Sesam öffne Dich!

Manchmal braucht man ein Sesam öffne Dich!

Eine Stimmerkennungssoftware, ein Fingerabdrucksensor oder die gute alte Gesichtserkennung zum Öffnen einer Eingangstür, die normalerweise sowieso offen steht, wäre wohl das, was einige Menschen als Overkill bezeichnen würden.

Daher habe ich darauf verzichtet großartige Sensoren zu verwenden. es geht darum eine Türe zu öffnen, falls sie geschlossen ist. Das soll einerseits einfach und schnell ablaufen, aber dennoch nicht jedem Zutritt verschaffen. Ein geheimes Klopfzeichen könnte die Lösung sein.

So reifte der Plan ein Piezomikrofon zu verwenden nach dem Vorbild von Grathio, der ein schönes Programm geschrieben hat, um Klopfzeichen zu erkennen. Leider erwies sich meine Hardware aber als zu unzuverlässig, so dass ich stattdessen einen kapazitativen Schalter verwendete. In der Praxis erwies sich dann aber die Idee als „Schalter“ die Türklinke zu nutzen unter den gegebenen Umständen leider als zu schwierig heraus (das Kabel zu verlegen).

So lässt sich nun der Sesam an einer geheimen Schraube öffnen. Ein Arduino beherrscht das Auslesen eines kapazitativen Schalters perfekt – mit der Hilfe einer library,

Als sehr benutzerfreundlich hat sich die Visualisierung einer Berührung des Schalters durch eine LED gezeigt – viele Nutzer benötigen ein visuelles Feedback um das Gerät bedienen zu können. Das ist natürlich eine große Sicherheitslücke und gilt es noch zu bereinigen (z.B. durch Irrlicher).

Wenn das korrekte Geheimzeichen eingegeben wurde schaltet Arduino den elektrischen Türöffner für einige Sekunden ein und man kann das Haus betreten,

Ab und zu will man dann aber doch den Zugangscode ändern. Auch daran hat Grathio bereits gedacht. Ich musste nur noch eine Speicherfunktion einbauen, damit auch nach einem Stromausfall die neue Parole erhalten bleibt (es wird in das EEPROM des Arduinos geschrieben).

Arduino Nano steuert einen Türöffner, liest einen kapatitativen Schalter aus und schaltet eine Led ein und aus.

Für das Schaltbild übernehme ich keine Gewähr, das ist nur so schnell hingeworfen (am Besten nochmal durchchecken). In der Realität habe ich nämlich noch einen Spannungsregler vor den Arduino geschaltet, damit ihm neben der Spule nichts passiert (daher auch die Freilaufdiode).

Hier der Quellcode meiner Version:

 

To be continued …

AppDancer

Dance mal wieder richtig App!

Verbinde Dein Smartphone mit dem WLAN „APPDANCER“
Öffne einen Browser (wenn nicht automatisch geöffnet wird) und navigiere auf eine beliebige Seite (z.B. http://dance.app)
Um das Spiel zu starten positioniere Dich vor der Kamera und dann Dance App !
Das Spiel startet automatisch, sobald ein Tanz erkannt wird – also bewegt Euch!
Solltest Du Level fünf oder höher erreichen, wirst Du in die „HALL OF FAME“ aufgenommen!
Viel Spaß beim Abrocken!

Setup:

  • raspberry pi
  • raspbian
  • mjpeg streamer
  • opencv
  • raspicam
  • hostapd
  • dnsmasq
  • WLAN-Antenne

Ein C++ Programm nimmt Bilder von der Raspicam auf und analysiert Bewegung. Bewegung wird als Tanz interpretiert – also bloßes Herumstehen vor der Kamera bringt nichts, man wird zu Hintergrund! Mit einer Background-Subtraction werden die bewegten Bildausschnitte extrahiert und auf dem Bild einer Bühne eingefügt. Das so entstandene Bild wird per WLAN und MJpeg-Stream versendet auf das Smartphone des Nutzers und dort angezeigt. Je höher das Level, also je länger und intensiver getanzt wird, umso psychedelischer werden die Farben.

Ein schöner Spaß für Groß und Klein!

 

Sourcecode:

In der Bounsrunde regnet´s Konfetti, aber höchstens 9999 zu gleich!

 

Recognition Composition

Recognition Composition, Face-Defector oder Anonymizer – einen endgültigen Namen für das Werk habe ich noch nicht gefunden.

