ROBOTER HELFEN BEI KANALSANIERUNG

In Berlin wurden die ersten Abwasserkanäle 1874 in Betrieb genommen. Diese müssen auch heute noch in Schuss gehalten werden. Das machen die Berliner Wasserbetriebe mit Kamerarobotern und einer exakten Bildauswertung. Wir haben mit Prof. Peter Eisert gesprochen, wie wir im Rahmen des Forschungsprojekts AUZUKA Kanalschäden noch besser erfassen können.

Das Ziel von AUZUKA ist es, Kanalschäden möglichst  automatisch aufzuspüren. Wie soll das geschehen?

Um Sanierungsmaßnahmen effizient planen zu können, brauchen wir ein genaues Bild des Berliner Kanalnetzes. Nur so kann der Zustand der Kanäle beurteilt und Schäden erfasst werden. Dies geschieht heute mit einem Kamerafahrzeug, das Aufnahmen von einzelnen Kanalabschnitten macht, die dann manuell von Experten ausgewertet werden müssen, was einen hohen Aufwand bedeutet. Genau hier setzen wir mit AUZUKA an. Eine neue Generation von Kamerarobotern in Kombination mit präzisen Bilderkennungsverfahren soll die Grundsteine für eine automatisierte Schadenserkennung legen.

Wie gestaltet sich die Schadensklassifikation in der Praxis?

Zunächst legen wir den Fokus auf das bestehende Bildmaterial des Kanalnetzes – Tausende von Kanalkilometern sind bereits durch den Vorgängerroboter erfasst. Zukünftig sollen auch mit dem neuen Kamerasystem nach und nach die Kanäle erschlossen werden. Auf Grundlage dieses hochauflösenden Materials können wir ein 3-D-Modell des Kanalnetzes erstellen, welches virtuell begangen werden kann. Auf diesem können erfasste Schäden genau verortet werden. Mithilfe von Bilderkennungsverfahren möchten wir die Schäden lokalisieren und automatisch nach Typ und Schwere einteilen.

Ein Beschäftigter der Berliner Wasserbetriebe bekommt zukünftig im Idealfall nur noch die Aufnahmen der relevanten Schäden vorgelegt und kann nach finaler Bewertung eine Behebung einleiten.

Das Forschungsprojekt wird 2019 abgeschlossen. Wo liegen bisher die größten Hürden?

Eine Herausforderung ist es, Bilderkennungsverfahren zu entwickeln, die auf sehr unterschiedlichen Oberflächen und Materialien funktionieren. Schließlich sollen Schäden sowohl auf einem Kunststoffrohr als auch auf Beton oder Stein differenziert erkannt werden. Hier hilft uns die große Menge an verfügbaren Bilddaten. Denn: Je intensiver wir das Bilderkennungsprogramm mit den unterschiedlichen Aufnahmen trainieren, desto präziser ist die nachfolgende Schadensklassifikation.