Abschlussarbeiten

Aufgrund der Entwicklung der Altersstruktur in der Bevölkerung vieler Länder werden technische Unterstützungssysteme im Pflegebereich zukünftig eine wichtige Rolle einnehmen. Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Weiterentwicklung eines Bettsensorsystems, das die Anforderungen in der professionellen Pflege erfüllen soll. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Realisierung eines Sensormoduls. Durch die Verwendung von selbstgebauten Sensoren sollen darüber hinaus die Kosten des Systems möglichst gering gehalten werden. Hierzu werden verschiedene Arten dieser Sensoren auf ihre Eignung überprüft und den eigenen Anforderungen angepasst. Der verwendete Sensor basiert auf Carbostat Folie, da diese in den Tests, trotz einiger Nachteile, vielversprechende Ergebnisse zeigte. Zur Aufnahme der Sensorwerte wurde ein Arduino Uno verwendet. Als Rechner diente ein Raspberry Pi. Zur Verwendung der Sensoren wird eine vorhandene Software um Schnittstellen erweitert und ein Algorithmus entwickelt, der die technischen Eigenheiten dieser Sensoren berücksichtigt. In der Evaluation wurden bei der Auswertung insgesamt gute Ergebnisse erzielt. Es ist in Zukunft jedoch nötig, die existierenden Schwächen, insbesondere im Bereich des Algorithmus, zu eliminieren um als zuverlässige Unterstützung der Pflegekräfte angewendet werden zu können.

Due to the changing age structure in many countries technical support systems will play an increasingly important role in the health care and elderly care sector. This thesis deals with the further development of a bed sensor system which shall meet all requirements of professional care. The main focus lies on the development of a sensor module. By using self-constructed sensors, the cost for the system is supposed to be kept as low as possible. In order to achieve this, different types of sensors were being tested with regard to their appropriateness and whether they meet the defined requirements. The chosen sensor is based on Carbostat film since this, in spite of some disadvantages, showed promising results in the executed tests. For the recording of the sensor values an Arduino Uno was used while a Raspberry Pi was chosen as a computer. For using the sensors, an existing software was extended by adding additional interfaces. Furthermore an algorithm was developed that considered the technical properties of these kinds of sensors. In the evaluation the new sensor achieved overall good results. In the future it will however be necessary to eliminate the existing weaknesses, especially the algorithm, in order to be applied as a reliable support system for care attendants.