TY - CONF A1 - Nerger, Tino A1 - Neumann, Patrick P. A1 - Weller, Michael G. T1 - Drone-based Localization of Hazardous Chemicals by Passive Smart Dust N2 - We introduce a passive smart dust concept as a novel solution for environmental monitoring. Utilizing chemical reagents like colorimetric indicators and other chemosensors, these particles detect varying environmental conditions. We developed paper-based sensors that are both cost-effective and eco-friendly. In practical tests, these sensors, dispersed over a designated area, successfully identified hazardous substances by changing their color when exposed to acids or bases. This color change was remotely detectable using a drone-mounted color camera. The data thus obtained was processed through specialized software, accurately pinpointing areas of contamination. This method proves the efficacy and scalability of passive smart dust technology for real-time, environmentally sustainable remote sensing of hazardous materials T2 - 2024 IEEE International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN) CY - Grapevine, Texas, USA DA - 12.05.2024 KW - Indicator KW - Passive Smart Dust KW - Colorimetric Sensor KW - Drone KW - Cellulose KW - Environmental Monitoring KW - Confetti KW - Hazard Detection PY - 2024 SN - 979-8-3503-7053-9 VL - 1 SP - 1 EP - 3 PB - IEEE CY - Piscataway, NJ 08855-1331 USA AN - OPUS4-60176 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Nerger, Tino A1 - Neumann, Patrick P. A1 - Weller, Michael G. T1 - Passive Smart Dust a versatile low-cost sensor platform N2 - Coated cellulose particles as colourimetric passive sensors that are detected by the optical camera system of a drone. In this way, hazardous substances, e.g. acids, can be detected from a safe distance in a cost-effective and environmentally friendly way. N2 - Beschichtete Zellulose Partikel als kolorimetrische passive Sensoren, die mittels optische Kamerasystem einer Drohne erfasst werden. Somit können Gefahrenstoffe, in ersten Versuchen zB Säuren aus sicherer Entfernung, kostengünstig und umweltverträglich detektiert werden. T2 - SMSI 2023 Sensor and Measurement Science International CY - Nuremberg, Germany DA - 08.05.2023 KW - Passive Smart Dust KW - Drone KW - Colorimetric sensor particles KW - Remote detection PY - 2023 DO - https://doi.org/10.5162/SMSI2023/C5.3 SP - 1 EP - 2 AN - OPUS4-57527 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Nerger, Tino T1 - Passive Smart Dust: A versatile low-cost sensor platform N2 - Beschichtete Zellulose Partikel als kolorimetrische passive Sensoren, die mittels optische Kamerasystem einer Drohne erfasst werden. Somit können Gefahrenstoffe, in ersten Versuchen z. B. Säuren aus sicherer Entfernung, kostengünstig und umweltverträglich detektiert werden. T2 - SMSI 2023 Sensor and Measurement Science International CY - Nuremberg, Germany DA - 08.05.2023 KW - Passive Smart Dust KW - Drone KW - Colorimetric sensor particles PY - 2023 AN - OPUS4-57526 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Nerger, Tino T1 - Passive Smart Dust zur Erkennung gefährlicher Stoffe N2 - Einsatz/Verteilung kostengünstiger und umweltfreundlicher Partikel als passive Sensoren und optische Detektion per Kamerasystem. Die einfache Modifikation chemischen Farbstoffe auf der Partikeloberfläche liefert eine optisch quantifizierbare Reaktion und Rückschlüsse auf die Zielsubstanzen. T2 - Lange Nacht der Wissenschaften @ BAM 2023 CY - Berlin, Germany DA - 17.06.2023 KW - Passive Smart Dust KW - Drohne KW - Kolorimetrische Sensoren KW - Cellulose PY - 2023 AN - OPUS4-58140 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Nerger, Tino T1 - Passive Smart Dust Localization of Hazardous Chemicals N2 - Use/distribution of cost-effective and biocompatible pieces of cellulose paper as passive optical chemosensors and readout by the camera system. Modification of the paper surface using various chemically sensitive dyes (indicators) provides an optically detectable reaction and conclusions about the target substances and precise location. T2 - 2024 IEEE International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN) CY - Grapevine, Texas, USA DA - 12.05.2024 KW - Indicator KW - Passive Smart Dust KW - Drone KW - Colorimetric Sensor KW - Cellulose KW - Confetti PY - 2024 AN - OPUS4-60175 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Sauter, O. A1 - Neumann, Patrick P. A1 - Nerger, Tino A1 - Weller, Michael G. ED - Heß, M. T1 - Aus sicherer Entfernung BT - das Magazin für die Gefahrgut-Logistik N2 - Da chemische Gefahrstoffe im Boden eine ernsthafte Bedrohung für Leben und Gesundheit darstellen, das Grundwasser kontaminieren und langfristige Umweltschäden verursachen können, ist ihre frühzeitige Erkennung von großer Bedeutung. Um solche Gefahrstoffe aus sicherer Entfernung detektieren zu können, wurde bei der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) im