Kanalschäden automatisch erfassen

BERLIN/LINDAU, 07.08.2018 – Das Verbundvorhaben AUZUKA (Automatische Zustandsanalyse Kanalnetz durch virtuelle Begehung) entwickelt die automatische Bildauswertung als Assistenzsystem zu bisheriger Kamera-Inspektionstechnik sowie einen neuartigen Kamera-Sensorkopf inkl. Bildmustererkennungssystem.

Auf der IFAT wurde das Verbundvorhaben AUZUKA – Automatische Zustandsanalyse Kanalnetz durch virtuelle Begehung – mit der entsprechenden Bedien- und Auswertesoftware vorgestellt.
Auf der IFAT wurde das Verbundvorhaben AUZUKA – Automatische Zustandsanalyse Kanalnetz durch virtuelle Begehung – mit der entsprechenden Bedien- und Auswertesoftware vorgestellt. Ziel des Projektes ist es, für Kanalnetzbetreiber, Ingenieurbüros und Kanalsanierungsberater Arbeitsmittel zu schaffen, um Kanalschäden möglichst automatisch zu erfassen. | Foto: Berliner Wasserbetriebe
Durchaus als ein Highlight wurde auf der IFAT 2018 die Bedien- und Auswertesoftware von zahlreichen Fachbesuchern reflektiert. Die Bereitstellung einer Softwareplattform erfolgt als sogenannte Serviceorientierte Softwarearchitektur (SOA). Zur effektiven Verwaltung der Rohdaten, deren Visualisierung und das Markieren sowie Klassifizieren von Schadstellen werden Datenservices definiert. Weiterhin werden Dienste und Prozesse implementiert, die die gewünschte Zielfunktionalität unterstützen.
Neben der klassischen manuellen virtuellen Befahrung wird innerhalb der Datensätze dem Annotationspersonal ermöglicht, automatisch klassifizierte Schäden zu inspizieren und diese zu validieren/verifizieren oder zu verwerfen. Das ermöglicht, nach einer manuellen oder verifizierten automatischen Schadensklassifikation die so gewonnenen Daten zu nutzen, um die Klassifikationsmodelle zu verbessern bzw. zu trainieren. Des Weiteren bietet die SOA eine Trainings- und Ausbildungseinheit zur Schadenserkennung/-schulung an. Hierzu erfolgt die Zusammenarbeit in Kooperation mit der DWA.
Die Forschung und Entwicklung wird von neun industriellen und wissenschaftlichen Partnern durchgeführt.
Die Forschung und Entwicklung wird von neun industriellen und wissenschaftlichen Partnern durchgeführt.

Automatische Schadenserkennung

Doch damit nicht genug: Beim derzeit in der Entwicklung befindlichen Schadenserkennungssystem spielt vor allem auch die (teil-)automatische Bildauswertung eine wichtige Rolle. Zur Schadenserkennung wird gewonnenes Bildmaterial genutzt, einerseits aus bestehender Fisheye-Technologie, andererseits aus dem neuartigen Kamera-Sensorkopf. Die automatische Erkennung von Schäden und Einbauelementen in Kanalhaltungen sowie die Schadensklassifikation erfolgen über semantische Markierungen und Anwendung von neuronalen Netzen. Zusätzlich erfolgt die Bilderkennung in Kombination des maschinellen Lernens mit klassischen Ansätzen.
Das FE-Projekt läuft noch bis 2019. Mit dem Projekt, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Bereich Photonik (Förderkennzeichen 13N13892), wird womöglich die Produktpalette der Inspektionssysteme und -software deutlich erweitert werden können, denn zur Schadenserkennung, -bewertung und -vermessung werden 3D-Bilddaten erzeugt, die dann anschließend automatisch ausgewertet werden.

Ergänzende Infos hier (https://www.iais.fraunhofer.de/de/geschaeftsfelder/
bildverarbeitung/referenzprojekte/auzuka.html)