تعرّف على سبب أهمية اكتشاف التشققات في البيئات الصناعية وكيف أن اكتشاف التشققات باستخدام نماذج التعلم العميق مثل Ultralytics YOLOv8 يعمل على أتمتة هذه العملية.
عندما تنظر إلى التصدع على سطح ما، قد يبدو لك أنه مشكلة صغيرة، لكنه مؤشر مبكر جيد على وجود تلف هيكلي خطير. على سبيل المثال، يتم فحص الجسور بانتظام للكشف عن الشقوق، وهي مسؤولة عن 90% من جميع الأضرار التي تلحق بالجسور كل عام. تقليدياً، يتم فحص الشقوق يدوياً وقد يستغرق وقتاً طويلاً. يمكن أن يتدخل الذكاء الاصطناعي (AI) لجعل اكتشاف التشققات أكثر بساطة.
بخلاف الجسور، فإن اكتشاف التشققات باستخدام التعلم العميق مفيد في العديد من البيئات الصناعية. فهو يساعد في ضمان سلامة المباني في مجال الإنشاءات، ويمنع أوقات التعطل المكلفة في التصنيع، ويجعل عمليات فحص الطرق والأرصفة أكثر أماناً وفعالية. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على كيفية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8لاكتشاف الشقوق وتقسيمها بشكل أسرع وأسهل بكثير من الطرق التقليدية.
قبل أن نتعمق في تجزئة الشقوق، دعنا نفهم التجزئة. التجزئة هي إحدى مهام الرؤية الحاسوبية التي تتضمن تقسيم الصورة إلى مناطق أو مقاطع مختلفة. الهدف هو تبسيط الصورة وتسهيل تحليلها. يمنحك التجزئة فهمًا على مستوى البكسل، بينما تستخدم مهام مثل اكتشاف الكائنات المربعات المحدودة لتحديد الكائنات وتحديد موقعها.
هناك أنواع مختلفة من تقنيات التجزئة:
فيما يتعلق باكتشاف الشقوق، يعد تجزئة المثيل خيارًا رائعًا. فمن خلال تجزئة كل صدع بشكل فريد، يمكننا تحديدها وتحليلها بشكل فردي. على سبيل المثال، يمكننا حساب مساحة الشق من خلال حساب عدد البكسلات التي يشغلها في الصورة.
تتمثل الخطوة الأولى لتنفيذ عملية تجزئة التشققات في التفكير في الإعداد الصحيح للكاميرا، والتي يمكن أن تختلف تبعاً للتطبيق. إذا كنت تقوم بفحص هيكل أكبر مثل المبنى، فقد يكون استخدام الطائرات بدون طيار أفضل طريقة لالتقاط صور عالية الدقة من زوايا مختلفة. من ناحية أخرى، إذا كنت تقوم بفحص صفائح معدنية بعد التصنيع، فقد يكون من الأفضل استخدام كاميرات ثابتة عالية الدقة موضوعة بشكل استراتيجي لالتقاط صور مفصلة للأسطح.
بمجرد الانتهاء من إعداد الكاميرا الخاص بك، يمكنك تدريب نموذج رؤية حاسوبي يدعم تجزئة المثيلات، مثل YOLOv8. تحتوي مجموعة بيانات تجزئة التشققاتRoboflow Universe Crack Segmentation Datasation Dataset على صور مشروحة للتشققات ويمكن استخدامها لتدريب نموذجك. يمكنك أيضًا إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك عن طريق التقاط صور الشقوق الخاصة بتطبيقك ووضع تعليقات توضيحية عليها.
يتعلم النموذج تقسيم الشقوق من خلال التعلم تحت الإشراف. أثناء التدريب، يتم تغذية النموذج بالصور والتسميات التي توضح أماكن الشقوق. يقوم النموذج بتعديل معلماته الداخلية لتقليل الفرق بين تنبؤاته والتسميات الفعلية. بعد التدريب، يمكن استخدام النموذج لتحليل الصور الجديدة وتجزئة كل شقوق بشكل فريد.
.avif)
يُعد الكشف عن الشقوق وتجزئتها مفيدًا للغاية في مختلف التطبيقات الصناعية، بدءًا من صيانة البنية التحتية وحتى مراقبة الجودة في التصنيع. من خلال تحديد وتحليل التشققات بدقة، تساعد هذه التقنيات في تعزيز السلامة وطول العمر والجودة في العديد من المجالات. دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة.
تُعد تشققات الطرق مشكلة شائعة ناتجة عن الظروف الجوية وحركة المرور الكثيفة والتآكل الطبيعي. يمكن أن تتسبب التغيرات في درجة الحرارة في تمدد الرصيف وتقلصه، مما يؤدي إلى حدوث تشققات. تضيف المركبات الثقيلة ضغطاً على سطح الطريق، ويمكن أن يؤدي تسرب المياه إلى الشقوق الصغيرة إلى توسيعها وتعميقها بمرور الوقت. يمكن أن تؤدي هذه التشققات إلى تآكل مبكر وفشل هيكلي وزيادة الخطر على الأشخاص الذين يقودون على الطريق. يمكن أن يساعد الاكتشاف المبكر باستخدام تجزئة الشقوق في تبسيط صيانة الطرق.
