Çatlak Tespiti ve Segmentasyonu için Yapay Zeka Kullanımı

Bir yüzeydeki çatlağa baktığınızda küçük bir sorun gibi görünebilir, ancak ciddi yapısal hasarın iyi bir erken göstergesidir. Örneğin, köprüler çatlaklara karşı düzenli olarak denetlenir ve her yıl tüm köprü hasarlarının %90 'ı bu çatlaklardan kaynaklanır. Geleneksel olarak çatlak denetimi manuel olarak yapılır ve zaman alıcı olabilir. Yapay zeka (AI), çatlak tespitini daha basit hale getirmek için devreye girebilir.

Köprülerin ötesinde, derin öğrenme kullanarak çatlak tespiti birçok endüstriyel ortamda faydalıdır. İnşaatta bina bütünlüğünü garanti etmeye yardımcı olur, üretimde maliyetli duruş sürelerini önler ve yol ve kaldırım denetimlerini daha güvenli ve daha etkili hale getirir. Bu makalede, aşağıdaki gibi yapay zeka ve bilgisayarla görme modellerini nasıl kullanabileceğinize daha yakından bakacağız Ultralytics YOLOv8 Çatlakları geleneksel yöntemlerden çok daha hızlı ve kolay bir şekilde tespit etmek ve segmentlere ayırmak için.

Çatlak Segmentasyonu Nedir?

Çatlak segmentasyonuna geçmeden önce segmentasyonu anlayalım. Segmentasyon, bir görüntüyü farklı bölgelere veya segmentlere ayırmayı içeren bir bilgisayarla görme görevidir. Amaç, görüntüyü basitleştirmek ve analiz etmeyi kolaylaştırmaktır. Segmentasyon size piksel düzeyinde bir anlayış sağlarken, nesne algılama gibi görevler nesneleri tanımlamak ve bulmak için sınırlayıcı kutuları kullanır. 

Farklı segmentasyon teknikleri vardır:

• Anlamsal Segmentasyon: Bu, bir görüntüdeki her pikselin 'yol', 'bina' veya 'ağaç' gibi belirli bir sınıfla etiketlenmesi anlamına gelir. Aynı sınıftaki tüm pikseller tek bir varlık olarak ele alınır.
• Örnek Segmentasyonu: Anlamsal segmentasyonun aksine, bir görüntüdeki farklı arabalar gibi aynı sınıfın ayrı örnekleri arasında ayrım yapar.
• Panoptik Segmentasyon: Bu, bir görüntüdeki piksel düzeyinde kategorizasyon ve farklı nesne örneklerinin ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için hem anlamsal hem de örnek segmentasyon yaklaşımlarını harmanlar.

‍

Çatlakları tespit etmek için örnek segmentasyonu mükemmel bir seçimdir. Her bir çatlağı benzersiz bir şekilde segmentlere ayırarak, onları ayrı ayrı tanımlayabilir ve analiz edebiliriz. Örneğin, görüntüde kapladığı piksel sayısını sayarak bir çatlağın alanını hesaplayabiliriz.

Çatlak Segmentasyonunun Nasıl Çalıştığını Anlamak

Çatlak segmentasyonunu uygulamanın ilk adımı, uygulamaya bağlı olarak farklılık gösterebilecek doğru kamera kurulumunu değerlendirmektir. Bina gibi daha büyük bir yapıyı inceliyorsanız, çeşitli açılardan yüksek çözünürlüklü görüntüler yakalamak için drone kullanmak en iyi yaklaşım olabilir. Öte yandan, üretimden sonra metal levhaları inceliyorsanız, yüzeylerin ayrıntılı görüntülerini yakalamak için stratejik olarak konumlandırılmış sabit yüksek çözünürlüklü kameralar kullanmak en iyisi olabilir.

Kamera kurulumunuzu tamamladıktan sonra, örnek segmentasyonunu destekleyen bir bilgisayarla görme modelini eğitebilirsiniz, örneğin YOLOv8. Roboflow Universe Çatlak Segmentasyonu Veri Seti, çatlakların açıklamalı görüntülerini içerir ve modelinizi eğitmek için kullanılabilir. Uygulamanıza özel çatlak görüntülerini yakalayıp açıklama ekleyerek kendi veri setinizi de oluşturabilirsiniz.

