Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob die Technik der Nahinfrarotspektroskopie einen Mehrwert bzw. neue Funktionalitäten im Fitnessbereich bietet. Dabei wird die Fragestellung konkret mit der Aufgabenstellung, nämlich das Analysieren der Protein- und Fettbestandteile von verschiedenen Nahrungsmitteln und das Entwickeln einer Applikation beantwortet.
Resultat für diese wissenschaftliche Arbeit ist ein Basiskonzept, welche als Grundlage für künftige Entwicklungen dienen kann. Die Applikation, welche zum fernsteuern eines Nahinfrarotspektrometer dient, soll darüber hinaus für den einzelnen Athleten nützliche Funktionalitäten wie:
- Schnelle Protein-/Fettbestandteilanalyse,
- Einfache Verzehrempfehlung,
- Persistente Datenhaltung der personenbezogenen Daten,
- Einfach zu bedienende Oberfläche besitzen.
Inhaltsverzeichnis
TEIL A EINFÜHRUNG
1 Ausgangssituation und Problemstellung
2 Forschungsfragen und Zielsetzung
3 Aufbau der Arbeit
TEIL B THEORETISCHE GRUNDLAGE
1 Grundlage Nahinfrarotspektroskopie
1.1 Allgemeine Grundlagen Nahinfrarotspektroskopie
1.2 Lebensmittelanalyse via NIRS
2 Funktionsweise des tragbaren Nahinfrarotsensor SCIO
2.1 Hardware des Nahinfrarotsensors
2.2 Webanwendung SCIO-LAB
2.3 Modellbildung
2.3.1 Vorbereitung
2.3.2 Definieren einer Data Collection
2.3.3 Einpflegen einer Data Collection
2.3.4 Erstellen eines Modells
2.3.5 Evaluieren und Test Model Performance
2.4 Mobile SDK für Android
3 OAuth 2.0
3.1 Allgemeine Funktionsweise
3.2 Akteure bei der Verwendung
4. Schichtenarchitektur
4.1 Frontend-/Präsentationsschicht
4.2 Logikschicht
4.3 Persistenzschicht
4.4 Ziel der Drei-Tier-Architektur
5 Entwicklungsumgebung Android Studio
TEIL C VERSUCHSAUFBAU UND KONZEPTION DER APPLIKATION
1 Versuchsaufbau und Modellbildung in der Praxis
1.1 Kontrolle der bereitgestellten Modelle „Fat“ und „Proteine“
1.2 Modellbildung mit Alkohol
2 User Experience
2.1 Personas
2.2 Use-Case
3 Architektur der Fitnessapplikation
3.1 User Interface
3.1.1 Splashscreen
3.1.2 Login-Screen
3.1.3 Home-Screen
3.1.4 Navigation Drawer
3.1.5 Profil Screen
3.1.6 Foodlog
3.1.7 Nahrung hinzufügen
3.1.8 Geräteauswahl und Login-Screen
3.1.9 Modellauswahl bei SCIO
3.2 Logik
3.2.1 Verarbeitung der Sensordaten
3.2.2 Applikationslogik
3.3 Persistenzschicht
TEIL D IMPLEMENTIERUNG UND FAZIT
1. Implementierung OAuth2.0 Protokoll
2. Implementierung der App-Funktionalitäten
2.1 Verbindungsaufbau und Kommunikation mit Benutzerdatenbank
2.2 Login/Registrierungs Funktionalität
2.3 Implementierung der Benutzerdatenabfrage
2.4 Implementierung Foodcard
3. Fazit und Ausblick
3.1 Fazit
3.2 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, ob die Technologie der Nahinfrarotspektroskopie einen Mehrwert für Fitnessanwendungen bietet. Das primäre Ziel ist die Entwicklung eines Konzepts und einer Applikation, die mittels eines tragbaren Sensors Makronährstoffe wie Fett und Proteine in Nahrungsmitteln analysieren kann, um Athleten bei ihrer Ernährung zu unterstützen.
- Nahinfrarotspektroskopie als Analysewerkzeug
- Konzeption und Architektur einer Fitness-App
- Integration tragbarer Sensoren (SCIO)
- Benutzerauthentifizierung via OAuth 2.0
- Validierung und Datenhaltung von Nährwertinformationen
Auszug aus dem Buch
1.1 Allgemeine Grundlagen Nahinfrarotspektroskopie
Nahinfrarotspektroskopie (kurz NIRS) ist eine Analysetechnik auf Basis der Spektroskopie. Dabei wird Infrarotstrahlung (IR) im Bereich von 780 nm – 1 mm verwendet. Innerhalb dieses Bereichs, werden drei Frequenz- oder Wellenlängenbänder unterschieden:
• Nahes Infrarot: 0,8 – 3 µm
• Mittleres Infrarot: 3 – 50 µm
• Fernes Infrarot: 50 – 1000 µm
Abhängig vom Ziel der Messung bieten alle drei Bänder ihre Vor- und Nachteile. Im Nahinfrarotbereich sind die Valenzschwingungen von Molekülen zu detektieren. Die in Resonanz tretenden Schwingungen sind nahezu ausschließlich CH-, NH- und OH-Bindungen. Dabei ist die Intensität der Absorption im NIR-Bereich um den Faktor 10-100 geringer als die dazugehörigen Grundschwingungen. Die Intensitätsreduktion bietet entscheidende Vorteile im Vergleich zur MIR-Spektroskopie. Mit NIR Spektroskopie sind die Messungen an unverdünnten Proben einfach möglich. Ein weiterer Vorteil ist die höhere Energie des nahinfraroten Lichts im Vergleich zum mittleren Infrarotbereichs. Dadurch sind größere Eindringtiefen und damit eine einfachere Handhabung möglich.
