Titelaufnahme

Titel
QR Code-Erkennung und -Auswertung : Laborautomation und Einsatzmöglichkeiten von QR Codes
Weitere Titel
QR Code-detection and -evaluation Laboratory automation and applications of QR Codes
AutorInnenLenz, René
GutachterAuer, Norbert ; Graf, Alexandra
Erschienen2018
Datum der AbgabeJuni 2018
SpracheEnglisch
DokumenttypBachelorarbeit
Schlagwörter (DE)Laborautomation / QR Codes / Python / Raspberry Pi
Schlagwörter (EN)Laboratory automation / QR Codes / Python / Raspberry Pi
Zugriffsbeschränkung
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Heute ist das Zeitalter von "Big Data", AI und AR und jedes kleinste Detail kann berücksichtigt und in mehr oder weniger nützliche Daten übersetzt werden. Für Menschen alleine ist es nicht möglich, die Menge an generierten Daten zu kontrollieren.

Der Umgang mit Daten in Verbindung mit erhöhter Produktion sind die wichtigsten Punkte, die zur Automatisierung führen.

Diese Arbeit gibt einen Überblick über die Entwicklungen im Bereich der Laborautomation, die Parallelen zur Industrie 4.0 und wie QR Codes in diesen Bereichen eingesetzt werden. Die Vorteile der aktuellen Entwicklungen sind Kostenreduktion, Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit. Aber gerade im Bereich der Forschung ist es schwierig, die Automatisierung wie im industriellen Maßstab zu realisieren. Die Planung und der Ablauf der Experimente müssen weiterentwickelt werden.

Bei der nachhaltigen Speicherung von Informationen kommen QR-Codes zum Einsatz. Auch in der personalisierten Medizin könnten QR-Codes verwendet werden.

Die Vorteile, wie die Speichermenge und die gute Lesbarkeit der QR-Codes werden beleuchtet.

Um einen praktischen Ansatz zur Automatisierung zu demonstrieren, wird ein echtzeit-QR-Code-Scanner auf einem Raspberry Pi verwendet, der QR-Codes in Videos erkennt, entschlüsselt und die Informationen in einer CSV-Datei speichert.

Zusammenfassung (Englisch)

Today is the age of “Big Data”, AI and AR and it is attempted to monitor every little detail and convert it into more or less useful data. As it is not possible for humans to cope with the amount of generated data, systems to process all this are needed. Data handling in connection with increased production are the most important points that result in automation.

This thesis is an attempt to give an overview about the developments of laboratory automation, its links to industry 4.0 and how QR Codes are, or prospectively will be involved in those systems. The benefits of current developments such as cost reduction, reproducibility and reliability are highlighted. Particularly in the field of research, it is difficult to implement automation in the same way as on an industrial scale. The planning and the course of experiments require further development.

QR Codes are used when it comes to storing information sustainably. Also in personalized medicine, QR Codes could be used.

The advantages, such as amount of memory and readability and their dependence on the structure of the QR Codes are also highlighted.

To demonstrate a practical approach to automation, a real-time QR Code reader was programmed on a Raspberry Pi that recognizes QR Codes in videos and photos, decodes them, and stores the information in a csv-file.