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Professur Mess- und Sensortechnik
Forschung

Impedanzspektroskopie für Mess- und Sensorsysteme

inductive spectroscopyBioimpedance Bioimpedance Cable Battery & Storage Embdedded Systems Excitation Signals

Die Impedanzspektroskopie nutz die Abhängigkeit der komplexen Impedanz von der Frequenz, um Effekte mit unterschiedlicher Frequenzabhängigkeit zu identifizieren, zu untersuchen und zu verfolgen. Die dabei entstehende größere Menge an Messdaten bietet erweiterte Möglichkeiten, um unzugängliche Messgrößen zu ermitteln und Messgrößen genauer zu bestimmen. So können innerhalb einer Batterie einzelne Alterungsmechanismen verfolg werden oder bei Bodenfeuchtesensoren zusätzlich die Bodenart ermittelt werden. Typische Anwendungen sind die zerstörungsfreie Prüfung von Festkörpern, elektrochemischen und biochemischen Systemen.

 

Die Nutzung dieser Methode in Sensorsystemen stellt eine besondere Herausforderung aufgrund der begrenzten Ressourcen, der Einwirkung wechselnder Einsatzbedingungen und der Notwendigkeit einer unüberwachten automatischen online-Signalverarbeitung dar.

 

 

Entwurf von Eingebetteten Systemen

  Skill 1

 

  • Entwicklung von eingebetteten Systemen
  • Integrierung von Echtzeitüberwachungssystemen
  • Anwendungsspezifisches Hardware- und Softwaredesign

 

  Entwurf von Anregungssignalen

Skill 1

  • Erzeugung von Anregungssignalen für Batterietests
  • Signalaufbereitung und Rauschunterdrückung
  • Analoge und digitale Signalverarbeitungstechniken

 

Batteriediagnose

  Skill 1

 

  • experimentelle Untersuchungen an elektrochemischen Speichern
  • Entwicklung von physikalisch-chemischen Modellen
  • elektrochemische Impedanzspektroskopie
  • Verfahren zur schnellen Aufnahme eines Impedanzspektrums
  • Simulationsmodelle für Speicher und Batterien
  • schnelle und robuste Modellfittings

 

Bioimpedanz und Lebensmittelqualtität

  Skill 1

Bild: EIS Messungen am menschlichen Körper
 

  • Körperzusammensetzung
  • Gewebecharakterisierung
  • Handgestenerkennung
  • Qualitätskontrolle von Lebensmitteln, wie z. B. Frischegrad und Reifprozess
  • Erkennung von Unreinheiten

 

Induktanzspektroskopie

 

  Skill 5

 

  • Leitfähigkeitsanalyse
  • Permeabilitätsanalyse
  • Dickenmessung
  • Zerstörungsfreie Prüfung

 

Kabeldiagnose

 

  • Ermitteln von Netzwerkstrukturen
  • Messen von Fehlerquellen wie Kabeleinschlüsse oder -Kurzschlüsse
  • Lokalisieren und Erkennung von Fehlerquellen im Netzwerk

Ausgewählte Publikationen:

