KI-basierte Identifikation von Rissen in Bahn-Schwellen
Züge können nur zuverlässig und pünktlich fahren, wenn auch die Infrastruktur – vor allem die Schienen – nicht beschädigt sind. Ihre Instandhaltung ist daher ein essenzielles Thema für Bahnunternehmen. Dazu gehört auch, die Schwellen auf Risse zu prüfen. Allein im Streckennetz der DB InfraGo, eines Eisenbahnstrukturunternehmens der Deutschen Bahn, sind mehr als 62 Millionen Spannbeton-Schwellen verlegt, die regelmäßig kontrolliert werden müssen.
Das DLR unterstützt die Deutsche Bahn bei der Schwelleninspektion mit einer Software, die künstliche Intelligenz (KI) einsetzt. Die Forschenden zeigen die Anwendung der Software am DLR-Stand anhand von Beispiel-Schwellen auf einem Bildschirm.
Die DB InfraGo betreibt einen Messzug, der das Gleisbett bei Geschwindigkeiten von bis zu 140 Kilometern in der Stunde abfotografiert. Mit digitaler Bildverarbeitung kann das Unternehmen so Risse in den Bahn-Schwellen erkennen. Aufgrund der vielen unterschiedlichen visuellen Merkmale eines Gleisbetts ist die klassische Bildverarbeitung allerdings anfällig für Fehler. Sie detektiert zum Beispiel Risse, die keine sind. Diese Meldungen müssen dann von Mitarbeitenden durchgesehen werden, um tatsächliche Risse von Zweigen, Verschmutzung und ähnlichen Fehlern zu unterscheiden. Dieses Vorgehen ist aufwändig und unwirtschaftlich.
Die DLR-Software zur Schwelleninspektion nutzt moderne Algorithmen des maschinellen Lernens, sogenanntes Deep-Learning mit „Convolutional Neural Networks“ (CNN). Diese Algorithmen versprechen eine hohe Erkennungsleistung. Deshalb können sie erfolgreich bei der automatischen Identifikation von Rissen eingesetzt werden. Ein besonderer Vorteil der Software ist, dass sie durch manuelle Eingriffe lernt und so die Erkennungsrate weiter steigert. Besuchende lernen mit diesem Exponat die Bedienoberfläche der Software kennen. Zudem können sie sich über deren Entwicklung informieren, die auch Abläufe und Prozesse der Qualitätssicherung im Regelbetrieb umfasst.
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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Institut für Verkehrssystemtechnik
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Bilder: ©DLR