Voor het eerst zijn vijf miljoen dwarsliggers door heel Nederland automatisch geïnspecteerd op scheuren. Het is één van de ontwikkelingen waaraan ProRail werkt om efficiënter onderhoud toe te passen op het spoor. Deze klus, die met behulp van kunstmatige intelligentie maar liefst 11 dagen duurde heeft volgens de spoorbeheerder een hoop mensenwerk bespaard die anders handmatig alle foto's moest uitzoeken.

Sinds 2021 werkt de spoorbeheerder samen met technisch bedrijf Valcon aan beeldherkenningsmodellen die spooronderdelen niet alleen kunnen herkennen op foto’s, maar ook hun conditie beoordelen. In november werd de AI-technologie getest op de dwarsliggers van het type NS90 die wijdverspreid over heel Nederland op het spoor ligt. Deze hebben een levensduur van 100 jaar, maar veel daarvan zitten inmiddels op de helft daarvan waardoor er inspectie nodig is.

Inspectie

Twee keer per jaar wordt al het spoor in Nederland op beeld vastgelegd, door zogenaamde videoschouwtreinen. Als al dit beeldmateriaal van ruim 3.000 kilometer aan spoor met de hand moet worden gecontroleerd, dan zou dit duizenden uren werk kosten voor meerdere personeelsleden. Nu komen alleen nog maar foto's met de scheuren in beeld langs het kenners oog van de inspecteurs, zodat zij hun eindoordeel kunnen geven.

Het computergestuurde algoritme heeft een precisie van 95%, wat betekent dat het in 95 van de 100 gevallen terecht een scheur detecteert. De overige vijf beelden zijn foutieve meldingen, vaak veroorzaakt door takjes of kabels, maar zonder veiligheidsrisico. Het model mist zelden scheuren en kan zelfs dunne scheuren detecteren die moeilijk zichtbaar zijn voor het menselijk oog. Zelfs als er een scheur gemist wordt, ontstaat er pas een veiligheidsrisico als dit vijf keer achter elkaar gebeurt, wat vrijwel onmogelijk is. Deze methode verhoogt volgens ProRail hierdoor de veiligheid van het spoor.

Leren

Er is enige tijd gewerkt om het model de scheuren te leren kennen. Volgens ProRail moest het systeem nog veel leren: Het herkende niet alleen scheuren, maar zag ook takjes, kabels en malafdrukken aan voor scheuren. Maar met de uitkomsten van het eerste model kwamen er meer voorbeelden van scheuren naar voren, waarmee het model opnieuw getraind werd. Uiteindelijk werd de automatische inspectie een stuk betrouwbaarder om met de genoemde 95 procent precisie een inschatting te doen van de dikte van de scheur. Dit is van belang omdat alleen scheuren van minstens drie millimeter breed een dwarsligger niet-functioneel maken.

Toekomst

Deze inspectie op scheuren is waarschijnlijk geen eenmalige actie. Dankzij het beeldherkenningsmodel kan ProRail nu regelmatig en snel controleren welke dwarsliggers vervangen moeten worden en waar het spoor nog veilig is, waardoor sommige dwarsliggers langer kunnen blijven liggen.

Het model biedt ook nieuwe kansen voor voorspellend onderhoud. Door te meten hoe snel dwarsliggers slijten, krijgt ProRail beter inzicht in de oorzaken van scheurvorming en kan nauwkeuriger worden voorspeld hoe lang dwarsliggers meegaan. Dit maakt het mogelijk om inspecties en onderhoud efficiënter te plannen, zowel op korte als lange termijn.