tandan buah segar (TBS) ketika pemanenan atau grading menyebabkan kehilangan hasil serta berkurangnya kualitas sawit yang berdampak pada profitabilitas dan penjualan TBS kelapa sawit. Pentingnya penilaian tingkat kematangan sawit ini berhubungan dengan kualitas kelapa sawit karena mempengaruhi proses pemurnian dan produk akhir.
Umumnya, penggolongan TBS berdasarkan tingkat kematangan dilakukan melalui bentuk fisik seperti warna buah dan jumlah buah yang lepas di permukaan tanah. Penilaian buah secara fisik ini cenderung subjektif yang menimbulkan kesalahan penilaian karena berdasarkan pengalaman.
Selain itu, penilaian dengan metode ini memakan waktu dan membutuhkan tenaga kerja yang lebih banyak. Penggolongan TBS yang lebih tepat, efektif, dan efesien sangat dibutuhkan untuk dapat menghasilkan TBS berkualitas tinggi. Teknik Pencitraan Termal (Thermal Imaging Technique) merupakan salah satu solusi yang dapat digunakan untuk penggolongan TBS yang tepat, efektif dan efesien.
Teknik Pencitraan Termal (Thermal Imaging Technique)
Teknologi machine vision merupakan teknologi dan metode berbasis pencitraan yang ditujukan untuk inspeksi, analisis otomatis, dan sortasi. Teknologi yang bebasis pencitraan biasanya menggunakan sifat-sifat optik seperti intensitas warna, segmentasi, dan ruang warna. Teknologi ini dapat digunakan pada bidang pertanian baik di saat panen maupun pascapanen. Teknologi pencitraan mampu mengkatagorikan buah-buahan dalam kelompok yang benar dengan akurasi 90% sehingga cocok digunakan untuk buah ataupun sayuran yang memiliki berbagai tingkat kematangan yang biasanya sulit dinilai oleh manusia secara kasat mata.
Teknik pencitraan termal merupakan salah satu jenis machine vision berdasarkan prinsip termal sehingga faktor pencahayaan tidak menjadi permasalahan dalam melakukan pengukuran. Dalam teknik ini, emisi suhu dari buah akan digunakan dalam prosedur pengujian tingkat kematangan. Kandungan minyak pada TBS meningkat seiring dengan tingkat kematangan, dimana semakin tinggi tingkat kematangan maka semakin sedikit kandungan airnya sehingga mengakibatkan kandungan minyak menjadi tinggi. Kandungan minyak yang terkandung pada TBS berhubungan dengan karakteristik termal TBS. Dengan adanya hubungan ini maka fenomena tingkat kematangan pada TBS dapat dilihat dengan menggunakan gambar kamera termal.
Kamera termal bersifat monokromatik yang artinya kamera ini tidak dapat mengamati warna tetapi dapat mendeteksi kekuatan radiasi. Besarnya radiasi berbanding lurus dengan tingkat kematangan buah. Suhu permukaan TBS dapat dimanfaatkan untuk memperkirakan tingkat kematangan. Biasanya hasil ektrasi gambar yang ditangkap pada TBS menggunakan kamera termal berupa warna kemerahan, kehijauan dan kebiruan yang dideskripsikan sebagai perbedaan suhu pada permukaan TBS.
Dilapangan, buah matang memiliki suhu lebih tinggi dibandingkan buah belum matang. Tetapi pada gambar termal TBS perhitungan dilakukan pada suhu tandan kelapa sawit secara keseluruhan. Perbedaan antara suhu TBS kelapa sawit dan suhu lingkungan, yaitu ∆Temp, dianggap sebagai parameter utama dalam sortasi menggunakan pencintraan termal. Dengan kata lain, ∆Temp merupakan indeks yang dapat diandalkan untuk mengklasifikasikan TBS kelapa sawit. Dengan adanya teknologi ini diharapkan dapat mendukung industri kelapa sawit dalam meningkatkan kualitas yang mampu bersaing dengan negara lain.