Model, denetimli öğrenme yoluyla çatlakları bölümlere ayırmayı öğrenir. Eğitim sırasında, çatlakların nerede olduğunu gösteren görüntüler ve etiketlerle beslenir. Model, tahminleri ile gerçek etiketler arasındaki farkı en aza indirmek için dahili parametrelerini ayarlar. Eğitimden sonra, yeni görüntüleri analiz etmek ve her bir çatlağı benzersiz bir şekilde segmentlere ayırmak için kullanılabilir.

‍

Çatlak Segmentasyonunun Endüstriyel Uygulamaları

Çatlak tespiti ve segmentasyonu, altyapı bakımından üretimde kalite kontrolüne kadar çeşitli endüstriyel uygulamalarda son derece kullanışlıdır. Çatlakları doğru bir şekilde tespit ve analiz eden bu teknikler birçok alanda güvenlik, uzun ömürlülük ve kaliteyi artırmaya yardımcı olur. Şimdi birkaç örneğe göz atalım.

Yol ve Kaldırım Kalitesinin Korunması

Yol çatlakları hava koşulları, yoğun trafik ve doğal aşınma ve yıpranmadan kaynaklanan yaygın bir sorundur. Sıcaklıktaki değişiklikler kaplamanın genişlemesine ve büzülmesine neden olarak çatlaklara yol açabilir. Ağır taşıtlar yol yüzeyine baskı uygular ve küçük çatlaklara sızan su zamanla çatlakları genişletip derinleştirebilir. Bu çatlaklar erken aşınmaya, yapısal arızalara ve yolda araç kullanan insanlar için artan tehlikeye yol açabilir. Çatlak segmentasyonu kullanarak erken tespit, yol bakımını kolaylaştırmaya yardımcı olabilir.

‍

Bilgisayar görüşü kullanılarak tespit edilen ve bölümlere ayrılan çatlaklar, boyutlarına göre düşük, orta ve yüksek önem derecelerine göre sınıflandırılabilir. Çatlakların sınıflandırılması bakım ekiplerinin öncelik belirlemesine yardımcı olur. Örneğin, kritik arızaları önlemek ve yol güvenliğini artırmak için ilk olarak yüksek şiddetli çatlaklar ele alınabilirken, orta ve düşük şiddetli çatlaklar sonraki onarımlar ve rutin kontroller için planlanabilir. Böylece bakım ekibi kaynak kullanımını optimize edebilir, bakım maliyetlerini düşürebilir ve yol kullanıcıları için kesintileri en aza indirebilir.

Yapısal Denetim ve İzleme

Çatlak tespiti, binaların ve diğer yapıların kalitesini ve güvenliğini korumak için de kullanılabilir. Tıpkı yollar gibi, binalarda da hava değişiklikleri, malzeme yorgunluğu ve düzenli aşınma ve yıpranma nedeniyle çatlaklar oluşabilir. İnşaat sırasında kullanılan ağır makineler de yapılar üzerinde ekstra baskı oluşturarak daha fazla çatlağa neden olabilir. 

‍

Çatlakların doğru bir şekilde tespit edilmesi ve ele alınmasıyla, binaların ve yapıların ömrü önemli ölçüde uzatılabilir. Çatlak tespit sistemlerinden toplanan veriler, inşaat standartlarını ve yönetmeliklerini iyileştirmek için de kullanılabilir. Sektör uzmanları, farklı projelerdeki çatlakların modellerini ve nedenlerini analiz ederek daha iyi inşaat uygulamaları ve malzemeleri geliştirebilir. 

Petrol ve Gazda Çatlak Tespiti

Petrol ve gaz endüstrisinde çatlak tespiti, boru hatlarının, depolama tanklarının ve diğer hayati altyapıların güvenliğini ve güvenilirliğini korumak için çok önemlidir. Boru hatları genellikle uzun mesafeler kat eder ve basınç değişikliklerine ve malzeme yorgunluğuna neden olarak çatlaklara yol açabilecek zorlu çevre koşullarıyla karşı karşıya kalır. Geleneksel olarak, çatlak tespiti boru hattı denetim göstergeleri (pigs), ultrasonik testler ve radyografi kullanılarak yapılır. Bu çatlaklar erken tespit edilip giderilmezse sızıntı ve patlama gibi ciddi sorunlara yol açabilir. Bu sektördeki çatlaklar çevre ve insanlar için büyük bir risk oluşturmaktadır.

‍

Bilgisayar görüşü kullanarak çatlak segmentasyonu, boru hattı koşullarının sürekli izlenmesini sağlar. Bakım ekipleri çatlakları erken tespit ederek zamanında onarım yapabilir ve olası felaketleri önleyebilir.

