LeanBI AG hat das InnoSuisse Projekt «Automated Bridge Defect Recognition” gewonnen.

August 2022

LeanBI AG (heute Substring AG) hat im August 2022 das InnoSuisse Projekt «Automated Bridge Defect Recognition” gewonnen.

Innosuisse ist die schweizerische Agentur für Innovationsförderung. Der gesetzliche Auftrag von Innosuisse ist es, wissenschaftsbasierte Innovation und Start-ups in der Schweiz zu fördern. Die Agentur fördert den Wissenstransfer aus der Forschung in die Wirtschaft.

Das Kick-off-Meeting im Oktober 2022 in Zürich war ausgezeichnet (und wie man sieht mit viel Ausblick) und wir alle bei LeanBI (heute Substring) freuen uns auf die Zusammenarbeit mit den Forschungspartnern OST St.Gallen und Hes-so Genève und dem Implementierungspartner Basler & Hofmann.  Die Zukunft der Brückeninspektion und des Infrastruktur Asset Managements ist digital! Wir professionalisieren und vereinfachen die automatisierte KI (künstliche Intelligenz) zur Schadenserkennung auf den digitalen 3D-Brückenzwillinge.

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Die automatisierte Schadenserkennung an Brücken baut auf Technologien auf, die Substring (ehemals LeanBI) seit Jahren in anderen Infrastruktur- und Industrieprojekten einsetzt. Wer tiefer einsteigen will:

Predictive Maintenance Lösungen – Unser gesamtes Lösungsportfolio von Vibrations-Monitoring über Akustik bis Deep-Learning-Objekterkennung, inklusive dem Tunnel-Inspektionsprojekt mit Amberg Technologies.

Defekte Teile auf Bildern erkennen – Wie Computer-Vision-Modelle trainiert werden, um Schäden in Bild- und Scandaten automatisch zu klassifizieren – das technische Fundament hinter diesem Projekt.

Optische Deformationserkennung – Laserscanner und Kamerasysteme zur Früherkennung struktureller Veränderungen an Bauwerken und Anlagen.

Supervised vs. Unsupervised Learning – Warum bei seltenen Schadensbildern oft Anomalieerkennung besser funktioniert als klassische Klassifikation.

BePro-CEND: Circular Economy durch Datennutzung – Ein weiteres aktuelles Forschungsprojekt von Substring, diesmal an der Schnittstelle von Daten und Nachhaltigkeit.

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