8. TANNER-Hochschulwettbewerb | Beitrag Team Patsch (FH Flensburg)

In Zusammenarbeit mit:

8. TANNER-Hochschulwettbewerb für Technische Dokumentation

Team Patsch

Ergebnis eingereicht durch

Ina MichaelAxel PatschDorothea von Zedlitz

von der

Ina Michael Dorothea von Zedlitz Axel Patsch 1

Konzept für eine Mobil-Applikation zur Erkennung und Erklärung von Warnbildkennzeichen und Instruktionsaufklebern auf Landmaschinen der Firma CLAAS

eingereicht von

Ina MichaelDorothea von Zedlitz

Axel Patsch

Beitrag zum 8. Tanner-Hochschulwettbewerb (2014)


Inhalt 1. Vorgehensweise 2. Betrachtung der Technologien 3. Bewertung und Entscheidung 4. Konzept für die Applikation 5. Vorstellung der Demo-Applikation 6. Mögliche Verbesserung der Gefahrenkennzeichnung 7. Akzeptanz bei der Zielgruppe


1. VorgehensweIse

1. Recherche: Technologien, die für die Lösung geeignet sind - NFC (Near Field Communication) - QR-Codes - Optische Bilderkennung (Kantenerkennung)

2. Recherche: Vor- und Nachteile der verschiedenen Technologien - Kosten - Anwendbarkeit - Mögliche Fehlerquellen - Bedienkomfort

3. Bewertung und Entscheidung für eine Technologie4. Erstellen eines Lastenhefts für die Applikation5. Konzipierung einer Demo-Applikation6. Programmierung der Demo-Applikation7. Funktionstests, Modifikationen8. Befragung potentieller Anwender zur Akzeptanz


2. Betrachtung der technologIen

nFc (near FIeld communIcatIon)

VERFAHREN Ein NFC-Tag (Aufkleber) wird auf oder unter dem Aufkleber an der Maschine ange-bracht. Mittels Funksignal wird das Tag ausgelesen und die Applikation gestartet.

PRO- Unabhängig vom Zustand der Aufkleber (Verschmutzung, Ausbleichen, Beschädigung), Lichtverhältnissen etc.

- Datenbankeintrag wird durch das Funksignal automatisch abgerufen.

CONTRA

- Erhebliche Mehrkosten durch die Beschaffung der NFC-Tags und die erforderliche Programmierung.

- Nicht von allen Betriebssystemen (Apple iOS) unterstützt.

- Potentielle Fehlerquelle durch mehrere nebeneinander platzierte Aufkleber (Erkennung des falschen Signals).

- Noch nicht sehr verbreitet, wenige NFC-fähige Endgeräte (auch Android).



QuIck-response-codes (Qr-codes)

VERFAHRENAuf den Warn- und Instruktionsaufklebern wird zusätzlich ein QR-Code angebracht, der mit dem Endgerät ausgelesen wird.Programmieraufwand (geschätzt): 11 Personentage (PT).

PRO- Wird von allen Betriebssystemen unterstützt.

- weit verbreitet, Software (Scanner) ist vorhanden.

CONTRA

- Begrenzte Datenmenge (keine direkte Verschlüsselung von Grafiken oder mehreren Sprachen möglich).

- Fehleranfälligkeit durch beschädigte/verschmutzte Codes.

- Zu großer Aufwand, alle Aufkleber mit QR-Code zu versehen.

- Anwendbarkeit nur bei Neugeräten.



optIsche BIlderkennung (kantenerkennung)

VERFAHRENDer Aufkleber wird mit dem Endgerät fotografiert. Mittels Kantenerken-nung vergleicht die Software das Foto mit den hinterlegten Grafiken.Programmieraufwand (geschätzt): 19 Personentage (PT).

PRO

- Für alle Betriebssysteme verfügbar.

- „Sieht“ dasselbe wie das menschliche Auge.

- Guter Kontrast, klare Umrisse ⇒ Aufkleber leicht erkennbar

- Aufkleber bleiben unverändert ⇒ Keine Mehrkosten!

- Auch für Altgeräte verwendbar.