  1. Kanoun, O., Kallel, A.Y. and Fendri, A., 2022. Measurement methods for capacitances in the range of 1 pF–1 nF: A review. Measurement, 195, p.111067.
  2. Kanoun, O., Kallel, A.Y., Nouri, H., Atitallah, B.B., Haddad, D., Hu, Z., Talbi, M., Al-Hamry, A., Munja, R., Wendler, F. and Barioul, R., 2022. Impedance spectroscopy: applications, advances and future trends. IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, 25(3), pp.11-21
  3. Tröltzsch, U., Kanoun, O. and Tränkler, H.R., 2006. Characterizing aging effects of lithium ion batteries by impedance spectroscopy. Electrochimica acta, 51(8-9), pp.1664-1672.
  4. Kallel, A.Y., Petrychenko, V. and Kanoun, O., 2022. State-of-health of Li-ion battery estimation based on the charge transfer efficiency extracted from impedance spectra. Applied Sciences, 12(2), p.885.
  5. Shi, Q., Troeltzsch, U. and Kanoun, O., 2010, June. Detection and localization of cable faults by time and frequency domain measurements. In 2010 7th International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices (pp. 1-6). IEEE.
  6. Cuadras A, Kanoun O. SoC Li-ion battery monitoring with impedance spectroscopy. In2009 6th International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices 2009 Mar 23 (pp. 1-5).IEEE.
  7. Shi, Q. and Kanoun, O., 2013. A new algorithm for wire fault location using time-domain reflectometry. IEEE Sensors Journal, 14(4), pp.1171-1178.
  8. Haddad, D., Kallel, A.Y., Amara, N.E.B. and Kanoun, O., 2022. Multiple faults detection and location in bus-shaped cable networks by distributed time-domain reflectometry. IEEE Sensors Letters, 6(5), pp.1-4.
  9. Bader, O., Haddad, D., Kallel, A.Y., Hassine, T., Amara, N.E.B. and Kanoun, O., 2021. Identification of communication cables based on scattering parameters and a support vector machine algorithm. IEEE Sensors Letters, 5(7), pp.1-4.
  10. Kallel, A.Y., Haddad, D., Keutel, T. and Kanoun, O., 2022. Real-Time Monitoring of Cables Based on Network Interface Controllers for Predictive Maintenance. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 71, pp.1-8.
  11. Nouri, H., Guermazi, M., Kallel, A.Y., Hao, W. and Kanoun, O., 2022, September. Meat Freshness Assessment based on Impedance Spectroscopy and Distribution of Relaxation Times (DRT). In 2022 International Workshop on Impedance Spectroscopy (IWIS) (pp. 41-45). IEEE.
  12. Guermazi, M., Fendri, A., Kanoun, O. and Derbel, N., 2018. Potential of impedance spectroscopy for real-time assessing of food quality. IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, 21(6), pp.44-48.
  13. Munjal, R., Arif, S., Wendler, F. and Kanoun, O., 2022. Comparative Study of Machine-Learning Frameworks for the Elaboration of Feed-Forward Neural Networks by Varying the Complexity of Impedimetric Datasets Synthesized Using Eddy Current Sensors for the Characterization of Bi-Metallic Coins.  Sensors, 22(4), p.1312.
  14. Hu, Z., Ramalingame, R., Kallel, A.Y., Wendler, F., Fang, Z. and Kanoun, O., 2020. Calibration of an AC zero potential circuit for two-dimensional impedimetric sensor matrices. IEEE Sensors Journal, 20(9), pp.5019-5025.
  15. Fendri, A., Ghariani, H. and Kanoun, O., 2017, March. Dielectric spectroscopy for assessment of water content in edible oils. In 2017 14th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD) (pp. 728-732). IEEE.
  16. Munjal, R., Sajjad, F.A., Wendler, F. and Kanoun, O., 2020. Multifrequency inductive sensor system for classification of bimetallic coins. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70, pp.1-9.
  17. Wendler, F., Munjal, R., Waqas, M., Laue, R., Härtel, S., Awiszus, B. and Kanoun, O., 2021. Eddy current sensor system for tilting independent in-process measurement of magnetic anisotropy. Sensors, 21(8), p.2652.
  18. Fendri, A., Kallel, A.Y., Nouri, H., Ghariani, H. and Kanoun, O., 2019. Measurement system for lossy capacitive sensors: Application to edible oils quality assessment. Sensors, 19(19), p.4299.
  19. Kallel, A.Y. and Kanoun, O., 2023. On the design of multisine signals for maintaining stability condition in impedance spectroscopy measurements of batteries. Journal of Energy Storage, 58, p.106267.
  20. Ben Atitallah, B., Kallel, A.Y., Bouchaala, D., Derbel, N. and Kanoun, O., 2022. Comparative Study of Measurement Methods for Embedded Bioimpedance Spectroscopy Systems.  Sensors, 22(15), p.5801.
  21. Nouri, H., Rajendran, D., Ramalingame, R. and Kanoun, O., 2022. Homogeneity Characterization of Textile-Integrated Wearable Sensors based on Impedance Spectroscopy. Sensors, 22(17), p.6530.
  22. Hu, Z., Chen, D., Kallel, A.Y., Wang, S. and Kanoun, O., 2022. Self-calibrated AC zero potential circuit for two-dimensional impedimetric sensor matrices. IEEE Sensors Journal, 22(6), pp.6002-6009.
  23. Kallel, A.Y., Hu, Z. and Kanoun, O., 2022. Comparative study of ac signal analysis methods for impedance spectroscopy implementation in embedded systems. Applied Sciences, 12(2), p.591.
  24. Kallel, A.Y. and Kanoun, O., 2021, September. A Crest-Factor Optimization Algorithm for Multisine Signals based on the Evolutionary Role Playing Game Theory. In 2021 International Workshop on Impedance Spectroscopy (IWIS) (pp. 131-136). IEEE.
  25. Kallel, A.Y., Fischer, A. and Kanoun, O., 2023, May. A Study of Binary Excitation Sequences for use in Battery Impedance Spectroscopy. In 2023 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC) (pp. 1-6). IEEE.
  26. Kallel, A.Y., Bouchaala, D. and Kanoun, O., 2021. Critical implementation issues of excitation signals for embedded wearable bioimpedance spectroscopy systems with limited resources. Measurement Science and Technology, 32(8), p.084011.
  27. Munjal, R., Wendler, F. and Kanoun, O., 2019. Embedded wideband measurement system for fast impedance spectroscopy using undersampling. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 69(6), pp.3461-3469.
  28. Bouchaala, D., Kanoun, O. and Derbel, N., 2016. High accurate and wideband current excitation for bioimpedance health monitoring systems. Measurement, 79, pp.339-348.
  29. Kallel, A.Y. and Kanoun, O., 2022. Crest Factor Optimization for Multisine Excitation Signals with Logarithmic Frequency Distribution Based on a Hybrid Stochastic-Deterministic Optimization Algorithm. Batteries, 8(10), p.176.
  30. U. Tröltzsch, F. Wendler, O. Kanoun: Simplified analytical inductance model for a single turn eddy current sensor. In: Sensors and Actuators A: Physical (2012)
  31. P. Büschel, U. Tröltzsch, O. Kanoun: „Use of Stochastic Methods for Robust Parameter Extraction from Impedance Spectra“, Electrochimica Acta, vol. 56., no. 23, pp. 8069 - 8077 (2011), ISSN: 0013-4686, Elsevier
  32. H.-R. Tränkler, O. Kanoun, et al.: “Smart sensor systems using impedance Spectroscopy”, Proc. Estonian Acad. Sci. Eng 13.4 (2007): 455-478 (Special Issue for Thomas Johann Seebeck)
  33. O. Kanoun: „Untersuchungen zu Sensoren mit variierter Anregung“, Technisches Messen 73 (2006) 7/8, Oldenbourg Verlag
  34. O. Kanoun, U. Tröltzsch, H.-R. Tränkler: "Benefits of Evolutionary Strategy in Modeling of Impedance Spectra", S. 1453-1461, Electrochimica Acta 51 (2006), Elsevier

