Indoor drones zoeken naar corrosie

INNOVATIEPROJECT

Het gebruik van drones wordt steeds belangrijker voor diverse toepassingsgebieden. Enerzijds zijn er recreatieve drones en anderzijds nemen drones steeds meer taken op zich in de professionele industrie. Zo wordt het met de professionele drones mogelijk om precisielandbouw uit te voeren en worden drones steeds vaker ingezet voor outdoor inspectie van grote installaties.

Hoewel de markt voor outdoor inspecties interessant is, krijgt men steeds vaker de vraag naar toepassingen voor indoorinspecties. Met deze inspecties kunnen defecten op de constructie bijvoorbeeld worden gedetecteerd waardoor zij tijdig kunnen worden gerepareerd. Het inspecteren van installaties is vandaag de dag echter een enorm omvangrijke klus. Er moeten immers steigers geplaatst worden waar diverse inspecteurs de constructie meter voor meter moeten inspecteren. Hierdoor ligt een installatie al snel meerdere dagen tot weken stil. Derhalve is de vraag naar een systeem waarmee een drone de indoor inspecties kan uitvoeren groot. Een drone kan de werkzaamheden in potentie namelijk in een fractie van de tijd uitvoeren waarbij nauwelijks downtime is.

Tot op heden is het niet mogelijk om constructie-gerelateerde afwijkingen (zoals corrosie) bij indoor locaties te detecteren door middel van een drone. De positiebepaling en navigatie van drones wordt namelijk geregeld op basis GPS, dat niet (of zeer beperkt) aanwezig is indoor. Daarnaast is het nog niet mogelijk om afwijkingen van corrosie te detecteren met de huidige camerasystemen. Vanuit de bovenstaande problematiek heeft het Nederlandse Avular in samenwerking met het Vlaamse Airobot een innovatieve oplossing voor ogen. Enerzijds behelst deze de ontwikkeling van een indoor navigatietechniek op basis van beacons en anderzijds moeten er innovaties worden bewerkstelligd op het gebied van hyperspectrale technologie, waarmee je diverse afwijkingen kan detecteren. Aan de hand van deze detectie moet door middel van Artificial Intelligence (AI) Engine de afwijking worden geclassificeerd. Dit alles moet vervolgens naadloos samenwerken en op een drone worden geïntegreerd die de inspecties (volledig autonoom) op een veilige en betrouwbare manier kan uitvoeren.

Meer info: https://airobot.eu/ en https://www.avular.com/