Veilig gillen in Bobbejaanland. Drone en AI inspecteren pretparkattracties
Ging je onlangs overkop in een achtbaan? Ben je gaan zwieren en gillen in de Sledge Hammer in Bobbejaanland? Dan was je in goede handen. Een drone en AI-model inspecteerden de bouten van pretparkattracties.
Pretparkattracties worden regelmatig geïnspecteerd om potentiële defecten op tijd op te sporen.
Maar in het hoogseizoen is het afsluiten van attracties voor een grondige inspectie onaangenaam voor bezoekers en pretparkeigenaars. Een manuele visuele inspectie van een complexe structuur zoals een achtbaan is vaak ook omslachtig.
Universiteit Antwerpen en Bobbejaanland ontdekten tijdens het TETRA AutoDrone project dat een combinatie van drones en AI (machine learning) grote voordelen biedt.
Duizenden bouten nakijken
Op een typische achtbaan zijn er duizenden boutverbindingen. In deze testcase werd onderzocht of loskomende boutverbindingen via AI kunnen gedetecteerd worden op een foto.
Door gebruik te maken van een drone worden foto’s van de boutverbindingen veel sneller verkregen. Liften en klimteams vervangen door een drone komt de veiligheid van het personeel ook ten goede.
Een 18 MP camera op een drone neemt vanop een veilige vliegafstand een bout met voldoende detail waar. Afhankelijk van de grootte van de structuur verzamelt de drone zo honderden of duizenden foto’s. AI analyseert deze automatisch.
AI-algoritme ontdekt losse bouten
Om het AI-softwarealgoritme aan te leren om vaste en losse bouten van elkaar te onderscheiden, werden via een labo-experiment honderden foto’s van losse en vaste bouten verzameld.
Op deze bouten werd een markering aangebracht, een procedure die nu bij nieuwere metaalconstructies al vaker gebruikt wordt om de status van bouten op te volgen.
Met hulp van VLAIO
Het AutoDrone TETRA -project, waar deze case bij Bobbejaanland een onderdeel van is, wordt mogelijk gemaakt door het Vlaams Agentschap Innoveren & Ondernemen en met steun van bedrijven in het vakgebied.
TETRA is een programma voor praktijkgericht onderzoek door hogescholen en geïntegreerde opleidingen in de universiteiten voor ondernemingen en non-profitorganisaties.
Nu al 80% accuraatheid
De resultaten van deze testcase zijn veelbelovend. Met recente open-source algoritmes classificeert de software in 99 procent van de tests een boutverbinding juist als los of vast.
Op een beperkte testset van bouten aan een achtbaan, haalde het algoritme een accuraatheid van 80 procent. Dit kan nog beter door het algoritme verder te trainen met geannoteerde foto’s van deze specifieke structuur.
Bij deze proef bestuurde een piloot de drone . Bij herhaalde inspecties zou de drone een voorgeprogrammeerd pad kunnen volgen. Niet dat het de bedoeling is om een menselijke inspecteur te vervangen. Wel kunnen structuren regelmatiger en veiliger opgevolgd worden, met gerichtere inspecties wanneer ze nodig zijn.
Drones inspecteren ook bruggen
In het kader van hetzelfde TETRA AutoDrone project voerde Universiteit Antwerpen een proefproject uit in samenwerking met het Vlaams Agentschap Wegen en Verkeer en droneprovider Skyebase.
De uitdaging? Een oplossing zoeken voor de erg omslachtige manuele visuele inspectie van bruggen, waarvoor liften, vaartuigen en veiligheidsmaatregelen nodig zijn. Want een drone kan veel makkelijker ingezet worden om moeilijk bereikbare plaatsen visueel te inspecteren. De verzamelde beelden kunnen ook bewaard worden om de status van een bouwwerk op te volgen.
De resultaten van de eerste testcase zijn veelbelovend. De detectie van schade en barsten op de onderzochte bruggen lukt goed. Vooronderzoek met een drone zorgt ervoor dat een inspecteur veel gerichter manueel problemen kan gaan nakijken en bepalen of er herstellingen nodig zijn.
Hoe ondersteunt het Vlaams Beleidsplan AI jouw onderneming?
Vlaanderen investeert via het Beleidsplan Artificiële Intelligentie fors in onderzoek, praktische toepassingen en omkadering op het vlak van opleiding, bewustmaking en ethische vragen. Hoe ondersteunt het plan jouw onderneming?