 

Drahtlose Energieautarke Sensornetze

 

 

Die Arbeitsgruppe energieautarke Sensorsysteme befasst sich mit verschiedenen Themen im Bereich drahtlose Sensoren. Dabei werden alle Bereiche eingeschlossen, wie Sensoren selbst, Regelung, Überwachung, Kommunikation und Energieversorgung. Die Arbeitsgruppe zielt auf low-power Systeme ab, die z. B. im Bereich Predictive Maintenance, genutzt werden können um ein System oder einen Status zu überwachen, zu lokalisieren und zu beobachten. Besonders aktiv ist die Arbeitsgruppe dabei in den Bereichen Industrie 4.0 und Umweltanwendungen, bedient aber den gesamten IoT Sektor.

 

Energy Harvesting und autonome Energieversorgungen
  • Breitbandige elektrodynamische Bewegungswandler
  • Magnetoelektrische Vibrationswandler
  • Piezoelektrische Nanogeneratoren
  • Hybrides Energy Harvesting
Drahtloses Laden
  • Spulenerkennung
  • Mehrspulensysteme zur Magnetfeldoptimierung
  • Flexibilität bezüglich Distanzen und Fehlpositionierung

 

System Design für energieautarke Sensoren
  • Energiebewusstes Elektronikdesign
  • Smartes und effizientes Energiemanagement
  • Definition Betriebszuständen und Regelstrategien
  • Modellierung und Vorhersage von Energie
  • Minimierung des Energiebedarfs und Maximierung der Energieverfügbarkeit

 

Drahtlose Kommunikationsstrategien
  • Effizientes Routing
  • Energiebewusstes Clustering
  • Lokalisierung durch das Netzwerk
  • Intelligente Leistungsverteilung im Netzwerk
  • Dynamisches und flexibles Netzwerkmanagement
Anwendungsfelder und Erfahrung
  • Precision Farming Anwendungen wie intelligente Bewässerung und Düngemittelüberwachung
  • Industrie 4.0 und Predictive Maintenance
  • Katastrophenschutz, z. B. Hochwasser
  • Smart Grid Anwendungen
  • Güterüberwachung im Transportsektor
  • Körpernahe Sensoren

