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…

https://youtu.be/TU-vFpHGjPE

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).

Pfeifen Sie nach dem Sprechton

Mit Jakob Friedl habe ich im Jahre 2007 eine interaktive Maschine gebaut, die Passanten im Fürther Korridor zum Pfeifen aufforderte. An die 400 zehnsekünder wurden aufgenommen. Leider hat sich die Maschine bei der zweiten Ausstellung ein Jahr später selbst zerlegt. Die Wackelbilder wurden einzeln mit einer billigsten Webcam aufgenommen und parallel dazu Ton mitgeschnitten, natürlich passt das nicht ganz zusammen. Eigentlich sollte ein Algorythmus den korrekten Pfeifton erkennen. Das war den Usern aber zu schwierig, so dass das Feature entfallen musste. Für mehrere Wochen düdelte der Rechner vor sich hin und wurde nicht geklaut oder abgeschaltet – die Hardware wollte vermutlich keiner mehr haben.

Wer wirklich will erfährt hier mehr darüber: http://jakob-friedl.de/?p=547

GunBarcode Generator

Es gibt hunderte Barcode-Generatoren. Leider sind sie entweder crappy oder teuer. Daher schrieb ich lieber selbst einen crappy Generator, der aber wenigstens genau das macht was er soll: in Null-Komma-Nix zehntausende Barcodes in eine pdf-Datei schreiben.

Das Programm verarbeitet csv-Dateien und erzeugt mit Hilfe eines Barcode-Fonts alle enthaltenen, validen Codes. Die Positionierung erfolgt fest im Code verankert. Das Programm ist also z.Z. nur für einen speziellen wiederkehrenden Auftrag geeignet. Die Erzeugung von 10.000 Barcodes dauert nur wenige Sekunden, die erzeugte pdf kann z.B. mit GunImposer weiterverarbeitet werden.

Fünf Barcodes pro Seite

 

Interesse:

Frag mich nach einer maßgeschneiderten Kopie des Programms.

GunFinder

GunFinder ist eine datenbankgestützte Suchmaschine. Ich nutze sie um meine Backups zu durchsuchen. Ein Daemon überwacht  die eingetragenen Ordner auf Veränderung und aktualisiert die Datenbank bei Änderungen. Archive werden entpackt und durchsucht. In den Index werden nur die Dateien aufgenommen, die ich als relevant gekennzeichnet habe. Das geht mit einem glob-Pattern und wird dem Daemon als Argument übergeben. Bei pdfs und OpenOffice-Dokumenten wird der enthaltene Text extrahiert, nach Keywords analysiert und der bereinigte Text ebenfalls in der Datenbank abgespeichert. Der Vorteil gegenüber OS-Suchfunktionen liegt in der Geschwindigkeit: zwar dauert das Indizieren relativ lange, die Suche in der Datenbank aber nur wenige Sekunden. Für jeden Eintrag der Liste stehen drei Optionen zur Verfügung: öffnen mit dem Standardprogramm, den Pfad im Dateimanager öffnen und Datei kopieren.

Suche nach suche

Sourcecode:

private static GunFinderDB gfdb = new GunFinderDB();
private static GunFinderUtilities gfu = new GunFinderUtilities();
private static int pathId;

public static class Finder
extends SimpleFileVisitor<Path> {

	private final PathMatcher matcher;
	private final PathMatcher pdf_matcher;
	private final PathMatcher zip_matcher;
	private final PathMatcher exclude_matcher;
	private final PathMatcher folder_matcher;
	private final PathMatcher odf_matcher;
	private final PathMatcher jpg_matcher;
	private int numMatches = 0;

	Finder(String pattern) {
		matcher = FileSystems.getDefault()
				.getPathMatcher("glob:" + pattern);
		pdf_matcher = FileSystems.getDefault()
				.getPathMatcher("glob:*.pdf");
		zip_matcher = FileSystems.getDefault()
				.getPathMatcher("glob:{*.zip,*.rar,*.7z}");
		exclude_matcher = FileSystems.getDefault()
				.getPathMatcher("glob:.DS_Store");
		folder_matcher = FileSystems.getDefault()
				.getPathMatcher("glob:{**\\__MACOSX\\**,**/__MACOSX/**}");
		odf_matcher = FileSystems.getDefault()
				.getPathMatcher("glob:{*.odt,*.odf,*.ods,*.docx,*.pptx}");
		jpg_matcher = FileSystems.getDefault()
				.getPathMatcher("glob:{*.jpg,*.jpeg}");

	}

	// Compares the glob pattern against
	// the file or directory name.
	void find(Path file) {
		Path name = file.getFileName();
		if (name != null && (matcher.matches(name) || file.toFile().isDirectory()) ) {
			if (!exclude_matcher.matches(name) && !folder_matcher.matches(file)) {
				numMatches++;
				Timestamp ts = gfdb.selectFileMod(file);
				if (ts == null || Math.abs(ts.getTime() - new Timestamp(file.toFile().lastModified()).getTime()) > 1000) { //check if file is modified
					String content = null;
					if (matcher.matches(name) && pdf_matcher.matches(name)) { //pdf
						content = gfu.sortKeywords(gfu.parsePdf(file.toFile()));		
						if (content != null) {
							gfdb.insertFileInfo(file, content, pathId);
						}
					}
					else if (matcher.matches(name) && odf_matcher.matches(name)) { //OpenOffice
						try {
							content = gfu.sortKeywords(new GunOfficeParser().getText(file.toString()));
						} catch (Exception e) {
							e.printStackTrace();
						} finally {
							if (content != null) gfdb.insertFileInfo(file, content, pathId);
						}
					}
					else if (matcher.matches(name) && (zip_matcher.matches(name) && gfu.isZipFile(file.toFile()))) { //zip
						content = gfu.sortKeywords(gfu.getZipFileContents(file.toFile(), matcher));		
						if (content != null) {
							gfdb.insertFileInfo(file, content, pathId);
						}
					}
					else if (matcher.matches(name) && jpg_matcher.matches(name) ) { //image
						try {
							if (Files.size(file) / 1024 > 100) content = "";
						} catch (IOException e) {
							// TODO Auto-generated catch block
							e.printStackTrace();
						}		
						if (content != null) {
							gfdb.insertFileInfo(file, content, pathId);
						}
					}
					else if (matcher.matches(name) && !Files.isDirectory(file)) { //other files
						content = "";		
						gfdb.insertFileInfo(file, content, pathId);
					}
				}
			}
		}
	}
	// Prints the total number of
	// matches to standard out.
	void done() {
		System.out.println("Matched: "
				+ numMatches);
	}
	// Invoke the pattern matching
	// method on each file.
	@Override
	public FileVisitResult visitFile(Path file,
			BasicFileAttributes attrs) {
		find(file);
		return CONTINUE;
	}
	// Invoke the pattern matching
	// method on each directory.
	@Override
	public FileVisitResult preVisitDirectory(Path dir,
			BasicFileAttributes attrs) {
		find(dir);
		return CONTINUE;
	}
	@Override
	public FileVisitResult visitFileFailed(Path file,
			IOException exc) {
		System.err.println(exc);
		return CONTINUE;
	}
}

Interesse:

Leider ist die Datenbankverbindung fest codiert, so dass GunFinder z.Z. nur auf meinem Rechner läuft.
Frag mich nach einer maßgeschneiderten Version.

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.