Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

UAV-basierten Thermographie für die automatische Überwachung von Nah- und Fernwärmenetzen

Das Forschungsvorhaben schließt an das Forschungsvorhaben 19768 N an, um noch offene Fragen hinsichtlich der noch zu hohen Anzahl von Fehlalarmen, z.B. aufgrund der Lagegenauigkeit oder für das Wärmenetz nicht relevante Thermalbildausschnitte, zu reduzieren und das komplizierte Auswerten der vielen Daten zu vereinfachen. Das vorgeschlagene System besteht aus einem Farbbild- und einem Thermalsensor, deren Informationsgehalte sich gegenseitig stützen, was eine zeitliche Synchronisation und eine genaue geometrische Kalibrierung der beiden Sensoren zueinander bedingt. Unter dieser Voraussetzung ist eine gemeinsame Prozessierung möglich, die Fehlalarme signifikant verringert, da Leckagen zwar typischerweise in den Thermalbildern, nicht aber in den Farbbildern als Objekte erkennbar sind.

Das Ziel des Projektes ist eine standardisierte Praxistauglichkeit für die Extraktion von Leckagen aus Thermalbildern zu erreichen, indem der von FE 2 zu entwickelnde Softwareprototyp erst in FE 1 evaluiert und dann insbesondere KMUs zur weiteren Nutzung zur Verfügung gestellt wird.

Der konkrete Nutzen für KMU ergibt sich aus dem Bedarf der Fernwärmebetreiber und dem technologischen Wandel für die Energiewende zu einer modernen und sicheren Wärmeversorgung.

Ergebniszusammenfassung:

Die UAV-basierte Thermografie ermöglicht eine schnelle Reaktion bei der Erkennung und Lokalisierung thermischer Anomalien und ist im Vergleich zur bemannten Flugthermografie relativ kostengünstig. Allerdings sind Auflösung und Lagegenauigkeit der Bilder aufgrund der verwendeten relativ kostengünstigen Sensorik der Wärmebildkamera begrenzt. Um geometrisch hochgenaue Thermalorthophotos ableiten zu können, wurde im IPI eine geometrische Kalibrierung des optischen und des IR-Sensors durchgeführt. Danach wurde die gemeinsame Bündelausgleichung (JBA) -Methode zur Ableitung des Orthomosaikbildes verwendet, dabei wurden die beiden (optisch und TIR-) Bilder multimodal zugeordnet. Im Vergleich zu der BA-Methode hat die JBA eine bemerkenswerte Verbesserung gezeigt.

Das Vorhandensein einer Vielzahl von heißen Objekten in unmittelbarer Nähe von Fernwärmeleitungen, wie z. B. Schächte, Straßenlaternen, Autos und andere, ist die Hauptursache für die hohe Anzahl von Fehlalarmen auf dem TIR-Bild. Um die Anzahl der falsch-positiven Erkennungen zu reduzieren, wurde zunächst die Auffälligkeit berechnet, eine pixelbasierte Klassifizierung durchgeführt und die relevante thermische Anomalie lokalisiert. In dem weiteren Schritt wurde eine binäre regionenbasierte Klassifizierung der thermischen Unregelmäßigkeit mit Höheninformation durchgeführt. Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigen, dass eine Gesamtgenauigkeit von 98,7% und eine Wiedererkennungsrate für thermische Anomalien von 100% erreicht werden kann, wenn die maximale Temperaturdifferenz der verdächtigen thermischen Anomalie zu einem benachbarten Bereich begrenzt ist.

Die Ergebnisse der bisher durchgeführten Thermalbefliegungen dienen als Basis zur ersten Einschätzung der weiteren Vorgehensweise für Sanierung oder Umbauten des vorhandenen Fern- und Nahwärmenetzes. Das Monitoring-Konzept soll weiter in Praxis präzisiert werden, damit die erfolgreich wirtschaftliche Integration der Thermalbefliegung sich darin widerspiegelt.