Unter einem dieser Namen stellte ich das Werk bereits mehrfach aus:

  • DAS Weekend Berlin
  • Art Buzzl Regensburg
  • Galerie Bauchhund
  • Berliner  Mitteclub

Das Programm nimmt Bilder von einer Webcam auf und analysiert sie mit OpenCV haarcascades, um Gesichter zu finden. Die Gesichter werden ausgeschnitten und mit einem Balken „anonymisiert“. Auf einer Leinwand werden zig dieser Bilder angezeigt und neu erkannte Gesichter sofort hinzugefügt. Auf einem zweiten Bildschirm wird einer Überlagerung aller Gesichter angezeigt. Starrt man lange genug in die Kamera wird die Überlagerung dem Betrachter immer ähnlicher. Bei zwei Betrachtenden entsteht eine Mischgestalt. Schafft man es die gesamte Leinwand mit dem (den) eigenen Gesichter voll zu machen, druckt ein Kassenbon-Nadeldrucker ein zweifarbiges Bild des gemorphten Gesichts mit Datum und Uhrzeit. Dabei handelt es sich um ein Unikat, da das Bild nach dem Druck wieder verändert wird.

 

Sourcecode:

Auch eine Methode das Gesicht zu verwaschen:

 

Der Druck des Kassenbons erfolgt hier wie bei GunPrinter mit Hilfe von IrfanView:

 

CourageKaraoke

Alle Jahre wieder: 48 Stunden Neukölln. Diesmal zum Thema Courage das Programm CourageKaraoke, bei dem sich die Nutzer*innen verausgaben sollen. Nebenbei müssen sie einen rosafarbenen Gummihandschuh tragen und ihren Mittelfinger zeigen. Der Computer fordert zur Wutentladung vor laufender Kamera auf. Die erzeugten Videos werden automatisch bei Youtube veröffentlicht. Wie man den Videos entnehmen kann, hat das Programm nicht so ganz gut funktioniert…

 

Setup:

  • Windows-Computer
  • zwei Webcams
  • Mikrofon
  • Lautsprecher
  • Internetverbindung
  • Gummihandschuh

Ein C++-Programm unter Verwendung der OpenCV-Library macht Fotos mit der Frontkamera und erkennt in den Bildern rosarote Mittelfinger. Eine Java-Applikation überwacht die Lautstärke und sorgt für das UserInterface und den Programmablauf (Ansagen, Fragestellung und schließlich Upload des Films von der zweiten Kamera).

PlateRunner

PlateRunner taufte ich mein Projekt zur Entwicklung eines Druckplatten-Messgerätes als Bestandteil meiner Diplomarbeit. PlateRunner verdankte seinen Namen dem Geräusch, das er bei einer Messung erzeugte; es klang wie RoadRunner meep meep … meep. Den unguten und nervtötenden Ton konnte ich am Abend vor der Diplomverteidigung noch beseitigen, indem ich die Motorgeschwindigkeit um einen Zähler senkte auf 254, plötzlich Schnurrte der PlateRunner vor sich hin und wurde seinem Namen kaum mehr gerecht. 18 Sekunden für 21cm Messfelder ist nicht gerade Lichtgeschwindigkeit. Mit dem Prototyp im Gepäck konnte ich bei meinem Professor dennoch punkten und meine Diplomarbeit zum Thema Qualitätssicherung bei Computer to Plate erfolgreich verteidigen. Im Jahre 2008 gewann ich damit außerdem den Druck- und Medien-Award Student des Jahres in der Kategorie Menschen.
Hier soll das Projekt kurz vorgestellt werden.

PlateRunner dient der Qualitätssicherung im Druckprozess und kann die Flächendeckung auf einer Offset-Druckplatte überwachen. Eine Usb-Mikroskopkamera fährt auf einem Schlitten über die Messfelder eines Plattenkeils und fotografiert diese ab. Die Fotos werden analysiert und mit einem Referenz-Messwert verglichen. Ist die Abweichung zu hoch wird eine Warnung angezeigt. Das Gerät startet des Messvorgang automatisch, sobald eine Platte erkannt wird. Nach eingen Sekunden liegt das Messergebnis vor. Pro Messfeld werden 10 Messungen durchgeführt und deren Standardabweichung bestimmt. Ist der Messfehler zu groß wird die Messung abgebrochen. Das ist unter anderem der Fall bei schlechtem Focus, Erschütterungen oder zufälligem Lichteinfall. Das Messgerät wird mit zwei Usb-Kabeln mit dem Computer verbunden. Ein Usb-Port wird von der Kamera benötigt, der andere von der Schrittmotor-Steuerung für den Schlitten. Die Steuerungssoftware für den Motor ist von Thoomas in C++ geschrieben. Alle restliche Software ist in Java geschrieben und verwendet das Java Media Framework, für letzteres würde ich mich heute sicher nicht mehr entscheiden. Jedoch kam Raspberry Pi leider erst Jahre später auf den Markt – und wäre heute wohl erste Wahl für derartige Projekte.

