استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الشقوق وتقسيمها

عندما ترى شقًا على سطح ما، قد يبدو مشكلة بسيطة، لكنه مؤشر مبكر جيد على وجود أضرار هيكلية جسيمة. فعلى سبيل المثال، تُفحص الجسور بانتظام بحثًا عن الشقوق، وهي مسؤولة عن 90% من إجمالي الأضرار التي تلحق بالجسور كل عام. تقليديًا، يُجرى فحص الشقوق يدويًا وقد يستغرق وقتًا طويلًا. ويمكن للذكاء الاصطناعي (AI) أن يجعل اكتشاف الشقوق أبسط.

إلى جانب الجسور، يفيد اكتشاف الشقوق باستخدام التعلم العميق في كثير من البيئات الصناعية. فهو يساعد على الحفاظ على سلامة المباني في قطاع الإنشاءات، ويمنع فترات التوقف المكلفة في قطاع التصنيع، ويجعل فحص الطرق والأرصفة أكثر أمانًا وفعالية. في هذا المقال، سنتعمق في كيفية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 من أجل اكتشاف الشقوق وتجزئتها بسرعة وسهولة أكبر بكثير من الطرق التقليدية.

ما تجزئة الشقوق؟#

قبل أن نتعمق في تجزئة الشقوق، لنتعرف إلى مفهوم التجزئة. التجزئة مهمة في الرؤية الحاسوبية تتضمن تقسيم الصورة إلى مناطق أو أجزاء مختلفة. وهدفها تبسيط الصورة وتسهيل تحليلها. وتوفر التجزئة فهمًا على مستوى البكسل، بينما تستخدم مهام مثل اكتشاف الأجسام صناديق الإحاطة لتحديد الأجسام وتعيين مواقعها.

توجد أنواع مختلفة من تقنيات التجزئة:

• التجزئة الدلالية: تعني إسناد فئة محددة إلى كل بكسل في الصورة، مثل «طريق» أو «مبنى» أو «شجرة». وتُعامل جميع وحدات البكسل التابعة للفئة نفسها بوصفها كيانًا واحدًا.
• تجزئة المثيلات: على خلاف التجزئة الدلالية، تميز هذه الطريقة بين المثيلات المنفصلة للفئة نفسها، مثل السيارات المختلفة في الصورة.
• التجزئة الشاملة: تجمع هذه الطريقة بين نهجي التجزئة الدلالية وتجزئة المثيلات لتقديم فهم مفصل للتصنيف على مستوى البكسل ومثيلات الأجسام المتميزة في الصورة.

الشكل 1. الفروق بين تقنيات التجزئة: الصورة الأصلية (G)، والتجزئة الدلالية (H)، وتجزئة الكائنات (I)، والتجزئة الشاملة (J).

فيما يتعلق باكتشاف الشقوق، تُعد تجزئة المثيلات خيارًا ممتازًا. فمن خلال تجزئة كل شق على نحو مستقل، يمكننا تحديد الشقوق وتحليلها كلًّا على حدة. فعلى سبيل المثال، يمكننا حساب مساحة الشق عبر عدّ وحدات البكسل التي يشغلها في الصورة.

فهم آلية عمل تجزئة الشقوق#

تتمثل الخطوة الأولى لتطبيق تجزئة الشقوق في اختيار إعداد الكاميرا المناسب، إذ يختلف الإعداد باختلاف التطبيق. فإذا كنتم تفحصون بنية كبيرة مثل مبنى، فقد تكون الطائرات المسيّرة أفضل خيار لالتقاط صور عالية الدقة من زوايا مختلفة. أما إذا كنتم تفحصون صفائح معدنية بعد تصنيعها، فقد يكون من الأفضل استخدام كاميرات ثابتة عالية الدقة، موضوعة بعناية لالتقاط صور مفصلة للأسطح.

بعد الانتهاء من إعداد الكاميرا، يمكنكم تدريب نموذج رؤية حاسوبية يدعم تجزئة الكائنات، مثل YOLOv8. تحتوي مجموعة بيانات تجزئة الشقوق من Roboflow Universe على صور مشروحة للشقوق، ويمكن استخدامها لتدريب نموذجكم. ويمكنكم أيضًا إنشاء مجموعة بياناتكم الخاصة بالتقاط صور الشقوق الخاصة بتطبيقكم وشرحها.

يتعلم النموذج تجزئة الشقوق من خلال التعلم الخاضع للإشراف. أثناء التدريب، تُقدَّم إليه صور وتسميات توضّح مواقع الشقوق. ويضبط النموذج معلماته الداخلية لتقليل الفرق بين تنبؤاته والتسميات الفعلية. وبعد التدريب، يمكن استخدامه لتحليل صور جديدة وتجزيء كل شق على حدة.

