Innovative Inspektion von Fernwärmenetzen mit künstlicher Intelligenz

Im Rahmen des vorliegenden Projekts ist die Inspektion von ca. 130 Fernwärmenetzen mit einer Gesamtlänge von 800 km vorgesehen. Die Überprüfung dieser Netze ist aufgrund der verwendeten Infrarot-Thermografie und der damit verbundenen Anforderungen zeitaufwändig und komplex. Für einen ausreichenden Kontrast bei der von Menschen ausgewerteten IR-Spektroskopie ist eine ausreichend kalte Umgebungstemperatur erforderlich, die nur an wenigen Tagen im Jahr erreicht wird. Darüber hinaus erfolgt die Inspektion derzeit mit einer IR-Kamera, die auf einem Kastenwagen montiert ist und parallel mit einem Laptop betrieben werden muss. Aufgrund der genannten Umstände ist eine Inspektion des gesamten Fernwärmenetzes nur über einen längeren Zeitraum möglich.

Das Ziel unseres Projekts bei aku ist die Entwicklung, Konstruktion und Prüfung einer innovativen Lösung, die den derzeit manuell durchgeführten Prozess weitgehend automatisiert und dadurch in Bezug auf Bedienbarkeit, Genauigkeit und Geschwindigkeit verbessert. Mit einer auf einem Fahrzeug installierten Thermografiekamera wird das Leitungsnetz vollständig gescannt. Die Befahrung wird aufgezeichnet und als Videodatei bereitgestellt. Auffällige Bereiche können durch die KI näher analysiert und als separate Dateiformate aufgezeichnet sowie als Bilddokumentation einem Bericht beigefügt werden.

Unsere Lösung mit dem aku.visionManager® und der neuronalen Auswertung der Bilddaten vereinfacht und beschleunigt die Inspektion der Fernwärmenetze erheblich. Die automatisierte Bildbewertung durch künstliche Intelligenz ermöglicht eine schnelle und präzise Identifikation von Auffälligkeiten, wodurch die Inspektionszeiten verkürzt und die Genauigkeit erhöht werden. Durch die Integration der Kamera- und Bildverarbeitungssoftware in den aku.visionManager® entfallen zusätzliche Softwareumwandlungen. Bildaufnahmeparameter können direkt eingestellt, mit geografischen Daten überlagert und Schadstellen lokalisiert werden. Dadurch wird der gesamte Inspektionsprozess effizienter und benutzerfreundlicher gestaltet, was letztlich zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer besseren Ressourcennutzung führt.