Versuchsaufbau PlateRunner bestehend aus Holz, Druckplatten und einer Stromversorgung

Das Geld war knapp, so reichte es noch für ein günstiges Usb-Mikroskop mit maximal 200er facher Vergrößerung und manuellem Fokus. Die Vergrößerung war mehr als ausreichend, das Problem sollte der Fokus sein. Schon geringste Abweichungen machen das Bild unscharf. Abhilfe schuf ich mit einem Kamera-Wagen, der auf der Druckplatte rollt. Der Wagen wird mit Gummibändern auf das Messgut gedrückt und besteht aus Legotechnik. Der Schlitten ist einem alten Drucker entliehen, versehen mit einem neuen Schrittmotor. Drei Leds zeigen den Status von Motor und Messung – grün fehlt im Bild.

Das Innenleben eines PlateRunners

Während der Entwicklung arbeitete und forschte ich als Diplomand in einer Druckerei, die eine Preheat-Druckplatte verwendete – ein Verfahren das für Produktionsschwankungen sehr anfällig ist. Ich belichtete und entwickelte hunderte Platten mit meinem selbst entworfenen Messkeil und hatte so immer gute Testplatten aus unterschiedlichen Zyklen der Produktion. Ein kleiner Erfolg war. als PlateRunner mir eine starke Abweichung meldete und dann tatsächlich kurz später ein kompletter Entwicklertausch nötig war. Danach habe ich eine History einprogrammiert.

Analysieren von Messreihen

Im Analyze Fenster kann man Messwerte und die dazugehörigen Mikroskopbilder betrachten. Der Tonwertzuwachs gegenüber dem Nominalwert pro Messfeld wird als Graph angezeigt.  Später habe ich noch mehr Messfelder in den lichten und dunklen Tönen hinzugefügt, da hier Probleme früh erkennbar werden.

PlateRunner never sleeps in automode

Im Automodus startet PlateRunner automatisch Messungen. Bei obigem Bild war wohl der Weissabgleich gestört, was sich aber nicht unbedingt auf das Messergebnis auswirken muss. Im Gegensatz zur automatischen Belichtungsanpassung, die ich nur durch einige Tricks deaktivieren konnte – nämlich dadurch, einen „falschen“ Treiber für die Kamera zu nutzen – Windows meldete einen Fehler – JMF nutze die Kamera dennoch ohne Probleme, und zwar so wie gewünscht ohne automatischer Belichtungseinstellung. Mit aktivierter Automatik misst man bei jedem Feld quasi das Gleiche: die Automatik stellt immer auf 50-50.

Ein Prüfgerät soll prüfen, und keine Lotterie darstellen. Daher ist der Ansatz einer automatisierten Messung hilfreich, da der Messvorgang stets gleich abläuft und allenfalls immer die gleichen, reproduzierbaren Messfehler auftreten, was einer Fehleranalyse entgegen kommt. Ein Prüfgerät wird als solches bezeichnet, wenn es kontinuierlich für das selbe Messereignis annähernd gleiche Werte liefert – Schwankungen gibt es immer.

Man muss sich erstmal qualifizieren

Wie man sieht konnte sich der PlateRunner gut schlagen und übertraf hier ein teures Messgerät.

PlateRunner Analyze mit Warn- und Stopkriterien

Diese Druckplatte ging gerade noch so durch. Die Messkurve liegt innerhalb der Warngrenzen, jedoch außerhalb des Stopkriteriums.

A(k)ward Winner

„Leider ist Finanzkrise“ sagte mir einer der anwesenden Chefs, deshalb könne er mich nicht engagieren. Da bin ich halt wieder heim getrampt, immerhin mit güldener Stahltrophäe im Gepäck.