Rahmen eines Forschungsvorhabens seit Anfang 2022 an einem neuen Ansatz zur Erkennung und Überwachung chemischer Gefahrstoffe gearbeitet. KW - Cellulose KW - Drohne KW - Kolorimetrische Sensoren KW - Passive Smart Dust PY - 2025 SN - 0016-5808 VL - 2025 IS - 8 SP - 26 EP - 28 PB - ecomed-Storck GmbH, Storck Verlag Hamburg CY - Hamburg AN - OPUS4-64109 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Neumann, Patrick P. T1 - D.E.T.E.C.T. - Drohnengestützte Technologie zur Lokalisierung von Explosivstoffen mittels Chemosensoren N2 - Communities worldwide face significant threats from Explosive Remnants of War (ERW), which endanger lives and restrict land usage. From forest fires due to ERWs or in ERW-contaminated areas (e.g., in Jüterbog, Germany) to broader global challenges (e.g., the Ukrainian conflict), the need for efficient detection and removal of these remnants, especially for humanitarian demining, is paramount. Traditional methods, like manual demining, have severe limitations in safety and efficiency. Here, we introduce an innovative solution to these challenges: “Chemosensing Smart Dust.” This technology uses chemoselective dyes that change their fluorescence properties when exposed to explosives like 2,4,6-trinitrotoluene (TNT). Fluorescence-based detection offers superior sensitivity, reduced likelihood of false positives, and enhanced accuracy of explosive detection. Drones, equipped with excitation lasers or LEDs, deploy the Chemosensing Smart Dust over areas of interest and actively detect the fluorescence changes using high-resolution cameras, offering a rapid, safe, and adaptable detection method. Beyond demining, this innovative approach has potential applications in monitoring polluted areas, homeland security, and emergency response. T2 - Begutachtungskolloquium Schwerpunktprogramm “Messtechnik auf fliegenden Plattformen“ (SPP 2433/1) CY - Bonn, Germany DA - 22.01.2024 KW - Mobile Robotic Olfaction KW - Smart Dust KW - Source Localization PY - 2024 AN - OPUS4-59433 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Weller, Michael G. T1 - Drone-Based Localization of Hazardous Chemicals by Passive Smart Dust N2 - Rapid detection and localization of hazardous chemicals is crucial for environmental monitoring, occupational safety, and emergency response. This study presents a novel approach that combines drone technology with passive smart dust – biodegradable, paper-based chemical sensors – to remotely identify and map hazardous substances. In contrast to conventional smart dust concepts based on electronic microsensors with significant limitations in power supply, cost and environmental impact, this method uses cellulose-based, confetti-like sensors impregnated with colorimetric or fluorescent indicators. These sensors change color in response to chemical exposure, enabling simple optical detection from a distance. A drone equipped with a conventional digital camera takes pictures of the deployed sensors, which are then analyzed by automated image processing. The system converts images from the red-green-blue color model (RGB) into hue-saturation-value space (HSV) and applies threshold filters and clustering algorithms to increase the accuracy of identifying hazardous zones. Field tests using thymol blue as a pH-sensitive indicator have successfully demonstrated the system's ability to detect and locate acid spills in an outdoor environment. The results confirmed that low-cost, off-the-shelf drones can effectively monitor affected areas by providing real-time data for responders while minimizing human exposure to hazardous chemicals. This approach offers a fast, scalable, cost-effective and environmentally friendly alternative to conventional hazard detection technologies. Other important advantages are the close proximity of the sensors to the contamination, the avoidance of downwash problems by the drone propellers and the generation of a dense mesh of data points. Since no complex electronic sensors are required and simple, biodegradable materials are used, the system is well suited for large-scale deployment in industrial accidents, environmental pollution and chemical disaster scenarios. Future research will investigate additional chemical indicators to expand detection capabilities, optimize sensor deployment, and refine data processing for greater accuracy. The passive smart dust system represents a new concept in remote chemical hazard monitoring and may have broad implications for accident response, environmental crime, facility security, and attacks with chemical weapons. N2 - Die schnelle Erkennung und Lokalisierung gefährlicher Chemikalien ist für die Umweltüberwachung, den Arbeitsschutz und den Katastrophenschutz von entscheidender Bedeutung. Diese Studie stellt einen neuartigen Ansatz vor, der Drohnen-Technologie mit Passivem Smart Dust – biologisch abbaubaren, papierbasierten