WZL presenteert eerste resultaten vliegtuiginspectie met drones

Het Werkzeugmaschinenlabor in Aachen heeft het eerste succes geboekt met de inspectie van grote oppervlakken met behulp van drones en kunstmatige intelligentie. Doel van het project is om met drones straks schade aan een groot oppervlak, bijvoorbeeld dat van vliegtuigen, door bllikseminslag te detecteren met behulp van drones en een neuraal netwerk.

Grote oppervlakken van vliegtuig inspecteren met drones en kunstmatige intelligentie

Het AMIIGO-project (Automatische, Multikopter-basierte Indoor-Inspektion von großen Oberflächen) is vorig jaar oktober gestart bij het WZL in Aachen. Onlangs zijn de eerste resultaten gepresenteerd. Het gaat tot nog toe nog om het vaststellen van het inspectiepad dat de drone moet afleggen. Daartoe wordt het oppervlak virtueel glad gemaakt en dan in gelijke punten verdeeld. De afstand van deze punten is het resultaat van de resolutie van de camera.

De kortste weg

Om het gehele oppervlak van het vliegtuig te fotograferen, wordt het kortste pad met alle punten gedefinieerd als het pad voor de drone. Het traject vloeit voort uit de verbinding van het pad met de luchtsnelheid. De luchtsnelheid wordt begrensd door de resolutie van de camera om bewegingsonscherpte te voorkomen. Het doel van het project is het identificeren van blikseminslagen, wat gerealiseerd moet worden door middel van kunstmatige intelligentie. Hiervoor worden de opgenomen beelden samen met de locatiegegevens opgeslagen om achteraf op oppervlaktegebreken te worden onderzocht. Op de WZL wordt een neuraal netwerk ontwikkeld voor foutdetectie. Ten eerste moeten alle mogelijk defecten worden vastgesteld. Voor de latere identificatie van de blikseminslag, moet het neuraal netwerk worden getraind op basis van foutpatronen die al zijn geëvalueerd. Zodra het neurale netwerk de kenmerken van een blikseminslag heeft geleerd, worden de echte beelden via de camera naar het netwerk gestuurd. Het algoritme herkent dan de fouten in het oppervlak.

In dit meerjarig project houdt het WZL zich vooral bezig met de meettechnologie en de interface met het neurale netwerk. De leerstoel voor regeltechnologie IRT richt de aandacht vooral op de inzet van de drone voor dit doeleinde.

FOTO: het team onderzoekers bij de drone waarmee ze de inspecties uitvoeren.