Scopri perché è importante rilevare le crepe in ambito industriale e come il rilevamento delle crepe tramite modelli di deep learning come Ultralytics YOLOv8 automatizza questo processo.
Quando si osserva una crepa su una superficie, potrebbe sembrare un piccolo problema, ma è un buon indicatore precoce di gravi danni strutturali. Ad esempio, i ponti vengono ispezionati regolarmente per verificare la presenza di crepe, che rappresentano il 90% di tutti i danni ai ponti ogni anno. Tradizionalmente, l'ispezione delle crepe viene eseguita manualmente e può richiedere molto tempo. L'intelligenza artificiale (AI) può intervenire per semplificare il rilevamento delle crepe.
Oltre ai ponti, il rilevamento delle crepe tramite deep learning è utile in molti contesti industriali. Aiuta a garantire l'integrità degli edifici nell'edilizia, evita costosi fermi macchina nella produzione e rende più sicure ed efficaci le ispezioni di strade e marciapiedi. In questo articolo vedremo più da vicino come è possibile utilizzare l'intelligenza artificiale e i modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLOv8 per rilevare e segmentare le crepe in modo molto più rapido e semplice rispetto ai metodi tradizionali.
Prima di addentrarci nella segmentazione delle crepe, cerchiamo di capire la segmentazione. La segmentazione è un'attività di computer vision che consiste nel dividere un'immagine in diverse regioni o segmenti. L'obiettivo è semplificare l'immagine e renderla più facile da analizzare. La segmentazione fornisce una comprensione a livello di pixel, mentre attività come il rilevamento di oggetti utilizzano i riquadri di delimitazione per identificare e localizzare gli oggetti.
Esistono diversi tipi di tecniche di segmentazione:
Per quanto riguarda il rilevamento delle crepe, la segmentazione delle istanze è un'ottima scelta. Segmentando in modo univoco ogni crepa, possiamo identificarla e analizzarla singolarmente. Ad esempio, possiamo calcolare l'area di una crepa contando il numero di pixel che occupa nell'immagine.
Il primo passo per implementare la segmentazione delle crepe è considerare la giusta configurazione della telecamera, che può variare a seconda dell'applicazione. Se stai ispezionando una struttura di grandi dimensioni come un edificio, l'utilizzo di droni potrebbe essere l'approccio migliore per catturare immagini ad alta risoluzione da varie angolazioni. D'altra parte, se stai ispezionando lamiere dopo la produzione, potrebbe essere meglio utilizzare telecamere fisse ad alta risoluzione posizionate strategicamente per catturare immagini dettagliate delle superfici.
Una volta completata la configurazione della videocamera, puoi addestrare un modello di visione computerizzata che supporti la segmentazione delle istanze, come ad esempio YOLOv8. Il datasetRoboflow Universe Crack Segmentation contiene immagini annotate di crepe e può essere utilizzato per addestrare il tuo modello. Puoi anche creare il tuo dataset personale catturando e annotando immagini di crepe specifiche per la tua applicazione.
Il modello impara a segmentare le crepe attraverso un apprendimento supervisionato. Durante l'addestramento, gli vengono fornite immagini ed etichette che indicano la posizione delle crepe. Il modello regola i suoi parametri interni per minimizzare la differenza tra le sue previsioni e le etichette reali. Dopo l'addestramento, può essere utilizzato per analizzare nuove immagini e segmentare in modo univoco ogni crepa.
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Il rilevamento e la segmentazione delle crepe sono incredibilmente utili in diverse applicazioni industriali, dalla manutenzione delle infrastrutture al controllo di qualità nella produzione. Identificando e analizzando con precisione le cricche, queste tecniche aiutano a promuovere la sicurezza, la longevità e la qualità in molti settori. Vediamo alcuni esempi.
Le crepe stradali sono un problema comune causato dalle condizioni atmosferiche, dal traffico intenso e dall'usura naturale. Le variazioni di temperatura possono causare l'espansione e la contrazione della pavimentazione, provocando la formazione di crepe. I veicoli pesanti sollecitano la superficie stradale e l'acqua che si infiltra nelle piccole crepe può allargarle e approfondirle nel tempo. Queste crepe possono portare a un'usura prematura, a cedimenti strutturali e a un maggiore pericolo per le persone che percorrono la strada. Il rilevamento precoce grazie alla segmentazione delle crepe può aiutare a semplificare la manutenzione delle strade.
