1. In Zusammenarbeit mit:
8. TANNER-Hochschulwettbewerb
für Technische Dokumentation
Team Patsch
Ergebnis eingereicht durch
Ina Michael
Axel Patsch
Dorothea von Zedlitz
von der

2. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 1
Konzept für eine Mobil-Applikation zur Erkennung und Erklärung von Warnbildkennzeichen
und Instruktionsaufklebern auf Landmaschinen der Firma CLAAS
eingereicht von
Ina Michael
Dorothea von Zedlitz
Axel Patsch
Beitrag zum 8. Tanner-Hochschulwettbewerb (2014)

3. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 2
Inhalt
1. Vorgehensweise
2. Betrachtung der Technologien
3. Bewertung und Entscheidung
4. Konzept für die Applikation
5. Vorstellung der Demo-Applikation
6. Mögliche Verbesserung der Gefahrenkennzeichnung
7. Akzeptanz bei der Zielgruppe

4. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 3
1. Vorgehensweise
1. Recherche: Technologien, die für die Lösung geeignet sind
- NFC (Near Field Communication)
- QR-Codes
- Optische Bilderkennung (Kantenerkennung)
2. Recherche: Vor- und Nachteile der verschiedenen Technologien
- Kosten
- Anwendbarkeit
- Mögliche Fehlerquellen
- Bedienkomfort
3. Bewertung und Entscheidung für eine Technologie
4. Erstellen eines Lastenhefts für die Applikation
5. Konzipierung einer Demo-Applikation
6. Programmierung der Demo-Applikation
7. Funktionstests, Modifikationen
8. Befragung potentieller Anwender zur Akzeptanz

5. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 4
2. Betrachtung der Technologien
NFC (Near Field Communication)
VERFAHREN
Ein NFC-Tag (Aufkleber) wird auf oder unter dem Aufkleber an der Maschine ange-
bracht. Mittels Funksignal wird das Tag ausgelesen und die Applikation gestartet.
PRO
- Unabhängig vom Zustand der Aufkleber (Verschmutzung, Ausbleichen, Beschädigung),
Lichtverhältnissen etc.
- Datenbankeintrag wird durch das Funksignal automatisch abgerufen.
CONTRA
- Erhebliche Mehrkosten durch die Beschaffung der NFC-Tags und die
erforderliche Programmierung.
- Nicht von allen Betriebssystemen (Apple iOS) unterstützt.
- Potentielle Fehlerquelle durch mehrere nebeneinander platzierte Aufkleber (Erkennung
des falschen Signals).
- Noch nicht sehr verbreitet, wenige NFC-fähige Endgeräte (auch Android).

6. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 5
2. Betrachtung der Technologien
Quick-Response-Codes (QR-Codes)
VERFAHREN
Auf den Warn- und Instruktionsaufklebern wird zusätzlich ein QR-Code
angebracht, der mit dem Endgerät ausgelesen wird.
Programmieraufwand (geschätzt): 11 Personentage (PT).
PRO
- Wird von allen Betriebssystemen unterstützt.
- weit verbreitet, Software (Scanner) ist vorhanden.
CONTRA
- Begrenzte Datenmenge (keine direkte Verschlüsselung von
Grafiken oder mehreren Sprachen möglich).
- Fehleranfälligkeit durch beschädigte/verschmutzte Codes.
- Zu großer Aufwand, alle Aufkleber mit QR-Code zu versehen.
- Anwendbarkeit nur bei Neugeräten.

7. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 6
2. Betrachtung der Technologien
Optische Bilderkennung (Kantenerkennung)
VERFAHREN
Der Aufkleber wird mit dem Endgerät fotografiert. Mittels Kantenerken-
nung vergleicht die Software das Foto mit den hinterlegten Grafiken.
Programmieraufwand (geschätzt): 19 Personentage (PT).
PRO
- Für alle Betriebssysteme verfügbar.
- „Sieht“ dasselbe wie das menschliche Auge.
- Guter Kontrast, klare Umrisse ⇒ Aufkleber leicht erkennbar
- Aufkleber bleiben unverändert ⇒ Keine Mehrkosten!
- Auch für Altgeräte verwendbar.
CONTRA
- Beschädigte/verschmutzte Aufkleber evtl. schwer oder nicht lesbar.
- aufwändigere (=teurere) Programmierung der Applikation

8. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 7
3. Mögliche Probleme
Verschmutzte
Aufkleber
Beschädigte
Aufkleber
NFC: mehrere Aufkleber nebeneinander
QR-Codes,
Bilderkennung
Diese Abbildungen geben die Realtität wieder. Der Anwender müsste zur einwandfreien Lesbarkeit der
Aufkleber dafür sorgen, dass sie unbeschädigt sind, wie es in der Bedienungsanleitung steht.
Verwischte
Aufkleber

9. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 8
NFC QR-Codes Bilderkennung
Für alle Betriebssysteme verfügbar nein* -- ja + ja +
Kosten für die App gering + mittel o hoch -
Aufkleber immer lesbar ja + nein - nein -
Bedienkomfort der App sehr hoch ++ hoch + hoch +
Mehrkosten aufgrund veränderter Aufkleber ja - ja - nein +
Verwendbarkeit der App bei Alt-Maschinen nein - nein - ja +
Gesamtwertung o - ++
*Die Bewertung mit (--) führte zum Ausschluss des Verfahrens
3. Bewertung der Technologien
Die Abwägung der verschiedenen Bewertungskriterien führte zu der Entscheidung, dass wir die Bilder-
kennung ausgewählt haben, obwohl die NFC-Technologie zwar technisch überlegen ist, aber eine zu
große Gruppe potentieller Anwender ausschließt und die Folgekosten zu hoch wären.

10. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 9
4. Lastenheft für die Applikation
Zielgruppen
Landwirte (Benutzer von CLAAS-Maschinen)
Lohnunternehmen (Benutzung/Wartung/Reparatur)
Service-Techniker (Wartung/Reparatur)
Werkstätten (Wartung/Reparatur)

11. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 10
4. Lastenheft für die Applikation
I. funktionale Anforderungen
Grundfunktionen (unbedingt erforderlich)
1. Der Nutzer kann mit der Kamera seines Endgeräts Aufkleber abfotografieren.
2. Die App erkennt anhand eines Fotos den fotografierten Aufkleber.
3. Die App stellt die Grafik des erkannten Aufklebers und die dazugehörigen Informationen dar.
4. Der Nutzer kann bei der Installation der App das für ihn passende Sprachpaket wählen.
Zusatzfunktionen („nice to have“)
5. Der Nutzer kann bereits abfotografierte und erkannte Aufkleber erneut aufrufen, ohne sie
wieder fotografieren zu müssen (Galerie).
6. Der Nutzer kann aus der App die CLAAS-Homepage aufrufen (mobiles Internet erforderlich).
7. Der Nutzer kann auf eine digitale Version des Handbuchs für seine Maschine zugreifen (optional)

12. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 11
II. nicht-funktionale Anforderungen
Das Programm muss für den Benutzer leicht bedienbar sein (schnelles Erreichen der Hauptfunktion).
Das Programm muss sich selbst mit Hilfe von Grafiken, Tooltips und Überschriften erklären können
(intuitive Bedienbarkeit)
Das Programm sollte bei Nichterkennung eines Aufklebers dem Nutzer mögliche Fehlerquellen kom-
munizieren (z.B. unscharfes oder schlecht belichtetes Foto)
4. Lastenheft für die Applikation

13. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 12
5. Aufbau der Applikation

14. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 13
5. Aufbau der Applikation
Demo-Version für Android-Geräte (weit verbreitet, kostenlose Software)
Sprachpakete: Auswahl der gewünschten Sprache beim Download (nicht in der Demo-Version)
Intuitive Benutzung der Applikation, aber Hilfetext ist hinterlegt
Wenige Schritte zum Ziel:
Scannen (Kamera wird aktiviert) ⇒ Auslösen ⇒ Speichern ⇒ Anzeige des Datenbankeintrags
Fehlervermeidung:
Aufnahme nicht eindeutig:
Entscheidung für den entsprechenden Aufkleber aus einer Auswahl an ähnlichen Grafiken
Aufnahme nicht erkennbar:
Eine Fehlermeldung erscheint und der Aufkleber kann erneut aufgenommen werden
Galerie:
Speicherung der letzte zehn Einträge, um sie abrufen zu können, ohne sie erneut zu fotografieren
Verlinkung auf die CLAAS-Internetseite
Möglich: Hinterlegung von Bedienungsanleitungen oder Warnbildzeichen-Katalog

15. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 14
5. Aufbau der Applikation
Hinweis, wird
beim ersten
Programmstart
eingeblendet
Icon zum Start der Applikation
Programmstart

16. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 15
5. Aufbau der Applikation
Startmenü
-
Taskleiste
Link zur CLAAS-Homepage
übersichtlich
CLAAS-Design
Schaltfläche „Scannen“ löst
die Kamera des Geräts aus

17. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 16
5. Aufbau der Applikation
Aufkleber fotografieren
Kamera ausrichten und Aufkleber fotografieren,
Foto speichern
Das Foto wird mit den
Grafiken in der Datenbank
verglichen
Fortschrittsanzeige

18. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 17
5. Aufbau der Applikation
Datenbankeintrag (aus CLAAS-
Dokumentation) wird angezeigt
Bildverarbeitung und Anzeige
Schraubenverbindungen
auf festen Sitz kontrollieren
(Wartung).

19. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 18
5. Aufbau der Applikation
Durch Anklicken des Thumbnails
kann der Datenbankeintrag erneut
abgerufen werden
Weitere Features: Galerie
In der Galerie befinden sich Thumbnails
der letzten zehn fotografierten Aufkleber

20. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 19
5. Aufbau der Applikation
Weitere Features: Fehler bei der Bilderkennung
Aufkleber nicht erkannt,
Vorgang muss wiederholt werden
Aufkleber nicht eindeutig erkannt,
Auswahl von ähnlichen Aufklebern

21. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 20
5. Aufbau der Applikation
Weitere Features: Hilfe

22. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 21
6 Kennzeichnung der Gefahren und Warnhinweise
Stand heute:
(aus der CLAAS-Dokumentation)
- Nur ein kurzer Satz
- Gefahrenquelle, Art der Gefahr, schwere der Folgen und Vermeidung
werden nicht oder nur ungenau beschrieben

23. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 22
6 Kennzeichnung der Gefahren und Warnhinweise
Empfehlung unter Einbeziehung der tekom-Richtlinie sowie ANSI Z535.6
Verwendung von Signalwörtern:
Farbliche Unterscheidung:
Die Signalwörter sollten individuell für jeden Hinweis verwendet werden.
Sparsamer Umgang mit dem Wort„Gefahr“!
GEFAHR! bezeichnet eine unmittelbar drohende Gefahr. Wenn sie nicht gemieden wird, sind Tod oder schwerste
Verletzungen die Folge.
WARNUNG! bezeichnet eine möglicherweise drohende Gefahr. Wenn sie nicht gemieden wird, können Tod oder schwerste
Verletzungen die Folge sein.
VORSICHT! bezeichnet eine möglicherweise drohende Gefahr. Wenn sie nicht gemieden wird, können leichte oder
geringfügige Verletzungen die Folge sein.
Zur besseren Unterscheidung können diese Signalwörter nach ANSI Z535.6 farblich gekennzeichnet werden, nämlich:
GEFAHR weiße Schrift auf rotem Hintergrund
WARNUNG schwarze Schrift auf orangenfarbigem Hintergrund
VORSICHT schwarze Schrift auf gelbem Hintergrund

24. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 23
6 Kennzeichnung der Gefahren und Warnhinweise
Empfehlung unter Einbeziehung der tekom-Richtlinie sowie ANSI Z535.6
SAFE-Methode
- Schwere der Restgefahr durch Verwendung genormter Signalwörter (z.B. nach DIN ISO 3864-2:2008-07)
- Art und Quelle der Restgefahr, ggf. mit Illustration
- Folgen bei Missachtung der Restgefahr
- Entkommen (Maßnahmen zur Abwehr der Restgefahr)
Möglicher Aufbau eines Warnhinweises nach der SAFE-Methode

25. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 24
6 Kennzeichnung der Gefahren und Warnhinweise
Empfehlung unter Einbeziehung der tekom-Richtlinie sowie ANSI Z535.6
Beispiel für einen Warnhinweis nach ANSI Z535.6
Signalwort
Art der Gefahr,
mögliche Folgen
Abwendung der
Gefahr
bewegliche Teile können zu Quetsch- und
Schnittverletzungen führen.
Nicht in den Arbeitsbereich greifen.
Schutzeinrichtungen bei laufendem Motor
nicht öffnen oder entfernen.
WARNUNG

26. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 25
6 Kennzeichnung der Gefahren und Warnhinweise
alt: Gefahrenhinweis aus der
CLAAS-Dokumentation
neu: Warnhinweis nach ANSI Z535.6

27. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 26
Alternativ:
Anzeige im
Querformat
Alternativ:
Anzeige von
Foto und
Warnhinweis
6 Kennzeichnung der Gefahren und Warnhinweise

28. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 27
7 Akzeptanz bei der Zielgruppe
Ein Mitarbeiter des Lohnunternehmens Stotz Agrartechnik (Handewitt) sagte Folgendes:
„Die Maschinen werden nur von qualifiziertem Personal bedient und gewartet, die mit der Technik vertraut
sind“
„Warnaufkleber werden nicht bewusst beachtet, daher ist es unwahrscheinlich, dass jemand diese Applika-
tion dafür verwendet.“
„Beschädigte Aufkleber werden in der Praxis nicht ausgetauscht.“ (siehe Folie 7)
„Die Aufkleber sind im Prinzip selbsterklärend, die Erklärungen in den Bedienungsanleitungen sind nicht we-
sentlich aussagekräftiger.“
Ein Landwirtschaftstudent der Uni Göttingen meinte:
„Ich kann mir vorstellen, auf Informationen, die ich sonst ausgedruckt oder kopiert hätte, mithilfe der App
zuzugreifen. Das erspart den Papierkram in der Schlepperkabine.“
„Ich kenne keinen Landwirt, bei dem ich mir vorstellen kann, dass er vor der Bedienung der Maschine die
Warnaufkleber scannt. Dafür sind die Warnungen, die dahinterstehen, einfach zu offensichtlich.“

29. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 28
7 Akzeptanz bei der Zielgruppe
Warnhinweise: unwahrscheinlich
• Warnhinweise werden oft„übersehen“ (missachtet).
• Bei vielen gilt:„Aus Schaden wird man klug“.
• Die Piktogramme sind leicht zu interpretieren.
• Die Hinweise aus der Bedienungsanleitung bieten nicht viel mehr Information.
• Beschädigte Aufkleber werden nicht/selten ersetzt (sagt etwas darüber aus, wie sie beachtet werden).
Instruktionsaufkleber: möglich
• Die CLAAS-Dokumentation ist sehr umfangreich, daher könnte die App schneller zum Ziel führen.
• Papier-Dokumentation (z.B. Zettel aus dem Handschuhfach oder der Türverkleidung) könnte ersetzt
werden.
Generell ist es schwer einzuschätzen, ob die App akzeptiert wird, aber es bestehen Zweifel daran, dass
ein Großteil der Zielgruppe dazu bereit ist. Man kann davon ausgehen, dass ein Großteil der Maschinen
von qualifiziertem Personal bedient wird, die mit den Gefahren vertraut sind.

30. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 29
Richtlinie zur Erstellung von Sicherheitshinweisen in Betriebsanleitungen (2005), tekom
Ulrike Bornemann (2012): Gestaltung von Sicherheits- und Warnhinweisen im Lichte von ISO und ANSI
Roland Schmeling (2012): Neue ANSI Z535 – vom vernünftigen Umgang mit Sicherheitshinweisen
Aijaz Ur Rahman khan, Dr. Kavita Thakur (2012): An Efficient Fuzzy Logic Based Edge Detection Algorithm for Gray Scale Image. In: International Journal of
Emerging Technology and Advanced Engineering, Volume 2, Issue 8, August 2012
Shashank Mathur, Anil Ahlawat (o.J.): Application of fuzzy logic on image edge detection. In: Intelligent Technologies and Applications (S. 24-28)
Michael Morak, Johannes Perl, Ignaz Reicht, Thomas Rittler (2010): Verkehrszeichenerkennung durch Color Thresholding
Bijuphukan Bhagabati, Chumi Das (2012): Edge Detection of Digital Images Using Fuzzy Rule Based Technique. In: International Journal of Advanced Research
in Computer Science and Software Engineering, Volume 2, Issue 6, June 2012
N. Senthilkumaran, R. Rajesh (2009): Edge Detection Techniques for Image Segmentation – A Survey of Soft Computing Approaches. In: International Journal of
Recent Trends in Engineering, Vol. 1, No. 2, May 2009
K. Somasundaram, K. Ezhilarasan (o.J.): Edge Detection using Fuzzy Logic and Thresholding
M. M. Anver, R. J. Stonier (2005): Evolutionary learning of a fuzzy edge detection algorithm based on multiple masks
Hasan Fleyeh, Mark Dougherty (o.J.): Road and traffic sign detection and recognition
Jaegeol Yim (2012): Implementation of Building Recognition Android App. In: International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, Vol. 7, No. 2,
April, 2012
Carlos Filipe Paulo, Paulo Lobato Correia (o.J.): Traffic Sign Recognition Based on Pictogram Contours
Yasar Becerikli, Tayfun M. Karan (o..J.): A New Fuzzy Approach for Edge Detection
Literatur

31. InaMichael
DorotheavonZedlitz
AxelPatsch 30