Modulbeschreibung
Moderne Sensortechnologien 2
Kürzel:
Durchführungszeitraum:
ECTS-Credits:
Arbeitsaufwand (h):
Lernziele:
Die Studierenden
-
kennen unterschiedliche photonische Sensortypen und können die zugehörigen optischen Messprinzipien erklären.
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können die Funktionsweise interferometrischer, spektraler und wellenleiterbasierter Sensoren erklären und kennen relevante Anwendungsgebiete.
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kennen neue Trends und Innovationen im Bereich der optischen Sensortechnologien speziell im Bereich von Wearables.
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können Konzepte und Anwendungen der Sensorfusion beschreiben.
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können elementare Methoden der Sensorfusion entwerfen und implementieren.
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können ein Kalman-Filter 1-dimensional realisieren.
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können Trainingsdaten für maschinelles Lernen gewinnen und eine geeignete Methode zur Sensorauswertung trainieren.
Verantwortliche Person:
Telefon/EMail:
Standort (angeboten):
Empfohlene Module:
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
Ebenfalls sollten die Module ELA1 und ELA 2 besucht worden sein oder parallel dazu besucht werden.
Modultyp:
Bemerkungen:
Das Modul findet im Frühlingssemester statt.
ECTS-Credits pro Kategorie
Modulbewertung
Bewertungsart:
Leistungsbewertung
Während der Prüfungssession:
Bemerkungen zur Prüfung:
Die Modulschlussprüfung findet über den Kurs photonische Sensoren statt und dauert 45 Minuten.
Während des Semesters:
Im Kurs Sensorlabor wird eine Projektarbeit bewertet
Bewertungsart:
Gewichtung:
Es wird eine Projektarbeit im Kurs Sensorlabor (Gewicht 50%) bewertet. Es findet eine abgesetzte Modulschlussprüfung über den Kurs photonische Sensoren (Gewicht 50%) statt.
Bemerkungen:
Teilbewertung:
Kurse in diesem Modul
Photonische Sensoren
Kürzel:
Arbeitsaufwand (h):
Semester:
Lernziele:
Die Studierenden
- kennen unterschiedliche photonische Sensortypen und können die zugehörigen optischen Messprinzipien erklären.
- können die Funktionsweise interferometrischer, spektraler und wellenleiterbasierter Sensoren erklären und kennen relevante Anwendungsgebiete.
- kennen neue Trends und Innovationen im Bereich der optischen Sensortechnologien speziell im Bereich von Wearables.
Plan und Lerninhalt:
- Interferometrische Sensoren am Beispiel von Time of Flight (TOF) und optischer Kohärenztomographie (OCT)
- Spektrale Sensoren am Beispiel von Hyperspectral Imaging
- Wellenleiterbasierte Sensoren für die Biosensorik, die Medizin und die Umweltsensorik
- Optische Sensoren in Wearables (Smartwatches, Smartrings, Textilintegration)
- Photoniklabor (2 Praktikumsversuche)
Ansprechspersonen:
Unterrichtssprache:
Leistungsnachweis:
Modulschlussprüfung
Lehr- und Lernmethoden:
Unterrichtsgespräch im Klassenverband, Selbststudium (Übungsaufgaben, Vor- und Nachbereitung der Fachinhalte), Praktika und Laborversuche
Bibliographie:
- Eigene Präsentationsunterlagen
- Optische Sensorik: Lasertechnik, Experimente, Light Barriers; Martin Löffler-Mang (2011); Vieweg & Teubner; ISBN/EAN: 9783834814494
- Optical Sensors: Basics and Applications; Jörg Haus (2010); Wiley-VCH; ISBN: 9783527408603
- Photonic Sensing: Editor(s): Gaozhi Xiao, Wojtek J. Bock (2012); Wiley & Sons; ISBN:9781118310212
- Papers und Primärliteratur
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Bemerkungen:
Unterrichtssprache ist Deutsch, Kursunterlagen sind zum Teil in Englisch
Sensorlabor
Kürzel:
Arbeitsaufwand (h):
Semester:
Lernziele:
Die Studierenden
- können Konzepte und Anwendungen der Sensorfusion beschreiben.
- können elementare Methoden der Sensorfusion entwerfen und implementieren.
- können einen Kalman-Filter 1-dimensional realisieren.
- können Trainingsdaten für maschinelles Lernen gewinnen und eine geeignete Methode zur Sensorauswertung trainieren.
Plan und Lerninhalt:
- Sensorfusion Konzepte und Beispiele
- Implementierung mit Quadratursignalen
- Umsetzung einer Indoornavigation
- Einführung TensorFlow und TinyML für ARM Cortex M4
- Realisierung einer selbständigen Projektarbeit auf einem Microcontrollersystem mit integrierten Sensoren
Ansprechspersonen:
Unterrichtssprache:
Leistungsnachweis:
Projektarbeit
Lehr- und Lernmethoden:
Unterrichtsgespräch im Klassenverband, Praktika und Laborversuche, Selbststudium (Übungsaufgaben, Vor- und Nachbereitung der Fachinhalte sowie das selbstständige Erarbeiten von Sachverhalten)
Bibliographie:
- F. Gustafsson, Statistical Sensor Fusion, Studentlitteratur, 3rd ed., 2018.
- A. Becker, Kalman Filter from the Ground Up, 3rd ed., 2023.
- P. Warden, D. Situnayake, TinyML, O’Reilly, 2019.
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Bemerkungen:
Unterrichtssprache ist Deutsch, Kursunterlagen sind zum Teil in Englisch