Multi-Sensor Deformationsmesssystem

Die Zunahme von gefährdeten Bauwerken in bevölkerten Gebieten steigert den Bedarf an schnell arbeitenden und einfach zu bedienenden Deformationsmesssystemen. Dieser Bedarf kann nur durch eine höhere Automatisierung des Überwachungsprozesses, der Analyse und der Interpretation befriedigt werden. Für die Überwachung von Objekten, welche in einen Deformationsprozess involviert sind, muss das Objekt und seine Umgebung modelliert werden. Dies bedeutet, das Kontinuum so in Einzelpunkte zu zerlegen, dass diese die Objektbewegung und -deformation repräsentieren. Im vorliegenden Forschungsprojekt kommen für die Erfassung der Deformation zwei unterschiedliche Sensorsysteme und/oder eine Kombination dieser zur Anwendung: auf der einen Seite bildgebende Theodolite (Videotheodolite) und auf der anderen Seite Raster Laser Scanner. In einem komplexen Messsystem stellt die Auswahl geeigneter Sensoren und Messmodule eine nicht triviale Aufgabe dar. Um dem Benutzer Unterstützung bei der Entscheidungsfindung zu geben, muss Information über das Objekt bzw. die Szene in einem automatisierten Prozess gesammelt werden. Wir sehen hierfür den Einsatz von Techniken aus dem Bereich des Cognitive Vision vor. Ein Prozess, welcher eine Beschreibung der Objektbewegung und -deformation generiert, kann an die Deformationsüberwachung gekoppelt sein. Eine Bewertung der Deformation kann folgen. Dieser Vorgang muss in einem "vom lokalen zum globalen" Rahmenwerk integriert sein, indem lokal gemessene Deformationen als übergeordnetes, informativeres Deformationsmuster zusammengefasst werden. Die Deformationsklassifikation kann wichtige Entscheidungen unterstützen, besonders in Kombination mit automatisierter Deformationsüberwachung. Ein solches Messsystem besteht aus mehreren Komponenten: den Sensoren, einer Systemkontrollkomponente, einer Cognitive Vision Komponente, einem Deformationsanalyse- und Deformationsbewertungssystem und der Wissensbasis. Die erste Phase des Projektes besteht aus einer extensiven Analyse des Problems und des Wissens, welches für die Entwicklung der Lösungsansätze notwendig ist. In einer weiteren Phase wird ein geeignetes Modell für das wissensbasierte und das Cognitive Vision System erforscht. Tests, Experimente und Evaluierungen während der gesamten Projektphase sollen die Vorteile eines Deformationsmesssystems, welches durch wissensbasierte und Cognitive Vision Techniken unterstützt wird, zeigen.

In diesem Forschungsprojekt wird zur Zeit ein neuartiges bildgebendes Messsystem entwickelt. Bei diesem System kommen neue Techniken für Deformationsmessung, -analyse und -interpretation zum Einsatz, welche ursprünglich im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt wurden. Auf der Sensorseite basiert das System auf einer Kombination bestehend aus einer "Image Assissted Total Station" (IATS) und einem terrestrischen Laserscanner (TLS). Ein derartiges System erzeugt eine große Menge von 3D Daten. Die erfasste Punktwolke würde sich durch Filterung verkleinern lassen - jedoch wäre dies nicht sehr effektiv. Unser Ansatz baut auf Techniken des "Cognitive Vision". Der Messablauf beginnt mit der Generierung einer Übersicht der zu untersuchenden Szene. Dafür werden sowohl Bilder (aufgenommen mit der IATS), als auch Daten des Laserscanners verwendet. Im Anschluss wird ein "Image Understanding Tool" verwendet, welches eine Beschreibung der Szene (des Objektes) erstellt. Dafür wurden drei neue Verfahren entwickelt: der HMF Algorithmus, eine Fensterdetektion auf Basis von "Adaboost", sowie eine Fensterdetektion auf Basis von Laserscannerdaten. Auf Basis der generierten Szenenbeschreibung werden Interessensbereiche (sog. "Regions of Interest" - ROI) ausgewählt. Diese Unterteilung der Objektoberfläche ermöglicht eine sog. "local-to-global information integration strategy", welche eine Aussage über Änderungen der inneren und äußeren Geometrie der Objektoberfläche erlaubt. Nachdem die Definition der ROIs abgeschlossen wurde, erfolgt eine automatische Punktdetektion innerhalb der ROIs, mit Hilfe von Punkterfassungsalgorithmen. Anschließend werden die erfassten Punkte mit der IATS vollautomatisch gemessen. Für eine Untersuchung eines Objektes auf Deformationen ist es notwendig die zuvor genannten Schritte in verschiedenen Zeit-Epochen durchzuführen. Um dabei die Messung der gleichen Punkte zu gewährleisten wird ein Matching Algorithmus eingesetzt. Der nächste Schritt in der Gesamtprozedur ist die Beurteilung der Deformation ("Deformation Assessment") - eine Kombination aus einer klassischen Deformationsanalyse und einer neuentwickelten Deformationscharakterisierung. Das Ergebnis dieses Teilprozesses dient als Grundlage für die nachfolgende Deformationsinterpretation.