De toekomst van ­inspectie: drones als vliegende vakmensen

Ook lopende robots, zoals de robothond van Boston Dynamics, kunnen terreinen of ruimtes betreden die voor mensen moeilijk toegankelijk of zelfs gevaarlijk zijn.

Nieuwe kansen voor drones

Naast de interessante voorbeelden van inspecties zien we dat ook steeds meer nieuwe en innovatieve toepassingen ontstaan. Wat te denken van:

• 2D/3D-mapping en modellering
Drones kunnen worden ingezet voor het maken van gedetailleerde driedimensionale modellen van gebouwen of installaties, wat weer erg nuttig kan zijn voor de planning van uitbreiding of renovatie, het berekenen van volumes of bijvoorbeeld het monitoren van de voortgang van de opbouw van een installatie. Of denk aan een gebouw dat is aangekocht en waarvan de nieuwe eigenaar inzicht wil hebben in de locatie van technische installaties op het dak of aan de gevel. 3D-modellen kunnen ook gebruikt worden om bijvoorbeeld een digital twin, ofwel een virtuele tweeling, van een installatie of gebouw te maken.

• Inspecties van groene daken
Veel gebouwen krijgen tegenwoordig een groen dak. Soms in combinatie met pv-installaties. Deze daken zijn vaak lastig te inspecteren, omdat zij door de aanwezige beplanting lastig te betreden zijn. Drones zijn in staat de gezondheids- en onderhoudsbehoeften van dit soort beplanting op daken vast te leggen. Hetzelfde geldt voor bijvoorbeeld een lekkage van een groen dak. Een inspectie met een drone levert nuttige informatie op over afwijkende situaties op het dak of de technische staat van een installatie op het dak, dat de bron van de lekkage zou kunnen zijn.

• Monitoring van grote pv-installaties
Zijn op het dak van een gebouw een handvol zonnepanelen geplaatst, dan is inspectie daarvan vaak niet zo’n probleem. Maar als op het dak of de daken van een bedrijfshal of een datacenter honderden zonnepanelen met controllers en bijbehorende bekabeling zijn aangebracht, dan wordt monitoring ineens wél een flinke klus. Een drone met camera kan – periodiek of bijvoorbeeld na een storm – worden gebruikt om de installatie te controleren, maar bijvoorbeeld ook om vast te stellen in hoeverre de pv-panelen toe zijn aan reiniging om de opbrengst te optimaliseren.

Drones kunnen gedetailleerde foto’s en video’s maken van moeilijk bereikbare plaatsen.

Nog wel wat obstakels

Dit overzicht van mogelijkheden geeft wel aan dat drones inmiddels prima geschikt zijn voor het uitvoeren van inspecties aan installaties in en rond gebouwen en infrastructuren. Een Nederlands bedrijf als Avular ontwikkelt aan de lopende band drones die voor technische doeleinden zijn uitgerust. Zo heeft het bedrijf inmiddels een drone gebouwd die wordt ingezet om de binnenzijde van fabrieksschoorstenen te inspecteren.
Toch zitten er zoals gezegd nog wel enkele haken en ogen aan het gebruik van drones. Allereerst zal de drone voorzien moeten zijn van een sensor. Dat kan een camera zijn, maar bijvoorbeeld ook een sensor die in staat is bepaalde chemische stoffen, temperaturen of straling waar te nemen. We hebben allemaal wel eens kleine drones gezien waarmee heel gemakkelijk kan worden gevlogen. Dit zijn echter vrijwel altijd drones die puur voor de consumentenmarkt zijn bedoeld. Die zijn relatief goedkoop, maar kennen daardoor ook beperkingen. Ze zijn weliswaar voorzien van een camera, maar het is vrijwel nooit mogelijk om die camera te vervangen door een ander type sensor.
Daarmee zijn ze dus ongeschikt voor veel professionele inspecties, anders dan visueel monitoren. Voor professionele toepassingen hebben we eerder drones als de DJI Agras, Matrice of Inspire of modellen als de Yuneec H520 RTK of de Walkera Voyager nodig. Deze en andere typen drones zijn wél geschikt om van andersoortige sensoren te worden voorzien. Daar staat dan wel een ander prijskaartje tegenover. De DJI Agras begint bijvoorbeeld bij 8.000 euro, terwijl de DJI Inspire een vanaf-prijs kent van 15.000 euro.
Natuurlijk zijn dit geen onoverkomelijke bedragen voor een bedrijf dat een goede business denkt te kunnen opbouwen met inspecties met drones, maar daarmee zijn we er nog niet. De toe te passen sensoren kosten uiteraard ook geld, evenals de software voor het maken van analyses. Bovendien zijn dit relatief zware drones waarvoor een certificering en een vliegbrevet nodig is. Ook die kosten moeten uiteraard worden meegenomen in de afweging. De vliegkwaliteiten van de piloot zijn sowieso belangrijk, want inspecties uitvoeren – zeker onder lastige omstandigheden als in de nacht, tijdens regen of wind – eist nogal wat van een piloot.

