AI-model verbeeldt conditie gemetselde kademuren

Waterbouw
Kwaliteit  Vaarwegen 
‹ Terug naar overzicht
Geplaatst op:
In Dordrecht is een nieuwe techniek getest om scheurvorming in gemetselde kademuren eenvoudig te detecteren, meten en monitoren. Hiervoor zijn de kademuren met een spiegelreflexcamera gefotografeerd. Het ontwikkelde Artificial Intelligence-model detecteert de aanwezige scheurvorming.
AI-model verbeeldt conditie gemetselde kademuren

Fotograferen van kademuur in Dordrecht vanuit een vlet. Hierbij is het belangrijk de juiste camera-instellingen en een goede lens te gebruiken. Vooraf is op basis van de brandpuntsafstand van de lens, de sensorgrootte en de benodigde resolutie te bepalen vanaf welke afstand de kademuur op de foto moet.

Door dit jaarlijks te herhalen komt scheurtoename nauwkeurig en volledig in beeld, zodat  tijdig maatregelen zijn te nemen. In het waterrijke Nederland staan duizenden kilometers kademuur. Ongeveer 200 km daarvan zijn gemetselde kademuren vaak gelegen in historische binnensteden. De kaden tonen de oorspronkelijke structuren van de stad en hebben daarmee een monumentaal belang. Onder de huidige kaden zijn vaak oudere kadeconstructies, funderingen of restanten van de stadsmuur te vinden. In de loop der tijd is de belasting op deze kademuren veranderd door zwaarder en intensiever verkeer, bomen, bodemdaling of gebreken in de fundatie. Ook een (lokale) afname van de kadebelasting is mogelijk, zoals door afname van de kerende hoogte, de bolders op de kade die niet meer worden gebruikt of dat er geen op- en overslag meer op de kade plaatsvindt. 

Vaak is er ook sprake van aantasting van houten paalfunderingen onder de kade, en is het metselwerk zelf aan degradatie onderhevig. Dat geldt zowel voor de gebruikte metselklinker als voor het voegmateriaal. In het Deltagebied komt daarbij, dat de gemiddelde waterstanden tegenwoordig verschillen van die in de aanlegperiode van de kade als gevolg van de realisatie van het Deltaplan. Al deze factoren zorgen voor wijzigingen in de trekspanningen die het oude metselwerk kan opnemen, waardoor deze kademuren kunnen deformeren en scheuren. Vandaar dat beheerders visuele- en duikinspecties en deformatie metingen laten uitvoeren om tijdig maatregelen te kunnen nemen, waarmee onveilige situaties kunnen worden voorkomen.

Meetplaatjes

Tijdens kade-inspecties wordt ernstige scheurvorming ook waargenomen en gerapporteerd, maar het is lastig te bepalen of de scheurvorming toeneemt. Dit kan met handmatig geplaatste scheurwijdtemeters. Dat is een lokale meting, waarbij een meetplaatje op de kademuur wordt aangebracht, die vervolgens periodiek wordt afgelezen. Het nadeel van deze werkwijze is dat behoorlijk wat plaatjes op elke scheur moeten worden aangebracht om een goed overzicht te verkrijgen van het optredende schademechanisme. Wanneer de plaatjes verloren gaan, bijvoorbeeld door aanvaring, vorstwerking, drijfvuil, ijsgang of vandalisme, is de meetreeks onderbroken en neemt de betrouwbaarheid af.

Asset Hub

In 2017 heeft TNO onderzoek gedaan naar de efficiëntste manier van grootschalige scheurmonitoring in metselwerk. Verschillende technieken zoals laser scannen, radarbeelden en akoestische emissie zijn vergeleken, maar foto’s bleken het doelmatigst te zijn. De kosten voor een hoge resolutie digitale camera zijn laag in vergelijking met de andere technieken en de nauwkeurigheid is gelijk of hoger. Vanaf 2018 is eerst getest met beeldherkenningssoftware, maar dit was niet betrouwbaar genoeg. Daarna is een artificial intelligence model getraind (2019) om scheurvorming in metselwerk te herkennen. Hier zijn goede resultaten mee gehaald en de techniek is verder ontwikkeld. Om de techniek ook in de dagelijkse inspectie praktijk te kunnen inzetten is in 2021 de TNO spin-off Asset Hub opgericht.