CONTRA- Beschädigte/verschmutzte Aufkleber evtl. schwer oder nicht lesbar.

- aufwändigere (=teurere) Programmierung der Applikation


3. möglIche proBleme

VerschmutzteAufkleber

BeschädigteAufkleber

NFC: mehrere Aufkleber nebeneinander

QR-Codes,Bilderkennung

Diese Abbildungen geben die Realtität wieder. Der Anwender müsste zur einwandfreien Lesbarkeit der Aufkleber dafür sorgen, dass sie unbeschädigt sind, wie es in der Bedienungsanleitung steht.

VerwischteAufkleber


NFC QR-Codes Bilderkennung

Für alle Betriebssysteme verfügbar nein* -- ja + ja +

Kosten für die App gering + mittel o hoch -

Aufkleber immer lesbar ja + nein - nein -

Bedienkomfort der App sehr hoch ++ hoch + hoch +

Mehrkosten aufgrund veränderter Aufkleber ja - ja - nein +

Verwendbarkeit der App bei Alt-Maschinen nein - nein - ja +

Gesamtwertung o - ++

*Die Bewertung mit (--) führte zum Ausschluss des Verfahrens

3. Bewertung der technologIen

Die Abwägung der verschiedenen Bewertungskriterien führte zu der Entscheidung, dass wir die Bilder-kennung ausgewählt haben, obwohl die NFC-Technologie zwar technisch überlegen ist, aber eine zu große Gruppe potentieller Anwender ausschließt und die Folgekosten zu hoch wären.


4. lastenheFt Für dIe applIkatIon

Zielgruppen

Landwirte (Benutzer von CLAAS-Maschinen)Lohnunternehmen (Benutzung/Wartung/Reparatur)

Service-Techniker (Wartung/Reparatur)Werkstätten (Wartung/Reparatur)



I. funktionale Anforderungen

Grundfunktionen (unbedingt erforderlich)

1. Der Nutzer kann mit der Kamera seines Endgeräts Aufkleber abfotografieren.

2. Die App erkennt anhand eines Fotos den fotografierten Aufkleber.

3. Die App stellt die Grafik des erkannten Aufklebers und die dazugehörigen Informationen dar.

4. Der Nutzer kann bei der Installation der App das für ihn passende Sprachpaket wählen.

Zusatzfunktionen („nice to have“)

5. Der Nutzer kann bereits abfotografierte und erkannte Aufkleber erneut aufrufen, ohne sie wieder fotografieren zu müssen (Galerie).

6. Der Nutzer kann aus der App die CLAAS-Homepage aufrufen (mobiles Internet erforderlich).

7. Der Nutzer kann auf eine digitale Version des Handbuchs für seine Maschine zugreifen (optional)


II. nicht-funktionale Anforderungen

Das Programm muss für den Benutzer leicht bedienbar sein (schnelles Erreichen der Hauptfunktion).Das Programm muss sich selbst mit Hilfe von Grafiken, Tooltips und Überschriften erklären können (intuitive Bedienbarkeit)Das Programm sollte bei Nichterkennung eines Aufklebers dem Nutzer mögliche Fehlerquellen kom-munizieren (z.B. unscharfes oder schlecht belichtetes Foto)



5. auFBau der applIkatIon


5. auFBau der applIkatIonDemo-Version für Android-Geräte (weit verbreitet, kostenlose Software)

Sprachpakete: Auswahl der gewünschten Sprache beim Download (nicht in der Demo-Version)Intuitive Benutzung der Applikation, aber Hilfetext ist hinterlegt

Wenige Schritte zum Ziel:Scannen (Kamera wird aktiviert) ⇒ Auslösen ⇒ Speichern ⇒ Anzeige des Datenbankeintrags

Fehlervermeidung:Aufnahme nicht eindeutig:

Entscheidung für den entsprechenden Aufkleber aus einer Auswahl an ähnlichen GrafikenAufnahme nicht erkennbar:

Eine Fehlermeldung erscheint und der Aufkleber kann erneut aufgenommen werden

Galerie:Speicherung der letzte zehn Einträge, um sie abrufen zu können, ohne sie erneut zu fotografieren