 

 

Vollständige Publikationsliste aus dem Bereich wireless Sensors

Ausgewählte Publikationen:

  1. S. Naifar, S. Bradai, C. Viehweger, O. Kanoun: "Investigation of the magnetostrictive effect in a terfenol-D plate under a non-uniform magnetic field by atomic force microscopy", Materials & Design, 2016
  2. S. Bradai, S. Naifar: "Finite element analysis of combined magnetoelectric- electrodynamic vibration energy converter", Journal of Physics: Conference Series, Volume 660, conference 1,  Dec. 2015
  3. S. Bradai, S. Naifar, Chr. Viehweger, O. Kanoun, G. Litak: "Nonlinear analysis of an electrodynamic broadband energy harvester", The European Physical Journal Special Topics. - 224. 2015, 14, S. 2919 - 2927
  4. S. Bradai, S. Naifar, Chr. Viehweger, O. Kanoun: "Response analysis of a nonlinear magnetoelectric energy harvester under harmonic excitation", The European Physical Journal Special Topics. - 224. 2015, 14, S. 2897 - 2907
  5. S. Khriji, D. El Houssaini, M.W. Jmal, C. Viehweger, M. Abid, O. Kanoun: "Precision irrigation based on wireless sensor network", IET Science, Measurement and Technology, Volume 8, Issue 3, 2014, Pages 98-106
  6. Chr. Viehweger, T. Keutel, L .Kasper, T. Pfeifer, O. Kanoun: „System Design and Energy Management for Indoor Solar Energy Harvesting Under Consideration of Spectral Characteristics of Solar Cells”, International Journal of Measurement Technologies and Instrumentation Engineering (IJMTIE) - 3 . 2013 , 1 , 1-15
  7. X. Zhao, T. Keutel, M. Baldauf, O. Kanoun: "Energy harvesting for a wireless-monitoring system of overhead high-voltage power lines", IET Generation, Transmission & Distribution, Volume 7, Issue 2, February 2013, p. 101 – 107
  8. N. Ben Amor, O. Kanoun: “Availability of Vibration Energy for Supply of Hearing Aids”, Transactions on Systems, Signals & Devices, Vol. 4, No. 4, 2009
  9. O. Kanoun: “Energy-management for Power Aware Portable Sensor Systems”, Transactions on Systems, Signals & Devices, Vol. 3, No. 4, 2008, ISSN 1861-5252

Sensoren auf der Basis von Nanokompositen

 

                                           

Technologische Fortschritte in der Mikro- und Nanotechnologie bieten vielversprechende Möglichkeiten für neue Sensoren und Sensorprinzipien. Polymer-Nanoverbundstoffe sind auf großes Interesse gestoßen und haben aufgrund ihrer größeren Empfindlichkeit und einfachen Verarbeitbarkeit in verschiedenen wissenschaftlichen und technologischen Bereichen eine bedeutende praktische Anwendung gefunden. Darüber hinaus haben die außergewöhnlichen mechanischen und elektrischen Eigenschaften und die Möglichkeit, die Materialeigenschaften von Polymer-Nanokompositen, die intelligente Kohlenstoff-Nanomaterialien wie Graphen und Kohlenstoff-Nanoröhren (CNT) enthalten, einzustellen, bei der Entwicklung dieser neuartigen Sensoren eine große Anziehungskraft.

Auch wenn die Homogenität des Films keine absolute Voraussetzung für seine Funktionalität ist, ist seine Reproduzierbarkeit von großem Interesse. Die Synthese und Herstellung von Nanokompositen ist entscheidend für das Erreichen einzigartiger Sensoreigenschaften, von der Dispersionsqualität bis zur Abscheidung. Zur Optimierung der empfindlichen Schichten sind verschiedene Charakterisierungen erforderlich, um ihre morphologischen, mechanischen, thermischen und elektrischen Eigenschaften zu bestimmen.

