Ein beschädigter Schiffsrumpf, trübes Hafenwasser und kaum Sicht für den Schweißprozess – unter solchen Bedingungen müssen Reparaturen heute oft noch von erfahrenen Taucherinnen und Tauchern durchgeführt werden. Künftig könnte dabei ein autonomer Unterwasserroboter unterstützen. Mit den ersten Hafentests eines KI-gestützten Unterwasser-Schweißroboters erreicht das Forschungsprojekt SPorT-UWS nun einen wichtigen Meilenstein: Erstmals wird das Gesamtsystem unter realen Bedingungen im Hafen erprobt. Einen entscheidenden Beitrag leistet das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD. Das entwickelte Stereo-Kamerasystem liefert hochauflösende Bilddaten direkt am Schweißbrenner und schafft damit die Grundlage für die KI-gestützte Erkennung der Schweißnaht auch bei schwierigen Sichtverhältnissen.

Die Premiere findet im Rahmen eines Pressetermins in Bremen und Bremerhaven statt. Nach einer Demonstration im Labor wird die Technologie erstmals gemeinsam im Hafen unter realen Bedingungen getestet. Ziel ist es, automatisierte Unterwasserschweißarbeiten für die maritime Instandhaltung weiterzuentwickeln.

Die Unterwasserumgebung stellt die Bildverarbeitung vor besondere Herausforderungen. Trübung, Reflexionen und Schwebstoffe erschweren die zuverlässige Erkennung von Schweißnähten. Das Fraunhofer IGD entwickelt deshalb ein robustes Stereo-Kamerasystem, das auch unter diesen Bedingungen präzise Bilddaten liefert und so den autonomen Schweißprozess unterstützt.

»Erst unter realen Bedingungen zeigt sich, wie zuverlässig unsere Bildverarbeitung arbeitet. Die Hafentests sind deshalb ein wichtiger Schritt, um das Kamerasystem für den späteren Praxiseinsatz weiterzuentwickeln und die KI mit hochwertigen Bilddaten zu versorgen«, sagt Tom Krause, Wissenschaftler am Fraunhofer IGD.

Gemeinsam mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), der TH Köln und der AMT GmbH arbeitet das Fraunhofer IGD daran, Unterwasserschweißarbeiten künftig sicherer und effizienter zu machen. Das Projekt SPorT-UWS wird im Rahmen der DATIpilot-Innovationscommunity »Smartport Transfer« gefördert.