Verlinkung auf die CLAAS-InternetseiteMöglich: Hinterlegung von Bedienungsanleitungen oder Warnbildzeichen-Katalog



Hinweis, wird beim ersten

Programmstart eingeblendet

Icon zum Start der Applikation

programmstart



startmenü

-

Taskleiste

Link zur CLAAS-Homepage

übersichtlich

CLAAS-Design

Schaltfläche „Scannen“ löst die Kamera des Geräts aus



auFkleBer FotograFIeren

Kamera ausrichten und Aufkleber fotografieren, Foto speichern

Das Foto wird mit den Grafiken in der Datenbank

verglichen

Fortschrittsanzeige



Datenbankeintrag (aus CLAAS-Dokumentation) wird angezeigt

BIldVerarBeItung und anzeIge

Schraubenverbindungen auf festen Sitz kontrollieren

(Wartung).



Durch Anklicken des Thumbnails kann der Datenbankeintrag erneut

abgerufen werden

weItere Features: galerIe

In der Galerie befinden sich Thumbnails der letzten zehn fotografierten Aufkleber



weItere Features: Fehler BeI der BIlderkennung

Aufkleber nicht erkannt, Vorgang muss wiederholt werden

Aufkleber nicht eindeutig erkannt, Auswahl von ähnlichen Aufklebern



weItere Features: hIlFe


6 kennzeIchnung der geFahren und warnhInweIse

Stand heute:(aus der CLAAS-Dokumentation)

- Nur ein kurzer Satz- Gefahrenquelle, Art der Gefahr, schwere der Folgen und Vermeidung werden nicht oder nur ungenau beschrieben



Empfehlung unter Einbeziehung der tekom-Richtlinie sowie ANSI Z535.6

Verwendung von Signalwörtern:

Farbliche Unterscheidung:

Die Signalwörter sollten individuell für jeden Hinweis verwendet werden.Sparsamer Umgang mit dem Wort „Gefahr“!

GEFAHR! bezeichnet eine unmittelbar drohende Gefahr. Wenn sie nicht gemieden wird, sind Tod oder schwerste Verletzungen die Folge.WARNUNG! bezeichnet eine möglicherweise drohende Gefahr. Wenn sie nicht gemieden wird, können Tod oder schwerste Verletzungen die Folge sein.VORSICHT! bezeichnet eine möglicherweise drohende Gefahr. Wenn sie nicht gemieden wird, können leichte oder geringfügige Verletzungen die Folge sein.

Zur besseren Unterscheidung können diese Signalwörter nach ANSI Z535.6 farblich gekennzeichnet werden, nämlich: GEFAHR weiße Schrift auf rotem Hintergrund WARNUNG schwarze Schrift auf orangenfarbigem Hintergrund VORSICHT schwarze Schrift auf gelbem Hintergrund




SAFE-Methode - Schwere der Restgefahr durch Verwendung genormter Signalwörter (z.B. nach DIN ISO 3864-2:2008-07) - Art und Quelle der Restgefahr, ggf. mit Illustration - Folgen bei Missachtung der Restgefahr - Entkommen (Maßnahmen zur Abwehr der Restgefahr)

Möglicher Aufbau eines Warnhinweises nach der SAFE-Methode




Beispiel für einen Warnhinweis nach ANSI Z535.6

Signalwort

Art der Gefahr,mögliche FolgenAbwendung der

Gefahr

bewegliche Teile können zu Quetsch- und Schnittverletzungen führen.Nicht in den Arbeitsbereich greifen.

Schutzeinrichtungen bei laufendem Motor nicht öffnen oder entfernen.