الشكل 2. استخدام Ultralytics YOLOv8 لتجزئة الشقوق.

التطبيقات الصناعية لتجزئة الشقوق#

يفيد اكتشاف الشقوق وتجزئتها كثيرًا في تطبيقات صناعية متنوعة، بدءًا من صيانة البنية التحتية ووصولًا إلى مراقبة الجودة في التصنيع. ومن خلال تحديد الشقوق وتحليلها بدقة، تساعد هذه التقنيات على تعزيز السلامة والمتانة والجودة في مجالات عديدة. لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة.

الحفاظ على جودة الطرق وأرصفة الطرق#

تُعد شقوق الطرق مشكلة شائعة تسببها الظروف الجوية وحركة المرور الكثيفة والتآكل الطبيعي. وقد تؤدي التغيرات في درجة الحرارة إلى تمدد الرصف وانكماشه، ما يسبب تشققه. كما تضيف المركبات الثقيلة ضغطًا على سطح الطريق، وقد يؤدي تسرب الماء إلى الشقوق الصغيرة إلى اتساعها وتعميقها بمرور الوقت. ويمكن أن تؤدي هذه الشقوق إلى التآكل المبكر والإخفاقات الهيكلية وزيادة الخطر على سائقي الطرق. ويساعد الكشف المبكر باستخدام تجزئة الشقوق على تبسيط صيانة الطرق.

الشكل 3. شق في طريق. مصدر الصورة: Envato Elements.

يمكن تصنيف الشقوق المكتشفة والمجزأة باستخدام الرؤية الحاسوبية إلى مستويات خطورة منخفضة ومتوسطة وعالية، بناءً على حجمها. ويساعد تصنيف الشقوق فرق الصيانة على تحديد الأولويات. فعلى سبيل المثال، يمكن معالجة الشقوق الشديدة أولًا لمنع الإخفاقات الحرجة وتحسين سلامة الطرق، بينما يمكن جدولة إصلاح الشقوق المتوسطة والمنخفضة وإجراء الفحوصات الدورية لها لاحقًا. وبهذه الطريقة، يمكن لفريق الصيانة تحسين استخدام الموارد وخفض تكاليف الصيانة وتقليل الإزعاج لمستخدمي الطرق.

فحص البنى ومراقبتها#

يمكن استخدام اكتشاف الشقوق أيضًا للحفاظ على جودة المباني وغيرها من البنى وسلامتها. وكما هو الحال مع الطرق، قد تظهر الشقوق في المباني بسبب تغيرات الطقس وإجهاد المواد والتآكل المنتظم. كما يمكن للآلات الثقيلة المستخدمة أثناء الإنشاء أن تفرض ضغطًا إضافيًا على البنى، فتتسبب في مزيد من الشقوق.

الشكل 4. استخدام هاتف محمول لالتقاط صور من أجل تجزئة الشقوق.

يمكن إطالة عمر المباني والبنى بدرجة كبيرة من خلال تحديد الشقوق ومعالجتها بدقة. كما يمكن استخدام البيانات التي تجمعها أنظمة اكتشاف الشقوق لتحسين معايير البناء واللوائح. ومن خلال تحليل أنماط الشقوق وأسبابها في مشروعات مختلفة، يستطيع خبراء القطاع تطوير ممارسات ومواد بناء أفضل.

اكتشاف الشقوق في قطاع النفط والغاز#

في قطاع النفط والغاز، يُعد اكتشاف الشقوق ضروريًا للحفاظ على سلامة خطوط الأنابيب وخزانات التخزين وغيرها من البنى التحتية الحيوية وموثوقيتها. غالبًا ما تمتد خطوط الأنابيب لمسافات طويلة وتواجه ظروفًا بيئية قاسية قد تسبب تغيرات في الضغط وإجهادًا للمواد، ما يؤدي إلى ظهور الشقوق. تقليديًا، يُجرى اكتشاف الشقوق باستخدام أدوات فحص خطوط الأنابيب (pigs)، والاختبارات بالموجات فوق الصوتية، والتصوير الإشعاعي. وإذا لم تُكتشف هذه الشقوق وتُصلح مبكرًا، فقد تؤدي إلى مشكلات خطيرة مثل التسربات والانفجارات. وتشكل الشقوق في هذا القطاع خطرًا كبيرًا على البيئة والبشر.

الشكل 5. عمال يفحصون خزانات الغاز على قطار. مصدر الصورة: Envato Elements.

تتيح تجزئة الشقوق باستخدام الرؤية الحاسوبية مراقبة حالة خطوط الأنابيب باستمرار. ويمكن لفرق الصيانة إجراء الإصلاحات في الوقت المناسب ومنع الكوارث المحتملة من خلال اكتشاف الشقوق مبكرًا.