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Le crepe rilevate e segmentate con la computer vision possono essere classificate in livelli di gravità bassi, medi e alti in base alle loro dimensioni. La classificazione delle crepe aiuta i team di manutenzione a stabilire le priorità. Ad esempio, le crepe ad alta gravità possono essere affrontate per prime per prevenire guasti critici e migliorare la sicurezza stradale, mentre quelle a media e bassa gravità possono essere programmate per riparazioni successive e controlli di routine. In questo modo, il team di manutenzione può ottimizzare l'uso delle risorse, ridurre i costi di manutenzione e minimizzare i disagi per gli utenti della strada.
Il rilevamento delle crepe può essere utilizzato anche per mantenere la qualità e la sicurezza di edifici e altre strutture. Proprio come le strade, anche gli edifici possono sviluppare crepe a causa dei cambiamenti climatici, dell'affaticamento dei materiali e dell'usura regolare. Anche i macchinari pesanti utilizzati durante la costruzione possono sottoporre le strutture a ulteriori sollecitazioni, causando ulteriori crepe.
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Identificando e risolvendo con precisione le crepe, è possibile prolungare in modo significativo la durata di vita di edifici e strutture. I dati raccolti dai sistemi di rilevamento delle crepe possono essere utilizzati anche per migliorare gli standard e le normative edilizie. Analizzando i modelli e le cause delle crepe nei diversi progetti, gli esperti del settore possono sviluppare pratiche e materiali di costruzione migliori.
Nell'industria del petrolio e del gas, il rilevamento delle cricche è essenziale per mantenere la sicurezza e l'affidabilità di oleodotti, serbatoi di stoccaggio e altre infrastrutture vitali. Le condutture coprono spesso lunghe distanze e devono affrontare condizioni ambientali difficili che possono causare variazioni di pressione e affaticamento dei materiali, con conseguente formazione di cricche. Tradizionalmente, il rilevamento delle cricche viene effettuato utilizzando misuratori di ispezione delle condutture (pigs), test a ultrasuoni e radiografia. Se queste crepe non vengono individuate e risolte tempestivamente, possono portare a problemi gravi come perdite ed esplosioni. Le crepe in questo settore rappresentano un rischio enorme per l'ambiente e per le persone.
La segmentazione delle crepe tramite la computer vision consente di monitorare costantemente le condizioni delle condutture. I team di manutenzione possono effettuare riparazioni tempestive e prevenire potenziali disastri grazie all'identificazione precoce delle crepe.
L'ispezione automatizzata che utilizza la segmentazione delle cricche sta trasformando il controllo qualità nel settore manifatturiero. In precedenza, il rilevamento delle cricche avveniva attraverso controlli visivi, ispezioni con coloranti e particelle magnetiche. Integrando sistemi avanzati di imaging e di visione computerizzata nella linea di produzione, i produttori possono rilevare anche le più piccole cricche e i difetti dei pezzi subito dopo la loro realizzazione. Ogni componente può essere controllato e reso conforme agli standard di alta qualità prima che raggiunga i clienti.
L'ispezione automatizzata migliora l'accuratezza e l'efficienza, fornendo un feedback in tempo reale per consentire ai team di produzione di risolvere rapidamente eventuali problemi. Ciò consente di risparmiare sui costi, riducendo la necessità di ispezioni manuali ed evitando costosi richiami. Inoltre, questi sistemi raccolgono dati preziosi sui difetti, aiutando a identificare gli schemi e a migliorare i processi produttivi, ottenendo prodotti più sicuri e affidabili.
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Il rilevamento delle cricche utilizzando il deep learning offre molti vantaggi, tra cui una maggiore sicurezza e decisioni basate sui dati. Scopriamo alcuni degli altri vantaggi dell'utilizzo del rilevamento delle crepe negli ambienti industriali:
Nonostante i suoi vantaggi, la segmentazione delle falle presenta anche alcuni svantaggi. Gli alti costi iniziali dell'infrastruttura possono essere preoccupanti per le aziende più piccole e la complessità del sistema richiede una formazione e una manutenzione continua. Ecco alcuni degli altri svantaggi dell'uso della segmentazione delle cricche nelle applicazioni industriali:
La segmentazione e il rilevamento delle crepe possono svolgere un ruolo fondamentale nel mantenere le nostre infrastrutture industriali sicure e durature. Utilizzando tecnologie avanzate come il deep learning e la computer vision, possiamo individuare precocemente i problemi strutturali e risolverli prima che si trasformino in problemi significativi. Questo approccio proattivo consente di risparmiare tempo e denaro e di rispettare gli standard di sicurezza e normativi. Inoltre, favorisce le pratiche sostenibili riducendo al minimo la necessità di riparazioni estese. Nonostante alcune sfide, come gli alti costi iniziali e la complessità, i vantaggi della segmentazione delle crepe in vari settori industriali la rendono uno strumento prezioso per mantenere e migliorare la qualità delle infrastrutture.
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