Projekt AUZUKA
Projektlaufzeit: Januar 2016 – Dezember 2022
Die Aufgabe des Projektes „Automatische Zustandsanalyse Kanalnetz durch virtuelle Begehung“ ist es, in völlig neues Inspektionssystem für Abwasserkanäle auf der Basis optischer Messmethoden zu entwickeln. Das robotergestützte Messsystem soll 3D-Daten der Abwasserkanäle liefern, und diese automatisch auswerten, so dass die Kanalbetreiber eine Übersicht über ihr Kanalnetz erhalten, in der Schäden vollständig aufgeführt und klassifiziert sind.
Das Projekt wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und 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.
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 sowie Algorithmen der sensornahen Bildvorverarbeitung (3D-Datenrekonstruktion) und der Fusion zu einer RGB-Textur-attributierten Kanalpunktwolke behandelt. Ein weiterer Schwerpunkt des ZBS-Teilprojektes widmete sich der tieferen Analyse klassifizierter Schadensbilder mit Methoden der 2D-Bildverarbeitung.
3D-Technik zur Kanalzustandserfassung
Sensorkopf
- Konzeption, optischer Entwurf und Gestaltung von kompakten Kamera-Projektor-Modulen zur bildhaften 3D-/Textur-Erfassung
nutzbar für Rohre DN 200 bis DN 400 - Konzeption und Gestaltung von Messkopfverbünden zur 3D-Rundumerfassung der Kanalinnenwand
Umsetzung in AUZUKA als spiralförmige Anordnung - Bereitstellung von 3D-/Textur-Daten mit hoher zeitlicher Verfügbarkeit und hoher geometrischer Genauigkeit
Sensordatenverarbeitung
- Innovative aktive 3D-Erfassung mit räumlicher Musterkodierung und optischer Triangulation (Single-Shot–3D)
Ergänzende passive 3D-Erfassung aus Bewegung - Multimodale Fusion von farbtreuen Textur- und hochauflösenden 3D-Bilddaten aus Einzelsensormodulen und Modulverbünden
19 Megapixel primärer Farb- und Textur-Daten pro zusammengesetzter Rundumerfassung für Schadenserkennung
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