Automated camera-based inspection of propeller damage on unmanned aerial vehicles (UAVs)
Masterthesis, Advanced Design Project (ADP)
In der Luftfahrt werden in zunehmendem Maße unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) eingesetzt, um Überwachungs-, Inspektions-, oder Transportaufgaben zu erledigen. Um einen sicheren Flug zu gewährleisten, wird in aller Regel eine Vorflugkontrolle durchgeführt, bei der das UAV auf eventuelle Schäden untersucht wird. Mit zunehmender Bedeutung von autonomem Fliegen außerhalb der Reichweite eines Piloten besteht ein Bedarf für eine Automatisierung der Vorflugkontrolle, zum Beispiel mit Hilfe von kamerabasierten Verfahren.
Ziel dieser Arbeit ist es, das Potenzial von Methoden der Bildverarbeitung und Computer Vision zur Erkennung von Propellerschäden bei UAVs zu untersuchen. Dazu soll zunächst anhand einer Literaturrecherche ein Konzept zum Einsatz der kamerabasierten Verfahren entwickelt werden. Anschließend wird ein erster Datensatz generiert, der Bilder von UAVs mit Propellern unterschiedlichen Schädigungsgrads enthält. Anhand dieses Datensatzes werden verschiedene Methoden der Bildverarbeitung implementiert und ihre Performanz bei der Schadensdetektion evaluiert.
Inhalt der Arbeit:
- Literaturrecherche zu Grundlagen von Computer Vision und Einsatz im UAV-Bereich
- Erstellung eines Konzepts zur Bildgenerierung
- Aufbau eines Datensatzes zur Schadenserkennung
- Implementierung von Methoden der Bildverarbeitung und Computer Vision
- Evaluation der Ergebnisse
- Dokumentation und Präsentation
Organisatorisches:
Ab sofort zu vergeben
