Deteksjon av vannlekkasjer og varmgang i elektriske elementer i tunnel ved bruk av 3D-punktsky med termografisk informasjon

Abstract

3D-modellering har eksistert lenge og i den siste tiden har det blitt eksperimentert med en blanding av laserskanning og termografi. Kombinasjonen av disse kan gi 3D-modeller med god nøyaktighet inklusive informasjon om varme objekter, lekkasje i form av vann eller isolasjon og eventuelle defekte elektriske komponenter. Denne masteroppgaven tar for seg hva slags informasjon som kan hentes ut av en slik punktsky. Datainnsamlingen er gjort med et mobilt kartleggingssystem med en termisk enhet, som består av 4 termiske kameraer med 360˚ dekning vertikalt på kjøreretningen. Oppgaven går ut på å detektere varmgang i elektroniske elementer og vannlekkasjer i tunnel. Det ble gjort et forsøk på å kalibrere kameraene da innsamlingen av data ikke ga en uniform punktsky og samme overflate/objekt som har blitt fanget opp av to ulike kameraer ikke hadde samme farge i punktskyen, altså ulik målt temperatur. Dermed ble det gjort et forsøk på å finne årsaken til forskjellen i målt temperatur i hvert kamera og å kalibrere kameraene for å kunne lage en informativ og god punktsky. Mulighetene for en automatisering av deteksjonsprosessen for å effektivisere arbeidet ble også drøftet, samt det ble testet ut en egen metode for dette. Denne masteroppgaven kom frem til at det er mulig å detektere både vannlekkasjer i tunnel der vannet har trengt inn i tunnelen og varmgang i elektriske elementer basert på en punktsky med termisk informasjon. Det må tas hensyn til hva som skal detekteres i form av hvilken egenskap på punktskyen det skal filtreres på og satt temperaturspenn på punktskyen. En uniform punktsky ble laget etter en offset-korreksjon, og at en kalibrering kanskje ikke er nødvendig da en feilkilde kan skyldes den forvirrende punktskyen. En automatisering av deteksjonsprosessen kan gjøres for å oppdage varmgang, men det må jobbes mer med andre alternativer for å detektere lekkasje enn det som er gjort i denne oppgaven grunnet begrensinger i brukt programvare.

3D-modeling has been around for a long time and lately it has been experimented with a blend of laser scanning and thermography. The combination of these can provide 3D-models with good accuracy including information about hot objects, leakage in the form of water or insulation and any defective electrical components. This master thesis takes care of what information can be obtained from such a point cloud. The data collection is done with a mobile mapping system with a thermal device, with 4 thermal cameras that provide 360 ° vertical coverage to the driving direction. The task is to detect heating in electronic elements and water leaks in tunnels. Due to the fact that there are 4 cameras, an attempt has also been made to calibrate these as the collection of data did not give a uniform point cloud and the same surface / object that was captured by two different cameras did not have the same color in the cloud, i.e. different measured temperature. Thus, an attempt was made to find the cause of the difference in measured temperature and to calibrate the cameras to create an informative and good spot cloud. The possibilities for automation of the detection process to streamline the work were also discussed and an own developed method was tested for this. This master thesis revealed that it is possible to detect both water leaks in tunnels where the water has penetrated the tunnel and heating in electrical elements from a point cloud with thermal information. Consideration must be given to what is to be detected in terms of which property on the point cloud it is to be filtered and set temperature range on the point cloud. A uniform point cloud was made after an offset correction and that a calibration may not be necessary as a source of error may be due to the confusing point cloud. Automation of the detection process can be done to detect heating, but it is necessary to work with other alternatives to detect leakage than what has been done in this task due to limitations in used software.