Tilbake til søkeresultatene

BIA-Brukerstyrt innovasjonsarena

ADRIANE: Autonomous Drone system for Inspection of Industrial Assets by Non-Experts

Alternativ tittel: ADRIANE: Autonomt Drone-system for Inspeksjon av Industrielle Eiendeler

Tildelt: kr 10,6 mill.

Visjonen i dette prosjektet er å utvikle en hel-digital prosess for inspeksjon av tanker og andre innendørs industrielle anlegg ved hjelp av en drone som er i stand til å navigere trygt i lukkede miljøer uten bruk av GPS. Hver dag blir tusenvis av industrielle anlegg inspisert manuelt. For eksempel må en tank i et olje-raffineri regelmessig inspiseres for sprekker og korrosjon. Likeledes må lager- og ballast-tankene på et skip inspiseres minst hvert 5. år, som er et krav fastsatt av den internasjonale maritime organisasjonen IMO. Tankene er ofte store og høye og de inneholder typisk områder med vanskelig adkomst. Det er vanlig å sette opp stillas eller benytte klatrelag, noe som er både kostbart og tidkrevende og det utsetter inspektørene for helse- og sikkerhets-risikoer, f.eks. risiko for å falle, giftige gasser, stråling eller ekstreme temperaturer. ScoutDI har utviklet en drone som er spesielt egnet for å navigere i lukkede miljøer ved å benytte en 3D laser-scanner ombord på dronen som i sann tid bygger opp et 3D kart over omgivelsene og på samme tid lokaliserer dronen uten behov for GPS. I dette prosjektet vil vi videreutvikle ScoutDI's inspeksjonsdrone såvel som medfølgende programvare med formål om å hel-digitalisere inspeksjons-prosessen, hele veien fra planlegging til datainnsamling, analyse og rapportering, og eliminere behovet for manuell, visuell inspeksjon. Systemet vil inkludere programvare for å planlegge og utføre inspeksjoner ved å benytte såkalte "digitale tvillinger", såvel som sky-tjenester for rapport-generering og automatisk deteksjon av defekter (så som sprekker, korrosjon og deformasjoner) ved hjelp av kunstig intelligens. Systemet vil eliminere behovet for å gå inn i tanker og andre farlige, industrielle miljøer for å gjøre manuell visuell inspeksjon, noe som vil gi store gevinster både i redusert tidsbruk, reduserte kostnader, bedre HMS og bedre og mer konsistent kvalitet på inspeksjonene. Prosjektet har oppnådd kraftig forbedrede metoder for lokalisering og mapping samt forbedrede løsninger for belysning og avbildning av defekter. Vi har i tillegg jobbet med å utvikle en realistisk simulator av dronesystemet, inkludert tether-kabel og all sensorikk. ScoutDI sin skybaserte portal har blitt utvidet med funksjonalitet for automatisk analyse av inspeksjonsdata basert på maskinlæring, samt postprosessering av 3D LiDAR data for å produsere globale 3D kart. Det har også blitt demonstrert av dronesystemet kan gjennomføre automatiske flyvninger basert på forhåndsplanlagte inspeksjonspunkter.

-

The vision for this project is to develop a fully digital process for inspection of indoor industrial assets based on an intelligent, tethered drone system that eliminates the need for human entry to confined and often dangerous spaces. The system will encompass software for smart data capture in unknown, GPS-denied environments, automatic position-tagging of indoor inspection data, AI-based detection of anomalies as well as a cloud-based system for live video streaming and reporting. Every day, thousands of industrial assets are inspected manually to ensure proper maintenance and safety. There is a huge potential in digitalization of such inspection processes when it comes to planning, execution, analysis and reporting. Today’s regime is characterized by manual labor and hazardous working conditions, printed inspection programs and reports, as well as a lack of integration with digital representations of the inspection targets. Our ambition is to create a fully automated and end-to-end digital inspection process – from planning to data collection and analysis to reporting. An autonomous drone system equipped with precise 3D and RGB imaging sensors will be developed to collect inspection data, replacing the need for manual, visual inspection in dull, dirty and dangerous (DDD) environments. The system will include software for planning and carrying out inspections, taking advantage of digital twins (i.e. structural models) when they are available, as well as cloud services for report generation and automatic detection of possible defects, such as cracks, corrosion or deformations. Eliminating the need for human operators to enter DDD environments will in turn improve personnel safety, inspection quality, reduce inspection cost, increase asset uptime and potentially have positive environmental impacts – since improved inspection practices can reduce risk of malfunction and accidents.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

BIA-Brukerstyrt innovasjonsarena