8. TANNER-Hochschulwettbewerb | Beitrag Team Westhoff (RWTH Aachen)

In Zusammenarbeit mit:
8. TANNER-Hochschulwettbewerb
für Technische Dokumentation
Team Westhoff
Ergebnis eingereicht durch
Sümeyya Karayurt
Duygu Kurtulus
Christina Sparwasser
Katalin Westhoff
von der

8.Tanner Hochschulwettbewerb
Produktsicherheit wird
großgeschrieben
Konzept zur Informationsoptimierung an Claas Maschinen
ausgearbeitet von
Sümeyya Karayurt, Duygu-Hamide Kurtulus, Christina
Sparwasser, Katalin Westhoff
1

Problemstellung und Ziel des Projekts
Ausganssituation:
Sicherheits- und Instruktionsaufkleber sind auf den
Landwirtschaftsmaschinen schon vorhanden
Problemstellung:
Aufkleber nicht eindeutig und nicht selbsterklärend
Zielsetzung:
Informationen über Aufkleber sollen kurz und aussagekräftig über ein
mobiles Endgerät abgerufen werden können
2

Gliederung
1.  Analyse
1.1. Definitionen
1.2. Brainstorming
1.3. Physical-World-Connection
1.4. Zielgruppendefinition
1.5. Anforderungsermittlung
2.  Design
2.1. Namensgebung und Icondesign
2.2. Use-Case-Diagramm
2.3. Paperprototype
2.4. Softwareprototype
3.  Implementierung
3.1. Technische Realisierung
4.  Knackpunkte
5.  Einschränkungen und Risiken
3

4
ADI Zyklus (iterative Vorgehensweise)
Analyse
Design
Implemen-
tierung
Ø  Brainstorming
Ø  Physical-World-Connection
Ø  Zielgruppendefinition
Ø  Anforderungsermittlung
Ø  Definitionen

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Brainstorming

Definitionen
Augmented Reality:
•  Computergestützte/virtuelle Erweiterung der Realitätswahrnehmung
•  Interaktivität findet in Echtzeit statt
Marker
•  Tracking erfolgt über speziell angebrachte Marker (Ankerpunkt in der Realität)
•  Muster innerhalb der Marker dient der Identifizierung der entsprechenden
Zusatzinformation
6

7
Augmented Reality
Welche Technologie eignet sich zur Realisierung?
Location-based AR Image-based AR
GPS-Information Bilderkennung
Marker-based AR
Marker (z.B.Piktogramm)
QR-Code
Codeerkennung
Physical-World-Connection

Augmented Reality
Welche Technologie eignet sich zur Realisierung?
Location-based AR Image-based AR
GPS-Information Bilderkennung
Marker-based AR
Marker (z.B.Piktogramm)
QR-Code
Codeerkennung
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-  Aufkleberbeschädigung
-  Anbringen der QR-Codes an verkaufte
Geräte
-  Zeit-/Kostenfaktor
-  Veränderung der Aufkleber (Vergrößerung)
-  Für kleinere Datenmengen geeignet
(Verlinkungen)
-  Textinhalte, keine multimedialen Inhalte
-  Gestalterische Möglichkeiten
eingeschränkt
+ Hoher Wiedererkennungswert
+ Kostenlose Erstellung/Reader
+ Sicheres/einfaches Matching garantiert
+ Echtzeit
QR-
Code
-  Softwareabhängigkeit (zuständige App)
+ Keine Aufkleber Veränderung
notwendig
+ Zeit-/Kostenfaktor
+ Für größere Datenmengen geeignet
+ Multimediale Inhalte möglich
+ Einfaches Matching (Piktogramme)
+ Innovativ
+ Virtuelle und echte Realität lassen
überlagern
Marker
-based
AR

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Geräte
(Verlinkungen)
eingeschränkt
+ Echtzeit
QR-
Code
-  Softwareabhängigkeit (zuständige App)
+ Keine Aufkleber Veränderung
notwendig
+ Zeit-/Kostenfaktor
+ Für größere Datenmengen geeignet
+ Multimediale Inhalte möglich
+ Einfaches Matching (Piktogramme)
+ Innovativ
+ Virtuelle und echte Realität lassen
überlagern
Marker
-based
AR
Geräte
(Verlinkungen)
eingeschränkt
+ Echtzeit
QR-
Code

