Detailergebnis zu DOK-Nr. 50424
Qualitätsbewertung von Farbanstrichen auf Fernstraßen-Stahlbrücken: Mustererkennung und neurales Netzwerk-Näherungsverfahren (Orig. engl.: Highway steel bridge coating assessment: Pattern recognition and neural networks approach)
| Autoren |
Y.A. AbdelRazig |
|---|---|
| Sachgebiete |
15.0 Allgemeines, Erhaltung 15.7 Brückenbeläge, Abdichtungen |
Computational intelligence applications in pavement and geotechnical systems: Proceedings of the 2nd International Workshop on Artificial Intelligence and Mathematical Methods in Pavement and Geomechanical Systems, Newark, Delaware, USA, 11-12 August 2000. Rotterdam u.a.: Balkema, 2000, S. 165-177, 11 B, 4 T, zahlr. Q
Der Beitrag erläutert ein intelligentes rechnergestütztes Verfahren über die Bewertung der Qualität von Farbanstrichen auf Stahlbrücken im Zuge von Fernstraßen. Das Verfahren vereinfacht die Bewertung durch Computer-Analysierung digitaler Fotoaufnahmen der zu bewertenden Flächen, wobei der Rechner mit Hilfe von Konzepten der künstlichen Intelligenz durch Mustererkennung und neurale Lernprozesse die Bilder genau untersucht und Bewertungsergebnisse liefert. Während die normalerweise eingesetzten Techniken für Oberflächenbegutachtungen von Stahlbrücken häufig auf subjektiven Kriterien aufbauen, deren Ungenauigkeit sich als ein schwerwiegender Mangel für die Brückenbewertung herausgestellt hat, bringt dieses Verfahren zuverlässige Ergebnisse für die Entscheidungen über Instandsetzungsmaßnahmen. Das Verfahren gründet sich auf ein neurales Netzwerk, dessen Funktionalität auf die Eingabe digitalisierter Bilder angewiesen ist und für die Auswertung einen Propagationsalgorithmus verwendet, der in einem hybriden Datenanalysesystem eingesetzt wird, in dem die verschiedensten Expertenerkenntnisse gespeichert sind. Die digitalisierten Daten der Fotoaufnahmen durchlaufen das Analysesystem und münden in einen Ergebnisalgorithmus, aus dessen Bewertung Entscheidungsvorschläge erwachsen. Die Vorteile dieses Systems liegen darin, dass der Computer im Vergleich zum menschlichen Auge Millionen von Farben und 256 Graustufen unterscheiden kann. Da sich aus Farbveränderungen und Farbunterbrechungen erkennen lässt, wo sich unter dem Anstrich Rost und evtl. Risse gebildet haben, bringt dieses Verfahren dem Brückenmanagement einen hohen Nutzwert.