استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الشقوق وتقسيمها

عندما تنظر إلى شق على سطح ما، قد يبدو الأمر وكأنه مشكلة صغيرة، ولكنه مؤشر مبكر جيد على تلف هيكلي خطير. على سبيل المثال، يتم فحص الجسور بانتظام بحثًا عن الشقوق، وهي تمثل 90٪ من جميع أضرار الجسور كل عام. تقليديًا، يتم فحص الشقوق يدويًا ويمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً. يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) التدخل لجعل اكتشاف الشقوق أبسط.

بالإضافة إلى الجسور، فإن اكتشاف الشقوق باستخدام التعلم العميق مفيد في العديد من البيئات الصناعية. فهو يساعد في ضمان سلامة المباني في البناء، ويمنع فترات التوقف المكلفة في التصنيع، ويجعل عمليات فحص الطرق والأرصفة أكثر أمانًا وفعالية. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي ونماذج رؤية الكمبيوتر مثل Ultralytics YOLOv8 لاكتشاف وتجزئة الشقوق بسرعة وسهولة أكبر بكثير من الطرق التقليدية.

ما هو تقسيم الشقوق؟

قبل أن نتعمق في تجزئة الشقوق، دعنا نفهم التجزئة. التجزئة هي مهمة رؤية حاسوبية تتضمن تقسيم الصورة إلى مناطق أو مقاطع مختلفة. الهدف هو تبسيط الصورة وتسهيل تحليلها. تمنحك التجزئة فهمًا على مستوى البكسل، بينما تستخدم مهام مثل الكشف عن الكائنات مربعات محيطة لتحديد مواقع الكائنات. 

هناك أنواع مختلفة من تقنيات التجزئة:

• التقسيم الدلالي: هذا يعني تصنيف كل بكسل في الصورة بفئة معينة، مثل 'طريق' أو 'مبنى' أو 'شجرة'. يتم التعامل مع جميع وحدات البكسل من نفس الفئة ككيان واحد.
  ‍
• تجزئة الحالات: على عكس التجزئة الدلالية، فإنها تفرق بين الحالات المنفصلة من نفس الفئة، مثل السيارات المختلفة في صورة ما.
  ‍
• تجزئة بانوبتيك: يمزج هذا بين أساليب التجزئة الدلالية وتجزئة المثيل لتقديم فهم تفصيلي لتصنيف مستوى البكسل وحالات الكائنات المتميزة في الصورة.

‍

‍

فيما يتعلق باكتشاف الشقوق، يعد تجزئة المثيل خيارًا رائعًا. من خلال تجزئة كل صدع بشكل فريد، يمكننا تحديدها وتحليلها بشكل فردي. على سبيل المثال، يمكننا حساب مساحة الشق عن طريق حساب عدد وحدات البكسل التي يشغلها في الصورة.

فهم كيفية عمل تجزئة الشقوق

تتمثل الخطوة الأولى لتنفيذ تجزئة الشقوق في التفكير في إعداد الكاميرا المناسب، والذي يمكن أن يختلف اعتمادًا على التطبيق. إذا كنت تفحص هيكلًا أكبر مثل مبنى، فقد يكون استخدام الطائرات بدون طيار هو أفضل طريقة لالتقاط صور عالية الدقة من زوايا مختلفة. من ناحية أخرى، إذا كنت تفحص الصفائح المعدنية بعد التصنيع، فقد يكون من الأفضل استخدام كاميرات ثابتة عالية الدقة موضوعة بشكل استراتيجي لالتقاط صور تفصيلية للأسطح.

بمجرد الانتهاء من إعداد الكاميرا، يمكنك تدريب نموذج رؤية الكمبيوتر الذي يدعم تجزئة المثيل، مثل YOLOv8. تحتوي مجموعة بيانات تجزئة الشقوق في Roboflow Universe على صور مُعلّمة للشقوق ويمكن استخدامها لتدريب النموذج الخاص بك. يمكنك أيضًا إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك عن طريق التقاط صور للشقوق الخاصة بتطبيقك وإضافة تعليقات توضيحية إليها.

يتعلم النموذج تقسيم الشقوق من خلال التعلم الخاضع للإشراف. أثناء التدريب، يتم تزويده بصور وتسميات توضح مكان الشقوق. يقوم النموذج بضبط معلماته الداخلية لتقليل الفرق بين تنبؤاته والتسميات الفعلية. بعد التدريب، يمكن استخدامه لتحليل الصور الجديدة وتقسيم كل صدع بشكل فريد.

