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Smart Sensor - auf Tuchfühlung mit dem Raspberry Pi

In der Vorlesung “Smart Sensor” lernen Studierende wie man auf dem Minicomputer Raspberry Pi Sensoren mit Python anspricht und programmiert. Das Besondere daran ist, dass die Studierenden das Erlernte in kleinen Projekten auch gleich live umsetzen. Sie setzen den programmierten Sensor beispielsweise in der Praxis ein, um die Reaktionszeit bei der Entstehung von Schwefel zu messen.

Die Digitalisierung des Labors und der Produktion in Life Sciences ist eines der aktuellsten Themen in der Industrie. Speziell in dieser Vorlesung lernen die Studierenden die Grundkonzepte und -ideen für die Automatisierung eines Labors: Algorithmisches Denken, technische Herausforderungen um ein Experiment zu digitalisieren, Auswertung von Daten etc.

Wie schnell entsteht Schwefel?
Beispiel einer Aufgabestellung aus einer Smart Sensor-Vorlesung: Programmiere den Sensor so, dass er Werte nicht nur messen, sondern auch auswerten kann.
Melanie, Bachelor-Studentin in Bioanalytik und Zellbiologie an der Hochschule für Life Sciences FHNW, löst Natriumthiosulfat in Wasser und verdünnt die Lösung mit Salzsäure. Anschliessend wird die Lösung gerührt und es entsteht eine Trübung, die durch kolloidalen Schwefel verursacht wird. Die Trübung wird mit einer Photozelle auf der einen Seite des Reaktionsgefässes und einer LED auf der gegenüberliegenden Seite gemessen. Je mehr Schwefel erzeugt wird desto weniger Licht wird von der LED absorbiert. Die Photozelle «sieht» weniger Licht bis der Wert des noch durchscheinenden Lichts konstant bleibt. Dann ist die Reaktion zu Ende.

Melanie soll nun messen, wie sich die Reaktion verändert, wenn das Verhältnis der Konzentration von Natriumthiosulfat-Wasser-Lösung und Salzsäure verändert wird: Wird die Entstehung von Schwefel beschleunigt oder verlangsamt?

Melanie hat den Raspberry Pi in Python programmiert, die Photozelle und die LED sind mit dem Raspberry Pi verbunden und werden damit gesteuert.

Rapberry Pi_Loetkabel.jpg

Andere Studierende, wie Jasmin und Melina messen die Veränderung dieser Reaktion bei verschiedenen Temperaturen.

Sensor_LED.jpg

Der Kreativität freien Lauf lassen
In der Umsetzung des Messvorgangs sind die Studierenden völlig frei. Sie können sich also beim Aufbau ihrer Mess-Anlage kreativ ausleben, was alle sehr schätzen.

Bsp.1_Messstation.jpg

Die Lösung wird in einer “Kuvette” (viereckiges Reagenzglas) gerührt. Die Kuvette steckt in einer Halterung, die von Studierenden entworfen und 3D gedruckt wurde.


Bsp.2_Messstation.jpg

Messstation mit Reagenzglas und Kartonschachtel

Fortgeschrittene und Neueinsteiger*innen
In der Vorlesung Smart Sensor treffen Studierende mit viel Erfahrung im Programmieren auf solche, die sich zum ersten Mal damit befassen. Da der Praxisteil der Vorlesung aber sehr frei gestaltet ist, stellt das kein Problem dar.
Marcus, Bachelor-Student in Medizininformatik, beispielsweise verfügt bereits über vertiefte Programmierungskenntnisse. Er hat für die Messungen im Praxisteil eine Software entwickelt, mit der er remote auf einem beliebigen Gerät die Reaktion auch von ausserhalb des Labors mitverfolgen kann. Fortgeschrittene und Neueinsteiger*innen
In der Vorlesung Smart Sensor treffen Studierende mit viel Erfahrung im Programmieren auf sol-che, die sich zum ersten Mal damit befassen. Da der Praxisteil der Vorlesung aber sehr frei gestaltet ist, stellt das kein Problem dar.
Marcus, Bachelor-Student in Medizininformatik, verfügt bereits über vertiefte Programmierungskenntnisse. Er hat für die Messungen im Praxisteil eine Software entwickelt, mit der er remote auf einem beliebigen Gerät die Reaktion auch von ausserhalb des Labors mitverfolgen kann.
Software.jpg

Melanie hingegen hat in der Vorlesung zum ersten Mal in Berührung mir Python. “Für mich ist das Programmieren völlig neu. Die Tatsache, dass wir das Programmierte direkt umsetzen können, finde ich spannend”, sagt Melanie.

Im Theorie-Teil der Vorlesung erhalten die Studierenden eine Einführung in die Programmiersprache Python und lernen einfache Programmierungsbeispiele kennen, z. B wie man ein LED-Lämpchen ansprechen und zum Blinken bringen kann. Durch algorithmisches Denken lernen die Studierenden, wie sie ein Problem in kleine Teilprobleme aufgliedern können, um es dann in kleinen Schritten zu lösen.

FHNW Campus Muttenz

Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW Hofackerstrasse 30 4132 Muttenz
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