chemischen Sensoren – kombiniert, um gefährliche Substanzen aus der Ferne zu identifizieren und zu kartieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Smart-Dust-Konzepten, die auf elektronischen Mikrosensoren mit erheblichen Einschränkungen bei der Stromversorgung, den Kosten und der Umweltbelastung basieren, verwendet diese Methode zellulosebasierte, konfetti-artige Sensoren, die mit kolorimetrischen oder fluoreszierenden Indikatoren imprägniert sind. Diese Sensoren ändern ihre Farbe bei Kontakt mit Chemikalien, sodass eine einfache optische Erkennung aus der Ferne möglich ist. Eine Drohne, die mit einer herkömmlichen Digitalkamera ausgestattet ist, nimmt Bilder der eingesetzten Sensoren auf, die dann durch automatisierte Bildverarbeitung analysiert werden. Das System konvertiert Bilder vom Rot-Grün-Blau-Farbmodell (RGB) in den Farbton-Sättigungs-Wert-Raum (HSV) und wendet Schwellenwertfilter und Clustering-Algorithmen an, um die Genauigkeit bei der Identifizierung gefährlicher Zonen zu erhöhen. Feldtests mit Thymolblau als pH-empfindlichem Indikator haben erfolgreich die Fähigkeit des Systems nachgewiesen, ausgelaufene Säure in Außenbereichen zu erkennen und zu lokalisieren. Die Ergebnisse bestätigen, dass kostengünstige, handelsübliche Drohnen betroffene Bereiche effektiv überwachen können, indem sie Einsatzkräften Echtzeitdaten liefern und gleichzeitig die Exposition von Menschen gegenüber gefährlichen Chemikalien minimieren. Dieser Ansatz bietet eine schnelle, skalierbare, kostengünstige und umweltfreundliche Alternative zu herkömmlichen Technologien zur Gefahrenerkennung. Weitere wichtige Vorteile sind die räumliche Nähe der Sensoren zur Kontamination, die Vermeidung von Abwindproblemen durch die Drohnenpropeller und die Erzeugung eines dichten Netzes von Datenpunkten. Da keine komplexen elektronischen Sensoren erforderlich sind und einfache, biologisch abbaubare Materialien verwendet werden, eignet sich das System gut für den großflächigen Einsatz bei Industrieunfällen, Umweltverschmutzung und chemischen Katastrophenszenarien. In zukünftigen Forschungsarbeiten sollen weitere chemische Indikatoren untersucht werden, um die Erkennungsmöglichkeiten zu erweitern, den Sensoreinsatz zu optimieren und die Datenverarbeitung für eine höhere Genauigkeit zu verfeinern. Das passive Smart-Dust-System stellt ein neues Konzept für die Fernüberwachung chemischer Gefahren dar und könnte weitreichende Auswirkungen auf die Unfallbekämpfung, Umweltkriminalität, Anlagensicherheit und Angriffe mit Chemiewaffen haben. T2 - 39th Session of the Scientific Advisory Board of the OPCW CY - The Hague, Netherlands DA - 01.04.2025 KW - Imaging KW - Remote Sensing KW - Chemosensors KW - Organization for the Prohibition of Chemical Weapons (OPCW) KW - CBRN Defence PY - 2025 AN - OPUS4-62897 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Nerger, Tino T1 - Passive Smart Dust zur Lokalisierung von Gefahrstoffen N2 - Durch einen bestehenden hohen Bedarf an der Fernerkundung gefährlicher Substanzen bieten kostengünstige, biokompatible Cellulose-Papierstücke eine effektive Lösung. Sie dienen als passive optische Chemosensoren und können per Kamerasystem ausgelesen werden. Die Modifikation mit chemisch sensiblen Farbstoffen ermöglicht optisch detektierbare Reaktionen auf Zielsubstanzen. Autonomes Abfliegen großer Gebiete und KI-gestützte Auswertungen mit anpassbaren Gefahrenklassen eröffnen ein breites Einsatzspektrum. Bei Unfällen mit gefährlichen Stoffen kann so eine automatisierte Gefahrenerkennung inklusive Kartierung und exakter Positionsanzeige des kontaminierten Bereichs erfolgen, ohne dass sich Einsatzkräfte riskant nähern müssen. T2 - BMBF-Innovationsforum „Zivile Sicherheit“ CY - Berlin, Germany DA - 07.05.2024 KW - Kolorimetrische Sensoren KW - Passive Smart Dust KW - Drohne KW - Cellulose PY - 2024 AN - OPUS4-61415 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Nerger, Tino A1 - Neumann, Patrick P. A1 - Weller, Michael G. T1 - Drone-Based Localization of Hazardous Chemicals by Passive Smart Dust N2 - The distribution of tiny sensors over a specific area was first proposed in the late 1990s as a concept known as smart dust. Several efforts focused primarily on computing and networking capabilities, but quickly ran into problems related to power supply, cost, data transmission, and environmental pollution. To overcome these limitations, we propose using paper-based (confetti-like) chemosensors that exploit the inherent selectivity of chemical reagents, such as colorimetric indicators. In this work, cheap and biodegradable passive sensors made from cellulose could successfully indicate the presence of hazardous chemicals, e.g., strong acids, by a significant color change. A conventional color digital camera attached to a drone could easily detect this from a safe distance. The collected data were processed to define the