AR Browser AR App
Marker-based AR
•  Der Aufkleber muss nicht verändert werden, da das Piktogramm als Marker verwendet werden kann
•  Da die Anwendung sowohl online als auch offline verwendet werden soll, eignet sich ein Augmented
Reality Browser nicht.
Aus diesem Grunde orientiert sich unser Konzept an der Entwicklung einer eigenständige Applikation.
•  günstiger im Vergleich zu einer AR App
•  Bestehende Nutzerbasis,
•  Promotion durch etablierte Kanäle, z.B.
Junaio
•  freier in der Featurewahl
•  Offline nutzbar
•  Integration einer Datenbank
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Zielgruppendefinition - Persona
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Jürgen Hoffmann
Profil
•  56 Jahre
•  Landwirt
•  verheiratet, 2 Söhne
•  keine guten Smartphone & Tablet-
Kenntnisse
Beruf
•  Führt selbstständigen Familienbetrieb
•  Besitzt einige Maschinen, dadurch techn.
Grundkenntnisse
•  Studieren der Betriebsanleitung oft zu
zeitaufwändig
Erwartungen an das Produkt
•  Zeitsparend und eine einfache
Bedienung
•  Aussagekräftige, kurze Informationen
über gesuchten Aufkleber
Daniel Küpper
Profil
•  25 Jahre
•  Angestellter im Großbetrieb
•  ledig
•  Kann mit Smartphone & Tablets umgehen
Beruf
•  Flexibel, arbeitet mit unterschiedlichen
Maschinen
•  Besitzt erweitertes Technikverständnis
•  Oft zu faul eine Betriebsanleitung
aufzuschlagen
Erwartungen an das Produkt
•  Zeitsparend, schnell, flexibel
•  Aussagekräftige, kurze Infos über gesuchten
Aufkleber

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Anforderungs-
analyse
(Festlegung der Anforderungen an das System)
Funktionale Anforderungen
•  Beschreibung dessen, was das
System tun soll
•  Bsp.: Das System soll mit Hilfe
der Kamera Bilder einscannen
können
Nicht-funktionale Anforderungen
•  Einschränkende Bedingung, wie die
funktionale Anforderung zu realisieren ist
•  Bsp.: der Identifizierungsvorgang muss in
höchstens 3 Sekunden abgeschlossen
sein
Anforderungsermittlung

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Funktionale Anforderungen
•  Der Benutzer kann den Aufkleber einscannen
•  Das System erkennt den Aufkleber
•  Das System zeigt weiterführende Information an
•  Das System ist für alle Claas Maschinen nutzbar
•  Der Benutzer kann auf eine integrierte Bedienungsanleitung zugreifen
•  Der Benutzer kann eine 3D Ansicht der Maschinen auswählen
•  Der Benutzer kann zwischen Fahrzeugtypen auswählen
•  Das System greift auf die Kamera zu
•  Verlinkung auf Bedienungsanleitung (Hyperlink)

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Zuverlässigkeit
•  Bei nicht erkannten Aufklebern soll das System anstatt falscher Information eine Fehlermeldung ausgeben,
um physische und ökonomische Schäden an Mensch und Maschine zu vermeiden
Benutzbarkeit
•  Einfaches intuitiv bedienbares Interface
Wartbarkeit
•  System soll durch Updates an neue Anforderungen anpassbar sein
Effizienz
•  Aufmerksamkeitsspanne des Nutzers soll nicht überspannt werden
Portierbarkeit
•  Plattformunabhängigkeit
Offlinenutzung
•  System soll auch ohne Internetverbindung funktionieren, da die Nutzerumgebung dies verlangt
Nicht funktionale Anforderungen:

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Analyse
Design
Implemen-
tierung
Ø  Anwendungsfälle (Use-Case)
Ø  Paperprotoype (Storyboards)
Ø  Softwareprototyp
Ø  Namensgebung und Icondesign

Namensgebung & Icondesign
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Namensgebung
Icondesign
Orientierung am Design bereits vorhandener Applikationen von Claas
CLAAS MATE
Matching Application for Tag Entities
AGROCOM LU AGROCOM NET CLAAS TELEMATICS

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Anwendungsfälle/ Use-Case-Diagramm

Storyboard - Scannen
17

Storyboard - Scannen
18

Storyboard – 3D Ansicht
19
5.

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Software-Prototyp Scannen
1. Startbildschirm
•  Scan Tab wählen
2. Scanfunktion
•  Aufkleber scannen
•  Automatische
Weiterleitung zur
Informationsanzeige
3. Informationsanzeige
•  Zugehörige
Information wird
angezeigt
•  User kann den
Aufkleber als Favorit
makieren
4. Starbildschirm
•  Startbildschirm mit
bereits
hinzugefügtem
Favoriten

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Software-Prototyp – 3D Ansicht
1. Starbildschirm
•  3D Tab
wählen
2. Kategorie
Auswahl
•  Futterernte
auswählen
3. Maschinen
Auswahl
•  Kombiwagen
wählen
4. 3D Ansicht
•  3D Ansicht mit roten
(Sicherheitsaufkleber) und
grünen (Instruktionsaufkleber)
Markierungen
•  Maschine beliebig zoomen und
drehen
•  Zur Informationsanzeige
Markierung wählen
5. Informationsanzeige
•  Information zur
gewählten
Markierung

4. Betriebsanleitung
Software-Prototyp Bedienungsanleitung
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1. Startbildschirm 2. Auswahl der Kategorie 3. Auswahl der Maschine
•  Schritte 1-3 analog zur
vorherigen Folie (3D Ansicht)
•  Anzeige der zugehörige
Betriebsanleitung
•  Integrierte Suche nach
Schlagwörtern
•  Inhaltsverzeichnis mit
Hyperlinks

