Netzgesellschaft Düsseldorf mbH

Fehler- und Diagnoseassistenz-App (FDA)

Die Fehler- und Diagnoseassistenz-App (FDA) basiert auf unserem Medialesson-Proof-of-Concept aus den Jahren 2021/22 und zeichnet sich durch eine durchgängig modulare Architektur aus.

Dank klar definierter Schnittstellen können neue Auslesefunktionen ohne großen Entwicklungsaufwand ergänzt werden, während die Whitelabel-Fähigkeit NGD-Kunden eine vollständige Anpassung an ihre eigene Markenidentität ermöglicht. Durch diese Struktur ist die Anwendung nicht nur skalierbar und wartungsfreundlich, sondern auch langfristig erweiterbar – ideale Voraussetzungen für einen sicheren und nachhaltigen Einsatz in unterschiedlichsten Diagnose-Szenarien.

Netz Düsseldorf
Netz Düsseldorf - FDA
Highlights
  • Texterkennung von Dot-Matrix Displays mit Hilfe von individuell angepasster OCR, Image-Preprocessing, um Messwerte automatisiert auszulesen
  • Session- und State-Management, um aufgezeichnete Werte zeitversetzt abzusenden, wenn am Messort keine Internetverbindung verfügbar ist
  • Herunterladen und Verwalten von Maschinen-Paketen via Unity-AssetBundles. So können leicht neue Maschinen hinzugefügt werden, ohne dass ein App Update erforderlich ist.
Die FDA-App unterstützt unsere Kolleginnen und Kollegen direkt beim Einsatz im Feld. Durch die interaktiven AR-Anleitungen und die automatische Texterkennung der Displays wird wertvolle Zeit eingespart. Das Risiko von sog. 'Blindfahrten' wird signifikant reduziert.
Sven Köller - Projektentwickler Digitale Arbeitsfelder/-methoden (Schwerpunkt Extended Reality Lösungen), Netzgesellschaft Düsseldorf mbH
Netz Düsseldorf - FDA
Umsetzung

Die FDA-App erkennt durch den Einsatz von AR-Imagetargets automatisch die Zählerbox und blendet eine interaktive Anleitung direkt über den richtigen Bedienelementen ein. So kann der Ablesevorgang bei einer Vielzahl von unterschiedlichen Geräten unterschiedlicher Hersteller durchgeführt werden, ohne dass die Bedienung jeder Maschine einzeln gelernt werden muss.

Da in den verschiedenen Räumlichkeiten meist nur eine schwache oder gar keine Internetverbindung verfügbar ist, war es unabdingbar, die Texterkennung lokal auf den Geräten auszuführen – und nicht wie ursprünglich vorgesehen über die Azure Computer Vision Toolbox. Zu diesem Zweck wurden umfassende Evaluierungen durchgeführt, um optimale Startbedingungen zu schaffen. Dabei wurden spezifische Parameter ermittelt, die maschinenabhängig angepasst werden können und so selbst in unterschiedlichsten Umgebungen eine zuverlässige Texterkennung sicherstellen.

Leistungen
  • Konzeption und Architektur der Plattform als Proof-of-Concept 

  • Weiterentwicklung des Proof-of-Concept als einheitliche und erweiterbare Plattform sowie Whitelabel-fähige App 

  • Migration der Texterkennungsengine für die Displays von Azure ComputerVision auf lokale Tesseract OCR via EmguCV 

  • Anbindung an ein eigenes Backend, um Verwaltung von App-Updates für zukünftige Maschinen zu erleichtern

Technologien
  • Tesesseract OCR via EmguCV

  • ZXing

  • Unity AR Foundation

  • Unity UI Toolkit

  • Azure App Service

  • Azure Blob Service

  • Azure App Insights

  • .NET / C#

Lassen Sie uns auch mit Ihrem Projekt durchstarten!