Outstanding Student Poster Award bei IEEE Sensors 2025
Für den Beitrag „3D-Printed Multiaxial Force Sensor Enabling Single-Step Sensor Integration“ wurde Felix Herbst mit einem „Outstanding Student Poster Award“ auf der diesjährigen IEEE Sensors Konferenz ausgezeichnet.
28.11.2025
Bei der IEEE Sensors Konferenz 2025 in Vancouver wurde Felix Herbst im Rahmen der Abschlusszeremonie eine Auszeichnung für die Arbeit „3D-Printed Multiaxial Force Sensor Enabling Single-Step Sensor Integration“ übergeben. Eine Jury bewertete die Vorträge und Poster der viertägigen Konferenz mit Blick auf die Forschungsinhalte, klare Kommunikation und Gesamtwirkung des Vortrags (Mehr zu den awards).
Die IEEE Sensors Konferenz ist die Flagschiff Konferenz der IEEE Sensors Community und fand dieses Jahr zum 24. Mal statt. Mit 559 Vorträgen aus 15 technischen Schwerpunkten wurde eine große Bandbreite von spannenden Themen rund um die Sensorik vorgestellt. Mehr Informationen zu den diesjährigen Beiträgen des FG MUST in den News.
Kurzfassung der Publikation:
The commercial availability of conductive materials and multi-material printers for fused filament fabrication (FFF) has paved the way for cost-effective and customizable sensors. While several studies have demonstrated the feasibility of sensors produced by FFF, they typically require post-processing. We present a sensor design for single-step multiaxial force measurement encapsulated in regular printed FFF parts, relying exclusively on commercially available conductive and regular PLA. The sensor employs eight embedded measurement grids in four half-bridge configurations.. Reliable electrical contact at critical transitions is ensured by a design-level partitioning strategy that prescribes toolpath generation of conductive parts, thereby improving manufacturing repeatability. A 5N sensor is successfully fabricated and encapsulated without post-processing. Experimental characterization demonstrates a small linearity error of only 2.7% and clear decoupling of spatial force components using a calibration matrix obtained via ridge regression. This work enables reliable, low-cost fabrication of multiaxial sensors, offering a scalable solution for in-situ measurements.
Autoren: Felix Herbst, Bastian Latsch, Edwin Peng, Sven Suppelt, Nils Demuth, Christoph Haugwitz, Mario Kupnik