Pipe Inspection II
Robotergestützt Kanalinspektion
KTI-Projekt: 8641.1 ESPP-ES (2007-2008)
Hintergrund
Der Unterhalt von Rohrleitungsnetzen ist für Gemeinden und Städte eine sehr kostspielige Aufgabe. Aus finanziellen und verkehrstechnischen Gründen muss eine Leitungssanierung sehr gut vorbereitet sein. In diesem Bereich erhält die Inspektion mit fahrenden Kanalrobotern und die Auswertung der dadurch angefallenen Videobilder eine immer wichtigere Rolle. Die rasante Entwicklung der Computer-Hardware ermöglicht seit kurzem, nicht nur die digitale Komprimierung der Videodaten, sondern auch die gleichzeitige Verarbeitung der Bildinformationen.
Auf einem Kanalroboter befindet sich eine PAL-Videokamera mit einer Fischaugoptik. Die Röhreninspektions-Software der Firma CDLab AG, Murten, verwendet digitalisierte PAL-Videodaten und extrahiert daraus in regelmässigen Abständen ringförmige Bilder von schmalen Rohrabschnitten, welche zu verschieden breiten Streifen transformiert werden, so dass schliesslich durch Aneinanderreihen dieser Streifen eine kontinuierliche Innenwandabwicklung der Röhre entsteht. Im Gegensatz zur analogen Inspektionstechnik erlaubt diese Darstellung einen raschen Überblick über den Leitungszustand eines kompletten Rohrabschnittes und ein Ausmessen von Objekten und Schäden.
Ziele und Ablauf
Das Hauptziel dieses KTI-Projekts war es, die Erkennungsrate von Rohreinläufen aus dem Vorgängerprojekt (7785.2 ESPP-ES) zu verbessern. Das neu zur Verfügung gestellte Bildmaterial zeigte eine viel grössere Variabilität der Röhrenbilder und insbesondere der Rohreinläufe. Diese neuen Röhrenbilder zeigten auch die Schwachstellen unserer bisher entwickelten Algorithmen der Vorverarbeitung und der Einlauferkennung. Der Hauptgrund für die mangelnde Erkennungsrate lag vor allem im unausgereiften Algorithmus, welcher alleine darauf basierte, runde Objekte zu erkennen.
Ein weiteres Ziel war die Optimierung der Geschwindigkeit. Im Vorgängerprojekt konnten 3.5 Meter Röhre pro Sekunde auf Muffen und Einläufe untersucht werden (Pentium 4 Prozessor, 3GHz). Diese Zahl konnten wir nun auf ca. 25 Meter pro Sekunde steigern. Dies erreichten wir einerseits durch die Verwendung einer prozessoroptimierten Bildverarbeitungsbibliothek und andererseits durch Optimierung unserer eigenen Algorithmen.
Resultate
In der Vorverarbeitung haben wir im Speziellen den Algorithmus für den Helligkeitsausgleich beim Zusammensetzen der einzelnen Streifenbilder überarbeitet. Zudem entwickelten wir einen Algorithmus zur Verbesserung der Bildqualität, mit welchem krumme Rohrmuffen, die entstehen wenn der Kanalroboter nicht korrekt in der Röhre ausgerichtet wird, nachträglich begradigt werden können.
Unsere Software zur automatischen Erkennung von Rohreinläufen ist in zwei Phasen unterteilt: In der ersten werden möglichst alle potentiellen Einläufe (so genannte Kandidaten) aufgesucht. Dabei wird in Kauf genommen, dass auch falsche Bildstellen ausgewählt werden. In der zweiten Phase werden die echten Einläufe mit Konzepten des ‚machine learnings’ separiert.
Wir haben unsere Algorithmen auf einem Datensatz, bestehend aus insgesamt 180 verschiedenen Röhren mit einer Gesamtlänge von 7.3 km, getestet. Das Verhältnis von richtigen Einläufen zu falschen Kandidaten beträgt nach der ersten Phase etwa 1:1.5. Nach der Separierung in der zweiten Phase wurden von 522 Rohreinläufen 94.6% richtig erkannt und 5.9% fälschlicherweise als Einläufe markiert. Infolge der verbesserten Vorverarbeitung wurden zudem von total 4327 Muffen 95.3% richtig erkannt und 4.1% fälschlicherweise als Muffen deklariert.
Öffentlichkeitsarbeit
Vom 5. – 9. Mai fand in München die 15. Internationale Fachmesse für Wasser-Abwasser-Abfall-Recycling (IFAT 2008) statt. Die Firma CDLab AG war ebenfalls vertreten und präsentierte die von uns gemeinsam entwickelte Muffen- und Einlauf- Analysesoftware und erntete damit grossen Zulauf.
Zudem haben wir unsere Ergebnisse am 13. Internationalen Herbst Workshop in Konstanz (Vision, Modelling and Visualization) präsentiert und im Konferenzband publiziert.
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