Gepubliceerd op 27 november 2020

Drone-inspecties het assetmanagement van de toekomst

Het inzetten van drones voor inspecties heeft in de industrie, vastgoed, infra, chemie en de onshore en offshore, letterlijk en figuurlijk, een grote vlucht genomen. Witteveen+Bos gebruikt beeld- en sensordata afkomstig van drone-inspecties, in combinatie met slimme algoritmes, om voorspellende onderhoudsmodellen te kunnen genereren.

Bij een traditionele inspecties van kunstwerken worden hoogwerkers en laagwerkers ingezet waarvan zowel het verkeer op de weg als op het water overlast en vertraging ondervinden. Er moeten rijstroken worden afgesloten en dat is op drukke verkeersaders eigenlijk geen optie meer. Ook de scheepvaart kan hinder ondervinden wanneer de onderkant van de brug geïnspecteerd moet worden. Artifical intelligence en machine learning worden bijvoorbeeld ingezet bij de inspectie van kunstwerken, tunnels en bruggen, en straten en kades van terminals op de Maasvlakte. Terwijl de drone vliegt kan het verkeer en het werk op de grond en op het water gewoon doorgaan.

Neem de Algerabrug over de Hollandsche IJssel. Deze brug bij Krimpen aan den IJssel is onderdeel van de N210 en verbindt de Krimpenerwaard met Capelle en Rotterdam. Het is een van de meest overbelaste wegvakken van Nederland. Toen Witteveen+Bos van Rijkswaterstaat opdracht kreeg de staat van de brug te inspecteren, was het uitgangspunt dat de inspectie zo weinig mogelijk hinder voor het verkeer en de omgeving moest opleveren. En dat kan maar op een manier: door de traditionele inspectie te vervangen door een drone-inspectie.

Beeld- en sensordata in combinatie met slimme algoritmes vormen de basis voor voorspellende onderhoudsmodellen voor kunstwerken.

Drone-programma
Het werken met drones heeft een aantal voordelen zegt Leon Reijmer, projectleider bij Witteveen+Bos. ‘Er zijn bij inspecties geen verkeersmaatregelen nodig, dus zijn er minder files en C02-uitstoot. Het is veiliger werken en een drone komt op plekken die bij een traditionele inspectie nauwelijks te bereiken zijn. Verder is er in het algemeen veel minder overlast voor de omgeving, er zijn minder uren inspectie nodig en het is sneller te regelen voor wat betreft benodigde vergunningen.’

Rijkswaterstaat verkent de mogelijkheden om drones breder in te zetten bij inspecties van kunstwerken. Er is een uitgebreid programma samengesteld waarin verschillende experimenten met  drone-toepassingen worden uitgevoerd. Arie van Kersen, technisch adviseur bij Rijkswaterstaat, heeft met collega’s een afwegingsmodel ontwikkeld waarmee een onderbouwde keuze is te maken voor een traditionele inspectie of een drone-inspectie. Van Kersen: ‘Dat doen we op basis van een aantal aspecten, zoals veiligheid, kosten, hinder, risico’s, CO2-uitstoot en dat levert een label op voor de inspectielast. We noemen het een dronelabel, je kunt het vergelijken met een energielabel.’

3D model

Witteveen+Bos heeft voor de inspectie van de Algerabrug samengewerkt met DroneQuest. ‘In twee dagen hebben we de hele brug gefotografeerd’, vertelt Reijmer. ‘We hebben veertig gigabyte aan data. Die kunnen we converteren naar een 3D-model van de brug. We staan aan het begin van een  ontwikkeling naar compleet nieuwe inspectietechnieken. Drones kunnen behalve met een camera ook uitgerust worden met sensoren. Beeld- en sensordata in combinatie met  slimme algoritmes vormen de basis voor voorspellende onderhoudsmodellen voor kunstwerken.’ Simon Voogd, droneconsultant en eigenaar van DroneQuest, vult aan: ‘Bij een volgende controle van de brug kunnen we exact hetzelfde vliegplan volgen en de nieuwe data vergelijken met de bestaande. Zo kunnen we snel en efficiënt eventuele verschillen constateren.’ DroneQuest vliegt met tien gebrevetteerde piloten om aan de vraag naar inspecties te kunnen voldoen. 

Op basis van een algoritme herkent en signaleert het computermodel scheurvorming. Door in te zoomen kan de omvang worden bepaald en kan worden vastgesteld welke maatregelen dienen te worden genomen

Machine learning

‘Voor de inspectie van kunstwerken met behulp van drones is het verzamelen van data - foto’s, video’s, sensorgegevens - de eerste stap,’ vertelt Arie van Kersen. ‘De volgende stap is die data in een computermodel te analyseren met behulp van artificial intelligence en machine learning. Op basis daarvan constateert het model waar er bijvoorbeeld schade is aan de brug. Dat kan bijvoorbeeld roest zijn, kalk of scheuren. Wat de computer ziet, hoeft de inspecteur niet te zien. De inspecteur kan zich op basis van zijn expertise en ervaring richten op de constateringen van het systeem en deze beoordelen en zo nodig corrigeren. De inspecteur krijgt een andere rol. Op basis van wat hij in de modellen waarneemt, kan hij zijn conclusies trekken en actie ondernemen. De inspecteur dient de resultaten van de AI wel te verifiëren. De drone is een hulpmiddel voor de inspecteur, want er zijn ook plaatsen waar een drone niet ingezet kan of hoeft te worden, zoals bijvoorbeeld installatieruimten.’

Rijkswaterstaat stimuleert de markt om drones in te zetten bij de inspectie van kunstwerken.  Arie van Kersen is een van de aanjagers van het drone-programma.  Er is een handreiking, een voor kunstwerken en een voor onder water, in ontwikkeling. Met behulp van de handreiking kan een afgewogen besluit genomen worden om al dan niet drones in te zetten voor inspectie.

Maasvlakte

In opdracht van Witteveen+Bos heeft DroneQuest inspecties op de Maasvlakte uitgevoerd. Daarbij wordt de betonstraatsteen-, asfalt- en betonverharding bij een containerterminal getoetst op spoorvorming en de laatste twee verhardingstypes ook op scheurvorming. Met behulp van een camera met een zeer hoge resolutie (100 Megapixels) worden vanuit verschillende hoeken foto’s gemaakt die 80 % overlappen. Hierdoor kan een 3D-model gemaakt worden gemaakt op basis waarvan spoorvorming vanaf 3 mm in gradaties inzichtelijk wordt gemaakt. Bij de eerste opdrachten vliegt de drone op 15 en 30 meter hoogte. Op basis van een algoritme wordt door het computermodel scheurvorming herkend en automatisch aangewezen. Door in te zoomen kan de omvang worden bepaald en kan worden vastgesteld welke maatregelen dienen te worden genomen.

Kadeverharding

De volgende opdracht voor DroneQuest is om de asfalt kadeverharding te inspecteren. Daarbij wordt boven de kadekranen, op een hoogte van 120 meter gevlogen en wordt een 300 mm lens gebruikt. Door op deze hoogte te vliegen worden de operaties op de grond niet gestoord en wordt ook een optimaal beeld verkregen van het verhardingsgebied onder de kranen. Hier worden ongeveer 30.000 foto’s voor genomen. Witteveen+Bos zet zich in om de gegenereerde data geautomatiseerd uit te laten werken, zodat op basis hiervan onderhoudsmaatregelen kunnen worden gedefinieerd. Inmiddels is er ook een pilot begonnen om de kadekranen zelf te inspecteren en middels een algoritme te onderzoeken op scheuren en roestplekken.

 

Deel dit artikel