Diese auf Polymer-Nanokompositen basierenden Sensoren können kritische physikalische Eigenschaften wie Dehnung/Spannung, Druck, Temperatur, Lösungsmittel oder Dämpfe erkennen, indem sie die auf physikalische Faktoren reagierende Leistung von leitfähigen Netzwerken nutzen. Darüber hinaus konzentrieren wir uns auf die Verwendung von RFID-Chips, um drahtlose und autonome Sensorsysteme auf der Grundlage von Kohlenstoff-Nanokompositen mit integrierten RFID-Chips zu realisieren, die mit UHF-Frequenz arbeiten, um Dehnung und Temperatur in verschiedenen Anwendungen wie Luft- und Raumfahrt, Ziviltechnik und Industrie 4.0 zu überwachen.

Highlights aus dem Bereich der flexiblen Sensoren

Insbesondere die folgenden Sensoren und Themen werden entwickelt und intensiv untersucht:

  • Charakterisierung von Nanomaterialien auf Kohlenstoffbasis und biokompatiblen organischen Materialien 
  • Synthese und Herstellung von Polymer-Nanokompositen und Biokompositfilmen  
  • Fortgeschrittene Techniken zur Charakterisierung von Nanokompositen wie SEM, FTIR, Raman-Spektroskopie

  • Ultra-empfindliche und langlebige Drucksensoren auf Nanokompositbasis

    • Großer Messbereich
    • Temperaturkompensiert
    • Hochstabiles Ansprechverhalten des Sensors
    • Ausgezeichnete Wiederholbarkeit
    • Anpassbare Sensorform und -dicke für die Massenproduktion
  • Flexible und dehnbare Dehnungssensoren auf Basis von Nanokompositen
    • Breiter Dehnungsüberwachungsbereich
    • Temperaturkompensiert
    • Hohe Empfindlichkeit K-Faktor>78 (kommerzielle Sensoren: K-Faktor=2)
  • Dehnungssensoren auf Filamentbasis

                                                              

    • Einfaches Recycling
    • Hohe Empfindlichkeit
    • Potenzial für 3D-druckbare Sensoren
  • Antennen für kabelgebundene und kabellose Dehnungssensoren

                                                              

    • Verschiedene Arten von Antennenstrukturen, MPA, CPW und Dipolantennen
    • Ein Chip oder chiplose Datenübertragung
    • Große Bandbreite und hoher Messbereich (UHF oder höher)
    • Anwendung der RFID-Technologie
  • Entwicklung von piezoelektrischen Nanokomposit-Schichten

                                                              

    • Synthese von keramischen Nanopartikeln mit hohem piezoelektrischen Koeffizienten
    • Verbesserung von keramischen Nanopartikeln durch Dotierung
    • Fortgeschrittene Techniken zur Charakterisierung von keramischen Nanopartikeln
    • Herstellung von piezoelektrischen Nanokomposit-Schichten (Sol-Gel und Hydrothermalverfahren)

Vollständige Publikationsliste aus dem Bereich Nanokompositsensoren

Ausgewählte Publikationen:

  1. Rajendran, Dhivakar, et al. (2022) “Role of Solvent Polarity on Dispersion Quality and Stability of Functionalized Carbon Nanotubes” in Journal of Composites Science. - MDPI AG. - 6. 2022, 1, 26.
  2. A. Bouhamed et al. (2022), “Collaborative Filler Network for Enhancing the Performance of BaTiO3/PDMS Flexible Piezoelectric Polymer Composite Nanogenerators,” Sensors, vol. 22, no. 11, p. 4181, doi: 10.3390/s22114181.
  3. Kanoun, Olfa et al. (2021). “Review on Conductive Polymer/CNTs Nanocomposites Based Flexible and Stretchable Strain and Pressure Sensors,” in Sensors. - MDPI AG. - 21. 2021, 2, 341.
  4. Bouhamed, Ayda et al. (2021). “Customising hydrothermal properties of inkjet printed sensitive films by functionalization of carbon nanotubes,” in Nanotechnology. - IOP Publishing. - 32. 2021, 10, 105708.
  5. Sanli, A., & Kanoun, O. (2020). Electrical impedance analysis of carbon nanotube/epoxy nanocomposite-based piezoresistive strain sensors under uniaxial cyclic static tensile loading. Journal of Composite Materials, 54(6), 845-855.
  6. R. Ramalingame, et al. (2019). “Temperature Self-Compensated Strain Sensors based on MWCNT/ Graphene Hybrid Nanocomposite” in Journal of Composites Science, vol. 3 (4), 96.
  7. Patent: Benchirouf, A., Kanoun, O. (2018): Hybrid Nanocomposite Material, Sensor Comprizing a Hybrid Nanocomposite Material, and Method for Producing same, DE102018116141.7, WO/2020/007417, 4th of July 2018

