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Digital Image Processing in Pipe Inspection II

Kurzbeschreibung

Automatische Auswertung von Kamerabildern zur Lokalisierung von Röhreneinläufen.

Keywords

.Net (C#, C++), Computer Vision, Maschine Learning

Ziele

Automatische Schadensdetektierung von Röhreneinläufen
Ein Algorithmus für alle Fälle mit weniger als 10% Fehlertoleranz

Ausgangslage

In diesem Projekt wird ein alternatives Verfahren zur Detektierung von Röhreneinläufen und eine entsprechende Software der Firma CD Lab entwickelt. Dabei soll das neue Verfahren eine bessere Erfolgsrate erzielen als der ursprüngliche Algorithmus, welcher auf der Hough-Transformation basierte. Informationen zum Vorgängerprojekt finden Sie hier.

Projektergebnis

In der ersten Phase wurden gängige wissenschaftliche Arbeiten konsultiert und eine Recherche durchgeführt um herauszufinden, ob ein ähnliches Problem schon bekannt ist und ob es bereits Lösungen dazu gibt. In der zweiten Phase wurden einige in der Literatur vorgeschlagene Algorithmen ausprobiert, um ein für die Schadensdetek-tierung von Röhreneinläufen geeignetes Verfahren zu finden. In der dritten Phase wurde eine modifizierte Version des Algorithmus getestet. Nun befindet sich das Projekt in Phase vier. Der alternative Algorithmus verwendet u.a. Morphologische Operationen, Pattern Classification und Dynamische Histogram Analyse. Die Erfolgrate ist nun um 70% gestiegen und die Fehlerrate konvergiert zu 5%. In den weiteren Phasen wird untersucht, warum gewisse Typen von Einläufe nicht detektiert werden können und ob andere Methoden wie Support Vector Maschine oder Neuronales Netz implementiert werden sollen.

Pipe Inspection

Blickwinkel des Kanalroboters mit Detektierung

Öffentlichkeitsarbeit

Vom 5. – 9. Mai 2008 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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