18 luglio 2024
Scoprite perché è importante rilevare le cricche in ambito industriale e come il rilevamento delle cricche con modelli di deep learning come Ultralytics YOLOv8 automatizza questo processo.
Quando si osserva una crepa su una superficie, può sembrare un problema di poco conto, 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.
Al di là dei ponti, il rilevamento delle crepe tramite deep learning è utile in molti contesti industriali. Contribuisce a garantire l'integrità dell'edificio nell'edilizia, previene costosi tempi di inattività nella produzione e rende più sicure ed efficaci le ispezioni di strade e pavimentazioni. In questo articolo analizzeremo più da vicino come sia possibile utilizzare modelli di intelligenza artificiale e 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 prevede la divisione di 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 degli 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 dell'istanza 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 si sta 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. Se invece si tratta di ispezionare lamiere dopo la produzione, è meglio utilizzare telecamere fisse ad alta risoluzione posizionate strategicamente per catturare immagini dettagliate delle superfici.
Una volta completata la configurazione della telecamera, è possibile addestrare un modello di visione artificiale che supporti la segmentazione delle istanze, come YOLOv8. Il dataset Roboflow Universe Crack Segmentation contiene immagini annotate di crepe e può essere usato per addestrare il modello. È anche possibile creare il proprio set di dati acquisendo e annotando immagini di crepe specifiche per la propria 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.
.png)
Il rilevamento e la segmentazione delle cricche sono incredibilmente utili in varie applicazioni industriali, dalla manutenzione delle infrastrutture al controllo qualità nella produzione. Identificando e analizzando con precisione le cricche, queste tecniche contribuiscono 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 pesante e dall'usura naturale. Le variazioni di temperatura possono causare la dilatazione e la contrazione della pavimentazione, provocando la formazione di crepe. I veicoli pesanti sottopongono il manto stradale a sollecitazioni e l'acqua che si infiltra in 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 circolano sulla strada. Il rilevamento precoce mediante la segmentazione delle crepe può contribuire a semplificare la manutenzione delle strade.
.png)
Le cricche 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 le squadre di manutenzione a stabilire le priorità. Ad esempio, le cricche 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, 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 sollecitare ulteriormente le strutture, causando ulteriori crepe.
.png)
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 gli schemi 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 non vengono individuate e riparate tempestivamente, le cricche possono causare 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 fessure mediante la computer vision consente il monitoraggio continuo delle condizioni delle condutture. Le squadre 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 nella produzione. In precedenza, il rilevamento delle cricche avveniva tramite controlli visivi, ispezione con colorante penetrante e ispezione con particelle magnetiche. Integrando nella linea di produzione sistemi avanzati di imaging e di visione computerizzata, i produttori possono rilevare anche le cricche e i difetti più piccoli nei pezzi subito dopo la loro produzione. Ogni componente può essere controllato e reso conforme agli standard di alta qualità prima che arrivi ai 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 di produzione, ottenendo prodotti più sicuri e affidabili.
.png)
Il rilevamento delle cricche tramite deep learning offre molti vantaggi, tra cui una maggiore sicurezza e decisioni basate sui dati. Esploriamo alcuni degli altri vantaggi dell'utilizzo del rilevamento delle cricche negli ambienti industriali:
Nonostante i vantaggi, la segmentazione delle fessure presenta anche alcuni svantaggi. Gli elevati costi iniziali dell'infrastruttura possono essere preoccupanti per le organizzazioni più piccole e la complessità del sistema richiede formazione e manutenzione continue. 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 diventino gravi. Questo approccio proattivo consente di risparmiare tempo e denaro e di rispettare gli standard di sicurezza e normativi. Inoltre, supporta 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.
Per saperne di più sull'IA, visitate il nostro repository GitHub e partecipate alla nostra comunità. Esplorate le applicazioni dell'IA nel settore manifatturiero e agricolo sulle nostre pagine dedicate alle soluzioni. 🚀
IT
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
TR
VI
AR.webp)
.webp)