WARNUNG



alt: Gefahrenhinweis aus der CLAAS-Dokumentation

neu: Warnhinweis nach ANSI Z535.6


Alternativ: Anzeige imQuerformat

Alternativ: Anzeige von

Foto und Warnhinweis



7 akzeptanz BeI der zIelgruppe

Ein Mitarbeiter des Lohnunternehmens Stotz Agrartechnik (Handewitt) sagte Folgendes:

„Die Maschinen werden nur von qualifiziertem Personal bedient und gewartet, die mit der Technik vertraut sind“ „Warnaufkleber werden nicht bewusst beachtet, daher ist es unwahrscheinlich, dass jemand diese Applika-tion dafür verwendet.“„Beschädigte Aufkleber werden in der Praxis nicht ausgetauscht.“ (siehe Folie 7)„Die Aufkleber sind im Prinzip selbsterklärend, die Erklärungen in den Bedienungsanleitungen sind nicht we-sentlich aussagekräftiger.“

Ein Landwirtschaftstudent der Uni Göttingen meinte:

„Ich kann mir vorstellen, auf Informationen, die ich sonst ausgedruckt oder kopiert hätte, mithilfe der App zuzugreifen. Das erspart den Papierkram in der Schlepperkabine.“„Ich kenne keinen Landwirt, bei dem ich mir vorstellen kann, dass er vor der Bedienung der Maschine die Warnaufkleber scannt. Dafür sind die Warnungen, die dahinterstehen, einfach zu offensichtlich.“


7 akzeptanz BeI der zIelgruppe

Warnhinweise: unwahrscheinlich

• Warnhinweise werden oft „übersehen“ (missachtet).• Bei vielen gilt: „Aus Schaden wird man klug“.• Die Piktogramme sind leicht zu interpretieren.• Die Hinweise aus der Bedienungsanleitung bieten nicht viel mehr Information.• Beschädigte Aufkleber werden nicht/selten ersetzt (sagt etwas darüber aus, wie sie beachtet werden).

Instruktionsaufkleber: möglich

• Die CLAAS-Dokumentation ist sehr umfangreich, daher könnte die App schneller zum Ziel führen.• Papier-Dokumentation (z.B. Zettel aus dem Handschuhfach oder der Türverkleidung) könnte ersetzt werden.

Generell ist es schwer einzuschätzen, ob die App akzeptiert wird, aber es bestehen Zweifel daran, dass ein Großteil der Zielgruppe dazu bereit ist. Man kann davon ausgehen, dass ein Großteil der Maschinen von qualifiziertem Personal bedient wird, die mit den Gefahren vertraut sind.


Richtlinie zur Erstellung von Sicherheitshinweisen in Betriebsanleitungen (2005), tekom

Ulrike Bornemann (2012): Gestaltung von Sicherheits- und Warnhinweisen im Lichte von ISO und ANSI

Roland Schmeling (2012): Neue ANSI Z535 – vom vernünftigen Umgang mit Sicherheitshinweisen

Aijaz Ur Rahman khan, Dr. Kavita Thakur (2012): An Efficient Fuzzy Logic Based Edge Detection Algorithm for Gray Scale Image. In: International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, Volume 2, Issue 8, August 2012

Shashank Mathur, Anil Ahlawat (o.J.): Application of fuzzy logic on image edge detection. In: Intelligent Technologies and Applications (S. 24-28)

Michael Morak, Johannes Perl, Ignaz Reicht, Thomas Rittler (2010): Verkehrszeichenerkennung durch Color Thresholding

Bijuphukan Bhagabati, Chumi Das (2012): Edge Detection of Digital Images Using Fuzzy Rule Based Technique. In: International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, Volume 2, Issue 6, June 2012

N. Senthilkumaran, R. Rajesh (2009): Edge Detection Techniques for Image Segmentation – A Survey of Soft Computing Approaches. In: International Journal of Recent Trends in Engineering, Vol. 1, No. 2, May 2009

K. Somasundaram, K. Ezhilarasan (o.J.): Edge Detection using Fuzzy Logic and Thresholding

M. M. Anver, R. J. Stonier (2005): Evolutionary learning of a fuzzy edge detection algorithm based on multiple masks

Hasan Fleyeh, Mark Dougherty (o.J.): Road and traffic sign detection and recognition

Jaegeol Yim (2012): Implementation of Building Recognition Android App. In: International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, Vol. 7, No. 2, April, 2012

Carlos Filipe Paulo, Paulo Lobato Correia (o.J.): Traffic Sign Recognition Based on Pictogram Contours

Yasar Becerikli, Tayfun M. Karan (o..J.): A New Fuzzy Approach for Edge Detection

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Date post:	25-Jun-2015
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