Robot pengambil sampah bekerja mengambil sampah yang terletak di atas lantai . Pada penelitian ini jenis benda yang termasuk sampah berupa botol bekas kemasan minuman. Botol dicapture oleh kamera, kemudian diidentifikasi oleh sistem menggunakan Microsoft Visual Studio 2008 yang terkonfigurasi dengan OpenCV Library. Untuk mengenali karakteristik botol, sistem menggunakan salah satu fungsi dari OpenCV Library, yaitu Haartraining. Pada Haartraining, dikumpulkan gambar botol untuk dipelajari karakteristiknya berdasarkan bentuk dan warna dari botol. Setelah dipelajari, maka karakteristik botol tersebut akan tersimpan dalam file dengan format XML. File XML yang dihasilkan melalui proses Haartraining diunggah ke dalam algoritma sistem pendeteksian pada Microsoft Visual Studio 2008 . Sistem dapat mendeteksi botol dengan akurat ketika sistem dijalankan pada kondisi intensitas cahaya terang. Dari pengujian sistem pendeteksian terhadap 7 botol dengan warna dan bentuk umum yang berbeda, semua dapat terdeteksi oleh sistem. Sehingga didapat persentase keberhasilan sebesar 100%. Sistem dapat mendeteksi botol ketika botol berada di dekat benda lain yang memiliki warna yang sama dengan botol. Sistem dapat mendeteksi botol pada saat botol berposisi tegak, dan dimiringkan maksimal 45o. Dari pengujian sistem pendeteksian terhadap botol dengan 9 posisi rotasi yang berbeda, diketahui bahwa sistem dapat mendeteksi botol pada 6 posisi berbeda dan sistem tidak dapat mendeteksi botol pada 3 posisi berbeda yang lainnya. Sehingga didapat persentase keberhasilan sebesar 66,67%. Sistem juga dapat menghasilkan titik tengah koordinat dari botol, yang menjadi informasi keberadaan botol bagi gripper pada lengan robot untuk mengambil botol tersebut.
Kata kunci: Robot pengambil sampah, botol, bentuk,, warna, kamera, OpenCV Library, Haartraining.