الفحص المؤتمت للأجزاء المصنّعة#

يُحدث الفحص المؤتمت باستخدام تجزئة الشقوق تحولًا في ضبط الجودة في قطاع التصنيع. في السابق، كان اكتشاف الشقوق يتم عبر الفحوصات البصرية وفحص اختراق الصبغة وفحص الجسيمات المغناطيسية. ومن خلال دمج أنظمة التصوير المتقدمة والرؤية الحاسوبية في خط الإنتاج، يستطيع المصنّعون اكتشاف أصغر الشقوق والعيوب في الأجزاء فور تصنيعها. ويمكن فحص كل مكوّن وضمان استيفائه معايير الجودة العالية قبل وصوله إلى العملاء.

يحسّن الفحص المؤتمت الدقة والكفاءة، ويوفر تغذية راجعة في الوقت الفعلي تتيح لفرق الإنتاج معالجة أي مشكلات بسرعة. وهذا يوفر التكاليف من خلال تقليل الحاجة إلى الفحوصات اليدوية ومنع عمليات الاستدعاء المكلفة. كما تجمع هذه الأنظمة بيانات قيّمة عن العيوب، ما يساعد على تحديد الأنماط وتحسين عمليات التصنيع، وبالتالي إنتاج منتجات أكثر أمانًا وموثوقية.

الشكل 6. اكتشاف الشقوق في الأجزاء المعدنية.

إيجابيات وسلبيات تجزئة الشقوق#

يوفر اكتشاف الشقوق باستخدام التعلم العميق فوائد عديدة، منها تحسين السلامة ودعم القرارات المستندة إلى البيانات. لنستعرض بعض المزايا الأخرى لاستخدام اكتشاف الشقوق في البيئات الصناعية:

• الممارسات المستدامة: تدعم ممارسات البناء والصيانة المستدامة من خلال تقليل الحاجة إلى الإصلاحات والاستبدالات الواسعة، ما يوفر المواد والموارد.
• الحد من التعطيلات: تساعد جدولة إصلاح الشقوق الأقل خطورة ضمن أعمال الصيانة الدورية على تجنب التعطيلات الكبيرة للعمليات والاستخدام.
• الامتثال للوائح: يساعد على استيفاء معايير القطاع والمتطلبات التنظيمية من خلال ضمان الفحص والصيانة المنتظمين للبنية التحتية.

على الرغم من مزاياها، تنطوي تجزئة الشقوق أيضًا على بعض العيوب. وقد تثير تكاليف البنية التحتية الأولية المرتفعة قلق المؤسسات الأصغر، كما أن تعقيد النظام يتطلب تدريبًا وصيانة مستمرين. إليكم بعض السلبيات الأخرى لاستخدام تجزئة الشقوق في التطبيقات الصناعية:

• الإيجابيات والسلبيات الكاذبة: قد تُحدَّد الشقوق على نحو خاطئ أو لا تُكتشف، ما يؤدي إلى إصلاحات غير ضرورية أو تفويت إصلاحات لازمة.
• تحديات إدارة البيانات: تنتج كميات كبيرة من البيانات التي تتطلب أدوات قوية للتخزين والتحليل.
• العوامل البيئية: يمكن أن تؤثر الظروف الخارجية، مثل الطقس القاسي أو الرطوبة العالية، في دقة أنظمة تجزئة الشقوق وموثوقيتها.
• التكامل مع الأنظمة الحالية: قد يكون دمج تقنية اكتشاف الشقوق مع البنية التحتية والأنظمة القائمة صعبًا، وقد يتطلب تعديلات أو ترقيات إضافية.

أبرز النقاط#

يمكن أن تؤدي تجزئة الشقوق واكتشافها دورًا حيويًا في الحفاظ على سلامة بنيتنا التحتية الصناعية ومتانتها. وباستخدام تقنيات متقدمة مثل التعلم العميق والرؤية الحاسوبية، يمكننا رصد المشكلات الهيكلية مبكرًا ومعالجتها قبل أن تتحول إلى مشكلات كبيرة. ويوفر هذا النهج الاستباقي الوقت والمال، مع استيفاء معايير السلامة والمتطلبات التنظيمية. كما يدعم الممارسات المستدامة عبر الحد من الحاجة إلى الإصلاحات الشاملة. وعلى الرغم من بعض التحديات، مثل ارتفاع التكاليف الأولية والتعقيد، فإن فوائد تجزئة الشقوق في مختلف القطاعات تجعلها أداة قيّمة للحفاظ على جودة البنية التحتية وتحسينها.

لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي، تفضل بزيارة مستودع GitHub وتفاعل مع مجتمعنا. واستكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات الحلول لدينا.