Analyse
Design
Implemen-
tierung
Ø  Bildaufnahme
Ø  Bildverarbeitung
Ø  Merkmalsextraktion
Ø  Klassifizierung
Ø  Ergebnis
Technische Realisierung
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Der User erfasst das Bild des Aufklebers mit der
Videokamera auf seinem mobilen Endgerät
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1. Bildaufnahme
Problem: Bildaufnahme nicht immer optimal
•  Lichtverhältnisse
•  Distanz
•  Dreck am Aufkleber
•  Beschädigung des Aufklebers

Optimierung der Aufnahme für die spätere Bildverarbeitung und Merkmalsextraktion
2. Bildvorverarbeitung
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•  Grauwertbildung
o  Umwandlung des Farbbildes in Grauwertbild
•  Binarisierung
o  Transformation des Bildes in ein Schwarz-Weiß-Bild
Algorithmus zur Binarisierung:
wähle einen Schwellenwert t;
setze alle Pixel < t auf schwarz;
setze alle Pixel >= t auf weiß;
t=181 gewählt

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2. Bildvorverarbeitung
•  Morphologische Filter
•  Dilatation: Ändere ein Pixel von „weiß“ zu „schwarz“ wenn
mindestens ein Nachbarpixel „schwarz“ ist.
•  Erosion: Ändere ein Pixel von „schwarz“ zu „weiß“ wenn
mindestens ein Nachbarpixel „weiß“ ist.
•  Modellbasierte Auswahl: Wissen über das Bild wird eingesetzt
•  Template Matching (Sicherheitsaufkleber)
•  im Bild wird nach gegebener Vorlage gesucht
•  (durch eingeschränktes Suchfeld, verkürzt sich die Laufzeit)

Suche nach markanten Stellen im Bild mit hohem Informationsgehalt
Lage muss aus dem Bild des Markers vollständig rekonstruiert werden können
27
3. Merkmalsextraktion
•  Canny-Algorithmus: Erkennung aller Kanten im Bild
o  Distanztransformation: alle Pixel mit dem Wert > 1 werden
entfernt
•  Zusammenhängende Kanten werden zu Konturen
zusammengefasst
•  Kreise suchen
•  Um Konturen zusammenzufügen ggf. nach Ellipsen
suchen
•  Harris-Corner-Detektor
o  Robust gegenüber Veränderung der Perspektive,
Helligkeit, Rotation, Skalierung etc.
o  effizient berechenbar
Ecken:
Keine Ecken:
Kombinierbare Schritte:

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4. Klassifikation
Nächster Nachbar-Klassifikator:
•  für jeden Merkmalsvektor wird der
Abstand (z.B. Euklidische Distanz)
zum korrespondierenden Muster in
der Datenbank berechnet
•  Abstand soll minimal sein
•  Muster wird der Klasse (dem
Aufkleber) zugeordnet wo der
Abstand minimal war
Zuordnung eines Objekts (Aufkleber) zu einer in der
Datenbank vorhandenen Ähnlichkeitsklasse.
Klassenzugehörigkeit wird also aufgrund der
Merkmalseigenschaften entschieden

5. Ergebnis/Ausgabe
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Möglichkeiten zur Informationsausgabe:
•  Videos
•  Bilder
Videos, echte AR lenken vom Wesentlichen ab und helfen nicht die Information aussagekräftig zu
vermitteln
Videos:
•  zu spielerisch
•  zeitaufwendig
•  für kurze Information nicht geeignet
•  benötigt sehr viel Speicher
Echte AR:
•  zu spielerisch
•  nicht aussagekräftig genug
Text in Kombination mit Bild
•  Hat man die Lesefähigkeit erworben, neigt man dazu kurze Textabschnitte zu lesen
•  Das Bild des Aufklebers verstärkt die Assoziation mit der richtigen Information
Stroop Test: Nennen Sie erst die Farben der
Wörter und stoppen Sie die Zeit. Nun lesen Sie
Farben. Vergleichen Sie die benötigten Zeiten.
•  „echte“ Augmented Reality (Überlappung von echter und virtueller Realität)
•  Textinformation

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Wie soll die weiterführende Information angezeigt werden
•  Videos, AR Inhalte, Text...
Icondesign & Namensgebung
•  Orientierung an Claas Apps oder
Neugestaltung
•  Name mit Bedeutung
Knackpunkte
Technische Realisierung
•  Sind die Piktogramme überhaupt als Marker geeignet
•  was passiert wenn zwei Aufkleber dicht nebeneinander sind?
•  Bezüglich Klassifikation: Bayes oder Nächster-Nachbar-Klassifikator

Einschränkungen und Risiken
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Zielgruppenakzeptanz
•  Die meisten potentiellen Nutzer arbeiten schon längere Zeit mit den
Maschinen, deshalb könnten sie die Auseinandersetzung mit den Aufklebern
als unnötig empfinden
•  Hemmschwelle für Nutzer, die wenig Erfahrung im Umgang mit Smartphones/
Tablets haben
•  Zu stark beschädigte Aufkleber eventuell nicht mehr lesbar

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