Indikator konsentrasi pelarut tembaga berbasis IOT

Authors

  • Hendro Darmono Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia
  • Koesmarijanto Koesmarijanto Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia
  • Nugroho Suharto Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.33795/eltek.v20i2.355

Keywords:

Pelarut Tembaga, Kadar Tembaga, Raspberry Pi, Laboratorium

Abstract

Penelitian ini menguji kinerja perangkat pelarut tembaga skala kecil untuk digunakan di labotarium elektronika. Bahan kimia ferri clorida 40 % 1500 ml digunakan sebagai bahan pelarut dasar, perangkat ini digunakan untuk menghapus atau menghilangkan sebagian lapisan tembaga yang tidak diperlukan pada rangkaian di Printed Circuit Board (PCB). Sebuah kamera digunakan sebagai sensor kepekatan larutan yang telah digunakan untuk menghapus lapisan tembaga. Data sensor diproses dengan menggunakan Raspberry Pi yang digunakan sebagai pembanding perhitungan kepekatan larutan secara manual dan data dikirimkan ke aplikasi android. Metoda pengalamatan warna Red, Green, dan Blue (RGB) digunakan untuk menentukan kadar tembaga berdasarkan warna yang ditangkap kamera. Hasil pengujian menunjukkan kamera mengidentifikasi warna untuk kadar tembaga dalam laruran mulai dari 0% sampai dengan 0,121 % dan waktu yang diperlukan untuk melarutkan tembaga mencapai 45 menit yang akan digunakan acuan untuk menentukan larutan sudah jenuh. Hasil pengolahan data menghasilkan tampilan kejenuhan dari 30% sampai dengan 100%, artinya perubahan warna untuk kadar laruran kurang dari 0,02% tidak dapat diidentifikasi demikian juga untuk diatas 0,121%. Dengan demikian dapat disimpukan perangkat ini hanya mampu mendeteksi kadar tembaga dalam pelarut diatas 0.02% hingga maksimum 0,121%.

ABSTRACT

This research tested the performance of a small-scale copper solvent device for use in an electronics laboratory. The chemical ferric chloride 40 % 1500 ml is used as a primary solvent. This device removes or partially removes the copper layer that is not needed on the circuit on the Printed Circuit Board (PCB). A camera is used as a sensor for the concentration of a solution used to remove the copper layer. Sensor data is processed using a Raspberry Pi, which compares the attention of the solution manually and the data sent to the Android application. The Red, Green, and Blue (RGB) colour addressing method is used to determine the copper content based on the colour captured by the camera. The test results show the camera identifies the colour for the copper content in the solution ranging from 0% to 0.121%. The time required to dissolve the copper reaches 45 minutes, which will be used as a reference to determine whether the solution is saturated. The data processing results produce a saturation display from 30% to 100%, meaning that the colour change for a solution content of less than 0.02% cannot be identified as well as for those above 0.121%. Thus, it can be concluded that this device can only detect copper levels in solvents above 0.02% up to a maximum of 0.121%.

References

C.T. Obe; S.E. Oti ; C.U. Eya ; D.B.N. Nnadi ; O.E. Nnadi, ”A low-cost printed circuit board design technique and processes using ferric chloride solution,” Nigerian Journal of Technology , vol. Vol. 39 , nr No. 4 , 2020.

Riafinola H; Lifitri S. ; Ginting, M. T. ;Budiana, B. , ”Kajian Efektivitas Larutan Etsa NH4OH, FeCl3, dan CuCl2 pada Multilayar Rigid Printed Circuit Board,” Journal of Applied Electrical Engineering (JAEE), vol. 3, nr 1, 2019.

Chandradip Kumar Yadav; Brahamdeo Yadav,” Measurement of Conductance of FeCl3 in Distilled Water at Different Temperature and Concentration,” Rupantaran: A Multidisciplinary Journal, vol. 3, 2020.

Kurniawan, Adhadi ; I. Wayan Mustika; Sri Suning Kusumawardani, ”Pengujian Tracking Color Menggunakan IP Webcam untuk Deteksi Ketinggian Air,” PROCEEDINGS OF CONFERENCE ON INFORMATION TECHNOLOGY AND ELECTRICAL ENGINEERING, p. 261, 2014.

Maulidina, A. S. ; Oktavianti, R. , ”Alat Etching PCB Berbasis Adruino Nano dengan Monitoring Via Kamera,” 2020.

Cahyono ; Handaru Bowo ; Nurul Mahmida Ariani., ”Reduksi tembaga dalam limbah cair proses etching Printing Circuit Board (PCB) dengan proses elektrokimia.,” Journal of Industrial Research (Jurnal Riset Industri), vol. 8, nr 2, 2014.

Song, X., Jiang, S., Herranz, L., & Chen, C. , ”Learning effective RGB-D representations for scene recognition.,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 28, nr 2, pp. 980-993., 2018.

Liciotti, D., Paolanti, M., Frontoni, E., & Zingaretti, P.,” People detection and tracking from an RGBD camera in top-view configuration: review of challenges and applications.,” International Conference on Image Analysis and Processing, 2017.

D. Rosmala ; G. Dwipa L., ”Pembangunan website content monitoring system menggunakan Difflib Python,” Jurnal Informatika, vol. vol. 3, nr no. 3, , 2012.

Downloads

Published

2022-10-28

How to Cite

[1]
H. Darmono, K. Koesmarijanto, and N. Suharto, “Indikator konsentrasi pelarut tembaga berbasis IOT ”, eltek, vol. 20, no. 2, pp. 70–78, Oct. 2022.