.avif)
يمكن تصنيف الشقوق المكتشفة والمجزأة باستخدام الرؤية الحاسوبية إلى مستويات منخفضة ومتوسطة وعالية الخطورة بناءً على حجمها. يساعد تصنيف التشققات فرق الصيانة على تحديد الأولويات. على سبيل المثال، يمكن معالجة الشقوق عالية الخطورة أولاً لمنع الأعطال الحرجة وتحسين سلامة الطريق، بينما يمكن جدولة الشقوق المتوسطة والمنخفضة الخطورة للإصلاحات اللاحقة والفحوصات الروتينية. من خلال القيام بذلك، يمكن لفريق الصيانة تحسين استخدام الموارد وخفض تكاليف الصيانة وتقليل التعطيلات لمستخدمي الطرق.
يمكن أيضًا استخدام الكشف عن التشققات للحفاظ على جودة وسلامة المباني والمنشآت الأخرى. تمامًا مثل الطرق، يمكن أن تحدث تشققات في المباني بسبب تغيرات الطقس، وإجهاد المواد، والتآكل والتلف المنتظم. كما أن الآلات الثقيلة المستخدمة أثناء البناء يمكن أن تضع ضغطًا إضافيًا على الهياكل، مما يسبب المزيد من التشققات.
.avif)
من خلال تحديد التشققات ومعالجتها بدقة، يمكن إطالة عمر المباني والمنشآت بشكل كبير. يمكن أيضًا استخدام البيانات التي يتم جمعها من أنظمة الكشف عن التشققات لتحسين معايير ولوائح البناء. من خلال تحليل أنماط وأسباب التشققات في مختلف المشاريع، يمكن لخبراء الصناعة تطوير ممارسات ومواد بناء أفضل.
في صناعة النفط والغاز، يعد الكشف عن التشققات أمرًا ضروريًا للحفاظ على سلامة وموثوقية خطوط الأنابيب وصهاريج التخزين وغيرها من البنى التحتية الحيوية. غالبًا ما تغطي خطوط الأنابيب مسافات طويلة وتواجه ظروفًا بيئية قاسية يمكن أن تسبب تغيرات في الضغط وإجهاد المواد، مما يؤدي إلى حدوث تشققات. تقليديًا، يتم الكشف عن التشققات باستخدام مقاييس فحص خطوط الأنابيب (الخنازير) والاختبار بالموجات فوق الصوتية والتصوير الإشعاعي. إذا لم يتم اكتشاف هذه التشققات وإصلاحها مبكرًا، فقد تؤدي إلى مشاكل خطيرة مثل التسريبات والانفجارات. تشكل التشققات في هذه الصناعة خطرًا كبيرًا على البيئة والبشر.
يتيح تقسيم الشقوق باستخدام الرؤية الحاسوبية المراقبة المستمرة لظروف خطوط الأنابيب. يمكن لفرق الصيانة إجراء الإصلاحات في الوقت المناسب ومنع الكوارث المحتملة من خلال تحديد التشققات في وقت مبكر.
يؤدي الفحص الآلي باستخدام تجزئة الشقوق إلى تغيير مراقبة الجودة في التصنيع. في السابق، كان الكشف عن الشقوق يتم من خلال الفحص البصري وفحص الصبغة المخترقة وفحص الجسيمات المغناطيسية. من خلال دمج أنظمة التصوير المتقدمة وأنظمة الرؤية الحاسوبية في خط الإنتاج، يمكن للمصنعين اكتشاف أصغر الشقوق والعيوب في الأجزاء فور تصنيعها. يمكن فحص كل مكوّن وفحصه ليتوافق مع معايير الجودة العالية قبل وصوله إلى العملاء.
يعمل الفحص الآلي على تحسين الدقة والكفاءة، مما يوفر ملاحظات في الوقت الفعلي حتى تتمكن فرق الإنتاج من إصلاح أي مشكلات بسرعة. وهذا يوفر في التكاليف من خلال تقليل الحاجة إلى عمليات الفحص اليدوي ومنع عمليات الاستدعاء المكلفة. كما أن هذه الأنظمة تجمع بيانات قيّمة عن العيوب، مما يساعد على تحديد الأنماط وتحسين عمليات التصنيع، مما يؤدي إلى منتجات أكثر أمانًا وموثوقية.
.avif)
يوفر اكتشاف التشققات باستخدام التعلّم العميق العديد من الفوائد، بما في ذلك تحسين السلامة والقرارات المستندة إلى البيانات. دعونا نستكشف بعض المزايا الأخرى لاستخدام الكشف عن التشققات في البيئات الصناعية:
وعلى الرغم من مزايا التجزئة المتصدعة فإن لها بعض العيوب. يمكن أن تكون تكاليف البنية التحتية الأولية المرتفعة مقلقة للمؤسسات الصغيرة، كما أن تعقيد النظام يتطلب تدريبًا وصيانة مستمرة. فيما يلي بعض السلبيات الأخرى لاستخدام تجزئة الشقوق في التطبيقات الصناعية:
يمكن أن يلعب تجزئة التشققات واكتشافها دوراً حيوياً في الحفاظ على سلامة بنيتنا التحتية الصناعية ومتانتها. باستخدام التقنيات المتقدمة مثل التعلم العميق والرؤية الحاسوبية، يمكننا اكتشاف المشاكل الهيكلية في وقت مبكر وإصلاحها قبل أن تصبح مشاكل كبيرة. يوفر هذا النهج الاستباقي الوقت والمال مع تلبية معايير السلامة والمعايير التنظيمية. بالإضافة إلى أنه يدعم الممارسات المستدامة من خلال تقليل الحاجة إلى إصلاحات واسعة النطاق. على الرغم من بعض التحديات مثل التكاليف الأولية المرتفعة والتعقيدات، فإن فوائد تجزئة التشققات في مختلف الصناعات تجعلها أداة قيّمة للحفاظ على جودة البنية التحتية وتحسينها.
لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي، تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀
