Zielsetzung und Anlass des Vorhabens<\/p>\n
Im Rahmen des Gesamtvorhabens soll mittels digitaler Bilderkennungs- und Bildverarbeitungsmethoden, wie sie im medizinischen Bereich bereits erfolgreich eingesetzt werden, eine EDV-gest\u00fctzte Methodik zur objektiven Zustandsbeschreibung von Abwasserhaltungen entwickelt und praxisnah erprobt werden. Hierdurch wird zuk\u00fcnftig eine automatische, effiziente und exakte Erfassung des Kanalnetzes erm\u00f6glicht.
\nAls wesentliches Ziel der Arbeiten in Phase 1 soll der Nachweis erbracht werden, dass mittels digitaler Bildverarbeitung das breite Spektrum der Sch\u00e4den und baulichen Besonderheiten mit hinreichender Genauigkeit identifiziert werden k\u00f6nnen. Dazu wurde der Fokus auf Steinzeughaltungen gelegt, in denen Muffen und Anschl\u00fcsse sowie schadensfreie Bereiche automatisch detektiert werden.<\/p>\n
Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenDas Arbeitsprogramm f\u00fcr die Bildverarbeitung l\u00e4sst sich in drei Phasen gliedern:
\nDie Datenaufbereitung umfasst die Punkte Datenhandling, Entwicklung eines Werkzeuges zur Referenzklassifikation sowie Einrichtung einer Datenbank und Definition der Zugriffsrechte.
\nDas Datenhandling umfasst die n\u00f6tigen Konvertierungen der verwendeten Bilddaten. Der lesende und schreibende Zugriff muss sowohl auf die perspektivischen als auch auf die abgewickelten Bilder und Einzelbilder im L\u00e4ngs- und Querschnitt verf\u00fcgbar gemacht werden. Ebenso ist eine genaue Positionierung in Bezug auf den gesamten Kanal erforderlich.
\nDer Abschluss der Datenaufbereitung definiert das Erreichen des ersten Meilensteins. Ab hier kann auf eine (durch die Projektpartner st\u00e4ndig anwachsende) Referenzbildmenge seitens der Bildverarbeitung zur\u00fcckgegriffen werden.
\nDie eigentliche Entwicklung der Algorithmen zur Zustandserkennung findet in der folgenden Phase statt. Orientiert an den Zielsetzungen lassen sich dabei mehrere Arbeitspakete identifizieren. Jedes dieser Arbeitspakete umfasst folgende drei Arbeitsbereiche: Merkmalsentwicklung, Segmentierung und Klassifikation. Derart wird zun\u00e4chst eine Unterscheidung zwischen schadensfreien und schadensbehafteten Haltungsabschnitten vorgenommen und anschlie\u00dfend letztere hinsichtlich aller auftretenden Scha-densbilder analysiert.<\/p>\n
Ergebnisse und Diskussion<\/p>\n
Zun\u00e4chst wurde ein komplettes Entwicklungs-Framework mit komfortablen web-basierten Benutzerschnittstellen entwickelt, um gezielt Bilder bestimmter Schadensklassen auch \u00fcber die einzelnen Haltungen hinweg zu sichten, im Dialog mit den anderen Projektpartnern geeignete Beschreibungen zu finden und um den Erfolg der Algorithmik direkt in den Original- oder Merkmalsbildern sowie \u00fcber automatisch erzeugte quantitative Retrievalma\u00dfe analysieren und beurteilen zu k\u00f6nnen.
\nDie Entwicklung der Bilderkennungsalgorithmen erfolgte auf Basis von in der Praxis erhobenen Befahrungsergebnissen. Im Gegensatz zu dem in den bisherigen Untersuchungen offensichtlich stark selektierten Bildmaterial mit entsprechender Homogenit\u00e4t, stellte sich (gewollt) eine erhebliche Variabilit\u00e4t der optischen Erscheinungsform relevanter Bauwerksbestandteile (Muffen und Anschl\u00fcsse) sowie der Sch\u00e4den ein. Nur so kann bereits im Vorfeld eine sachgerechte Entscheidung \u00fcber den geeigneten Algorithmus getroffen und dieser dann durch geeignete Methoden optimiert werden kann.
\nTrotz des \u00e4u\u00dferst inhomogenen Datenmaterials konnten erstmalig robuste Erkennungsalgorithmen entwickelt werden, um die Positionen von Muffen und Anschl\u00fcssen zu bestimmen: Bereits jetzt k\u00f6nnen in 99,6 % bzw. 90,5 % aller F\u00e4lle die derzeit in der Datenbank enthaltenen 9.234 Muffen und 851 Anschl\u00fcs-se absolut zuverl\u00e4ssig detektiert werden.
\nDie automatische Erkennung ereignisloser Bereiche wurde so parametriert, dass schadhafte Bereiche in keinem Fall als schadensfrei erkannt wurden. Trotzdem lassen sich so 30% der Haltungskilometer bei einer manuellen Inspektion ausgespart werden. Gleichzeitig k\u00f6nnen dem Inspekteur die bei dieser Analy-se aufgefallenen Bildregionen angezeigt werden, um gezielt das Augenmerk auf m\u00f6gliche unklassifizierte Sch\u00e4den zu lenken.
\nObwohl im Rahmen der Phase 1 des Vorhabens die Analyse auf Steinzeughaltungen beschr\u00e4nkt wurde, ist aufgrund der Arbeitsweise der entwickelten Algorithmen und der zu Grunde liegenden optischen Informationen zu erwarten, dass deren \u00dcbertrag auf Betonrohre zu gleichwertig herausragenden Ergebnissen f\u00fchren wird. Weiterhin kann die automatische Bildauswertung durch Einbindung bauphysikalischer und bautechnischer Aspekte im Detail optimiert werden.
\nZusammenfassend l\u00e4sst sich festhalten, dass in der Phase 1 des Antrages alle Ziele erreicht wurden. Es konnte erstmalig auf einer hinreichend gro\u00dfen und somit praxis\u00e4quivalenten Referenzmenge von Steinzeughaltungen gezeigt werden, dass digitale Bildverarbeitung zu einer erheblichen Kostenreduktion von Kanalinspektionen bei gleichzeitiger Qualit\u00e4tsverbesserung der Inspektionsergebnisse f\u00fchrt.<\/p>\n
\u00d6ffentlichkeitsarbeit und Pr\u00e4sentation<\/p>\n
http:\/\/www.isa.rwth-aachen.de\/index.php?option=com_content&task=view&id=321&Itemid=238
\n \thttp:\/\/phobos.imib.rwth-aachen.de\/irma\/lehmann\/projekte.php?SELECTED=00014
\n \tM\u00dcLLER, K. (2004): Strategien der Zustandserfassung von Abwasserkan\u00e4len. Entwicklungen in der Kanalisationstechnik, K\u00f6ln, 2004
\n \tM\u00dcLLER, K. (2006): Strategien zur Zustandserfassung von Kanalisationen, Aachener Schriften zur Stadtentw\u00e4sserung, Bd. 7, 2006
\n \tM\u00dcLLER, K; FISCHER, B.; LEHMANN, T.M. (2006): Einsatzm\u00f6glichkeiten von Bilderkennungsver-fahren zur Zustandserfassung von Kanalisationen, Aachener Schriften zur Stadtentw\u00e4sserung, Bd. 9, 2006
\n \tM\u00dcLLER, K. (2006): Zustandserf. u. Hochrechnung, Kolloquium Stadtbauwesen, TU Dresden, 2006
\n \tM\u00dcLLER, K; FISCHER, B.; LEHMANN, T.M., HUNGER, W., SCH\u00c4FER TH.: Entwicklung von Bilder-kennungsverfahren zur Qualit\u00e4tssicherung bei der Zustandserfassung von Kanalisationen (BI Umwelt Bau Oktober 2006)
\n \tM\u00dcLLER, K; FISCHER, B.; LEHMANN, T.M., HUNGER, W., SCH\u00c4FER TH.: Objective Condition Establishment of Sewer Systems; 2nd International IWA Conference on Sewer Operation and Mainte-nance, 26.-28.10.2006<\/p>\n
Fazit<\/p>\n
Ungeachtet des oben aufgef\u00fchrten Entwicklungspotenzials stellen die bereits entwickelten Algorithmen eine erhebliche Arbeitserleichterung und damit einen entsprechenden Beitrag zur Qualit\u00e4tssicherung der Zustandserfassung dar: Allein durch die Implementierung der Muffenerkennung und der Erkennung schadensfreier Rohre reduziert sich der Aufwand zur Sichtung der Kanalvideos um etwa 50 %. Werden geringere Anforderungen an die Pr\u00e4zision der Erkennung gestellt, kann der Sichtungsaufwand noch weiter reduziert werden. Die tats\u00e4chliche Entlastung des Inspekteurs bei der manuellen Haltungsklassifikati-on kann aber deutlich h\u00f6her eingestuft werden, da auch schadhafte Bereiche gezielt angesteuert werden und so der Fokus von der derzeit noch erforderlichen aufw\u00e4ndigen Schadenssuche auf die Schadensanalyse gelenkt werden kann. Dies f\u00fchrt zu einer erheblichen Qualit\u00e4tsverbesserung der Zustandsbeschreibung und -klassifizierung und damit letztlich auch der Sanierungsentscheidung.
\nAus diesen Gr\u00fcnden ist die Fortf\u00fchrung des Projektes \u00e4u\u00dferst Erfolg versprechend. Ein \u00fcberarbeiteter F\u00f6rderungsantrag der Projektphase 2 wird der DBU von den Antragstellern vorgelegt werden<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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