Intelligente akustische Sensorik

Hören, worauf es ankommt – dank smarter Sensorik


Für die automatisierte Geräuschanalyse von industriellen Prozessen oder Naturereignissen ist die Erfassung von geeigneten Schallfelddaten erforderlich. Um diese Daten in hoher Qualität und mit geringem Messaufwand zu erzeugen, werden intelligente Sensorikkonzepte eingesetzt, die sich automatisch an die Messumgebung anpassen.

Die Entwicklungen des Fraunhofer IDMT auf dem Gebiet der intelligenten akustischen Sensorik ermöglichen eine sehr leistungsfähige Schallfelderfassung und Ereignisanalyse. Je nach Anwendungsfall werden dafür Sensorikkonzepte entwickelt, die aus speziellen Sensoren, dedizierter Elektronik sowie Mess-, Vorverarbeitungs- und Analysemethoden bestehen.

Aktuelles

 

Regionale Fachtagung

Treffen Sie uns auf dem 19. Jenaer Akustik-Tag!

Unser Kollege Daniel Beer ist vor Ort und stellt in seinem Vortrag ein neuartiges, bioinspiriertes Mikrofon vor.

 

Forschungsprojekt NeuroSensEar

Akzeptanz und Versorgung mit Hörgeräten verbessern

Bio-inspirierte akustische Sensorik für hocheffiziente und leistungsstärke Hörgeräte

 

Forschungsprojekt DIAMOSS-I

Neue Technologien für die Getränkeindustrie

Ein intelligentes Schallsensorsystem soll künftig den Ausschuss undichter Flaschen deutlich reduzieren.

Akustische Prozessbeobachtung

KI-basierte Analyseverfahren unterstützen die Prozessbeobachtung und die frühzeitige Erkennung signifikanter Ereignisse. Dabei kommt auch Sensorik zum Einsatz, die menschliche Sinneswahrnehmungen nachahmt. Um beispielsweise den hohen Informationsgehalt des akustischen Sinneskanals technisch nutzen zu können, ist es erforderlich, dass die Sensorik Schallfelder so (ähnlich) erfasst und auswertet, wie es der Mensch tut.

Erfahrenes Fachpersonal weiß jedoch, auf welche Geräusche z. B. an einer Maschine zu achten ist und blendet Störgeräusche notfalls aus. Dabei wird das Schallfeld häufig auch von verschiedenen Positionen aus angehört. Durch die Kombination von Gehörtem mit Erfahrungswerten kann der Mensch so  sehr schnell die vorherrschende Situation erfassen. In der Praxis ist diese Vorgehensweise jedoch aufgrund vielfältiger Faktoren teilweise nur mit hohem Personalaufwand, Kosten und gegebenenfalls aufwendigen Sicherheitsmaßnahmen für die Beschäftigten umsetzbar. 

Sensorik für die automatisierte akustische Ereignisüberwachung

Die automatisierte Ereignisüberwachung mittels akustischer Sensorik muss sich hinsichtlich Leistungsfähigkeit und Kosten gegenüber den bisherigen Methoden beweisen. Die Leistungsfähigkeit ist direkt abhängig von der Menge und Qualität der sensorisch erfassten Messdaten. Die Sensorik muss daher beste Datenqualität bei überschaubarem Installationsaufwand und geringen Betriebskosten liefern. Darüber hinaus sollte sie die Datenerfassung weitgehend autonom durchführen, um personelle Ressourcen zu schonen.

Das Potenzial, die Sensorik in mobile Plattformen (z. B. Fahrzeuge, Robotersysteme oder Drohnen) zu integrieren, bedingt neben der Automatisierung des Messvorgangs auch geringe Hardwareabmessungen und einen möglichen Batteriebetrieb. So können auch schwer zugängliche Messpositionen dynamisch eingenommen oder zeitlich und räumlich ausgedehnte Ereignisse analysiert werden (Fernwartung). Ebenso bietet sich die Möglichkeit der tageszeit- und personalunabhängigen Messung insbesondere für Langzeitbeobachtungen an.

Eine akustische Sensorik zeichnet sich aus durch:

  • Automatisierung der Messdatenerfassung
  • Selbstkalibrierende Erfassung in kurzer Zeit
  • Intelligente Signalverarbeitung zur Analyse des erfassten Schallfelds
  • Echtzeitanalyse der Datenqualität und Rückkopplung in den Messvorgang
  • Auswahl der Messpunkte und Anpassung der Sensoreigenschaften auf Basis vorhergehender Analyseergebnisse
  • Aufbereitung der Daten zur Weiterverarbeitung über universelle Schnittstellen/Plattformen (Usability)

Akustische Sensorikkonzepte mit Hardware, Software und Prozessen

Die Entwicklung der Sensorikkonzepte erfolgt unter den Rahmenbedingungen einer leistungsfähigen, aufwandsarmen und kostengünstigen Realisierung der automatisierten Ereignisüberwachung. Kennzeichnend hierfür sind u.a. Eigenschaften wie:

  • Einsatz kostengünstiger MEMS-Sensoren
  • energie- und datensparender Betrieb (Datenaufzeichnung/-übertragung/-verarbeitung nur bei relevanten Ereignissen)
  • verbesserte Messroutine durch automatische Rückschlüsse aus vorherigen Analyseergebnissen
  • Automobile Sensorplattform (Fahrzeuge, Robotersysteme oder Drohnen)
  • Nutzung universeller Schnittstellen zwischen Sensor und Datenverarbeitungseinheit

