© 2024 SURF
Het gebruik van drones (Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)) in civiele toepassingen, is sterk in opmars. Er is onder andere binnen het MKB een sterke behoefte aan de inzet van kleine onbemande vliegende systemen die in staat zijn om op snelle en efficiënte wijze informatie te verzamelen, ook op voor mensen moeilijk te bereiken of gevaarlijke plekken.
In het onderzoeksproject Smart Vision for UAVs hebben 12 bedrijven en 3 kennisinstellingen in vier haalbaarheidsstudies onderzoek gedaan naar het toevoegen van meerwaarde door geautomatiseerd, waar nodig on-board, intelligent gebruik van computer vision technologie op drones. Hierdoor kunnen drones, grotendeels autonoom, beter en/of sneller hun taak uitvoeren en kan geautomatiseerd informatie uit de beelden worden geëxtraheerd op basis waarvan adviezen of beslissingen kunnen worden gegeven of genomen.
Binnen vier marktgebieden zijn haalbaarheidsstudies naar het gebruik van UAVs in combinatie met Computer Vision uitgevoerd. Per haalbaarheidsstudie de belangrijkste resultaten op een rij:
Windturbinebladen - binnen het onderzoek zijn de eerste stappen gezet voor het automatisch vliegen, volgen en inspecteren van windmolenbladen.
Aardappelteelt - een aantal belangrijke hyperspectrale kenmerken van aardappelziektes gevonden onder laboratoriumomstandigheden. Te weten, het hyperspectrale kleurverschil tussen de schimmelziekte Alternaria en schade als gevolg van Ozon.
Brandweer – er is kwalitatief aangetoond dat een SWIR camera (Shortwave Infrared Camera Technologie) in staat is beter door rook heen te kijken dan met de tot nu toe door de brandweer gebruikte camera’s.
Slotenschouw – binnen deze haalbaarheidsstudie zijn stappen gezet in het volgen en inspecteren van sloten. De scheiding tussen water en vegetatie in beeld te brengen en sloten te volgen.
Het project heef bovendien tot een tweetal technische innovaties geleid. Zo is er een prototype generieke camera payload module ontwikkeld. Hiermee kunnen onder verschillende omstandigheden, met verschillende camera’s opnames gemaakt worden. De module kan ingezet worden onder een drone, maar ook in andere toepassingen, bijvoorbeeld op een tractor. Daarnaast is de door het Kenniscentrum Computer Vision ontwikkelde TWIRRE architectuur doorontwikkeld. TWIRRE is een generieke architectuur voor slimme civiele drones. Met behulp van TWIRRE kunnen drones automatisch taken uitvoeren in veel verschillende toepassingen. Aan een commodity drone wordt een zelf ontworpen Local Position System (LPS) toegevoegd. Dit LPS bevat een breed scala aan sensoren, zoals camera’s, ultrasoon sonars, LIDAR’s, gyroscopen, acceleratiemeters, magnetisch kompas en RTK GPS. Alle berekeningen die moeten worden uitgevoerd om met het LPS systeem geautomatiseerd te kunnen vliegen, worden op een krachtig processorbord op de drone zelf uitgevoerd. Het kenniscentrum ontwikkelde hiervoor de software en heeft de TWIRRE architectuur getest op meerdere prototypes.