InfraCloud

Teilvorhaben: Automatische Bildanalyse zur Schadensdetektion


Problemstellung

Visuell erkennbare Schäden an der Bauwerksoberfläche sind Indikatoren für eine mögliche Beeinträchtigung von Tragfähigkeit und Gebrauchstauglichkeit. Die aufwändige, zeit- und kostenintensive handnahe Bauwerksprüfung kann durch eine Bildanalyse signifikant unterstützt werden. Dabei erlauben automatische Methoden die Verarbeitung von sehr vielen hochaufgelösten Bildern, verleihen dem Prüfungsprozess mehr Objektivität und ermöglichen eine vollständige und standardisierte Dokumentation.

Projektziele

In diesem Teilvorhaben werden hochaufgelöste Bilder aus der Bauwerksaufnahme automatisch analysiert. Dabei soll vorrangig die Risserkennung auf Betonoberflächen vorangetrieben werden. Bei der Weiterentwicklung der untersuchten Verfahren zum maschinellen Lernen ist jedoch darauf zu achten, dass eine Übertragung auf die Erkennung weiterer Anomalien an Bauwerksoberflächen, z.B. Rostfahnen, relativ einfach möglich ist.
Die im Bild erkannten Anomalien müssen sowohl zum Zwecke der interaktiven Visualisierung in der Cloud-basierten Softwareumgebung, als auch der abschließenden Dokumentation und Bewertung auf der Objektoberfläche entsprechend verortet und sichtbar gemacht werden. Dazu kann mithilfe der durch Structure-from-Motion (SfM) bestimmten Sensororientierung der direkte Bezug von einzelnen Bildinhalten zum rekonstruierten 3D-Objektmodell mittels Raycasting hergestellt werden.

Ergebnisse

Als Trainingsgrundlage für das überwachte maschinelle Lernen wird eine Bilddatenbank mit annotierten Rissen erstellt, die ein sukzessives Training und eine kontinuierliche Erhöhung der Erkennungsraten erlaubt. Es wird eine Methode des überwachten maschinellen Lernens mit einer für die Rissanalyse speziell angepassten Netzarchitektur zur Verfügung gestellt.
Darüber hinaus wird ein für die Erkennung direkt anwendbares gelerntes Rissmodell entwickelt. Die automatischen Anomalieerkennungsalgorithmen werden in die Cloud-basierte Softwareplattform integriert und zusammen mit der 3D-Verortung der Schäden für die Bauwerksinspektion verfügbar gemacht.

Projektlaufzeit

     06/2020 – 09/2022

Ansprechpartner

Projektpartner

Förderprogramm

Das vom Freistaat Thüringen geförderte Vorhaben wurde durch Mittel der Europäischen Union im Rahmen des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) kofinanziert.