 

Forschungsprojekt

NeuroSensEar

Bio-inspirierte akustische Sensorik für hocheffiziente Hörgeräte

 

Forschungsprojekt

SPADE

Intelligentes Ökosystem zur Entwicklung von Drohnen und unbemannten Flugobjekten

 

Forschungsprojekt

DIAMOSS-I

Entwicklung eines selbstüberwachenden Schallsensorsystems für raue Industriebedingungen

 

Forschungsprojekt

KISH

KI-basiertes selektives Hören für Kopfhörer

Fachartikel

Bio-inspiriertes Mikrofon zur Spracherkennung

Veröffentlichung im Fachmagazin Nature Electronics

Fachartikel

Bioinspiriertes Mikrofon – die MEMS-Cochela

Fachbeitrag zum bioinspirierten Mikrofon im Akustik Journal der DEGA ( 02/23)

Kompetenznetzwerk OceanTechnologies@Fraunhofer

Als Mitglied des Kompetenznetzwerks OceanTechnologies entwickelt das Fraunhofer IDMT in interdisziplinärer Zusammenarbeit technische, konzeptionelle und systemorientierte Lösungen für die nachhaltige Nutzung der Meere und erarbeitet maßgeschneiderte, an den Bedürfnissen der Industrie orientierte Leistungspakete. Das Fraunhofer IDMT bringt seine Kompetenz auf dem Gebiet der intelligenten akustischen Sensorik in das Netzwerk für Entwicklungen u.a. in folgenden Bereichen ein: 

  • Biodiversitätsmonitoring (u.a. zur Überwachung von Fischbeständen und Meeressäugern)
  • Traffic Monitoring (u.a. zur Überwachung des Schiffsverkehrs)
  • Condition Monitoring (u.a. zur Zustandsüberwachung der Druckkörper von Unterwasserfahrzeugen)
  • Messtechnische Validierung von akustischen digitalen Zwillingen

Dienstleistungen

  • Beratung bei der Problemanalyse und Lösungskonzeption für akustisch zu überwachende Anwendungen
  • Entwicklung und prototypische Umsetzung von Sensorikkonzepten (Hardware, Software, Verfahren)

Ausstattung

 

Ausstattung

Wir verfügen über hochmodern ausgestattete Spezialräume und Labore, um vielfältigste akustische Messungen und Untersuchungen zu ermöglichen. Kontaktieren Sie uns gern!

Jahr
Year
Titel/Autor:in
Title/Author
Publikationstyp
Publication Type
2023 Bioinspiriertes Mikrofon - die MEMS-Cochlea
Lenk, Claudia; Beer, Daniel; Männchen, Andreas; Küller, Jan; Ved, Kalpan; Durstewitz, Steve; Gubbi, Vishal; Ivanov, Tzvetan; Ziegler, Martin
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2023 Neuromorphic acoustic sensing using an adaptive microelectromechanical cochlea with integrated feedback
Lenk, Claudia; Hövel, Philipp; Ved, Kalpan; Durstewitz, Steve; Meurer, Thomas; Fritsch, Tobias; Männchen, Andreas; Küller, Jan; Beer, Daniel; Ivanov, Tzvetan; Ziegler, Martin
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2023 Investigations on the Implementation of an Acoustic Rain Sensor System
Hock, Kevin; Götz, Julian; Seideneck, Mario; Sladeczek, Christoph
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2023 Influence of Sensor Design on Bio-Inspired, Adaptive Acoustic Sensing
Khan, Ekram; Lenk, Claudia; Männchen, Andreas; Küller, Jan; Beer, Daniel; Gubbi, Vishal; Tzvetan, Ivanov; Ziegler, Martin
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2022 Bio-inspired, nonlinear and adaptive acoustic sensing - Study of sensor design
Lenk, Claudia; Ivanov, Tzvetan; Gubbi, Vishal; Ved, Kalpan; Ziegler, Martin; Fritsch, Tobias; Küller, Jan; Beer, Daniel
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2022 Intelligentes akustisches Monitoring durch ausgewählte Mikrofonierungskonzepte
Fritsch, Tobias; Bös, Joachim; Grollmisch, Sascha; Gourishetti, Saichand; Hofmann, Peter; Liebetrau, Judith
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2022 Experimenting with Professional Microphones to Apply Acoustic Event Detection to Unmanned Aerial Vehicles
Hock, Kevin; Seideneck, Mario; Sladeczek, Christoph; Taenzer, Michael
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2019 Deep Neural Network Approaches for Selective Hearing based on Spatial Data Simulation
Hestermann, Simon; Lukashevich, Hanna; Sladeczek, Christoph
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2018 Stadtlärm - a distributed system for noise level measurement and noise source identification in a smart city environment
Clauß, Tobias; Abeßer, Jakob; Lukashevich, Hanna; Gräfe, Robert; Häuser, Franz; Kühn, Christian; Sporer, Thomas
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2013 Enhancing wireless sensor networks with acoustic sensing technology: Use cases, applications & experiments
Hollosi, Danilo; Nagy, G.; Goetze, S.; Cousin, P.; Rodigast, R.376821f3-e701-4902-8f4f-43ecf40dc05e
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2012 Acoustic monitoring and localization for social care
Goetze, Stefan; Schröder, J.; Gerlach, Stephan; Hollosi, Danilo; Appell, Jens-E.; Wallhoff, Frank
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
Diese Liste ist ein Auszug aus der Publikationsplattform Fraunhofer-Publica

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