Kanalzustandserfassung : Perspektiven mit neuartigen 3D-Bilddaten und mit KI in der 2D- und 3D-Bildauswertung am Beispiel des BMBF-Projekts AUZUKA

Im Rahmen des BMBF-Forschungsvorhabens AUZUKA wird durch die Entwicklung einer modernen Sensor- und Bildverarbeitungstechnologie eine automatisierte und einheitlichere Zustandserfassung von Kanalnetzen ermöglicht. Die Technologie basiert auf der Erfassung von Kanalschäden mittels Künstlicher Intelligenz (KI) sowohl für die herkömmliche Fisheye-Technik (2D) als auch für die hier entwickelte neuartige 3D-Bilderfassungstechnik. Durch Kopplung der KI mit bestehenden Bildauswertealgorithmen sowie mit den hier entwickelten Heuristiken wurden bislang Ergebnisse in der Erkennungsrate von im Mittel über 80 Prozent erzielt. Die entwickelte Software assistiert bei der Zustandserfassung der Kanalisation mit der effizienten Feststellung von Schäden und Bestandsinformationen einschließlich deren Charakterisierung und der Ermittlung der entsprechenden Ausmaße. Die Software wie auch die 3D-Sensorik können als Komplettlösung oder auch als Teilprodukte dafür genutzt werden, den prioritären Handlungsbedarf der Kanalsanierung rasch zu ermitteln und somit Investitionen optimiert zu steuern. Durch die automatisierte Detektion der Schäden und die Vermessung der Schadensausmaße durch ein Assistenzsystem wird der bislang hohe Grad an Subjektivität deutlich gemindert.