Sabe porque é importante detetar fissuras em ambientes industriais e como a deteção de fissuras utilizando modelos de aprendizagem profunda como Ultralytics YOLOv8 automatiza este processo.
Quando olhas para uma fenda numa superfície, pode parecer um pequeno problema, mas é um bom indicador precoce de danos estruturais graves. Por exemplo, as pontes são inspeccionadas regularmente para detetar fissuras, e estas são responsáveis por 90% de todos os danos em pontes todos os anos. Tradicionalmente, a inspeção de fissuras é feita manualmente e pode consumir muito tempo. A inteligência artificial (IA) pode entrar em ação para simplificar a deteção de fissuras.
Para além das pontes, a deteção de fissuras com recurso à aprendizagem profunda é útil em muitos contextos industriais. Ajuda a garantir a integridade do edifício na construção, evita tempos de paragem dispendiosos na produção e torna as inspecções de estradas e pavimentos mais seguras e eficazes. Neste artigo, vamos analisar mais detalhadamente como podes utilizar modelos de IA e de visão por computador como Ultralytics YOLOv8 para detetar e segmentar fissuras de forma muito mais rápida e fácil do que os métodos tradicionais.
Antes de nos debruçarmos sobre a segmentação de fendas, vamos compreender a segmentação. A segmentação é uma tarefa de visão computacional que envolve a divisão de uma imagem em diferentes regiões ou segmentos. O objetivo é simplificar a imagem e torná-la mais fácil de analisar. A segmentação dá-te uma compreensão ao nível do pixel, enquanto tarefas como a deteção de objectos utilizam caixas delimitadoras para identificar e localizar objectos.
Existem diferentes tipos de técnicas de segmentação:
No que diz respeito à deteção de fissuras, a segmentação de instâncias é uma óptima escolha. Ao segmentar cada fissura de forma única, podemos identificá-las e analisá-las individualmente. Por exemplo, podemos calcular a área de uma fissura contando o número de pixéis que ocupa na imagem.
O primeiro passo para implementar a segmentação de fendas é considerar a configuração correcta da câmara, que pode variar consoante a aplicação. Se estiveres a inspecionar uma estrutura maior, como um edifício, a utilização de drones pode ser a melhor abordagem para captar imagens de alta resolução de vários ângulos. Por outro lado, se estiver a inspecionar chapas metálicas após o fabrico, poderá ser melhor utilizar câmaras fixas de alta resolução posicionadas estrategicamente para captar imagens detalhadas das superfícies.
Quando tiveres finalizado a configuração da tua câmara, podes treinar um modelo de visão por computador que suporte a segmentação de instâncias, como YOLOv8. O Roboflow Universe Crack Segmentation Dataset contém imagens anotadas de fissuras e pode ser utilizado para treinar o teu modelo. Também podes criar o teu próprio conjunto de dados, capturando e anotando imagens de fissuras específicas para a tua aplicação.
O modelo aprende a segmentar as fissuras através de aprendizagem supervisionada. Durante o treino, recebe imagens e etiquetas que mostram onde estão as fissuras. O modelo ajusta seus parâmetros internos para minimizar a diferença entre suas previsões e os rótulos reais. Após o treino, pode ser utilizado para analisar novas imagens e segmentar cada fissura de forma única.
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A deteção e segmentação de fissuras são incrivelmente úteis em várias aplicações industriais, desde a manutenção de infra-estruturas ao controlo de qualidade no fabrico. Ao identificar e analisar com precisão as fissuras, estas técnicas ajudam a promover a segurança, a longevidade e a qualidade em muitos domínios. Vejamos alguns exemplos.
As fissuras nas estradas são um problema comum causado pelas condições climatéricas, pelo tráfego intenso e pelo desgaste natural. As mudanças de temperatura podem fazer com que o pavimento se expanda e contraia, provocando fissuras. Os veículos pesados aumentam a tensão na superfície da estrada e a água que se infiltra em pequenas fissuras pode alargá-las e aprofundá-las com o tempo. Estas fissuras podem levar a um desgaste prematuro, a falhas estruturais e a um maior perigo para as pessoas que conduzem na estrada. A deteção precoce utilizando a segmentação de fissuras pode ajudar a simplificar a manutenção das estradas.