Inspecties uitvoeren onder lastige omstandigheden eist nogal wat van piloot

Software en AI voor analyses

Laten we ervan uitgaan dat een bedrijf ruim voldoende inspectiewerkzaamheden voor klanten kan verwerven om dit soort investeringen te rechtvaardigen. Een inspectiedrone van het bedrijf vliegt vervolgens over of langs het te inspecteren gebouw en stuurt de data die daarbij wordt gegenereerd door naar een computersysteem in een control room. Daar worden niet alleen de beelden of sensorgegevens vastgelegd, maar vindt ook de analyse van de data plaats. Vaak zal dit mensenwerk zijn, wat wil zeggen dat een medewerker de beelden of binnenkomende gegevens zelf moet beoordelen en tot een rapportage moet verwerken.
Net als bij bijvoorbeeld gebouwbeveiliging willen we steeds vaker niet zozeer weten wat er gisteren of twee uur geleden gebeurde, maar willen we de binnenkomende data ter plekke kunnen analyseren, zodat eventueel direct kan worden gereageerd. De hoeveelheid data en de aard van de gegevens maakt dit vaak echter lastig voor mensen om te verwerken. Vandaar dat steeds meer gekeken wordt naar de mogelijkheden die kunstmatige intelligentie (AI) voor dit soort analyses te bieden heeft.

Voor professionele toepassingen worden drones gebruikt zoals DJI Inspire met een prijskaartje van 15.000 euro.

Zelflerende drones die diepte zien

Daarbij kijkt men ook naar de mogelijkheid om drones met de hulp van AI zelflerend te maken. Bijvoorbeeld een drone die zichzelf leert om naar een gevel te vliegen en automatisch op 50 cm van de wand te blijven hangen om foto’s te maken. Een drone iets nieuws leren gaat echter met vallen en opstaan. Bij een vliegende drone is dat lastig, want een fout betekent al gauw dat de drone ergens tegenaan vliegt en daarmee dus beschadigd raakt.
Daarom doet het Micro Air Vehicle Laboratory van de TU-Delft in de persoon van dr. Guido de Croon, professor Bio-inspired Micro Air Vehicles, en promovendus Frederico Paredes Valles, onderzoek naar de vraag hoe drones zelflerend kunnen worden gemaakt. Zelfstandig vliegende drones moeten onder andere afstanden leren inschatten. Dat doen de Delftse onderzoekers met neurale netwerken, een specifieke vorm van AI. De robot krijgt hiertoe de beschikking over stereovisie en kan daarmee, net als mensen, diepte zien. De informatie die in elk afzonderlijk ‘oog’ (in feite natuurlijk een camera) binnenkomt, bevat ook diepte-informatie, bijvoorbeeld verpakt in textuur en de kleur van objecten. De robot leert zichzelf tijdens de vlucht ook die informatie te gebruiken voor het ontwijken van obstakels – naast bijvoorbeeld radarsignalen. Door de informatie van het stereobeeld te combineren met deze extra informatie uit elk oog, verbetert het zicht van de drone en kan deze beter zelfstandig vliegen.
Waar de TU-Delft werkt aan zelflerende en zelfsturende drones, heeft de Nederlandse AI Coalitie (NL AIC), in samenwerking met het PIANOo Expertisecentrum voor aanbesteden van het Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties, onlangs een marktvisie voor AI-beeldherkenning met drones gepubliceerd. Dit document biedt inzicht in het verantwoord gebruik van AI en drones binnen overheidsdiensten, bijvoorbeeld bij infrastructuurinspecties en onderhoud.

