Projekt AUZUKA
Projektlaufzeit: Januar 2016 – heute
Die Aufgabe des Projektes „Automatische Zustandsanalyse Kanalnetz durch virtuelle Begehung“ ist es, für Abwasserentsorger und Kommunen Arbeitsmittel zu schaffen, um Kanalschäden automatisch/teilautomatisch zu erfassen.
Durchgeführt als Verbundprojekt im Rahmen der „Photonik Forschung Deutschland“ mit den Projektpartern
- Berliner Wasserbetriebe
- Humboldt-Universität zu Berlin
- Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme
- Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung
- Kappa optronics GmbH
- JT-elektronik GmbH
- Dr.-Ing. Pecher und Partner Ingenieurgesellschaft mbH
- e.sigma Technology GmbH
- Zentrum für Bild- & Signalverarbeitung e.V.
gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung
Teilprojekt 3D-BASEV
Die Aufgabenschwerpunkte des Teilprojektes „Algorithmen für die 3D-Datenextraktion und Beleuchtungssteuerung“ bestehen in der methodischen Aufbereitung und Konzeption eines neuen, 3D-fähigen Sensorkopfes unter Beachtung aller physikalischen, systemtheoretischen und systemtechnischen Aspekte. Dabei werden systemtheoretische Aspekte, Fragen der Optik, Beleuchtungstechnik und Algorithmen der Bildvorverarbeitung sowie der Extraktion von 3D-Rohdaten behandelt. Der zweite Schwerpunkt des ZBS-Teilprojektes ergibt sich aus dem Erfordernis, die Spezifika der Rohdaten des neuen Sensorkopfes für die Verbesserung der Texturdaten insbesondere aber zur Extraktion von 3D-Punktewolken der Kanalwand zu nutzen.
Veröffentlichungen
Daniel Kapusi, Rainer Jahn, Rico Nestler und Karl-Heinz Franke: „Farb- und Shadingkorrektur im speziellen Einsatzfeld der automatischen Kanalinspektion“; in Tagungsband zum 24. Workshop Farbbildverarbeitung, GfaI e.V. Berlin, Oktober 2019, GFaI e.V. (Hrsg.), S.99-110, ISBN 978-3-942709-23-1
Daniel Kapusi, Karl-Heinz Franke, Jens Eisert, Johannes Künzel, Florian Zimmermann, Jan Waschnewski: „In den Tiefen Berlins – Assistenzsysteme zur Bewertung des Abwasserkanalsystems – Perspektiven durch BV und maschinelles Lernen in der Bildauswertung“ Inspect 01/2019, Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA
Daniel Kapusi, Darko Vehar, Rainer Jahn, Rico Nestler, Karl-Heinz Franke: „Multimodale Erfassung von Arbeitsräumen am Beispiel texturierter 3D-Innenrohroberflächen für die Kanalinspektion“ 22. Anwendungsbezogener Workshop zur Erfassung, Modellierung, Verarbeitung und Auswertung von 3D-Daten „3D-NordOst“, GFaI Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e. V. Berlin, S. 79 ff., ISBN: 978-3-942709-24-8; Dezember 2019
Kompetenzschwerpunkt: Verarbeitung und Analyse multimodaler Bilder und Bildfolgen