Anlagenrundgänge durch das Bedienpersonal bilden heute einen Eckpfeiler bei der Erken-nung von Leckagen in verfahrenstechnischen Produktionsanlagen. Die Qualität der Erken-nung hängt hier aber stark von der individuellen Qualifikation und Erfahrung des Inspektions-personals ab. Für eine kontinuierliche ݢerwachung der Anlagen und eine Entlastung des Bedienpersonals bedarf es daher nach neuartigen Ansätzen für die Leckagedetektion und -lokalisation im Rahmen der zunehmenden Automatisierung der Produktion. In diesem Beitrag wird ein datengetriebenes, auf Bildverarbeitungsverfahren beruhendes Verfahren zur automa-tisierten Leckageüberwachung vorgestellt. Dieses verwendet thermographische Videodaten zur Erkennung und Lokalisation von Leckagen. Nach einem mehrstufigen Filterverfahren zur Minimierung des Bildrauschens werden die für die ݢerwachung relevanten Merkmale aus den Daten extrahiert. Anschließend werden diese durch ein Neuronales Netz analysiert und auf Anomalien, in diesem Fall Leckagen, untersucht. Im Rahmen der Studie wurden mit einer IR-Kamera Aufnahmen aus einer Demonstrationsanlage aufgenommen, welche zur Bewer-tung der Methode verwendet werden. Die Ergebnisse zeigen, dass das Verfahren einen viel-versprechenden Ansatz zur Fernüberwachung von Anlagen auf Leckagen darstellt, es derzeit aber noch zu einer zu großen Anzahl an Fehlalarmen kommt. Weitere Arbeiten konzentrieren sich auf die Verfeinerung der Datenfilterung und --analyse sowie einen Vergleich verschiede-ner Verfahren.
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