hazardous area. Our work presents a combination of the smart dust concept, chemosensing, paper-based sensor technology, and low-cost drones for flexible, sensitive, economical, and rapid detection of hazardous chemicals in high-risk scenarios. KW - Cellulose KW - Passive Smart Dust KW - Drohne KW - Kolorimetrische Sensoren PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-614641 DO - https://doi.org/10.3390/s24196195 VL - 24 IS - 19 SP - 1 EP - 16 PB - MDPI AN - OPUS4-61464 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Lohrke, Heiko A1 - Kohlhoff, Harald A1 - Erdmann, Jessica A1 - Winkler, Nicolas P. A1 - Neumann, Patrick P. T1 - Combined GNSS/Visual Inter-Robot Tracking Method for Open-Path Gas Tomography N2 - Methane emissions are a significant environmental and safety concern, yet many gas tomography systems intended to measure them require manual alignment, reliable high-bandwidth links, or fiducials. We present a lightweight, fully autonomous framework enabling line-of-sight inter-robot Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy (TDLAS) measurements without such constraints. A sensor robot equipped with a gimbal-mounted TDLAS unit tracks a reflector robot bearing an illuminated, color-controllable target. Coarse localization is achieved via RTK-GNSS, with vision-based fine tracking and passive time synchronization handled onboard. The system, based on off-the-shelf Pixhawk controllers and ArduPilot firmware, was validated in a 15m × 7m outdoor trial. Despite GNSS inaccuracies and deliberate occlusion by a methane-filled bag, the system retained lock, recovered from visual loss in under one second, and captured a 2800 ppm·m plume signature. These results demonstrate robust, scalable methane sensing for mobile gas tomography or standalone leak detection. Core components are released open-source to support future deployment. T2 - IEEE SENSORS 2025 CY - Vancouver, BC, Kanada DA - 19.10.2025 KW - Gas tomography KW - Tracking KW - Robot KW - Methane KW - TDLAS PY - 2025 SN - 979-8-3315-4467-6 DO - https://doi.org/10.1109/SENSORS59705.2025.11330519 SP - 1 EP - 4 PB - IEEE CY - Piscataway, NJ, USA AN - OPUS4-65615 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Lohrke, Heiko T1 - Combined GNSS/Visual Inter-Robot Tracking Method for Open-Path Gas Tomography N2 - Methane emissions are a significant environmental and safety concern, yet many gas tomography systems intended to measure them require manual alignment, reliable high-bandwidth links, or fiducials. We present a lightweight, fully autonomous framework enabling line-of-sight inter-robot Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy (TDLAS) measurements without such constraints. A sensor robot equipped with a gimbal-mounted TDLAS unit tracks a reflector robot bearing an illuminated, color-controllable target. Coarse localization is achieved via RTK-GNSS, with vision-based fine tracking and passive time synchronization handled onboard. The system, based on off-the-shelf Pixhawk controllers and ArduPilot firmware, was validated in a 15m × 7m outdoor trial. Despite GNSS inaccuracies and deliberate occlusion by a methane-filled bag, the system retained lock, recovered from visual loss in under one second, and captured a 2800 ppm·m plume signature. These results demonstrate robust, scalable methane sensing for mobile gas tomography or standalone leak detection. Core components are released open-source to support future deployment. T2 - IEEE SENSORS 2025 CY - Vancouver, BC, Canada DA - 19.10.2025 KW - Gas tomography KW - Tracking KW - Robot KW - Methane KW - TDLAS PY - 2025 AN - OPUS4-65617 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Bijeljic, Jelena A1 - Niederleithinger, Ernst T1 - Concrete performance assessment based on gas permeability testing N2 - Designing of structures with medium to high performance requirements is a demanding and challenging engineering task. Depending on the location and type of the planned structure, various pre-testing methods should be applied. In recent decades, there has been a focus on the durability of concrete. Concrete is a porous material with a relatively thin protective cover layer, making it vulnerable to the penetration of external agents such as carbon dioxide. Gas permeability testing (kT), a relatively new non-destructive method (NDT), should therefore be considered. This paper presents results of gas permeability testing on a set of larger concrete samples made under controlled conditions with some paroperty variations order to find initial kT parameters important for quality assurance. KW - Concrete KW - Permeability KW - Durability KW - Torrent Tester PY - 2025 DO - https://doi.org/10.62683/ZRGAF41.2 SN - 3009-4674 VL - 41 IS - 1 SP - 15 EP - 23 PB - Faculty of Civil Engineering and Architecture, University of Nis AN - OPUS4-65715 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -