استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الشقوق وتقسيمها

عندما تنظر إلى صدع على سطح ما، قد يبدو وكأنه مشكلة بسيطة، ولكنه يعد مؤشراً مبكراً جيداً على وجود أضرار هيكلية خطيرة. على سبيل المثال، يتم فحص الجسور بانتظام بحثاً عن التصدعات، وهي تشكل 90% من إجمالي أضرار الجسور كل عام. تقليدياً، يتم فحص التصدعات يدوياً وقد يكون استهلاكاً للوقت. يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) التدخل لجعل اكتشاف التصدعات أبسط.

إلى جانب الجسور، يعد اكتشاف التصدعات باستخدام التعلم العميق مفيداً في العديد من البيئات الصناعية. فهو يساعد في ضمان سلامة المباني في مجال construction، ويمنع أوقات التوقف المكلفة في مجال manufacturing، ويجعل عمليات فحص road والأرصفة أكثر أماناً وفعالية. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على كيف يمكنك استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 لـ detect و segment التصدعات بشكل أسرع وأسهل بكثير مقارنة بالطرق التقليدية.

ما هي تجزئة الشقوق؟#

قبل أن نتعمق في تقسيم التصدعات، دعنا نفهم عملية التقسيم. يعد Segmentation مهمة في الرؤية الحاسوبية تتضمن تقسيم الصورة إلى مناطق أو أقسام مختلفة. الهدف هو تبسيط الصورة وجعل تحليلها أسهل. يمنحك التقسيم فهمًا على مستوى البكسل، بينما تستخدم المهام مثل كشف الكائنات bounding boxes لتحديد وتحديد مواقع الكائنات.

هناك أنواع مختلفة من تقنيات التجزئة:

• التجزئة الدلالية (Semantic Segmentation): تعني تصنيف كل بكسل في الصورة بفئة محددة، مثل 'طريق' أو 'مبنى' أو 'شجرة'. تُعامل جميع البكسلات التي تنتمي لنفس الفئة ككيان واحد.
• تجزئة الكائنات (Instance Segmentation): على عكس التجزئة الدلالية، فهي تميز بين حالات منفصلة لنفس الفئة، مثل سيارات مختلفة في صورة واحدة.
• التجزئة الشمولية (Panoptic Segmentation): تدمج هذه التقنية كلاً من نهجي التجزئة الدلالية وتجزئة الكائنات لتقديم فهم مفصل للتصنيف على مستوى البكسل وحالات الكائنات المتميزة في الصورة.

Fig 1. الاختلافات بين تقنيات التقسيم: الصورة الأصلية (G)، التقسيم الدلالي (H)، التقسيم المثيلي (I)، والتقسيم الشامل (J).

فيما يتعلق بالكشف عن الشقوق، تعتبر تجزئة الكائنات خياراً ممتازاً. من خلال تجزئة كل صدع بشكل فريد، يمكننا تحديدها وتحليلها بشكل فردي. على سبيل المثال، يمكننا حساب مساحة الصدع عن طريق حساب عدد البكسلات التي يشغلها في الصورة.

فهم كيفية عمل تجزئة الشقوق#

تعتبر first step لتنفيذ تقسيم التصدعات هي مراعاة إعداد الكاميرا المناسب، والذي قد يختلف اعتماداً على التطبيق. إذا كنت تفحص هيكلًا أكبر مثل مبنى، فقد يكون استخدام الطائرات بدون طيار هو النهج الأفضل لالتقاط صور عالية الدقة من زوايا مختلفة. من ناحية أخرى، إذا كنت تفحص صفائح معدنية بعد التصنيع، فقد يكون من الأفضل استخدام كاميرات ثابتة عالية الدقة توضع بشكل استراتيجي لالتقاط صور مفصلة للأسطح.

بمجرد الانتهاء من إعداد الكاميرا الخاص بك، يمكنك تدريب نموذج رؤية حسبية يدعم التقسيم المثيلي، مثل YOLOv8. يحتوي Roboflow Universe Crack Segmentation Dataset على صور توضيحية للتصدعات ويمكن استخدامه لـ train your model. يمكنك أيضاً إنشاء own dataset الخاص بك عن طريق التقاط وتعليق صور للتصدعات الخاصة بتطبيقك.

يتعلم النموذج كيفية تجزئة الشقوق من خلال التعلم الخاضع للإشراف. أثناء التدريب، يتم تزويده بصور وتسميات توضح أماكن وجود الشقوق. يقوم النموذج بتعديل معاييره الداخلية لتقليل الفرق بين توقعاته والتسميات الفعلية. بعد التدريب، يمكن استخدامه لتحليل صور جديدة وتجزئة كل صدع بشكل فريد.

شكل 2. استخدام Ultralytics YOLOv8 لتجزئة الشقوق.

التطبيقات الصناعية لتجزئة الشقوق#

يعتبر الكشف عن الشقوق وتجزئتها مفيداً بشكل لا يصدق في العديد من التطبيقات الصناعية، بدءاً من صيانة البنية التحتية وصولاً إلى مراقبة الجودة في التصنيع. من خلال تحديد الشقوق وتحليلها بدقة، تساعد هذه التقنيات في تعزيز السلامة، وطول العمر، والجودة في مجالات عديدة. دعونا نلقي نظرة على بضعة أمثلة.

الحفاظ على جودة الطرق والأرصفة#

تعد شقوق الطرق مشكلة شائعة ناتجة عن الظروف الجوية، وحركة المرور الكثيفة، والبلى الطبيعي. يمكن أن تؤدي التغيرات في درجات الحرارة إلى تمدد وانكماش الرصيف، مما يؤدي إلى حدوث شقوق. تزيد المركبات الثقيلة من الضغط على سطح الطريق، كما أن تسرب المياه إلى الشقوق الصغيرة يمكن أن يوسعها ويعمقها بمرور الوقت. يمكن أن تؤدي هذه الشقوق إلى تآكل مبكر، وفشل هيكلي، وزيادة الخطر على السائقين. يمكن أن يساعد الكشف المبكر باستخدام تجزئة الشقوق في تبسيط صيانة الطرق.

شكل 3. صدع على طريق. مصدر الصورة: Envato Elements.

يمكن تصنيف الشقوق التي يتم الكشف عنها وتجزئتها باستخدام الرؤية الحاسوبية إلى مستويات شدة منخفضة، ومتوسطة، وعالية بناءً على حجمها. يساعد تصنيف الشقوق فرق الصيانة على تحديد الأولويات. على سبيل المثال، يمكن معالجة الشقوق عالية الشدة أولاً لمنع الفشل الهيكلي الخطير وتحسين سلامة الطريق، بينما يمكن جدولة الشقوق ذات الشدة المتوسطة والمنخفضة للإصلاحات اللاحقة والفحوصات الروتينية. من خلال القيام بذلك، يمكن لفريق الصيانة تحسين استخدام الموارد، وخفض تكاليف الصيانة، وتقليل الاضطرابات لمستخدمي الطرق.

الفحص والمراقبة الهيكلية#

يمكن أيضاً استخدام الكشف عن الشقوق للحفاظ على جودة وسلامة المباني والهياكل الأخرى. تماماً مثل الطرق، يمكن أن تتعرض المباني للشقوق بسبب التغيرات الجوية، وإجهاد المواد، والبلى المنتظم. كما يمكن للآلات الثقيلة المستخدمة أثناء البناء أن تضع ضغطاً إضافياً على الهياكل، مما يتسبب في المزيد من الشقوق.

Fig 4. استخدام هاتف محمول لالتقاط صور لتقسيم التصدعات.

من خلال تحديد الشقوق ومعالجتها بدقة، يمكن إطالة عمر المباني والهياكل بشكل كبير. يمكن أيضاً استخدام البيانات التي تم جمعها من أنظمة الكشف عن الشقوق لتحسين معايير ولوائح البناء. من خلال تحليل أنماط وأسباب الشقوق عبر مشاريع مختلفة، يمكن لخبراء الصناعة تطوير ممارسات ومواد بناء أفضل.

الكشف عن الشقوق في قطاع النفط والغاز#

في قطاع oil and gas industry، يعد اكتشاف التصدعات أمراً ضرورياً للحفاظ على سلامة وموثوقية خطوط الأنابيب، وخزانات التخزين، وغيرها من البنية التحتية الحيوية. غالباً ما تغطي خطوط الأنابيب مسافات طويلة وتواجه ظروفاً بيئية قاسية يمكن أن تسبب تغييرات في الضغط وإرهاقاً للمواد، مما يؤدي إلى حدوث تصدعات. تقليدياً، يتم اكتشاف التصدعات باستخدام مقاييس فحص خطوط الأنابيب (pigs)، والاختبار بالموجات فوق الصوتية، والتصوير الإشعاعي. إذا لم يتم اكتشاف هذه التصدعات وإصلاحها مبكراً، فقد تؤدي إلى مشاكل خطيرة مثل التسربات والانفجارات. تشكل التصدعات في هذا القطاع خطراً هائلاً على البيئة والبشر.

شكل 5. عمال يفحصون خزانات غاز على قطار. مصدر الصورة: Envato Elements.

