Verbundvorhaben: ISyMOO – intelligente Systeme für das Monitoring von Oberflächenschutzsystemen an Offshore-Windenergiekonstruktionen; Teilvorhaben: Automatisierte Erkennung und Klassifikation von Schäden und Auffälligkeiten in Bilddaten von Offshore-Windenergiekonstruktionen
Zeitraum
2018-06-01 – 2021-12-31
Bewilligte Summe
489.894,66 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
0324254D
Leistungsplansystematik
Windenergie - Offshore [EB1230]
Verbundvorhaben
01182152/1 – Intelligente integrative Systeme für das Monitoring von Oberflächenschutzsystemen an Offshore-Windenergiekonstruktionen
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE3)
Förderprogramm
Energie
Das hier beschriebene Teilprojekt AErBOW verfolgt das Ziel der Entwicklung und Evaluation von Algorithmen zur automatischen Detektion und Klassifikation von auffälligen Strukturen (z.B. Korrosion oder andere Oberflächenschäden) in digitalen Bilddaten. Die Bilddaten werden zu Beginn des Projekts von Projektpartnern zusammen mit Strukturklassifikationen zur Verfügung gestellt und stammen von Inspektionsflügen mit UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) und von Tauchgängen mit Remote Operated Vehicles (ROV).Es werden unterschiedliche Bildverar-beitungsalgorithmen und Computer Vision Architekturen bezüglich ihres Potentials zur automatischen Detektion und Klassifikation von Mustern in den Daten getestet. Ein methodischer Schwerpunkt liegt in machine learning bzw. deep learning Algorithmen. Die erfolgreichsten algorithmischen Konzepte werden zusammen mit dem Softwareunternehmen Saltation GmbH & Co KG bezüglich Ergonomie und Effizienz weiterentwickelt und zu einem Demonstrator integriert. Des Weiteren werden Fragen der Datenvisualisierung und Vorhersagemodellierung untersucht.
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