‍

التطبيقات الصناعية لتجزئة الشقوق

يعد الكشف عن الشقوق وتقسيمها مفيدًا بشكل لا يصدق في مختلف التطبيقات الصناعية، من صيانة البنية التحتية إلى مراقبة الجودة في التصنيع. من خلال تحديد الشقوق وتحليلها بدقة، تساعد هذه التقنيات في تعزيز السلامة وطول العمر والجودة في العديد من المجالات. دعنا نلقي نظرة على بعض الأمثلة.

الحفاظ على جودة الطرق والأرصفة

تعتبر تشققات الطرق مشكلة شائعة ناجمة عن الظروف الجوية وحركة المرور الكثيفة والتآكل الطبيعي. يمكن أن تتسبب التغيرات في درجة الحرارة في تمدد الرصيف وتقلصه، مما يؤدي إلى تشققات. تضيف المركبات الثقيلة ضغطًا على سطح الطريق، ويمكن أن يؤدي تسرب المياه إلى الشقوق الصغيرة إلى توسيعها وتعميقها بمرور الوقت. يمكن أن تؤدي هذه الشقوق إلى التآكل المبكر والإخفاقات الهيكلية وزيادة الخطر على الأشخاص الذين يقودون السيارة على الطريق. يمكن أن يساعد الاكتشاف المبكر باستخدام تجزئة الشقوق في تبسيط صيانة الطرق.

‍

يمكن تصنيف الشقوق التي يتم اكتشافها وتجزئتها باستخدام الرؤية الحاسوبية إلى مستويات منخفضة ومتوسطة وعالية الخطورة بناءً على حجمها. يساعد تصنيف الشقوق فرق الصيانة على تحديد الأولويات. على سبيل المثال، يمكن معالجة الشقوق عالية الخطورة أولاً لمنع الأعطال الحرجة وتحسين السلامة على الطرق، بينما يمكن جدولة الشقوق متوسطة ومنخفضة الخطورة للإصلاحات اللاحقة والفحوصات الروتينية. وبذلك، يمكن لفريق الصيانة تحسين استخدام الموارد وخفض تكاليف الصيانة وتقليل الاضطرابات لمستخدمي الطريق.

الفحص والمراقبة الهيكلية

يمكن أيضًا استخدام الكشف عن الشقوق للحفاظ على جودة وسلامة المباني والهياكل الأخرى. تمامًا مثل الطرق، يمكن أن تتطور الشقوق في المباني بسبب التغيرات المناخية وإجهاد المواد والتآكل المنتظم. يمكن للآلات الثقيلة المستخدمة أثناء البناء أن تضع ضغطًا إضافيًا على الهياكل، مما يتسبب في المزيد من الشقوق. 

‍

من خلال تحديد ومعالجة الشقوق بدقة، يمكن إطالة عمر المباني والهياكل بشكل كبير. يمكن أيضًا استخدام البيانات التي يتم جمعها من أنظمة الكشف عن الشقوق لتحسين معايير ولوائح البناء. من خلال تحليل أنماط وأسباب الشقوق عبر المشاريع المختلفة، يمكن لخبراء الصناعة تطوير ممارسات ومواد بناء أفضل. 

الكشف عن الشقوق في النفط والغاز

في صناعة النفط والغاز، يعد اكتشاف الشقوق أمرًا ضروريًا للحفاظ على سلامة وموثوقية خطوط الأنابيب وخزانات التخزين والبنية التحتية الحيوية الأخرى. غالبًا ما تغطي خطوط الأنابيب مسافات طويلة وتواجه ظروفًا بيئية قاسية يمكن أن تسبب تغيرات في الضغط وإجهاد المواد، مما يؤدي إلى ظهور تشققات. تقليديًا، يتم اكتشاف الشقوق باستخدام مقاييس فحص خطوط الأنابيب (pigs) والاختبار بالموجات فوق الصوتية والتصوير الإشعاعي. إذا لم يتم اكتشاف هذه الشقوق وإصلاحها مبكرًا، فقد تؤدي إلى مشاكل خطيرة مثل التسربات والانفجارات. تشكل الشقوق في هذه الصناعة خطرًا كبيرًا على البيئة والبشر.

‍

يتيح تجزئة الشقوق باستخدام الرؤية الحاسوبية المراقبة المستمرة لظروف خطوط الأنابيب. يمكن لفرق الصيانة إجراء إصلاحات في الوقت المناسب ومنع الكوارث المحتملة عن طريق تحديد الشقوق في وقت مبكر.

