Projekt AUZUKA

Projektlaufzeit: Januar 2016 – Dezember 2022

Die Aufgabe des Projektes “Automatische Zustandsanalyse Kanalnetz durch virtuelle Begehung” war es, in völlig neues Inspektionssystem für Abwasserkanäle auf der Basis optischer Messmethoden zu entwickeln. Das robotergestützte Messsystem soll 3D-Daten der Abwasserkanäle bereitstellen und diese automatisch auswerten, so dass Kanalbetreiber zukünftig auf dieser Datengrundlage eine valide, vollständige Übersicht zu Schäden des Kanalnetzes zum Monitoren und zur Sanierung erhalten.

Das Projekt wurde 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” bestanden 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.

Wichtige Ergebnisse von 3D-BASEV sind nachfolgend dargestellt.

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

Vermessung von Objekt- und Schadensausmaßen

Automatische, wissensbasierte Analyse von Kanalschäden:

  • Für Charakterisierung und Quantifizierung der Schäden nach DIN-EN 13508 als Grundlage für Sanierungsmaßnahmen

     

  • Quantifizierte, schadensspezifische Bestimmung von Schadensausmaßen

  • Umgesetzt für ausgewählte Schadenstypen, Risse, Brüche und Rohranschlüsse

     

  • Funktionalität in vielfältigen SW-Umgebungen (Stand-Alone, Library) nutzbar

  • Eingabe: Bildausschnitt mit dem Schaden, optionale Nutzerinteraktion durch Markierung

  • Ausgabe: Kontur und Schadensmerkmale: Fläche, Umfang, Breite, Höhe, Orientierung, …

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

J. Künzel, D. Vehar, R. Nestler, K.-H. Franke, A. Hilsmann und P. Eisert: „System for 3D Acquisition and 3D Reconstruction using Structured Light for Sewer Line Inspection“, 18th International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), Lisbon, Portugal 2023

Kompetenzschwerpunkt: Verarbeitung und Analyse multimodaler Bilder und Bildfolgen