Advanced Drone-based Inspection System for Accurate Paint Loss Detection and Quantification on Ship Hulls

Abstract

Mikroplast er bittesmå partikler som stammer fra nedbrytning av større plastmaterialer. Nyere studier har påvist tilstedeværelsen av mikroplast i ulike livsformer, fra vannlevende dyr til mennesker. Forskning tyder på at noen av de fremtredende kildene til mikroplast er hverdagsplast, sanitærprodukter, vaskekjemikalier, industriavløp osv. En betydelig, men ofte undervurdert kilde til mikroplast er malingsspon som går tapt fra skip. Skip som opererer i tøffe miljøer påføres vanligvis flere lag med maling og beskyttende utvendig belegg. Det er viktig å utvikle en klar forståelse av i hvilken grad skip bidrar til forurensning gjennom malingsspon gjennom hele livssyklusen eller under drift. Denne masteroppgaven foreslår en metodikk for å støtte kvantifisering av malingstap på skipsskrog. Bildene av ulike steder av interesse på et skipsskrog er tatt med dronemonterte kameraer. Ved å bruke bildebehandlingsteknikker på de ervervede bildene, identifiseres og isoleres områder med malingstap, og det forsøkes å beregne området med malingstap.

Microplastics are tiny particles that originate from breakdown of larger plastic materials. Recent studies have detected the presence of microplastics within various life forms, from aquatic animals to humans. Research indicates that some of the prominent sources of microplastics to be everyday plastics, sanitary products, washing chemicals, industrial effluents etc. A significant yet often underestimated source of microplastics are paint chips lost from ships. Ships that operate in harsh environments are usually applied with multiple layers of paint and protective exterior coating. It is vital to develop a clear understanding of the extent to which ships contribute to pollution through paint chips throughout their life cycle or during operations. This master thesis work proposes a methodology to support quantification of paint loss on ship hulls. The images of various sites of interest on a ship’s hull are captured through drone mounted cameras. By applying image processing techniques on the acquired images, areas of paint loss are identified and isolated and computation of area of paint loss is attempted.