الفحص الآلي لأجزاء التصنيع

يعمل الفحص الآلي باستخدام تجزئة الشقوق على تغيير مراقبة الجودة في التصنيع. في السابق، كان يتم الكشف عن الشقوق من خلال الفحوصات البصرية وفحص اختراق الصبغة وفحص الجسيمات المغناطيسية. من خلال دمج أنظمة التصوير المتقدمة والرؤية الحاسوبية في خط الإنتاج، يمكن للمصنعين اكتشاف حتى أصغر الشقوق والعيوب في الأجزاء فور تصنيعها. يمكن فحص كل مكون وجعله يفي بمعايير الجودة العالية قبل وصوله إلى العملاء. 

يعمل الفحص الآلي على تحسين الدقة والكفاءة، مما يوفر ملاحظات في الوقت الفعلي حتى تتمكن فرق الإنتاج من إصلاح أي مشكلات بسرعة. وهذا يوفر التكاليف عن طريق تقليل الحاجة إلى عمليات الفحص اليدوي ومنع عمليات الاسترجاع المكلفة. بالإضافة إلى ذلك، تجمع هذه الأنظمة بيانات قيمة عن العيوب، مما يساعد على تحديد الأنماط وتحسين عمليات التصنيع، مما يؤدي إلى منتجات أكثر أمانًا وموثوقية.

‍

إيجابيات وسلبيات تجزئة الشقوق

يوفر كشف الشقوق باستخدام التعلم العميق العديد من المزايا، بما في ذلك تحسين السلامة واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. دعنا نستكشف بعض المزايا الأخرى لاستخدام كشف الشقوق في البيئات الصناعية:

• الممارسات المستدامة: يدعم ممارسات البناء والصيانة المستدامة عن طريق تقليل الحاجة إلى الإصلاحات والاستبدالات المكلفة، مما يوفر المواد والموارد.
  ‍
• الحد الأدنى من الاضطرابات: يساعد جدولة الإصلاحات للتشققات الأقل حدة أثناء الصيانة الروتينية على تجنب حدوث اضطرابات كبيرة في العمليات والاستخدام.
  ‍
• الامتثال للوائح: يساعد على تلبية معايير الصناعة والمتطلبات التنظيمية من خلال ضمان الفحص المنتظم للبنية التحتية وصيانتها.

على الرغم من مزاياها، فإن تجزئة الشقوق لها أيضًا بعض العيوب. يمكن أن تكون تكاليف البنية التحتية الأولية المرتفعة مقلقة للمؤسسات الصغيرة، ويتطلب تعقيد النظام تدريبًا وصيانة مستمرين. فيما يلي بعض عيوب استخدام تجزئة الشقوق في التطبيقات الصناعية:

• الإيجابيات والسلبيات الكاذبة: قد تحدد أو تفشل بشكل غير صحيح في اكتشاف الشقوق، مما يؤدي إلى إصلاحات غير ضرورية أو يتم تفويتها.
  ‍
• تحديات إدارة البيانات: ينتج كميات كبيرة من البيانات التي تحتاج إلى أدوات تخزين وتحليل قوية.
  ‍
• العوامل البيئية: يمكن أن تؤثر الظروف الخارجية، مثل الطقس القاسي أو الرطوبة العالية، على دقة وموثوقية أنظمة تقسيم الشقوق.
  ‍
• التكامل مع الأنظمة الحالية: يمكن أن يكون دمج تقنية الكشف عن الشقوق مع البنية التحتية والأنظمة الحالية أمرًا صعبًا وقد يتطلب تعديلات أو ترقيات إضافية.

النقاط الرئيسية

يمكن أن يلعب تجزئة الشقوق وكشفها دورًا حيويًا في الحفاظ على سلامة ومتانة بنيتنا التحتية الصناعية. باستخدام التقنيات المتقدمة مثل التعلم العميق والرؤية الحاسوبية، يمكننا اكتشاف المشكلات الهيكلية مبكرًا وإصلاحها قبل أن تصبح مشاكل كبيرة. يوفر هذا النهج الاستباقي الوقت والمال مع تلبية معايير السلامة واللوائح التنظيمية. بالإضافة إلى ذلك، فهو يدعم الممارسات المستدامة عن طريق تقليل الحاجة إلى إصلاحات واسعة النطاق. على الرغم من بعض التحديات مثل التكاليف الأولية العالية والتعقيد، إلا أن فوائد تجزئة الشقوق في مختلف الصناعات تجعلها أداة قيمة للحفاظ على جودة البنية التحتية وتحسينها.

لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي، تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