تمكّن تجزئة الشقوق باستخدام الرؤية الحاسوبية من المراقبة المستمرة لحالة خطوط الأنابيب. يمكن لفرق الصيانة إجراء إصلاحات في الوقت المناسب ومنع الكوارث المحتملة من خلال تحديد الشقوق في مراحل مبكرة.

الفحص الآلي لأجزاء التصنيع#

يعمل الفحص الآلي باستخدام تقسيم التصدعات على تغيير مراقبة الجودة في مجال manufacturing. في السابق، كان اكتشاف التصدعات يتم من خلال الفحوصات البصرية، وفحص الصبغة السائلة، والفحص بالجسيمات المغناطيسية. من خلال دمج أنظمة التصوير المتقدمة والرؤية الحاسوبية في خط الإنتاج، يمكن للمصنعين اكتشاف أصغر التصدعات والعيوب في الأجزاء فور تصنيعها. يمكن فحص كل مكون والتأكد من استيفائه لمعايير الجودة العالية قبل وصوله إلى العملاء.

يُحسّن الفحص الآلي من الدقة والكفاءة، ويوفر ملاحظات فورية حتى تتمكن فرق الإنتاج من إصلاح أي مشكلات بسرعة. هذا يوفر التكاليف من خلال تقليل الحاجة إلى الفحوصات اليدوية ومنع عمليات الاستدعاء المكلفة. كما تجمع هذه الأنظمة بيانات قيمة عن العيوب، مما يساعد في تحديد الأنماط وتحسين عمليات التصنيع، مما يؤدي إلى منتجات أكثر أماناً وموثوقية.

Fig 6. اكتشاف التصدعات في الأجزاء المعدنية.

إيجابيات وسلبيات تجزئة الشقوق#

يوفر الكشف عن الشقوق باستخدام التعلم العميق العديد من المزايا، بما في ذلك تحسين السلامة والقرارات القائمة على البيانات. دعونا نستكشف بعض المزايا الأخرى لاستخدام الكشف عن الشقوق في البيئات الصناعية:

• ممارسات مستدامة: يدعم ممارسات sustainable البناء والصيانة من خلال تقليل الحاجة إلى عمليات الإصلاح والاستبدال الشاملة، مما يوفر المواد والموارد.
• تقليل الاضطرابات: تساعد جدولة الإصلاحات للشقوق الأقل شدة أثناء الصيانة الروتينية في تجنب الاضطرابات الكبيرة في العمليات والاستخدام.
• الامتثال للوائح: تساعد في تلبية معايير الصناعة والمتطلبات التنظيمية من خلال ضمان الفحص والصيانة المنتظمة للبنية التحتية.

على الرغم من مزاياه، إلا أن تقسيم التصدعات له بعض العيوب أيضاً. قد تكون infrastructure costs الأولية العالية مقلقة للمؤسسات الأصغر حجماً، وتتطلب تعقيدات النظام تدريب وصيانة مستمرين. إليك بعض العيوب الأخرى لاستخدام تقسيم التصدعات في التطبيقات الصناعية:

• الإيجابيات والسلبيات الكاذبة: قد يحدد النظام الشقوق بشكل غير صحيح أو يفشل في اكتشافها، مما يؤدي إلى إصلاحات غير ضرورية أو فوات فرصة الإصلاح.
• تحديات إدارة البيانات: تولد كميات كبيرة من البيانات التي تحتاج إلى أدوات تخزين وتحليل قوية.
• العوامل البيئية: يمكن للظروف الخارجية، مثل الطقس القاسي أو الرطوبة العالية، أن تؤثر على دقة وموثوقية أنظمة تجزئة الشقوق.
• التكامل مع الأنظمة الحالية: قد يكون دمج تقنية الكشف عن الشقوق مع البنية التحتية والأنظمة الحالية أمراً صعباً وقد يتطلب تعديلات أو ترقيات إضافية.

أبرز النقاط#

يمكن أن تلعب تجزئة الشقوق والكشف عنها دوراً حيوياً في الحفاظ على سلامة ومتانة بنيتنا التحتية الصناعية. من خلال استخدام تقنيات متقدمة مثل التعلم العميق والرؤية الحاسوبية، يمكننا رصد المشكلات الهيكلية مبكراً وإصلاحها قبل أن تتحول إلى مشكلات كبيرة. هذا النهج الاستباقي يوفر الوقت والمال مع تلبية معايير السلامة واللوائح التنظيمية. بالإضافة إلى ذلك، فهو يدعم الممارسات المستدامة من خلال تقليل الحاجة إلى إصلاحات واسعة النطاق. على الرغم من بعض التحديات مثل التكاليف الأولية العالية والتعقيد، فإن 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 والتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