Electrochemical Sensors

Die Forschungsvision der Gruppe Elektrochemische Sensoren (ECS) innerhalb der MST ist die Entwicklung kostengünstiger, empfindlicher, einfach zu bedienender und tragbarer elektrochemischer (Bio-)Sensoren und Sensor-Array-Systeme zur Überwachung eines breiten Spektrums von Zielen in den Bereichen Umwelt und Biomedizin. In dieser Hinsicht sind die beiden Kernbereiche unserer elektrochemischen Sensoren die einfache und kostengünstige Herstellung von Elektroden und die Modifizierung der Elektrodenoberfläche mit neuartigen Nanomaterialien und Nanokompositen auf der Basis von Graphen, schwarzem Phosphoren, CNTs, Polymeren, Komplexen auf Oxamidbasis und metallischen Nanopartikeln durch verschiedene Strategien, um die gewünschten Eigenschaften zu erreichen. Die innovativen Elektroden, die mit chemisch und morphologisch abgestimmten Nanomaterialien funktionalisiert sind, werden durch elektrochemische Methoden, einschließlich zyklischer Voltammetrie und EIS, sowie durch physikalische Charakterisierungsmethoden wie AFM, SEM, FTIR und Raman-Spektroskopie umfassend charakterisiert.
 

Unsere Sensoren, die auf verschiedenen Detektionsprinzipien wie Rechteckwelle, Differentialpulsvoltammetrie und EIS beruhen, finden in verschiedenen Bereichen Anwendung, z. B. bei der Überwachung von Nitrat und Nitrit im Boden, in Aquaponikanlagen, bei der Überwachung von gelöstem Sauerstoff, pH-Wert und Biomasse in Bioreaktoren sowie beim Nachweis von Pestiziden, um nur einige zu nennen. Darüber hinaus hat die Gruppe mehrere Arbeiten über Biosensoren zur Überwachung von Krebs-Biomarkern und pathogenen Bakterien veröffentlicht.

Abgesehen von den Einzelsensoren verfügen wir über umfangreiche Forschungserfahrung in der Entwicklung von Sensor-Arrays durch die Integration von Techniken des maschinellen Lernens zur Überwachung verschiedener Schadstoffe in einer einzigen Plattform, z. B. künstlicher Geruchssinn (elektronische Nase) und künstlicher Geschmackssinn (elektronische Zunge).  Um Portabilität und Echtzeitanwendungen zu gewährleisten, werden miniaturisierte und kostengünstige Potentiostaten und Impedanzmessgeräte entwickelt, die verschiedene elektrochemische Methoden mit hoher Genauigkeit messen können.

 

Nachfolgend finden Sie die wichtigsten Details zu spezifischen Sensoren und Themen, die in der Gruppe Elektrochemische Sensoren erforscht und entwickelt werden

  • Sensoren zur Überwachung von Temperatur und relativer Luftfeuchtigkeit
  • Sensoren für verschiedene organische und anorganische Verunreinigungen
  • Sensoren für Bakterien, Krebs und andere Krankheiten
  • Sensoren für die Überwachung von Gasen und VOCs
  • Künstlicher Geruchssinn und Geschmackssinn (Sensorarray und maschinelles Lernen)
  • Finite-Elemente-Simulationen
  • Tragbare Elektronik und eingebettete Systeme

Vollständige Publikationsliste aus dem Bereich elektrochemische Sensoren

Ausgewählte Veröffentlichungen:

  1. Nasraoui, Salem, Ammar Al-Hamry, T. I. Madeira, Sami Ameur, D. R. T. Zahn, Mounir Ben Ali, and Olfa Kanoun. "Structural characterization and electrochemical performance of laser-induced graphene: Insights into electron transfer kinetics and 4-aminophenol sensing." Diamond and Related Materials (2023):110207,doi: 10.1016/j.diamond.2023.110207  
  2. Al-Hamry, Ammar, Tianqi Lu, Jing Bai, Anurag Adiraju, Tharun K. Ega, L. G. Paterno, Igor A. Pašti, and Olfa Kanoun. "Versatile sensing capabilities of layer-by-layer deposited polyaniline-reduced graphene oxide composite-based sensors." Sensors and Actuators B: Chemical 390 (2023): 133988, doi: 10.1016/j.snb.2023.133988
  3. Adiraju, Anurag, Rohan Munjal, Christian Viehweger, Ammar Al-Hamry, Amina Brahem, Jawaid Hussain, Sanhith Kommisetty, Aditya Jalasutram, Christoph Tegenkamp, and Olfa Kanoun. "Towards Embedded Electrochemical Sensors for On-Site Nitrite Detection by Gold Nanoparticles Modified Screen Printed Carbon Electrodes." Sensors 23, no. 6 (2023): 2961, doi: 10.3390/s23062961
  4. Jaradat, Hussamaldeen, Ammar Al-Hamry, Mohammed Ibbini, Najla Fourati, and Olfa Kanoun. "Novel Sensitive Electrochemical Immunosensor Development for the Selective Detection of HopQ H. pylori Bacteria Biomarker." Biosensors 13, no. 5 (2023):527 ,doi: 10.3390/bios13050527
  5. Alnaimi, A.; Al-Hamry, A.; Makableh, Y.; Adiraju, A.; Kanoun, O. Gold Nanoparticles-MWCNT Based Aptasensor for Early Diagnosis of Prostate Cancer. Biosensors 2022, 12, 1130, doi:10.3390/bios12121130.
  6. Anurag, Adiraju, Ammar Al?Hamry, Yashwanth Attuluri, Saravanan Palaniyappan, Guntram Wagner, Doreen Dentel, Christoph Tegenkamp, and Olfa Kanoun. "Optimized Reduction of a Graphene Oxide?MWCNT Composite with Electrochemically Deposited Copper Nanoparticles on Screen Printed Electrodes for a Wide Range of Detection of Nitrate." ChemElectroChem 10, no. 3 (2023): e202200945, doi: 10.1002/celc.202200945
  7. Lu, T.; Al-Hamry, A.; Hao, J.; Liu, Y.; Qu, Y.; Kanoun, O. Machine Learning-Based Multi-Level Fusion Framework for a Hybrid Voltammetric and Impedimetric Metal Ions Electronic Tongue. Chemosensors 2022, 10, 474, doi:10.3390/chemosensors10110474.
  8. Brahem, A.; Al-Hamry, A.; Gross, M.A.; Paterno, L.G.; Ali, M.B.; Kanoun, O. Stability Enhancement of Laser-Scribed Reduced Graphene Oxide Electrodes Functionalized by Iron Oxide/Reduced Graphene Oxide Nanocomposites for Nitrite Sensors. J. Compos. Sci. 2022, 6, 221, doi:10.3390/jcs6080221.
  9. Nasraoui, S.; Ameur, S.; Al-Hamry, A.; Ben Ali, M.; Kanoun, O. Development of an Efficient Voltammetric Sensor for the Monitoring of 4-Aminophenol Based on Flexible Laser Induced Graphene Electrodes Modified with MWCNT-PANI. Sensors 2022, 22, 833, doi:10.3390/s22030833.

Smart Wearables

Die Gruppe "Smart Wearables" konzentriert sich auf die Entwicklung und Integration von tragbaren Systemen zur Überwachung menschlicher Aktivitäten und zur Feststellung des Gesundheitszustands. Zu diesem Zweck untersucht diese Gruppe den Prozess der Entwicklung eines am Körper befestigten Sensornetzes (BASN) und dessen notwendige Signalverarbeitung. Es werden mehrere Technologien und Untersuchungen in dieser Richtung durchgeführt.

 

Erkennung von Handgesten: 

               

  • Integration verschiedener Sensortechnologien:  
    • Druck- und Dehnungssensoren aus Nanokompositen 
    • Trägheitsmessgeräte (IMUs)  
    • Myoware-Sensoren
  • Untersuchung verschiedener Messmethoden :  
    • Force myography (FMG) 
    • Electrical impedance tomography (EIT) 
    • Electrical impedance myography (EIM) 
    • Electromyography (EMG) 
  • Gestenerkennung in Echtzeit für: 
    • ASL-Erkennung 
    • Robotersteuerung und Telemanipulation

Multi-Sensor-Knoten:

                                                

  • Intelligenter und kompakter Knoten
  • Multi-Sensor-System (IMU, Pulsfrequenz, Temperatur)
  • RF-Kommunikation