İmalat Parçalarının Otomatik Denetimi

Çatlak segmentasyonu kullanan otomatik denetim, üretimde kalite kontrolünü dönüştürüyor. Önceden çatlak tespiti görsel kontroller, boya penetrant denetimi ve manyetik parçacık denetimi yoluyla yapılıyordu. Gelişmiş görüntüleme ve bilgisayarla görme sistemlerini üretim hattına entegre eden üreticiler, parçalardaki en küçük çatlakları ve kusurları bile üretildikten hemen sonra tespit edebiliyor. Her bileşen müşterilere ulaşmadan önce kontrol edilip yüksek kalite standartlarını karşılayacak hale getirilebilir. 

Otomatik denetim doğruluğu ve verimliliği artırarak gerçek zamanlı geri bildirim sağlar, böylece üretim ekipleri herhangi bir sorunu hızla çözebilir. Bu da manuel denetim ihtiyacını azaltarak ve pahalı geri çağırmaları önleyerek maliyet tasarrufu sağlar. Ayrıca, bu sistemler kusurlar hakkında değerli veriler toplayarak kalıpların belirlenmesine ve üretim süreçlerinin iyileştirilmesine yardımcı olarak daha güvenli, daha güvenilir ürünler elde edilmesini sağlar.

‍

Çatlak Segmentasyonunun Artıları ve Eksileri

Derin öğrenme kullanarak çatlak tespiti, gelişmiş güvenlik ve veriye dayalı kararlar dahil olmak üzere birçok avantaj sunar. Endüstriyel ortamlarda çatlak tespiti kullanmanın diğer avantajlarından bazılarını inceleyelim:

• Sürdürülebilir uygulamalar: Kapsamlı onarım ve değiştirme ihtiyacını azaltarak, malzeme ve kaynak tasarrufu sağlayarak sürdürülebilir inşaat ve bakım uygulamalarını destekler.
• En aza indirilmiş kesintiler: Rutin bakım sırasında daha az ciddi çatlaklar için onarımların planlanması, operasyonlarda ve kullanımda büyük kesintilerin önlenmesine yardımcı olur.
• Yönetmeliklere uygunluk: Altyapının düzenli olarak denetlenmesini ve bakımının yapılmasını sağlayarak endüstri standartlarının ve düzenleyici gerekliliklerin karşılanmasına yardımcı olur.

Avantajlarına rağmen çatlak segmentasyonunun bazı dezavantajları da vardır. Yüksek başlangıç altyapı maliyetleri küçük kuruluşlar için endişe verici olabilir ve sistemin karmaşıklığı sürekli eğitim ve bakım gerektirir. İşte endüstriyel uygulamalarda çatlak segmentasyonu kullanmanın diğer dezavantajlarından bazıları:

• Yanlış pozitifler ve negatifler: Çatlakları yanlış tespit edebilir veya tespit edemeyerek gereksiz veya atlanmış onarımlara yol açabilir.
• Veri yönetimi zorlukları: Sağlam depolama ve analiz araçlarına ihtiyaç duyan büyük miktarda veri üretir.
• Çevresel faktörler: Aşırı hava koşulları veya yüksek nem gibi dış koşullar çatlak segmentasyon sistemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini etkileyebilir.
• Mevcut sistemlerle entegrasyon: Çatlak tespit teknolojisini mevcut altyapı ve sistemlerle entegre etmek zor olabilir ve ek modifikasyonlar veya yükseltmeler gerektirebilir.

Önemli Çıkarımlar

Çatlak segmentasyonu ve tespiti, endüstriyel altyapımızı güvenli ve dayanıklı tutmada hayati bir rol oynayabilir. Derin öğrenme ve bilgisayarla görme gibi gelişmiş teknolojileri kullanarak yapısal sorunları erkenden tespit edebilir ve önemli sorunlara dönüşmeden önce düzeltebiliriz. Bu proaktif yaklaşım, güvenlik ve düzenleyici standartları karşılarken zamandan ve paradan tasarruf sağlar. Ayrıca, kapsamlı onarım ihtiyacını en aza indirerek sürdürülebilir uygulamaları destekliyor. Yüksek başlangıç maliyetleri ve karmaşıklık gibi bazı zorluklara rağmen, çatlak segmentasyonunun çeşitli endüstrilerdeki faydaları, onu altyapı kalitesini korumak ve iyileştirmek için değerli bir araç haline getirmektedir.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarımdaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