Er zijn veel verschillende sensoren beschikbaar die gebruikt kunnen worden om data in te winnen. Daarnaast zijn er veel verschillende werkwijzen om aan de slag te gaan met sensoren. Om een gestandaardiseerde werkwijze op te stellen, is een groep 4e-jaars AGIS studenten van de HAS green academy in het kader van het SURF project SMART sensordata infrastructuur aan de slag gegaan met het proces omtrent het inwinnen van data met sensoren. Hier is een werkwijze uit komen rollen die voor iedereen en overal werkt. In deze handleiding wordt de werkwijze stap voor stap uitgelegd.
MULTIFILE
Gedurende drie schooljaren is de implementatie van het praktijkgerichte programma ‘Technologie en Toepassing’ in de theoretische leerweg van het VMBO (T&T) onderzocht en ondersteund. Gebleken is dat T&T mogelijkheden schept om leerlingen voor techniek te interesseren en om de werelden van school en daarbuiten met elkaar te verbinden. De implementatie van het vak laat echter nog veel te wensen over. T&T doet een zwaar beroep op de vakinhoudelijke en vakdidactische expertise van leraren. Dit heeft te maken met de breedte van het vak, met doelstellingen die niet altijd makkelijk verenigbaar zijn, en met het feit dat veel technologie uitdagend is voor gebruik in schoolklassen, en ook snel verandert. Deze combinatie maakt dat het vak alleen succesvol kan zijn als leraren over specifieke expertise beschikken. Er is inmiddels een infrastructuur opgetuigd om die expertise te ontwikkelen. We laten in dit rapport zien hoe deze infrastructuur en de landelijke regelgeving nog zouden moeten worden doorontwikkeld om T&T tot bloei te laten komen.
Om tot een circulaire economie te komen, ontstaan er nieuwe initiatieven om organisch afval decentraal/ lokaal te verwerken tot compost. Deze initiatieven maken gebruik van nieuwe meetsystemen, die procesdata genereren om de verwerking van afval tot grondstof beter te kunnen besturen. De huidige sensoren of mogelijkheden om composteerprocessen te meten (bijv. via het lab) zijn te kostbaar, te traag of minder geschikt in gebruik voor de beoogde toepassing.In het KIEM VANG project “Laagdrempelig meetsysteem voor compostering” is daarom geprobeerd een antwoord te vinden op de volgende onderzoeksvraag: “Hoe kan nieuwe sensortechnologie effectief toegepast worden, zodat hiermee eigenschappen van biotische reststromen laagdrempelig zichtbaar gemaakt kunnen worden?”In het project zijn nieuwe sensoren ontwikkeld, waarmee metingen te verrichten zijn op een aantal cruciale variabelen in het composteringsproces. De sensoren kunnen tijdens het composteringsproces in de te composteren materie blijven. Ze geven daarbij niet zozeer een absolute waarde van de variabelen, maar laten zien hoe de variabelen zich in de tijd ontwikkelen. Indien onverwachte of ongewenste veranderingen optreden, kan op basis van de metingen vervolgens het proces bijgestuurd worden. Het meetsysteem is naar verwachting goedkoper dan huidige meetmethoden, zowel materieel (productiekosten) als in het gebruik (operationele kosten).De eerste experimenten zijn veelbelovend. Met de sensoren zijn bij benadering de fluctuatie in temperatuur, geleiding, pH, en Total Dissolved Solids te meten. Tevens lijkt het dat groepen van ionen te herkennen zijn. Hiermee zouden zaken zoals Kalium of Fosfaat te meten zijn. Er is meer onderzoek nodig en er zijn meer experimenten nodig voordat het meetsysteem in de praktijk toegepast kan worden.
MULTIFILE
![[Project] Laagdrempelig meetsysteem voor compostering](https://publinova-harvester-content-prod.s3.amazonaws.com/thumbnails/files/previews/pdf/20240419021854961278.rmulier_eindrapportage_KIEM_VANG_Laagdrempelige_Meetsyst-thumbnail-400x300.png)
Size measurement plays an essential role for micro-/nanoparticle characterization and property evaluation. Due to high costs, complex operation or resolution limit, conventional characterization techniques cannot satisfy the growing demand of routine size measurements in various industry sectors and research departments, e.g., pharmaceuticals, nanomaterials and food industry etc. Together with start-up SeeNano and other partners, we will develop a portable compact device to measure particle size based on particle-impact electrochemical sensing technology. The main task in this project is to extend the measurement range for particles with diameters ranging from 20 nm to 20 um and to validate this technology with realistic samples from various application areas. In this project a new electrode chip will be designed and fabricated. It will result in a workable prototype including new UMEs (ultra-micro electrode), showing that particle sizing can be achieved on a compact portable device with full measuring range. Following experimental testing with calibrated particles, a reliable calibration model will be built up for full range measurement. In a further step, samples from partners or potential customers will be tested on the device to evaluate the application feasibility. The results will be validated by high-resolution and mainstream sizing techniques such as scanning electron microscopy (SEM), dynamic light scattering (DLS) and Coulter counter.
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.
Therapietrouw is veelal laag onder patiënten met knieartrose. Dit beïnvloedt behandeluitkomsten negatief, aangezien de mate van therapietrouw een grote invloed heeft op behandeluitkomsten. Real-time feedback op het looppatroon met behulp van sensortechnologie kan de mate van therapietrouw vergroten, aangezien de patiënt op het juiste moment de juiste feedback ontvangt.
