Den Bienen zuhören mit Biene40
— Sound- und Vibrationsanalysen zur Prädiktion kritischer Zustände im Bienenstock
Vortrag
14:30 Uhr – 15:15 Uhr, Hörsaal 4 OG (UKW-Tagung)
Ausgangslage
- Honigbienen und mit ihnen die Imker:innen sind übers Jahr vielen Belastungen ausgesetzt - Futtermangel zum Jahresbeginn, Varroa und Trachtlücken im Sommer und Schwarmlust (Lust für die Bienen, Last für die Imker:innen) im späten Frühjahr.
- Eine preiswerte Möglichkeit, Belastungszustände zu erkennen, scheint in der Kombination von zeit- und raumaufgelösten Temperaturmessungen in Kombination mit Soundanalysen zu bestehen.
- Da Bienen alle Fremdkörper im Bienenstock - inkl. Sensoren - entweder zerschreddern oder mit Propolis überziehen, gestalten sich Soundanalysen aufwändiger als gedacht.
Konzeption
- Mit Microcontrollern / Kleinrechnern werden Sounddaten (Luftschall) und Vibrationsdaten (Köperschall) zyklisch aufgenommen, zentral gesammelt, ausgewertet und mit weiteren Daten (Wetter) verschnitten.
- Die Bewertung erfolgt zunächst durch begleitende Beobachtung, in Zukunft durch Machine Learning.
- Es werden unterschiedliche Sensoren in Labor- und Feldtests untersucht.
Implementierung
- Eine einfache funktionierende Lösung ist ein Vibrationssensor auf dem Anflugbrett und ein Vibrationssensor in einer Wabengasse. Die Vibrationssensoren werden auf Abdeckfix (Durchsichtige dicke steife Folie) montiert.
- Die Soundaufnahmen erfolgen mit einem Raspberry Pi 3, einem preiswerten USB-Soundmodul und einem einfachen Impedanzwandler.
- 30 Sek. Sounddaten werden auf einen Internetserver (vorerst WLAN) übertragen und hinsichtlich ihrer spektralen Verteilung untersucht.
- Ziel ist die Analyse auf dem Edge-Gerät und die Übertragung nur der Kennzahlen über LoRaWAN.
Erste Ergebnisse
- Es konnten kombinierte Temperaturverteilungsdaten und Sounddaten während eines Schwarmaktes mitgeschnitten werden. Es scheint eine typische Temperatur- und Soundsignatur zu geben.
- Es konnten kombinierte Temperaturverteilungsdaten und Sounddaten während einer Wärmestress-Situation mitgeschnitten werden. Die naheliegende lindernde Maßnahme (einfaches hinterlüftetes Strahlungsschild) konnte in einer Vergleichsmessung als wirksam verifiziert werden.
Anwendung in anderen Inhaltsdomänen
- Die einfache Technik lässt sich für predictive maintenance für andere technisch orientierte Fälle adaptieren.
- Die Technik kann auch - fast unbemerkt - in Nistkästen für ornithologische Belange eingesetzt werden.
Zielgruppe
- Die Technik funktioniert, die "nachbaúsichere Anleitung" ist noch nicht fertig. Der Vortrag adressiert eher experimentierfreudige Hardware-Hacker:innen.
- Aus den Ergebnissen lassen sich Ideen für insbesondere den fächerverbindenden Unterricht ableiten, somit adressiert der Vortrag auch interessierte Lehrer:innen
- Die Adressaten sollten Bereitschaft, sich mit etwas Physik, Biologie der Bienen und Programmierung in Python und/oder C auseinanderzusetzen mitbringen.
Von Claus Brell (Hochschule Niederrhein / clabremo GmbH)