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(openPR) Offshore-Blätter erreichen inzwischen Längen von über 100 Metern. Damit überragen sie vielstöckige Gebäude. Klassische Inspektionen werden dadurch jedoch erschwert. Hinzu kommt: Viele Schäden entstehen tief im Innern der komplexen Faserverbundstrukturen und sind für herkömmliche Inspektionsverfahren unsichtbar. Ist ein Defekt aber erst einmal bis an die Oberfläche vorgedrungen, sind Reparaturen häufig zeit- und kostenintensiv – oder sogar ein Austausch des kompletten Rotorblatts ist erforderlich. Außerdem sind manuelle Inspektionen im engen Innenbereich eines Rotorblatts, das dafür in senkrechter Stellung arretiert wird, äußerst aufwenig und für das Personal nicht ohne Risiken.
Aus diesem Grund will das Verbundprojekt, an dem neben der BAM die Julius-Maximilians-Universität Würzburg sowie die EduArt Robotik GmbH und der Marburger KI-Spezialist LATODA beteiligt sind, die Inspektion von Rotorblättern grundlegend modernisieren.
„Wir setzen auf ein mobiles und weitgehend autonomes Robotersystem, das innere Schäden früher und und zu geringeren Kosten als bisher feststellen kann“, erklärt BAM-Experte Michael Stamm vom Kompetenzzentrum Wind@BAM. Das System ergänzt ein Verfahren zur äußeren Inspektion von Rotorblättern durch bodengestützte Wärmebildkameras, das die BAM im Austausch mit der Industrie entwickelt.
Im Zentrum von InInspect steht ein fahrender Roboter, der die Inspektion vor Ort übernehmen soll und für den Einsatz in den schwer zugänglichen Blattinnenräumen optimiert wird. Er ist mit einer Kombination hochentwickelter Sensoren ausgestattet:
• Ein Laser-basiertes Mess- und Fernerkundungssystem (LiDAR) dient – ähnlich wie beim autonomen Fahren – der präzisen Orientierung im Inneren des Blattes und ermöglicht eine millimetergenaue Vermessung der Strukturen. So lassen sich Schäden exakt lokalisieren und für spätere Risikoanalysen dokumentieren.
• Hochauflösende Kameras liefern visuelle Daten zu sichtbaren oberflächlichen und oberflächennahen Fehlstellen.
• Thermografie macht zusätzlich das Innere sichtbar: Der Roboter erwärmt die Faserverbundstrukturen eigenständig mittels einer Wärmequelle, sodass auch bisher verborgene, tief liegende Schäden klassifiziert werden können.
Die komplexen Sensordaten werden durch eine eigens dafür zu entwickelnde KI-gestützte Bilderkennung ausgewertet. Sie ordnet Auffälligkeiten automatisch zu, klassifiziert Schäden und stellt sie anschaulich dar. So können betreibende Unternehmen rechtzeitig Entscheidungen treffen. „Das System liefert über Jahre hinweg eine konstante Messqualität und damit die Grundlage für präzise Prognosen zur Lebensdauer einer Anlage und zum optimalen nächsten Wartungszeitpunkt“, so Michael Stamm.
Das Forschungsprojekt wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen der Maßnahme „Digital Green Tech – Umwelttechnik trifft Robotik“ gefördert.
Auf der Hannover Messe vom 20.-24.4.2026 stellt das Kompetenzzentrum Wind@BAM smarte Lösungen für maximale Leistung und Betriebsdauer von Windenergieanlagen vor, darunter auch Verfahren zur effizienten Rotorblatt-Inspektion. Besuchen Sie das BAM-Team am BMWE-Stand in Halle 11/B49.
Bereits am 31.3.2026 veranstaltet das Kompetenzzentrum Wind@BAM das Fachkolloquium „Lebensdauer- und Zustandsbewertung von Tragstrukturen für Onshore-Windenergieanlagen".