Het zijn vooral de sensoren die bepalen welke toepassingen haalbaar zijn

Vliegen binnen de wet

Het initiatief richt zich op vier belangrijke thema’s: de kwaliteit van de gebruikte algoritmen, cybersecurity, het delen van data, en ethiek. Dit zijn aspecten die zeer belangrijk zijn bij technische inspecties. De algoritmen zijn onder andere bepalend voor de snelheid en de kwaliteit van de sensordata en de analyse daarvan. Daarnaast zullen we ook bij drone-inspecties rekening moeten houden met bijvoorbeeld privacy. Dat is wellicht wat minder relevant bij een brug of een windmolenpark, maar wie met een drone inspecties uitvoert aan de pv-installatie op het dak van een hotel, krijgt ongetwijfeld ook veel gasten in beeld. Daarom worden in dit visiedocument alle vier de thema’s uitgewerkt om overheden en de door hen ingeschakelde bedrijven te ondersteunen bij het maken van beslissingen omtrent AI-toepassingen zoals inspecties via drones. Verschillende Nederlandse overheidsinstanties hebben inmiddels de ‘Buyer Group AI Beeldherkenning met Drones’ opgericht om kennis en ervaringen te delen. Deelnemers zijn onder andere de gemeente Breda, Rijkswaterstaat, NVWA, ProRail, en Waterschap Drents Overijsselse Delta.
De marktvisie is overigens geen theoretisch document. Het is juist gebaseerd op de praktijkervaringen van de deelnemende overheden en omvat tevens inzichten uit marktconsultaties. Het doel is om overheden te begeleiden in de verantwoorde inkoop en implementatie van digitale innovaties zoals drones die voor inspectiedoeleinden worden ingezet. De informatie in het document is zeker ook relevant voor bedrijven en andere organisaties die drones willen inzetten.

Drones kunnen worden gebruikt voor visuele inspecties van bijvoorbeeld installaties op daken of aan gevels.

Zwermen en elektrische luchtschepen

Inspecties met drones zijn – binnen de wettelijke kaders – dus nu al heel goed mogelijk. Het zijn vooral de sensoren die bepalen welke toepassingen haalbaar zijn. Er komen daarnaast ook enkele interessante innovaties aan.
De eerste is het zogeheten STEADFAST-project. Hier wordt de inzet van zwermen van minuscule drones onderzocht die semi-autonoom opereren onder menselijke supervisie. Deze zijn in eerste instantie vooral bedoeld voor crisissituaties, maar de ontwikkelde kennis is ook relevant voor bedrijfsmatige toepassingen als inspecties. Denk aan een grote fabrieksomgeving waarbij men de gehele productieomgevingen als een geheel wil kunnen bekijken.
Tenslotte noemen we hier nog FloFleet. Deze startup ontwikkelt zogeheten zelfrijdende elektrische luchtschepen voor inspectie en monitoring. Het eerste model van FloFleet in staat om vooraf vastgestelde routes af te leggen met een totale lengte van maar liefst 5.000 kilometer. Het beschikt over camera’s, gravimeters, magnetometers en Lidars voor inspectie en monitoring van bijvoorbeeld installaties die deel uitmaken van een kritieke infrastructuur. De afstand die het luchtschip kan afleggen is onder andere interessant als we bijvoorbeeld een windmolenpark op zee permanent willen monitoren door speciale routes over en rond het park te vliegen.

Nu al volop kansen

Het zijn interessante innovaties voor de toekomst. Maar ook vandaag is dus al veel mogelijk, al blijft het zaak goed te kijken naar de regels die de overheid heeft opgesteld en die op rijksoverheid.nl zijn te vinden. Drone-inspecties kunnen het gebrek aan goed geschoolde arbeidskrachten opvangen, maar leveren ook een nuttige bijdrage als het gaat om inspecties onder gevaarlijke omstandigheden. Het gebruik van sensoren en analysesoftware kan bovendien helpen de kwaliteit van de inspectie verder te verbeteren.
Natuurlijk hangt er aan inspecties uitvoeren met drones een prijskaartje. De integratie van vliegende drones in werkprocessen heeft echter alles in zich om een revolutie in gang zetten in de manier waarop we inspecteren en monitoren. Deze ontwikkeling kan namelijk niet alleen deels helpen het tekort aan vakmensen op te lossen, maar ook leiden tot veiligere, efficiëntere en duurzamere inspectie- en monitoringprocessen. Het lijkt er dan ook op dat drones een cruciale rol gaan spelen in de toekomst van inspectie en onderhoud.

Tekst: Robbert Hoeffnagel
Fotografie: Boston Dynamics, Firehouse Technology, iStock