Was ist KI-basierte Risserkennung?

KI-basierte Risserkennung ist ein Verfahren der Computer Vision, das Risse in Bildern von Befestigungen mit einem Modell findet, das an beschrifteten Beispielen trainiert wurde.

Funktionsweise

Menschen markieren die Risspixel in einer Reihe von Trainingsbildern. Das Ergebnis ist eine Maske für jedes Bild. Ein Modell lernt aus diesen Paaren und markiert dann die Risspixel in neuen Bildern. Der Datensatz CrackForest ist ein öffentliches Beispiel. Er enthält 118 Bilder von Befestigungen mit beschrifteten Masken.

Frühere Verfahren nutzten einen Helligkeitsschwellenwert. Ein Schwellenwert funktioniert bei einem klaren Hintergrund, er markiert aber bei einem unruhigen Hintergrund viele Pixel falsch.

Was ein Ergebnis für die Flugplatzarbeit leisten muss

Die Flugplatzbefestigung wird nach Art, Schweregrad und Menge jedes Schadens bewertet. Für einen Längs- oder Querriss in Asphalt legt das PAVER-Handbuch den Schweregrad anhand der Abplatzungen und der Rissbreite fest. Ein nicht verfüllter Riss mit einer mittleren Breite von 1/4 Zoll (6 mm) oder weniger und wenig oder keinen Abplatzungen hat einen niedrigen Schweregrad. Der Riss wird in laufenden Fuß oder Metern gemessen. Ein Ergebnis, das nur „Riss hier“ sagt, reicht deshalb für eine PCI-Erhebung nicht aus. Es muss auch Länge und Schweregrad angeben.

Risse in flexiblen Befestigungen haben unterschiedliche Ursachen. Die FAA AC 150/5380-6C nennt die Durchbiegung über einem instabilen Untergrund, das Schwinden, thermische Bewegungen, schlechte Fahrstreifenfugen und Reflexionsrisse. Sie unterscheidet Längs-, Quer-, Block-, Reflexions- und Alligatorrisse (Ermüdungsrisse).

Grenzen

• Ein erkannter Riss kann breiter sein als der tatsächliche. Forschung an UAV-Bildern zeigt, dass Verfahren die Pixel neben einem Riss als Riss markieren.
• Nach dem Schwellenwertschritt kann verstreutes Rauschen übrig bleiben.
• Die FAA stellt fest, dass eine reine Sichtprüfung den strukturellen Zustand einer Befestigung nicht zeigen kann.
• Die für diese Seite geprüften Quellen nennen die KI-Bildanalyse nicht als anerkanntes Verfahren für eine PCI-Erhebung oder eine Flugplatzinspektion.

Einordnung

EASA-Leitlinien zur Inspektion befestigter Flächen verlangen, dass Inspektoren auf Risse und Abplatzungen achten. Die FAA AC 150/5380-7B verlangt Zustandsdaten der Befestigung, die objektiv, systematisch und wiederholbar sind. Keines der beiden Dokumente nennt die Bildanalyse als Weg, diese Anforderungen zu erfüllen.