Linking physical and digital objects - an exploration of different labeling techniques

Abstract

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Identifizierung von Gegenständen und Anwendungsfeldern für die Objekterkennung. Labeling Technologies wie Barcodes oder Radio-Frequency Identification (RFID) werden dazu verwendet, um Gegenständen eine eindeutige Identität zu verleihen. Bei den Gegenständen kann es sich beispielsweise um Computer handeln, es können aber auch nicht technische Gegenstände mit einem Tag versehen werden.<br />Das "Internet der Dinge" stützt sich gänzlich auf diese Technologien.<br />Grundidee ist es hier, eine umfassende Vernetzung von Computersystemen und Objekten (zum Beispiel Waren) zu erschaffen. Ein Hauptanliegen ist die Optimierung von Geschäftsprozessen. So ist ein denkbares Szenario, dass sich online bestellte Bücher ohne viel menschliches Zutun auf den Weg zu den Kunden begeben. Durch einen RFID-tag identifiziert, begibt sich das gewünschte Produkt mit Hilfe von Fließbändern und Sortiervorrichtungen selbständig auf seine Reise.<br />Die beschriebenen Labeling Technologies können auch als Brücke zwischen physischen und digitalen Objekten verstanden werden. Mit Hilfe eines Labels kann einem Alltagsgegenstand ein zweites, digitales Leben eingehaucht werden.<br />Die vorliegende Arbeit möchte keine Geschäftsabläufe optimieren. Der Fokus liegt auf dem digitalen Leben von getaggten Alltagsgegenständen.<br />Verschiedene Labeling Technologies werden kreativ eingesetzt um User Interfaces für den Computer zu erstellen. Beispielsweise kann eine mit einem RFID-tag versehene Muschel als Lesezeichen für ein Online-Fotoalbum dienen. Kommt die Muschel in die Reichweite des RFID-readers, so wird das Photoalbum automatisch geöffnet. Essentiell für diese Applikation ist, dass die Muschel eindeutig identifiziert werden kann.<br />Im Rahmen dieser Masterarbeit werden drei Techniken implementiert um Objekte zu identifizieren. Zunächst wird eine Lösung mit RFID erstellt.<br />Danach werden optische Codes verwendet (zum Beispiel Quick Response Codes). Eine dritte Applikation kommt ganz ohne das Anbringen von Tags aus. Hier werden optische Merkmale der Objekte herangezogen und durch Bildverstehen Methoden die Zuordnung des Gegenstandes erreicht. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der technischen Umsetzung dieser Anwendungen.<br />Ein Ausblick, wie Labeling Technologien im medizinischen Bereich sowohl in traditioneller als auch auf kreative Weise eingesetzt werden können, rundet die Arbeit ab.<br />

This thesis deals with the identification of objects and application areas for object recognition. Labeling technologies such as barcodes and radio- frequency identification (RFID) are used to assign unique identifiers. Non technical objects as well as living beings can be tagged. The "Internet of Things" is based on these technologies.<br />Here, the basic concept is to create a comprehensive network between computers and objects (for example trading goods). One primary concern is the optimization of business processes. The described labeling technologies can be interpreted as a bridge between physical and digital objects as well. By means of a label, life can be breathed into an everyday thing. Optimization of business processes is not topic to the thesis on hand. Focal point is the digital life of tagged everyday objects. Various labeling technologies are explored creatively to design user interfaces for computing systems. For example, a shell, that has been tagged with RFID, can serve as a link to an online photo album. The photo album will be opened automatically as soon as the shell reaches the operating distance of the RFID-reader. The correct identification of the shell is the basic challenge of that application. Within this master thesis three techniques are implemented for object identification.<br />First, a solution using RFID is developed. Afterwards, optical codes (Quick Response Codes) are applied. A third application abdicates the attachment of physical tags. Here, optical features of the object are consulted and object classification is accomplished by means of image understanding methods. Main focus to this thesis is the technical implementation of these applications. The thesis concludes with an outlook on how labeling technologies can be employed in healthcare in a traditional as well as in an innovative way.<br />