Customer Story

Chèque électronique des trains ICE

Inspection automatisée avec robot mobile, 32 caméras ace 2 et IA

Client
Deutsche Bahn AG
Localisation
Cologne, Allemagne
Date
Novembre 2023

La Deutsche Bahn s’appuie sur l’imagerie pour les tâches de maintenance : avec E-Check, l’entreprise peut se préparer à l’augmentation du nombre de passagers sur les services longue distance.

E-Check avec la caméra ace 2 Basler
La caméra ace 2 joue un rôle important dans l’E-Check de la Deutsche Bahn. © Deutsche Bahn AG / Oliver Lang

Augmentation du nombre de trains et pénurie croissante de main-d’œuvre qualifiée

La Deutsche Bahn (DB), Allemagne', la flotte de trains s’agrandit. Chaque mois, DB met en service trois nouveaux trains ICE. Cela augmentera les besoins de maintenance, qui ne peuvent être satisfaits qu’en investissant dans des systèmes automatisés en plus des investissements structurels et personnels. Le processus E-Check a été lancé pour développer des systèmes d’inspection et de maintenance semi-automatisés pour diverses séries d’ICE (ICE est l’abréviation d’InterCityExpress et c’est ainsi que l’onappelle les trains longue distance allemands'). La première usine ICE à être équipée de la nouvelle technologie est Cologne-Nippes. Berlin, Dortmund, Hambourg et Munich suivront d’ici 2025. E-Check aide en :

  • permettre des trains plus actifs,

  • faciliter la planification de la maintenance,

  • et la réduction des goulots d’étranglement du personnel dans la maintenance.

Des conditions difficiles pour la technologie des caméras et l’IA

Les trains sont des systèmes complexes avec différentes unités fonctionnelles. Vérifier qu’ils ne présentent pas d’éventuels défauts ou nécessitent des frais d’entretien est une tâche exigeante. De nombreux défis se posent pour la technologie de traitement d’image, notamment :

  • De grandes quantités de données provenant de 32 caméras synchronisées,

  • des conditions d’éclairage difficiles,

  • de fortes fluctuations environnementales ;

  • avoir besoin de maintenir constamment la bonne mise au point.

En plus d’un matériel haute performance, cette tâche nécessite un pipeline logiciel d’IA complexe qui doit être validé et certifié à grands frais. Après tout, l’IA doit être au moins aussi fiable qu’une inspection humaine pour les tâches liées à la sécurité. L’objectif de l’E-Check est donc un système d’inspection hybride : l’homme reste intégré dans le processus de maintenance tandis que l’IA prend en charge les tâches pour augmenter son efficacité.

Les systèmes de traitement d’images sont un élément crucial de l’E-Check

Inspection du toit et de l’extérieur d’un train ICE à l’aide d’une caméra
Un composant de l’E-Check : tous les côtés d’un train ICE sont inspectés à l’aide d’une arche de caméra. © Deutsche Bahn AG / Oliver Lang

Pour le projet E-Check, Gestalt Robotics (une société de technologie de capteurs logiciels & ) et Strama-MPS (une société d’ingénierie mécanique fournissant l’intégration) ont formé un consortium avec Götting (fournissant le matériel AGV). Gestalt Robotics développe des modèles d’IA spécifiques à la construction pour l’inspection externe avec infraView

L’E-check se compose d’un Arche qui capture l’ensemble du train roulant lentement, une mobile sous le solet mobile Cobots qui alimentent l’ICE en eau douce et pompent les eaux usées.

Les trains entrant dans le hall de maintenance passent par le Arche, qui est équipé de 32 caméras Basler ace 2 a2A5328-4gcPRO. Ceux-ci enregistrent deux images haute résolution par seconde. Les cobots sont ensuite utilisés dans le hall de maintenance. Chaque cobot est équipé de deux bras robotiques et d’une caméra Basler ace 2

ace 2 : le cœur de l’unité mobile d’inspection des sols (MUFIG)
La caméra ace 2, cœur de l’appareil mobile d’inspection des sols (MUFIG), fournit des données haute résolution pour la détection d’éventuels défauts et anomalies. © Deutsche Bahn AG / Oliver Lang

Les données collectées par les caméras sont traitées à l’aide de la "AutomateOS" middleware de Gestalt Robotics et mis à disposition pour les étapes suivantes. Un système d’IA sophistiqué détecte et classe ensuite les anomalies et les défauts. Il s’agit par exemple de la détection de vis mal placées ou manquantes, de l’usure des matériaux ou des dommages causés par des éclats de pierre.

Les employés sont également en mesure de surveiller le système d’IA et d’y apporter des corrections pour l’améliorer durablement et continuellement. Du côté logiciel, un planificateur de processus orchestre le système et toutes les données du processus sont stockées de manière transparente et sécurisée dans une base de données.

Les cobots s’occupent de la gestion de l’eau de manière autonome
Des cobots à deux bras s’occupent de manière autonome de la gestion de l’eau. © Deutsche Bahn AG / Oliver Lang

Les robots mobiles aident non seulement à reconnaître les besoins de maintenance, mais ils effectuent également la tâche de vider et de remplir le train'réservoirs d’eau. Ceci est fait indépendamment par un cobot mobile à deux bras.

Caractéristiques techniques du système de vision

  • L’edge computing, en raison du grand volume de données sans connexion au cloud dans le système sur site

  • La suite logicielle Basler pylon est un outil précieux pour la préconfiguration des caméras et la détermination de la mise au point

  • Faciliter les tâches d’inspection complexes grâce à la représentation visuelle

  • Détection précise de l’enveloppe de tension grâce à la haute résolution

  • Système global performant grâce à la transmission de données GigE

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Further information

The video from Gestalt Robotics shows the development status of the E-Check preliminary project and the representation of possible defects and anomalies.

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