Integriertes Condition Monitoring und Machine-Learning mit dem Arduino UNO Q

Allgemeines zum Projekt

Projekttitel: Integriertes Condition Monitoring und Machine-Learning mit dem Arduino UNO Q

Betreuer: Prof. Dr. Josef Vollmer

E-Mail: josef.vollmer@h-brs.de

Anzahl Plätze: 1-2

Start: Sommersemester 2026

Studiengänge:

• Elektrotechnik Schwerpunkt Elektrotechnische Systementwicklung
• Maschinenbau Schwerpunkt Mechatronik
• Maschinenbau Schwerpunkt Virtuelle Produktentwicklung
• Nachhaltige Ingenieurwissenschaft

Kurzbeschreibung und Zusatzinfos

Die Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen nimmt in der Industrie einen immer größeren Stellenwert ein. Embedded Systems und Mikrocontroller-basierte Messsysteme werden in Maschinen unterschiedlicher Größe eingebaut. Systeme mit integrierten KI-Funktionen, insb. unter Verwendung des Maschine-Learning sind mit geringem Bauvolumen zu geringen Kosten umsetzbar.

Auf der Logik-Seite nehmen die Fähigkeiten der Mikrocontroller, insb. Speicherplatz, Rechengeschwindigkeit und Anzahl der Kerne immer mehr zu; der weit verbreitete Arduino UNO R3 ist schon länger als veraltet zu bewerten. Daneben werden immer mehr embedded PCs eingesetzt, ein bekanntes Beispiel ist der Raspberry PI.

Nach der kürzlichen Übernahme von Arduino durch Qualcomm, wird neu der Arduino UNO Q angeboten, ein Einplatinencomputer der sowohl einen LINUX-fähigen 2,0GHz-Quadcore-Prozessor enthält, aber auch einen STM32-Mikrocontroller mit 160MHz. Dieses System verspricht neue Möglichkeiten zum Messen, zur Netzanbindung und zur Integration von KI. In den hier ausgeschriebenen Masterprojekten und einer anschließenden Masterarbeit sollen erste Erfahrungen mit dem UNO Q gewonnen und ein Beispielsystem aufgebaut werden.

Projektphasen

Masterprojekt 1: Kennenlernen und Programmieren des Arduino UNO Q

Masterprojekt 2: Umsetzung einer Messaufgabe, Anbindung von Sensoren und beispielhafte 
digitale Signalverarbeitung mit dem Arduino UNO Q

Masterthesis: Entwicklung und Aufbau eines konkreten Condition Monitoring Systems mit ML