Asset Hub heeft in 2021 van de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO) een subsidie ontvangen om de haalbaarheid van deze techniek te onderzoeken voor de kademuur markt door middel van een pilot project. Tijdens een webinar van het CROW-platform Binnenstedelijke Kademuren in september 2021 is gezocht naar een geschikte pilot. In overleg met het Ingenieursbureau Drechtsteden, onderdeel van de gemeente Dordrecht, zijn enkele kadesecties in Dordrecht hiervoor geselecteerd.

Stappenplan kademuren

Detailopname van gedetecteerde scheurvorming.

Om automatisch scheurvorming in kades te kunnen detecteren worden de volgende stappen doorlopen: data-inwinning door het fotograferen van kades; data-analyse waarbij de foto’s worden gestuurd naar de server van Asset Hub en samengevoegd tot één 2D-(panorama) orthofoto. Op deze orthofoto’s wordt de scheurvorming gedetecteerd en gemeten. Een orthofoto is een geometrisch gecorrigeerd 2D-beeld.Per kade wordt een orthofoto zonder en met detecties geleverd inclusief een scheurwijdtemeting. Monitoring van de verschillen door stappen 1 en 2 periodiek te herhalen.

Om een zo groot mogelijk oppervlak van de kademuren te kunnen fotograferen, is besloten om de pilot uit te voeren bij laagwater. Medio maart 2022 waren de weersomstandigheden gunstig en zijn enkele kadesecties vanuit een vlet gefotografeerd. Ook is één kadesectie gefotografeerd door bovenlangs met een camera aan een stok terug te fotograferen. Dit was echter tijds- en arbeidsintensief. Fotograferen vanaf een statief op een langzaam varende werkvlet bleek de meest optimale methode. Alle foto’s worden op deze wijze op gelijke hoogte t.o.v. het wateroppervlak gemaakt en de benodigde overlap tussen twee foto’s is al varende eenvoudig in te schatten aan de hand van de klinkerlengte. Op deze wijze bleek het mogelijk om in tweeënhalf uur ca. 220 m kade te fotograferen, in een proefsituatie waarbij nog niet al te efficiënt gewerkt is en verschillende werkmethoden zijn uitgeprobeerd.
Voor de pilot is de periode van een uur voor tot anderhalf uur na laagwater geselecteerd. Bovendien is een dag geselecteerd met geschikte weersomstandigheden, wat inhoudt geen zwaarbewolkte of regenachtige dag. Voorafgaand aan het maken van de opname worden aan het begin en eind van de kade markers aangebracht. De software herkent deze en bepaalt automatisch de oriëntatie en schaal van de foto’s. 

Voor de minste beeldvervorming kan het beste worden gekozen voor een brandpuntsafstand van minimaal 50 millimeter. In overleg is besloten om scheuren vanaf 1 millimeter wijd te detecteren. Daarvoor is een resolutie van minimaal 2 pixels per millimeter nodig en kan voor elke camera berekend worden, wat de maximale afstand tot de kade is. Het Ingenieursbureau Drechtsteden had een beschikbare Nikon D5300 gebruikt met een beeldresolutie van 24 megapixel. Daarmee is de maximale afstand van het vlet tot de kademuur 6,38 m.
Tijdens het maken van de foto’s is het belangrijk om de camera handmatig in te stellen. Door het varen is een sluitertijd van minimaal 1/250 nodig en een ISO van 100 – 400. Als met automatische instellingen wordt gewerkt, is de belichting van de foto’s vaak niet goed. 

Data-analyse

De losse foto’s worden door de software van Asset Hub automatisch samengevoegd tot één 3D-model van de kade. Hiervoor is het belangrijk om met 80 procent overlap te fotograferen, zodat dit model zo min mogelijk vervorming heeft en een zo hoog mogelijke resolutie.
Uit het 3D-model wordt een 2D vooraanzicht gesneden. Dit wordt een orthofoto genoemd. Door de combinatie van meerdere foto’s en het gebruik van de markers wordt een maatvaste orthofoto gemaakt, waarbij alles in deze orthofoto tot op de millimeter nauwkeurig is te meten.
Het getrainde AI-model speurt in de orthofoto naar scheurvorming. Gedetecteerde scheurvorming wordt blauw gekleurd en hiervan kan de scheurwijdte worden bepaald. Hoewel ook loszittend voegwerk wordt gedetecteerd, maakt de structuur in één oogopslag zichtbaar waar smalle en wijde scheuren in de kademuur zitten. Dit geeft in sommige gevallen al een indicatie van de mogelijke oorzaak van deformatie van de kade.
De gedetecteerde scheurvorming kan ook als laag worden toegevoegd aan een CAD-tekening van de kademuur. Hiermee kan een beheerder zelf de scheurlengte en -wijdte tot op millimeter nauwkeurig opmeten. Ook kan hij de laag bewerken door met kleuren aan te geven, welk deel van de scheurvorming uitgevallen voegen, dilatatievoegen of (constructieve) scheuren zijn. Het huidige AI-model maakt dit onderscheid nog niet.

