AI-stöd för upptäckt och kodning av defekter
Publicerad: 16 december, 2021
Bild: Vakin AB
Intressanta resultat har uppnåtts i ett test där AI användes för att hitta fel och kategorisera dem i samband med TV-inspektion av avloppsrör. Tekniken kombinerar bildigenkänning med specifikt framtagna algoritmer för bedömning av inspektionsfilmer.
Det berättar Walter Jonasson som är underhållschef VA på Vakin AB, som jobbar på uppdrag av Umeå, Nordmaling och Vindelns kommuner, och som ansvarat för testerna som de utfört tillsammans med Hades AI, ett bolag från Schweiz.
- Resultatet imponerade på mig, de noterade 6 gånger fler fel på en hel rörsträckning jämfört med den manuella bedömningen, alla inte stora men vissa gav signifikant bättre information, konstaterar han.
Ett exempel var att där den manuella bedömningen angivit ett fel, längsgående sprickor mellan kl 9 till 3 på nivå 3, så angav AI-resultatet istället 7 individuella med individuell bedömning av sprickornas bredd i samma område
- Det är egentligen inte förvånande då den manuella bedömningen sker under ett åttatimmars pass och det är naturligtvis lätt hänt att man ibland tappar lite i fokus. Den mänskliga hjärnan kan även göra vissa relativitetsbedömningar och inte riktigt uppmärksamma mindre fel om man just sett ett par större. AI identifierar alla fel, stora som små, utan en subjektiv bedömning.
Operatörerna kommer alltid behövas
Walter Jonasson är samtidigt mycket noga med att framhålla att operatörerna alltid kommer att behövas, den typen av AI de testat är bara ett ytterligare stöd i bedömningen och något som görs i efterhand.
- Sedan kan det vara så att i framtiden, om AI börjar användas mer generellt för upptäckt och kodning av defekter, så kommer operatörerna kunna använda sin tid till andra uppgifter som förbättrar leveransen. Ett exempel testar vi redan häruppe där operatörerna nu i vissa falla fotar brunnarna i stället för att bara manuellt besiktiga dem. Den informationen förbättrar helhetsbedömning av anläggningen.
Han kom i kontakt med Hades AI under ett lunchseminarium på RISE, där han föreläste, och blev intresserad av deras teknik.
- De jobbar med en bildigenkänningsteknik som de kopplar ihop med sina algoritmer för att upptäcka, kvantifiera och lokalisera defekter enligt den kodningsstandard man väljer. I vårt test kunde vi inte använda TV3 utan tog en tysk standard, så helt jämförbart blev det inte.
Tekniken tillräckligt mogen
Vakin skickade fem olika inspektionsfilmer som Hades AI fick analysera och sedan jämförde de deras resultat med sina egna.
- Det sätt de bedömer och presenterar sina resultat innebär ett både kvantitativt och kvalitativt helt nytt sätt att se på inspektionerna som ger en säkrare bedömning. Min slutsats av det testet är att den tekniken absolut är tillräckligt mogen för att börja användas. Som vi ser det kan det hjälpa oss att bättre ta hand om våra anläggningar, avslutar Walter Jonasson.