Ganganalyse:

              

 

  • Entwurf und Realisierung einer intelligenten Einlegesohle 

  • 3D-Design und Exoskelett 

  • Analyse der Druckverteilung im Fuß  

  • Gewinnung von Energie aus menschlichen Aktivitäten 

  • Erkennung des menschlichen Gangs, des Fußwegs und der Aktivitäten

Electrical Impedance Tomography :

                

  • Voruntersuchungen mit einem Wassertankaufbau
  • Anwendungen zur Überwachung der Lunge (Bildgebung des menschlichen Brustkorbs)
  • Anwendungen zur Gestenerkennung (Bildgebung des menschlichen Unterarms)

Identifizierung epileptischer Anfälle:

                                                

  • Erfassung von EMG- und EEG-Signalen
  • Entwicklung von maschinellen und Deep-Learning-Modellen
  • Erkennung epileptischer Anfälle in Echtzeit

Überwachung der Handmuskelrehabilitation:

               

  • Schätzung der Muskelkraft
  • Erkennung von Muskelermüdung
  • Biofeedback-System auf der Grundlage myografischer Methoden

Maschinelle und Deep Learning Methoden für biomedizinische Signale und eingebettete Systeme:

                  

  • Merkmalsextraktion, Visualisierung und Auswertung
  • Methoden der Schwarmintelligenz zur Merkmalsauswahl
  • Extreme Learning-Maschine: Gewichtsreduzierung
  • Eingebettetes maschinelles Lernen: Edge Computing und TinyML

 

Vollständige Publikationsliste aus dem Bereich Smart Wearables

Ausgewählte Veröffentlichungen:

  1. Barioul, R.; Kanoun, O. k-Tournament Grasshopper Extreme Learner for FMG-Based Gesture Recognition. Sensors 2023, 23, 1096. https://doi.org/10.3390/s23031096  
  2. Djemal, A.; Bouchaala, D.; Fakhfakh, A.; Kanoun, O. Wearable Electromyography Classification of Epileptic Seizures: A Feasibility Study. Bioengineering 2023, 10, 703. https://doi.org/10.3390/bioengineering10060703
  3. Ben Atitallah, B.; Kallel, A.Y.; Bouchaala, D.; Derbel, N.; Kanoun, O. Comparative Study of Measurement Methods for Embedded Bioimpedance Spectroscopy Systems. Sensors 2022, 22, 5801. https://doi.org/10.3390/s22155801
  4. Hafsa, Mariem, Ben Atitallah, Bilel, Ben Salah, Taha, Essoukri Ben Amara, Najoua and Kanoun, Olfa. "A genetic algorithm for image reconstruction in electrical impedance tomography for gesture recognition" tm - Technisches Messen, vol. 89, no. 5, 2022, pp. 310-327. https://doi.org/10.1515/teme-2021-0126
  5. B. Ben Atitallah et al., "Hand Sign Recognition System Based on EIT Imaging and Robust CNN Classification," in IEEE Sensors Journal, vol. 22, no. 2, pp. 1729-1737, 15 Jan.15, 2022, doi: 10.1109/JSEN.2021.3130982.
  6. R. Ramalingame et al., "Wearable Smart Band for American Sign Language Recognition With Polymer Carbon Nanocomposite-Based Pressure Sensors," in IEEE Sensors Letters, vol. 5, no. 6, pp. 1-4, June 2021, Art no. 6001204, doi: 10.1109/LSENS.2021.3081689.
  7. M. Medhioub, I. Khanfir Kallel, S. Ammar Bouhamed, N. Derbel, B. Solaiman and O. Kanoun, "Electronic Embedded System for Stair Recognition Based on Possibilistic Modeling of Ultrasonic Signal," in IEEE Sensors Journal, vol. 21, no. 5, pp. 5787-5797, 1 March1, 2021, doi: 10.1109/JSEN.2020.3035834.
  8. Jmal, A., Barioul, R., Meddeb Makhlouf, A., Fakhfakh, A., Kanoun, O. (2020). An Embedded ANN Raspberry PI for Inertial Sensor Based Human Activity Recognition. In: Jmaiel, M., Mokhtari, M., Abdulrazak, B., Aloulou, H., Kallel, S. (eds) The Impact of Digital Technologies on Public Health in Developed and Developing Countries. ICOST 2020. Lecture Notes in Computer Science(), vol 12157. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51517-1_34