Monitoring kademuren

De kracht van deze werkwijze zit in het monitoren van de hele kademuur op scheurgroei en niet slechts op één of enkele scheuren die zijn gemeten, of enkele locaties waar scheurmeters zijn geplaatst. Omdat de zichtbaarheid van de scheuren voldoende is om de meting te kunnen uitvoeren, ontbreekt het risico van meet strips die verloren gaan en is het altijd mogelijk om de meetreeksen voort te zetten zodat monitoring op lange termijn gegarandeerd is. Door periodiek de gedetecteerde scheurvorming te vergelijken met eerdere opnames is visueel eenvoudig zichtbaar waar de scheurvorming verandert. En dat over het gehele droge oppervlak van de kademuur.
De gemeente Dordrecht gaat in maart 2023 van dezelfde kades nieuwe opnames maken, zodat eventuele verandering in de scheurvorming eenvoudig kan worden opgespoord. De gevonden schade kan vervolgens ook vergeleken worden met FEM-berekeningen van het metselwerk om meer inzicht te krijgen in de krachtswerking en restcapaciteit van de (metselwerk)constructie.

Resultaten pilot

Het inwinnen van de data vanuit een vlet met een standaard spiegelreflexcamera werkt snel en levert betere resultaten, dan wanneer bovenlangs de kade wordt gelopen met uithouder waaraan de camera is bevestigd. Wel is het noodzakelijk een camera en geheugenkaart te gebruiken, die de grote hoeveelheid foto’s ook allemaal direct kunnen verwerken. Daarbij mag de vlet niet te snel varen om voldoende overlap tussen de foto’s te behouden en bewegingsonscherpte te voorkomen. Door te werken met orthofoto’s van de hele kadesectie is in één oogopslag duidelijk waar het voegwerk van mindere kwaliteit is en waar zich scheurvorming bevindt. Door de visualisatie van de scheurwijdte meting is bovendien direct zichtbaar hoe de scheurwijdte varieert over het gehele oppervlak van de kadesectie.
Het resultaat van scheurmonitoring met het AI-model wordt nauwkeuriger naarmate constructiescheuren beter zichtbaar zijn en onderscheidend zijn ten opzichte van het omringende metselwerk. Dat houdt in dat het voegwerk van de kade idealiter in redelijke staat is en in de scheur groeiende muurvegetatie, voor zover het uiteraard geen rode lijstsoorten betreft, van de muur verwijderd is. Ook het verwijderen van alg aangroei vergroot het effect van de meting (althans in de spatzone).

Waardevolle aanvulling

Behalve voor scheurmonitoring is de orthofoto ook als beeldmateriaal te gebruiken voor het dagelijks beheer van de kade, voor het ontwerp van kadeherstel of ecologisch beheer (beschermde muurvegetatie).
Met het herhalen van deze meting wordt scheurgroei i.c. bovenmatige vervorming eenvoudig visueel vastgelegd, zodat tijdig maatregelen zijn te nemen om de kademuren veilig in stand te houden. Dat de scheurmeting alleen het metselwerk boven de waterlijn omvat, is daarbij geen noemenswaardige beperking, omdat scheurvorming onder de waterlijn zich vrijwel altijd doorvertaalt in scheurvorming in het droge deel van de kade.
Scheurmonitoring door middel van detectie van orthofoto’s vervangt niet zozeer andere monitoringsmethoden (zoals inclinometing, deformatiemeting en duikinspecties), maar vormt een waardevolle aanvulling hierop. Met deze nieuwe meetmethode kan de beheerder op efficiënte wijze meer inzicht krijgen in de verplaatsingen van een kadesegment en de mogelijke oorzaken hiervan. Dat draagt bij aan de noodzakelijke constructieve beschouwingen door zowel een waterschap als een gemeente. 

Hans Hilgers is senior adviseur; William Schutte is senior projectingenieur (beiden bij Ingenieursbureau Drechtsteden) en Jeroen Kruithof is projectleider bij Asset Hub.

Dit artikel is eerder gepubliceerd in Land+Water 9-2022. Nog geen abonnee? Klik hier!