Zusammenfassung der Kapitel
Ausgangssituation und Problemstellung: Dieses Kapitel erläutert die Bedeutung der Protein- und Fettanalyse für Sportler und identifiziert die NIRS-Technologie als ergänzende Methode zur herkömmlichen Strichcode-Analyse.
Grundlage Nahinfrarotspektroskopie: Hier werden die wissenschaftlichen physikalischen Grundlagen der Nahinfrarotspektroskopie und deren Anwendungsmöglichkeiten in der Lebensmittelanalyse dargestellt.
Funktionsweise des tragbaren Nahinfrarotsensor SCIO: Dieses Kapitel beschreibt die Hardware, die Webanwendung sowie den Workflow zur Erstellung mathematischer Modelle für den SCIO-Sensor.
OAuth 2.0: Es wird die Funktionsweise und die Akteure des OAuth 2.0-Frameworks erläutert, welche zur sicheren API-Autorisierung in der Applikation verwendet werden.
Schichtenarchitektur: Vorstellung der Drei-Tier-Architektur, unterteilt in Frontend, Logik- und Persistenzschicht, als Basis für das Softwaresystem.
Entwicklungsumgebung Android Studio: Beschreibung der verwendeten Entwicklungsumgebung und relevanter Designrichtlinien für Android-Applikationen.
Versuchsaufbau und Modellbildung in der Praxis: Praktische Untersuchung der Messgenauigkeit des Sensors anhand von Käseproben und einem Modellierungsversuch mit Alkohol.
User Experience: Einsatz von Personas und Use-Case-Diagrammen, um die Bedürfnisse der Zielgruppe in das App-Design einfließen zu lassen.
Architektur der Fitnessapplikation: Detaillierte Darstellung der Architektur der Fitness-App sowie der spezifischen Aufteilung von Sensordatenverarbeitung und Applikationslogik.
Implementierung OAuth2.0 Protokoll: Technische Umsetzung der Authentifizierung gegenüber der Consumer Physics API mittels Konstanten und Intent-Klassen.
Implementierung der App-Funktionalitäten: Erläuterung der Programmierung der Datenbankkommunikation, der Benutzeranmeldung und der Nährwertabfrage mittels PHP und Java.
Fazit und Ausblick: Zusammenfassende Bewertung des Nutzens der Technologie für Sportler und Einschätzung zukünftiger Entwicklungspotenziale.
Schlüsselwörter
Nahinfrarotspektroskopie, NIRS, Fitness-App, SCIO, Android, OAuth 2.0, Datenmodellierung, Schichtenarchitektur, Proteinanalyse, Lebensmittelanalyse, App-Entwicklung, MySQL, Benutzerauthentifizierung, Softwarearchitektur, Sensorik.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Konzeption und Entwicklung einer Android-Fitnessapplikation, die durch die Integration eines mobilen Nahinfrarotsensors (SCIO) die Analyse von Makronährstoffen wie Fett und Proteinen in Lebensmitteln ermöglicht.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Themen sind die Nahinfrarotspektroskopie, die mobile App-Entwicklung unter Android, die Modellbildung zur Nährstoffanalyse sowie die Architektur von Client-Server-Systemen.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das primäre Ziel ist es, zu untersuchen, ob die NIRS-Technik im Fitnessbereich einen Mehrwert bietet und ein Basiskonzept für eine App zu entwickeln, die neben einer schnellen Nährwertanalyse auch eine persistente Nutzerdatenverwaltung umfasst.
Welche wissenschaftliche Methode wird zur Analyse verwendet?
Zur Untersuchung der Genauigkeit des Sensors wurde ein Versuchsaufbau mit verschiedenen Käsesorten durchgeführt und die Ergebnisse statistisch mittels Standardabweichungen analysiert.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretischen Grundlagen der Spektroskopie und Softwarearchitektur, die praktische Konzeption der App (UX/UI), die Implementierung der Schnittstellen sowie die technische Umsetzung der App-Logik in Android.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich primär über Begriffe wie Nahinfrarotspektroskopie, Fitness-App, SCIO, Android-Entwicklung und Datenmodellierung charakterisieren.
Warum schlug der Versuch zur Alkoholdetektion fehl?
Der Versuch scheiterte, da der für die Analyse des Alkoholgehalts erforderliche Spektralbereich außerhalb der messbaren Spezifikationen des SCIO-Sensors lag.
Warum ist die Validierung von Eingabefeldern in der App so wichtig?
Die Validierung (z.B. E-Mail-Format oder Passwort-Stärke) ist essenziell, um das System gegen Sicherheitsrisiken und Missbrauch von Ressourcen zu schützen, getreu dem Prinzip „All Input is Evil!“.
Welche Rolle spielt die Drei-Tier-Architektur für die Applikation?
Sie dient zur logischen Trennung von Präsentation, Logik und persistenter Datenhaltung, wodurch das System wartbarer wird und verschiedene Software-Aspekte klar strukturiert werden können.
Wie wird das Sicherheitsbedürfnis beim Login gelöst?
Passwörter werden vor der Speicherung in der Datenbank mittels des SHA-256-Algorithmus gehasht, um sicherzustellen, dass keine sensiblen Klartextdaten gespeichert werden.
- Citation du texte
- Jürgen Koenig (Auteur), 2016, Konzeption und Entwicklung einer Android-Fitness-App in Kombination mit Nahinfrarotspektroskopie, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/383402
