Hej! Mit navn er Pernille.
Jeg holder af at bygge projekter, løse problemer og lære nyt. Jeg blev uddannet it-teknolog i juni 2026. På denne hjemmeside præsenterer jeg mine projekter, både dem fra uddannelsen og dem jeg laver privat.
Projekter på uddannelsen - It-teknolog
Cami
Automation af kalorietælling via app og ai integration - Afsluttende eksamensprojekt 2026
Cami er en Android-app udviklet som mit afsluttende eksamensprojekt på IT-teknolog-uddannelsen. Appen automatiserer kalorieregistrering ved hjælp af AI-baseret fødevaregenkendelse, så man slipper for at søge fødevarer frem og indtaste mængder manuelt.
Appen understøtter to måder at registrere på: Enten holder man telefonens kamera hen over en digital køkkenvægt, hvor én AI-model læser vægtens tal, og en anden genkender selve fødevaren, eller også vejer man på en selvbygget WiFi-vægt, der sender data direkte til appen. Begge veje ender i den samme kaloriedagbog, som gemmes lokalt på telefonen. Appen har desuden en separat OCR-funktion, hvor man kan oprette nye fødevarer ved at fotografere ernæringstabellen på emballagen.
Appen er bygget i Flutter og Dart med en lokal SQLite-database. Fødevaregenkendelsen kører på modellen RF-DETR, og talaflæsningen på YOLOv11, begge hostet via Roboflow. I test opnåede fødevaregenkendelsen 83,3 % korrekte resultater, og talaflæsningen 70,8 %.
I brugertest blev Cami sammenlignet med etablerede kalorietællings-apps. Cami var markant hurtigere ved enkelt-scanninger (1–4 sekunder mod konkurrenternes 4–180 sekunder), og alle testpersoner foretrak Camis simple interface.
SmartScale
Iværksætter praktik hos NLOT, 2026, i samarbejde med Maja Uldahl fra Design Minded Solutions
SmartScale er et IoT-produkt udviklet under iværksætterpraktik hos NLOT. Brugeren lægger en fødevare på vægten, AI-modellen genkender hvad det er, vægten måler gram, og systemet beregner automatisk kalorier som vises på en touchskærm og logges i en dagbog. Produktet er særligt designet til personer med dyskalkuli eller dysleksi, der har svært ved manuel logning i apps.
Prototypen er bygget på en Raspberry Pi 5 med en Hailo-8 AI-accelerator, Camera Module 3 og 7" touchskærm. AI-modellen er trænet på over 8800 billeder fordelt på 75+ klasser ved hjælp af YOLOv8 og PyTorch.
Gennem praktikperioden havde jeg Maja Uldahl som ressourceperson. Maja er udviklingsingeniør og ejer virksomheden Design Minded Solutions, der specialiserer sig i at bringe komplekse projekter fra koncept til realitet. Hun guidede mig ugentligt i produktudviklingsprocessen med fokus på markedsanalyse, målgruppe og forretningsmodel.
DHT11 og ESP32 Klimaovervågningssystem
LabVIEW Projekt, 2025.
Et klimaovervågningssystem bygget i et kortere kursusforløb, tiltænkt som grundlag for fremtidig væksthusovervågning. En DHT11-sensor på en ESP32 måler temperatur og luftfugtighed, som sendes via seriel kommunikation til LabVIEW og vises i realtid som tal og grafer, med mulighed for at sætte alarmgrænser for temperatur og fugtighed.
Undervejs løste jeg et driverproblem med NI-VISA på Linux, som forhindrede LabVIEW i at læse data fra ESP32'en over USB.
IoT projekt
3 semester projekt, i samarbejde med Optilogic, gruppeprojekt, 2025
Et gruppeprojekt fra 3. semester, hvor vi byggede en overvågningsløsning til et Systemair Danvent DV10-ventilationsanlæg for en ekstern kunde, der ikke havde nogen form for datalogning på anlægget i forvejen.
Løsningen består af en edge-enhed (Olimex ESP32-POE), der læser driftsdata fra ventilationsanlægget via Modbus RTU og sender det videre over MQTT med TLS-kryptering, struktureret med inspiration fra Sparkplug B-standarden. Data lagres i tidsseriedatabasen QuestDB, gøres tilgængeligt via et API bygget i FastAPI, og visualiseres i et Grafana-dashboard med ni live-datapunkter.
Resultatet var en fungerende prototype, der beviste at hele kæden fra sensor til dashboard kunne lade sig gøre — men systemet er endnu ikke driftsstabilt eller klar til kontinuerlig overvågning uden videre udvikling.
FMS projekt - Energiovervågning af gylletank
2 semester projekt, i samarbejde med Fredericia maskinmester skole og Nature Energy, gruppeprojekt, 2025.
Et gruppeprojekt fra 2. semester for Nature Energy, hvor en elevgruppe fra Fredericia Maskinmesterskole (FMS) fungerede som product owner. Udfordringen: en pumpe (M1) ved en biomassetank havde ingen datalogning, men dens energiforbrug stiger gradvist, efterhånden som struvit aflejres i det tilkoblede varmevekslersystem, det skulle vi kunne opdage.
Løsningen indsamler energidata fra M1 hvert 10. minut via ESP32, sender det via MQTT til en Raspberry Pi, der gemmer data i SQLite, og udløser en alarm på en HMI-skærm ved forbrug over 146 kWh. Gyllepumpen (M2) blev overvåget som stabil reference. Projektet blev drevet med Scrum og afsluttet med en POC-video og en poster-præsentation for FMS.
Rover projekt
1 semester projekt, 2024
Mit første semesterprojekt på IT-teknolog. Jeg byggede en fjernstyret rover fra bunden, på en 3D-printet base fra Thingiverse, med en EEZYbotARM-arm og fire DC-motorer styret via H-broer. Roveren kommunikerer trådløst med en ESP32 via ESP-NOW-protokollen.
Jeg nåede ikke at færdiggøre den planlagte joystick-styring til tiden. I stedet fik jeg roveren til at reagere på en PS3-controller ved at matche dens MAC-adresse, så jeg kunne styre den gennem banen til eksamen.
"Hver gang jeg står over for en tilsyneladende uoverstigelig udfordring, minder jeg mig selv om tidligere forhindringer, jeg har overvundet, og tænker: Hvis jeg har gjort det én gang, kan jeg gøre det igen."
Om mig
Jeg er uddannet it-teknolog fra UCL (juni 2026). Jeg er både ordblind og talblind, diagnosticeret sent i livet. Det har ikke stoppet mig, jeg klør på, selvom det kan være svært, og jeg giver ikke op. Undervejs har jeg lært at finde mine egne systemer og værktøjer til at løse opgaver på min måde, hvilket jeg tager med mig ind i alt jeg bygger.
Jeg er vedholdende og praktisk anlagt, jeg kan lide at undersøge tingene fra flere sider, for at finde den bedste måde at fortsætte på. Jeg er generelt nysgerrig af natur og elsker at opleve nye ting og opsøge ny viden.