Portfolio: Entwicklung von Medizintechnik-Produkten

Tragbares Headset zur Messung der Augenpupillenbewegung

Im F3D Cockpit-Projekt entwickelten wir ein tragbares Gerät zur Müdigkeits- und Beeinträchtigungserkennung, das Anzeichen von Schläfrigkeit oder Schlafmangel bei Fahrern erkennt. Diese innovative Lösung kombiniert Hardware- und Firmware-Komponenten, um Echtzeitüberwachung und -berichterstattung zu ermöglichen.

Firmware-Entwicklung:

Software-Benutzeroberfläche zur Übertragung von Augenbildern von der Kamera und Durchführung der Pupillenerkennung entwickelt
Algorithmen zur Müdigkeits- und Beeinträchtigungserkennung entwickelt, Analyse der Testergebnisse und Erstellung umfassender Berichte

Hardware-Entwicklung:

Hardware-Boards für das Gerät entworfen und modelliert, einschließlich Batteriemanagement, MCU-Board sowie RGB- und Kameraboards

Anwendungen:

Automobilindustrie
Strafverfolgungsbehörden
Wearable-Technologie

Eingesetzte Technologien:

C#
Computer Vision
Altium, Schaltplan- und High-Speed-PCB-Design
Draw.io
E-Drawing

MVP für sensorische Erfassung und Diagnose in der Urologie

Dieses Gerät ist für die urologische Versorgung zu Hause entwickelt worden. Es adressiert das weit verbreitete Problem der benignen Prostatahyperplasie (BPH), indem es den Benutzer ermöglicht, den Urinfluss zu überwachen und biochemische Marker zu erkennen, die auf Urinauffälligkeiten hinweisen. Das Gerät nutzt einen Urinbecher und eine Smartphone-App, um Daten zum Urinfluss zu erfassen und Biomarker von Urinteststreifen auszuwerten.

Hardware-Entwicklung:

Hardware- und PCB-Design mit ESP32, Touchsensor, LED-Ring, Kameraschnittstelle, Wägezelle und IMU
Hardware-Benutzeroberfläche basierend auf RGB-LED und Touchsensor

Firmware-Entwicklung:

ESP32-Mikrocontroller zur Gerätesteuerung und Datenverarbeitung
Wägezelle und IMU-Sensoren zur Messung des Urinflusses
Smartphone-App zur Datenvisualisierung und Analyse
Bluetooth Low Energy zur drahtlosen Kommunikation zwischen Gerät und App
Cloud-Datenbankintegration zur Speicherung und Analyse der erfassten Daten und Bilder

Anwendungen:

IoT
Medizintechnik
Forschung

Eingesetzte Technologien:

Arduino für die Firmware-Entwicklung auf ESP32
Flutter-Framework für die App-Entwicklung
Firebase für das Datenmanagement

Firmwareentwicklung für ein Gerät zur dauerhaften Laserhaarentfernung

Das Permanent-Laser-Haarentfernungsgerät bietet eine sanfte und sichere Methode zur dauerhaften Haarentfernung mittels Lasertechnologie. Es nutzt die IPL-Technologie (Intense Pulsed Light) zur Photoepilation.

Firmware-Entwicklung:

Implementierung von Software-Updates über USB-Flashing für einen reibungslosen und effizienten Aktualisierungsprozess
Umsetzung robuster CRC-Prüfungen zur Sicherstellung der Datenintegrität während Kopier-, Verteil- und Download-Prozessen zur Erhöhung der Systemzuverlässigkeit

Eingesetzte Technologien: