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Détecter les défauts sur les pales d’éoliennes

Un traitement automatisé des données d’inspection


8 juin 2021
Par MFO Personnel

Crédit photo: DNV

DNV, un expert indépendant en assurance et gestion des risques de calibre international, a lancé un nouveau projet de recherche collaboratif pour développer une procédure de traitement automatisé des données pour la vérification des défauts détectés des pales d’éoliennes, dans le but de renforcer la confiance et de générer une plus large acceptation des techniques de traitement automatisé des données dans l’industrie et d’éclairer la future réglementation.

Le projet de recherche, mené en partenariat avec l’Université de Bristol et Percepetual Robotics, étudiera la vérification, la validation et le traitement automatisés des données d’inspection, collectées par des drones autonomes, afin d’améliorer la qualité et les performances des inspections. Le projet vise à contribuer au développement de l’industrie britannique de l’inspection automatisée.

Des véhicules et des drones autonomes et télécommandés sans pilote sont couramment utilisés pour effectuer des inspections d’actifs dans les environnements extrêmes difficiles à atteindre des parcs éoliens offshore. Ces véhicules peuvent collecter des ensembles de données riches et étendus, notamment des vidéos haute définition, des images, des données de géolocalisation et de capteurs, afin de fournir des informations d’intégrité sur les structures installées sans que le personnel n’ait à accéder à ces emplacements dangereux.

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Le projet de recherche, qui durera douze mois a débuté en avril 2021, répondra au besoin d’un traitement entièrement automatisé des données collectées, qui reste actuellement un processus semi-automatisé reposant sur des inspections visuelles des données d’image par des experts qualifiés.

Dans le cadre du projet, le Visual Information Lab de l’Université de Bristol, expert en vision par ordinateur 3D et en traitement d’images, créera des algorithmes pour la localisation automatisée des images d’inspection et des défauts à l’aide du SLAM et de la technologie de suivi 3D.

Perceptual Robotics, une PME spécialisée dans l’inspection visuelle des éoliennes à l’aide de drones, effectuera des inspections de drones et créera des modèles basés sur l’IA pour la détection des défauts afin de tester l’automatisation des processus dans un environnement de production commerciale.

DNV fournira une expertise en matière d’inspection, vérifiera les données collectées, validera la méthodologie et les performances des algorithmes d’IA et fournira des conseils sur les pratiques, les réglementations et les réseaux industriels existants de DNV et de l’International Electrotechnical Commission.

https://www.dnv.com/

 

 


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