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Custos Aeris with new housing for mounting with nylon cord

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  The new enclosure contains a hole for mounting with nylon cords. There are situations where it is not possible to mount the main and air gap modules with the enclosure mounting clips. This situation was often encountered in England. To alleviate this problem, the enclosures have now been modified with a through hole in both modules. This means that they can now be attached with a simple nylon cord: Custos Aeris Air gap module with hole Custos Aeris Air gab module with nylon cord Custos Aeris main module with nylon cord Direct contact:  hans.daams@hajuveda.solutions Mobile: +49 176 22234430

Cross-section Assembly of the Custos Aeris modules

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Installation instructions for Custos Aeris  Custos Aeris was developed in such a way that installation and mounting of the dew point monitor can be realised quickly and easily. Particularly important here is that no power supply cables and no sensor cables have to be laid. The sensors are integrated in a main module and an air gap module. The built-in rechargeable battery allows the system to run for at least one year and is constantly recharged by sunlight in favourable conditions. Communication takes place via the mobile network, just like with a mobile phone, and the data is stored in the cloud once a day. There, the data can be viewed at any time via a web browser. The following picture shows a cross-section of the structure in a typical situation of protective glazing and historically valuable lead glazing: The main module is clipped into the cover rail towards the interior and the air gap module is located in the space between the protective glazing and the lead glazing and is al

Neue Dienstleistung: Risikoindikatoren für die historische Glasmalerei

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Datenkonversion thermodynamischer Messdaten und Plots der neuen Risikoindikatoren Thermodynamische Messdaten werden oft in Form von Grafiken für Lufttemperatur- und relativer Feuchte, Glastemperatur der Schutzverglasung, der historischen Verglasung im Luftspalt und zum Kircheninneren hin dargestellt. Die Interpretation wird dann dem Kunden überlassen. Aus einer umfangreichen Studie der veröffentlichten Literatur der letzten 30 Jahre konnten iXtronics und Hajuveda nun Risiko-Indikatoren für die historische Glasmalerei bei Schutzverglasungen ableiten. Dabei spielen zu heiße, zu kalte, zu feuchte und zu trockene Klimata eine Rolle. Außerdem können Temperatur- und Feuchte-Wechselbeanspruchung und starke Gradienten der Temperatur und Feuchte Schäden an der Glasmalerei bewirken. Neu ist nun, daß auch Messdaten Dritter eingelesen und in den neuen Diagrammen dargestellt werden können. Damit besteht für jeden die Möglichkeit, neben den o.g. klassischen Grafiken aussagekräftige Darstellungen der

Mit künstlicher Intelligenz dem Schimmel auf der Spur

 Artikel erschienen in  https://www.restauratoren.de/mit-kuenstlicher-intelligenz-dem-schimmel-auf-der-spur/

Custos Mucoris: Erstellung einer Bilddatenbank für Schimmelfotos für das Training und den Test der KI-Algorithmen

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Erstellung der Datenbank für die Speicherung und Verwaltung der Fotos Zum eindeutigen Nachweis der Herkunft eines Fotos, der entsprechenden Geodaten und der entsprechenden EXIF-Daten sollen die Schimmelfotos in eine Datenbank zwecks Speicherung und Verwaltung exportiert werden.  Hierfür steht ein FTP-Server zur Verfügung, auf den allen Daten im Projekt gesammelt und zwischen gespeichert werden können. Die gesammelten Bilddaten können so einfach per FTP-Client auf den Server geladen werden. Auch Projektdaten wie Dokumente und Präsentationen können so von allen Beteiligten optimal bearbeitet und verwaltet werden.  Im Folgenden ist der Ablauf für die automatisierte Erstellung der Bilddatenbank schematisch dargestellt. Die gesammelten bzw. erstellten Fotos werden zunächst auf einem Rechner lokal gespeichert. Dann werden die Bilder per Python-Skript lokal auf dem Rechner eingelesen. Das Skript fügt den Bildern alle für die Weiterverarbeitung notwendigen Informationen hinzu. Die Inform

Custos Mucoris: Systemplattform zur automatischen Detektion von Schimmelbildung an Kulturgütern mittels künstlicher Intelligenz, hier: Training des neuronalen Netzes Teil 2

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Teil 2: Training des neuronalen Netzes Von der Biologie zum Computer In diesem zweiten Teil übertragen wir die biologischen Abläufe auf den Computer.  Die Netzhaut wird ersetzt durch eine Kamera mit z.B. 20 Megapixeln. Die Schichten der neuronalen Netze werden im Computer programmiert ebenso wie die Übergangswahrscheinlichkeiten der Synapsen. Das überwachte Lernen geschieht durch bekannte Bildeingaben mit Anlernen der einzelnen Begriffe: Übertragung des Blockschaltbildes für Neuronale Netze auf den Computer Die genannten Zahlen sind nur Anfangsbeispiele, die wirklichen Zahlen kommen später nach einer intensiven Trainingsphase. Aktuell sind dies 38.650.337 Parameter. Für die Bildverarbeitung werden neuronale Netze um eine weitere Eigenschaft, nämlich der Faltung ergänzt. Dabei wird das Eingangsbild stufenweise gefiltert und in seine Merkmale von einfach bis komplex zerlegt. Das nachgeschaltete neuronale Netz identifiziert dann aus den komplexen Merkmalen das Eingangsbild. Im nachfolgend