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As fissuras detectadas e segmentadas utilizando a visão por computador podem ser classificadas em níveis de gravidade baixa, média e alta com base no seu tamanho. A classificação das fissuras ajuda as equipas de manutenção a estabelecer prioridades. Por exemplo, as fissuras de alta gravidade podem ser tratadas em primeiro lugar para evitar falhas críticas e melhorar a segurança rodoviária, enquanto as fissuras de média e baixa gravidade podem ser programadas para reparações subsequentes e verificações de rotina. Ao fazê-lo, a equipa de manutenção pode otimizar a utilização de recursos, reduzir os custos de manutenção e minimizar as perturbações para os utentes da estrada.
A deteção de fissuras também pode ser utilizada para manter a qualidade e a segurança de edifícios e outras estruturas. Tal como as estradas, os edifícios podem desenvolver fissuras devido às alterações climáticas, à fadiga do material e ao desgaste regular. A maquinaria pesada utilizada durante a construção também pode exercer uma pressão adicional sobre as estruturas, provocando mais fissuras.
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Ao identificar e tratar com precisão as fissuras, a vida útil dos edifícios e estruturas pode ser significativamente prolongada. Os dados recolhidos pelos sistemas de deteção de fissuras também podem ser utilizados para melhorar as normas e regulamentos de construção. Ao analisar os padrões e as causas das fissuras em diferentes projectos, os especialistas da indústria podem desenvolver melhores práticas e materiais de construção.
Na indústria do petróleo e do gás, a deteção de fissuras é essencial para manter a segurança e a fiabilidade das condutas, dos tanques de armazenamento e de outras infra-estruturas vitais. As tubagens percorrem frequentemente longas distâncias e enfrentam condições ambientais adversas que podem causar alterações de pressão e fadiga do material, conduzindo a fissuras. Tradicionalmente, a deteção de fissuras é feita utilizando medidores de inspeção de condutas (pigs), testes ultra-sónicos e radiografia. Se estas fissuras não forem detectadas e reparadas atempadamente, podem originar problemas graves, como fugas e explosões. As fissuras nesta indústria representam um enorme risco para o ambiente e para os seres humanos.
A segmentação de fissuras usando visão computacional permite o monitoramento contínuo das condições da tubulação. As equipas de manutenção podem efetuar reparações atempadas e evitar potenciais desastres através da identificação precoce de fissuras.
A inspeção automatizada utilizando a segmentação de fendas está a transformar o controlo de qualidade no fabrico. Anteriormente, a deteção de fissuras era feita através de verificações visuais, inspeção por penetração de corante e inspeção por partículas magnéticas. Ao integrar sistemas avançados de imagem e visão por computador na linha de produção, os fabricantes podem detetar até as mais pequenas fissuras e defeitos nas peças imediatamente após a sua produção. Todos os componentes podem ser verificados e cumpridos de acordo com padrões de alta qualidade antes de chegarem aos clientes.
A inspeção automatizada melhora a precisão e a eficiência, fornecendo feedback em tempo real para que as equipas de produção possam corrigir rapidamente quaisquer problemas. Isto poupa custos, reduzindo a necessidade de inspecções manuais e evitando recolhas dispendiosas. Além disso, estes sistemas recolhem dados valiosos sobre defeitos, ajudando a identificar padrões e a melhorar os processos de fabrico, resultando em produtos mais seguros e fiáveis.
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A deteção de fissuras utilizando a aprendizagem profunda oferece muitos benefícios, incluindo maior segurança e decisões baseadas em dados. Vamos explorar algumas das outras vantagens da utilização da deteção de fissuras em ambientes industriais:
Apesar das suas vantagens, a segmentação por crack também tem alguns inconvenientes. Os elevados custos iniciais de infraestrutura podem ser preocupantes para as organizações mais pequenas, e a complexidade do sistema exige formação e manutenção contínuas. Aqui estão alguns dos outros contras do uso da segmentação de trincas em aplicações industriais:
A segmentação e a deteção de fissuras podem desempenhar um papel vital para manter a nossa infraestrutura industrial segura e duradoura. Ao utilizar tecnologias avançadas como a aprendizagem profunda e a visão computacional, podemos detetar problemas estruturais precocemente e corrigi-los antes que se tornem problemas significativos. Esta abordagem proactiva poupa tempo e dinheiro, ao mesmo tempo que cumpre as normas de segurança e regulamentares. Além disso, apoia práticas sustentáveis ao minimizar a necessidade de reparações extensas. Apesar de alguns desafios, como custos iniciais elevados e complexidade, os benefícios da segmentação de fissuras em vários sectores tornam-na uma ferramenta valiosa para manter e melhorar a qualidade das infra-estruturas.
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