Windenergieanlagen Projekt InInspekt: Autonome KI-Roboter für Inneninspektion von Rotorblättern

Das Projekt InInspekt setzt auf autonome KI‑Roboter, die Rotorblatt-Innenräume sicher und effizient scannen und versteckte Schäden erkennen. Das senkt die Prüfzeiten, Risiken und Kosten.

Moderne Windenergieanlagen erreichen Turmhöhen von über 130 m und Rotorblätter von über 100 m Länge. Trotz höherer Anforderungen an immer längere Rotorblätterbeschränken sich die Möglichkeiten einer Inspektion bislang auf manuelle und visuelle Prüfungen. Hier setzt das Projekt InInspekt der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) an und automatisiert die innere Inspektion der Rotorblätter. Hierfür arbeitet die BAM mit der Uni Würzburg, den KI-Spezialisten von Latoda und den Robotik-Experten von EduArt zusammen. 

Das Projekt InInspekt soll die umständliche, zeitraubende und für das Personal nicht ungefährliche manuelle Prüfung von Rotorblättern durch ein automatisiertes Verfahren ersetzen.

So funktioniert die Roboterinspektion

Die Projektpartner entwickeln hierfür ein vollautonomes, robotergestütztes System, das speziell für die komplexen Anforderungen im Inneren von Rotorblättern konzipiert ist. Dieser Roboter verfügt über eine Kombination multimodaler Sensorik, die über den aktuellen Stand der Technik hinausgeht: Er integriert hochauflösende RGB-Farbkameras zur visuellen Beurteilung, passive und aktive Thermografie zur Detektion und Klassifizierung von Schäden unter der Oberfläche und einen präzisen 3D-Scanner zur geometrischen Erfassung. Die Fusion und geometrischen Überlagerung der unterschiedlichen Datentypen erlaubt es, sowohl Oberflächenbeschaffenheiten als auch strukturelle Merkmale zu beurteilen und in die Klassifizierung von Schäden mit einzubeziehen.

Um die anfallenden Datenmengen effizient zu verarbeiten, nutzt das System eine KI-gestützte Echtzeitanalyse: Während der Roboter das Blatt autonom abfährt, wertet die künstliche Intelligenz die Messdaten sofort auf ihre Aussagekraft und auf potenzielle Schäden hin aus. Sobald die Primärinspektion eine Anomalie – wie etwa eine Delamination, einen Riss durch Blitzeinschlag oder Verklebungsfehler – identifiziert, löst das System automatisch eine Detailinspektion im sogenannten „High-Precision-Modus“ aus. In diesem Modus werden gezielt visuelle, thermografische und hochdetaillierte 3D-Rekonstruktionen der Schadstelle aufgenommen. 

Dieser zweistufige Prozess soll sicherstellen, dass einerseits das gesamte Blatt mit Blattlängen von bis zu 115 m zügig abgefahren wird und andererseits kritische Stellen mit einer Detailtiefe dokumentiert werden, die eine fundierte ingenieurstechnische Bewertung aus der Ferne ermöglicht, noch während sich das System im Einsatz befindet.

Für die Betreiber von Windparks und Wartungsunternehmen soll das in InInspekt erarbeitete System laut der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung signifikante wirtschaftliche und technische Vorteile bieten, da die automatisierte Inspektion die Abhängigkeit von subjektiven menschlichen Einschätzungen verringert und eine standardisierte, objektive Bewertungsgrundlage schafft. Durch die Beschleunigung der Prüfvorgänge und die Reduzierung der notwendigen Personaleinsätze in gefährlichen Umgebungen sollen zudem die Betriebskosten und die Stillstandzeiten der Anlagen drastisch sinken. Darüber hinaus ermögliche die Detektion tieferliegender Materialdefekte mittels Thermografie, die rein visuell von außen oder innen nicht erkennbar wären, eine proaktive Instandhaltungsstrategie. 

Wartung

Thermografisches Inspektionsverfahren mit KI optimiert Windenergieanlagen