KI-gestützte Smart-Zahnbürste auf Basis des nRF5340

Kunde

Ein Unternehmen für Mundpflege, das seine elektrische Zahnbürste durch Echtzeit-Analyse der Putzqualität und personalisiertes Coaching differenzieren möchte.

Herausforderung

Rekonstruktion der 3D-Putzbewegung aus einem 6-Achsen-IMU im Bürstengriff und Klassifizierung, welche Zahnoberfläche (bukkal, lingual, okklusal) geputzt wird – alles auf einem batteriebetriebenen MCU.

Produktkonzept & Architektur

Der Nordic nRF5340 Dual-Core-Cortex-M33-SoC übernimmt sowohl die Sensorverarbeitung als auch die BLE-Kommunikation. Ein Bosch BMI270 6-Achsen-IMU erfasst die Bewegung mit 400 Hz. Der Griff beherbergt einen 40-kHz-Schallmotor mit einem 3000-mAh-Akku für 3 Wochen Putzbetrieb.

Technische Lösung

Wir implementierten eine Sensorfusions-Pipeline auf dem Anwendungskern des nRF5340: IMU-Daten → Madgwick-Filter zur Orientierung → 3D-Trajektorienrekonstruktion → Oberflächenklassifikator. Der Klassifikator ist ein kleines LSTM, das auf 500 annotierten Putzsitzungen trainiert und auf 200 KB quantisiert wurde. Die Putzabdeckung wird auf ein 16-Zonen-Mundmodell abgebildet und nach jeder Sitzung per BLE mit der Begleit-App synchronisiert.

Ergebnis

95 % Genauigkeit bei der Klassifizierung der geputzten Oberflächen. Die Nutzer verbesserten ihre Abdeckung innerhalb von 2 Wochen um 40 %. Zahnärztlich bestätigte Plaque-Reduktion von 35 % im Vergleich zum manuellen Putzen.