IRIS: Kameragestützte Füllstands- und Fremdk?rpererkennung für Silos

Studentische Projektleitung:

• Moritz Schlarmann, Technische Informatik

Projektteam:

• Marius Kruggel, Medieninformatik
• Lukas Piening, Technische Informatik
• Domenik Kranke, Medieninformatik
• Julian Schramm, Technische Informatik
• Justin Sorour, Technische Informatik
• Mick Hurrelbrink, Technische Informatik
• Markus Kapp, Medieninformatik
   

Modul:

Software-Engineering-Projekt

Betreuer*innen:

• Prof. Dr.-Ing. Ralf T?njes
• M.Sc Julian Dreyer
   

Kooperation:

• KMPC Innovations GmbH, Flein in Baden-Württemberg

Jeder Silobesitzer kennt das Problem: Um den Inhalt eines Silos zu überprüfen, sind Stichproben au?erhalb des Silos zu begutachten. Dies ist mit einem enormen Arbeitsaufwand verbunden und als Ergebnis sehr ungenau. Gr??ere Verunreinigungen lassen sich über Stichproben schwer ermitteln. Des Weiteren kann keine Aussage über den genauen Füllstand getroffen werden. Diese Problematik m?chte KMPC Innovations GmbH in Zusammenarbeit mit der 新老虎机平台,最新老虎机 Osnabrück l?sen. Daraus entstand ein Projekt, in dem sich acht Studenten engagieren.

Dank Bilddaten Aussage über Qualit?t des Speichergutes

Ziel des Projektes ist das Erkennen des Füllstandes des Silos. Dazu wurden mehrere Sensoren validiert und in Betrieb genommen. Eine Aussage über die Qualit?t des Inhalts wird über Bilddaten getroffen. Diese werden an den Server übermittelt und dort mithilfe eines Algorithmus ausgewertet. Dieser erkennt mittels Bilderkennung Verunreinigungen und Fremdk?rper.

Die Datens?tze werden an den Server übermittelt und aufbereitet. Diese setzen sich aus Füllstand, Akku, Bildern und deren Auswertung zusammen. Silobesitzer k?nnen die Daten über eine Weboberfl?che abrufen. Die Daten lassen sich dabei sowohl als Momentaufnahme sowie über einen l?ngeren Zeitraum anzeigen.