Verbundvorhaben: compARe - Optimierung der Instandhaltung von Windenergieanlagen durch den Einsatz von bildverarbeitenden Verfahren auf mobilen Augmented Reality-Endgeräten; Teilvorhaben: Bildverarbeitende Verfahren auf mobilen AR-Endgeräten
Zeitraum
2020-07-01 – 2023-12-31
Bewilligte Summe
587.158,00 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EE3034A
Leistungsplansystematik
Logistik, Anlageninstallation, Instandhaltung und Betriebsführung [EB1250]
Verbundvorhaben
01213715/1 – compARe - Optimierung der Instandhaltung von Windenergieanlagen durch den Einsatz von bildverarbeitenden Verfahren auf mobilen Augmented Reality-Endgeräten
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE3)
Förderprogramm
Energie
Der sichere und zuverlässige Betrieb von Windenergieanlagen (WEA) wird durch eine regelmäßige Instandhaltung sichergestellt. Ein zentraler Bestandteil diese Instandhaltungstätigkeiten ist die Einschätzung des Zustands einzelner Bauteile mittels einer Sichtprüfung und dessen Dokumentation. Insbesondere die Bewertung von Veränderungen an einzelnen Bauteilen ist dabei herausfordernd, da diese wie z.B. im Fall von Rissen manuell vermessen und im Nachgang mit zuvor aufgenommenen Messdaten verglichen werden müssen. Bei kritischen Bauteilen spielt die Zustandsüberwachung eine entscheidende Rolle, da deren Ausfall zum Stillstand einer WEA oder sogar ganzer Windparks führen kann. Die Veränderung an den Bauteilen schreitet jedoch sehr langsam voran und ist somit schwer festzustellen. Beispiele für derartige Anwendungsfälle sind die Prüfung von Bauteilen der WEA auf Risse, die Prüfung kritischer Kabelanschlusspunkte in WEA oder eine Temperaturkontrolle von Lagern, Umrichtern und Kabelsystemen durch Wärmebildtechnik. Im geplanten Förderprojekt 'compARe' soll ein AR-basiertes technisches Assistenzsystem entwickelt werden, welches auf bildverarbeitende Verfahren zurückgreift. Die AR-Technologie bietet die Möglichkeit, im Sichtfeld der ServicetechnikerInnen kontextabhängig virtuelle Zusatzinformationen einzublenden. In Kombination mit KI-basierten Bildverarbeitungsverfahren kann so die Erkennung, Klassifizierung und Auswertung von Defekten durch einen Abgleich zwischen aktuellem und einem zuvor dokumentierten Zustand unterstützt werden. Diese Verfahren sind jedoch sehr rechenintensiv und ihre Umsetzung auf einem mobilen Assistenzsystem herausfordernd. Insgesamt sollen durch das Projektvorhaben vorrangig folgende Zielstellungen erreicht werden: Unterstützung der Defekterkennung, Bewertung der Defektentwicklung und der Unterstützung der Dokumentation.