Studenten bedenken sensorapparaat voor anderhalve meter afstand

Hoe goed wordt die anderhalvemetermaatregel nou echt nageleefd? Dat was een vraag die Niels van den Nieuwendijk en Timo Duindam bezighield. Op het hoogtepunt van de coronapandemie volgden de twee studenten Technische Natuurkunde een minor sensortechnologie. Ze ontwikkelden een systeem dat registreert hoe goed mensen de gewenste afstand aanhouden op drukke plekken als een winkelstraat of een café.

Groepsfoto_op_afstand

Sensoren combineren met natuurkunde

Timo en Niels hadden zin om zich tijdens hun minorsemester te verdiepen in sensoren en big data om dingen slimmer te maken. Ze wilden leren wat er achter het sensorgedeelte zit en daar natuurkunde aan toevoegen. Omdat de twee elkaar al sinds de basisschool kennen en ook tijdens de studie graag samenwerken, besloten ze zich samen in te schrijven voor de minor aan de Hogeschool Leiden. In het tweede deel van die minor werkten ze met Dirk Jan Remmerswaal, student Informatica, aan een eigen project.

Diepte bepalen met twee camera’s

Corona beheerste de media en dus dacht het groepje aan een apparaat dat de afstand monitort en botsingen detecteert. Werken met camera’s bleek een goedkope en voldoende nauwkeurige manier om snel diepte te bepalen. Ik gebruik niet voor niets meervoud, want één camera ziet geen diepte. Niels: “Dat hebben we opgelost door twee camera’s te gebruiken. Het verschil tussen die twee beelden gebruik je dan om de diepte te zien. Stereovisie noem je dat.“ Ze wilden er graag meer over weten.

Alleen een stekker in het stopcontact doen

Niels: “Goed positioneren van de camera’s is een nauwkeurig werkje dat veel computerkracht kost. Je moet veel kalibreren. Staat een camera een halve graad schuin, dan klopt er al niets meer van.” Om dat afstellen niet in elk café opnieuw te hoeven doen, kozen ze ervoor om twee camera’s dicht bij elkaar te fixeren in een plastic behuizing. Nu hoeft een kroegbaas alleen het witte kastje aan een balk te schroeven en de stekker in het stopcontact te steken. Timo: “De hele minor was gericht op het makkelijk kunnen uitbreiden van het systeem. De architectuur erachter moest schaalbaar zijn.” 

Hooguit zeven euro materiaalkosten

Er zijn meer manieren om beeldherkenning te verwezenlijken maar het product moest in korte tijd te ontwikkelen, eenvoudig installeerbaar en betaalbaar zijn. Waar andere sensoren iets onder de grond nodig hebben, heb je voor een camera genoeg aan een stopcontact. Het plastic kastje van de DIMOND (distance monitoring device) komt uit de 3D-printer en kost hooguit dertig cent. De twee cameramodules koop je - rechtstreeks bij de fabriek in China - voor vijf euro. Bij elkaar hooguit zeven euro aan materiaalkosten.

“Die statistiek was niet eerder gedaan. Ik ben graag bezig met iets wat niet te googelen valt”

Niels, Timo en Jan Dirk legden de focus tijdens het project op het statistiekgedeelte. Dat was niet eerder gedaan en dat vonden ze leuk. Er kwam behoorlijk wat programmeerwerk voor gevorderden bij kijken. Wat de camera aan mensherkenning registreert, wordt door een lokale computer berekend en vervolgens doorgestuurd naar een landelijke server voor opslag. En dan kunnen klanten via hun telefoon op een website de camerabeelden en statistieken van de afgelopen dagen bekijken. 

Gekleurde cirkels om mensen heen

Als er meer tijd was geweest, hadden de studenten ook iets met bewustwording willen doen. Niels: “Daar hadden we ook nog wel gave ideeën over, door met een laserprojector of beamer cirkels van anderhalve meter om mensen heen te trekken en die van kleur te laten veranderen als ze te dichtbij kwamen.” En dat dan zichtbaar maken op een groot scherm. Er was geen tijd om dit uit te werken. Wel staat op de bar een teller met wijzertjes die aangeven hoeveel bezoekers er nu zijn en hoeveel botsingen er plaatsvinden. Maar, eerlijk is eerlijk, dat was vooral een creatieve manier om de verplicht te gebruiken onderdelen uit een robotkit in hun product te verwerken.

Robot brengt plant naar ideale plek

De begeleider van de minor was onder de indruk van het niveau van het werk van Timo, Niels en Dirk Jan. Patrick Morley: “Ze hebben de theorie heel goed toegepast op een actueel probleem, een gedegen analyse gedaan en een werkend prototype opgeleverd.” Geen van de medestudenten deed iets met camera’s. Wat deden ze wel? Timo: “De meesten waren met planten bezig. Een groepje had de plant op een robot gezet en die reed dan door de ruimte heen om de ideale condities voor de plant op te zoeken. Ook het vochtgehalte zou gemeten worden en dan zou er een seintje gegeven worden als de plant water nodig had.” 

Dimond

Python anders leren gebruiken

Onze studenten zelf zijn ook heel tevreden over dat wat de minor hun heeft opgeleverd. Niels: “Bij Natuurkunde hadden we de basis van programmeertaal Python al geleerd. Alleen ging het daar om data-analyse. Dan heb je het over een eenmalige berekening. Nu ging het om realtime mensherkenning. We moesten codes schrijven die continu gerund worden en nieuwe data ophalen. Dan loop je tegen andere dingen aan. Als er een foutmelding is, wil je niet dat het hele systeem crasht maar dat er een melding komt met het deel waar het systeem niet werkt. Zeker op het gebied van programmeren heb ik heel veel geleerd.” 

Een systeem schaalbaar maken

Timo voegt toe: “Het was vooral een erg leuke tijd. We hebben heel enthousiast aan het project gewerkt. Dat die schaalbaarheid zo belangrijk was, dwong ons om anders te denken. Het moest een systeem in laagjes worden. Probleemoplossend denken doen we tijdens de opleiding al: kijken hoe je iets oplost als dingen niet werken. Dat konden we hier ook goed inzetten. Soms zit het tegen, dan lukt iets niet. Maar juist als je progressie ergens in ziet, dan geeft dat elke keer een boost om verder te gaan. Ik heb zelfs een stage overgehouden aan deze minor. Ik loop nu stage bij een bedrijf van iemand die een gastles gaf.” 

Lees het verslag van het project van Timo, Niels en Dirk Jan.

Lees meer over de opleiding Technische Natuurkunde op De Haagse Hogeschool.