Symposium Intelligente systemen in de zorg, KU Leuven, 9 maart 2012.
Met de toepassing van sensoren in de zorg zal het aantal data explosief toenemen. Maar kunnen we die data ook op een goede manier verwerken? Hoe vindt de integratie plaats? En hoe staat het met de gebruiksvriendelijkheid? Eén van de struikelblokken, zegt Ben Kröse, is de consistentie van data. In theorie misschien eenvoudig op te lossen, maar niet in de praktijk.
Deel drie van een serie artikelen in het vakblad Safety! waarin studenten die onderzoeksopdrachten doen voor innnovaties in de industrie bij het Saxion Kenniscentrum Design en Technologie. In dit artikel beschrijft begeleidend onderzoeker Eliza Bottenberg het onderzoek van de studenten Claudie Müller en Kerstin Stremlau. In het kader van het onderzoeksproject Veiligheid op de werkvloeren hebben zij sensoren ontworpen die bewegingen van werknemers monitoren via kleding.
Mondkapjes, of mondmaskers, zijn door de SARS-COV-2 pandemie niet meer uit het straatbeeld weg te denken. De kwaliteit en comfort van de pasvorm van medische en niet-medische mondmaskers wordt bepaald door hoe goed het mondmasker overeenkomt met de afmetingen van het gezicht van de drager. Echter is er geen goed overzicht van de antropometrie van het gelaat van de Nederlandse bevolking waardoor de pasvorm van mondmaskers nu vaak niet optimaal is. Er is dus vraag naar een laagdrempelige en veilige manier om gezichtskenmerken in kaart te brengen en betere ontwerprichtlijnen voor mondkapjes. Driedimensionaal (3D) scannen doormiddel van Light Detection and Ranging (LiDaR) technologie in combinatie met slimme algoritmes lijkt wellicht een manier om gezichtskenmerken snel en laagdrempelig vast te leggen bij grote groepen mensen. Daarnaast geeft het 3D scannen van gezichten de mogelijkheid om niet enkel de afmetingen van gezichten te meten, maar ook 3D pasvisualisaties uit te voeren. Hoewel 3D scannen geen nieuwe technologie is, is de LiDaR technologie pas sinds 2020 geïntegreerd in de Ipad en Iphone waardoor het toegankelijk gemaakt is voor consumenten. Doormiddel van een research through design benadering zal onderzocht worden of deze technologie gebruikt kan worden om betrouwbare en valide opnames te maken van gezichten en of er op basis hiervan ontwerprichtlijnen ontwikkeld kunnen worden. In dit KIEM GoCi-project zal daarnaast ingezet worden om een kennisbasis en netwerk op te bouwen voor een vervolg aanvraag over de inzet van 3D technologieën in de mode-industrie.
De technische en economische levensduur van auto’s verschilt. Een goed onderhouden auto met dieselmotor uit het bouwjaar 2000 kan technisch perfect functioneren. De economische levensduur van diezelfde auto is echter beperkt bij introductie van strenge milieuzones. Bij de introductie en verplichtstelling van geavanceerde rijtaakondersteunende systemen (ADAS) zien we iets soortgelijks. Hoewel de auto technisch gezien goed functioneert kunnen verouderde software, algorithmes en sensoren leiden tot een beperkte levensduur van de gehele auto. Voorbeelden: - Jeep gehackt: verouderde veiligheidsprotocollen in de software en hardware beperkten de economische levensduur. - Actieve Cruise Control: sensoren/radars van verouderde systemen leiden tot beperkte functionaliteit en gebruikersacceptatie. - Tesla: bij bestaande auto’s worden verouderde sensoren uitgeschakeld waardoor functies uitvallen. In 2019 heeft de EU een verplichting opgelegd aan automobielfabrikanten om 20 nieuwe ADAS in te bouwen in nieuw te ontwikkelen auto’s, ongeacht prijsklasse. De mate waarin deze ADAS de economische levensduur van de auto beperkt is echter nog onvoldoende onderzocht. In deze KIEM wordt dit onderzocht en wordt tevens de parallel getrokken met de mobiele telefonie; beide maken gebruik van moderne sensoren en software. We vergelijken ontwerpeisen van telefoons (levensduur van gemiddeld 2,5 jaar) met de eisen aan moderne ADAS met dezelfde sensoren (levensduur tot 20 jaar). De centrale vraag luidt daarom: Wat is de mogelijke impact van veroudering van ADAS op de economische levensduur van voertuigen en welke lessen kunnen we leren uit de onderliggende ontwerpprincipes van ADAS en Smartphones? De vraag wordt beantwoord door (i) literatuuronderzoek naar de veroudering van ADAS (ii) Interviews met ontwerpers van ADAS, leveranciers van retro-fit systemen en ontwerpers van mobiele telefoons en (iii) vergelijkend rij-onderzoek naar het functioneren van ADAS in auto’s van verschillende leeftijd en prijsklassen.
De glastuinbouw in Nederland is wereldwijd toonaangevend en loopt voorop in automatisering en data-gedreven bedrijfsvoering. Voor de data-gedreven teelt wordt, naast het monitoren van de kas-parameters ook het monitoren van gewasparameters steeds meer gevraagd. De sector is daarbij vooral geïnteresseerd in niet-destructieve, contactloze en persoonsonafhankelijk monitoring van gewassen. Optische sensortechnologie, zoals spectrale afbeeldingstechnologie, kan veel waardevolle informatie opleveren over de staat van een gewas of vrucht, bijvoorbeeld over het suikergehalte, maar ook de aanwezigheid van plantziektes of insecten. Echter is dit vaak een te kostbare oplossing voor zowel de technologiebedrijven die oplossingen leveren als voor de telers zelf. In dit project onderzoeken wij de mogelijkheid om spectrale beeldvorming tegen lagere kosten te realiseren. Het beoogde resultaat is een prototype van een instrument dat tegen lage kosten met spectrale beeldvorming een of meerdere gewaseigenschappen kan kwantificeren. Realisatie van dit prototype heeft een sterke Fotonica-component (expertise Haagse Hogeschool) maakt gebruik van Machine Learning (expertise perClass) en is bedoeld voor toepassing op scout robots in de glastuinbouw (expertise Mythronics). Een betaalbare oplossing betekent in potentie voor de teler een betere controle over kwaliteit van het gewas en automatisering voor detectie van ziekte-uitbraken. Bij een succesvol prototype kan deze innovatie leiden tot betere voedselkwaliteit en minder verspilling in de glastuinbouw.
