استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف التشققات وتقسيمها

عندما تنظر إلى تشقّق في سطح ما، قد يبدو مشكلة صغيرة، لكنه مؤشر مبكر جيد على أضرار إنشائية خطيرة. فعلى سبيل المثال، تُفحص الجسور بانتظام بحثًا عن التشققات، وهي تمثل 90% من إجمالي أضرار الجسور كل عام. وتقليديًا، يُجرى فحص التشققات يدويًا، وقد يستغرق وقتًا طويلًا. ويمكن للذكاء الاصطناعي (AI) أن يتدخل لتبسيط اكتشاف التشققات.

إلى جانب الجسور، يُعد اكتشاف التشققات باستخدام التعلم العميق مفيدًا في العديد من البيئات الصناعية. فهو يساعد على ضمان سلامة المباني في الإنشاءات، ويمنع فترات التوقف المكلفة في التصنيع، ويجعل عمليات فحص الطرق والأرصفة أكثر أمانًا وفعالية. في هذه المقالة، سنلقي نظرة أقرب على كيفية استخدامك للذكاء الاصطناعي ونماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 من أجل اكتشاف التشققات وتقسيمها بسرعة وسهولة أكبر بكثير من الطرق التقليدية.

ما هو تقسيم التشققات؟#

قبل أن نتعمق في تقسيم التشققات، دعونا نفهم مفهوم التقسيم. التقسيم هو مهمة في الرؤية الحاسوبية تتضمن تقسيم الصورة إلى مناطق أو أجزاء مختلفة. والهدف هو تبسيط الصورة وجعل تحليلها أسهل. يمنحك التقسيم فهمًا على مستوى البكسل، في حين تستخدم مهام مثل اكتشاف الأجسام المربعات المحيطة لتحديد الأجسام وتعيين مواقعها.

هناك أنواع مختلفة من تقنيات التقسيم:

• التقسيم الدلالي: يعني تسمية كل بكسل في الصورة بفئة محددة، مثل «طريق» أو «مبنى» أو «شجرة». وتُعامل جميع البكسلات المنتمية إلى الفئة نفسها باعتبارها كيانًا واحدًا.
• تقسيم الكيانات: بخلاف التقسيم الدلالي، يميّز هذا النوع بين الكيانات المنفصلة من الفئة نفسها، مثل السيارات المختلفة في الصورة.
• التقسيم الشامل: يجمع هذا النوع بين نهجي التقسيم الدلالي وتقسيم الكيانات لتقديم فهم تفصيلي لتصنيف البكسلات على مستوى البكسل والكيانات المميزة في الصورة.

الشكل 1. الاختلافات بين تقنيات التقسيم: الصورة الأصلية (G)، والتقسيم الدلالي (H)، وتقسيم الكيانات (I)، والتقسيم الشامل (J).

فيما يتعلق باكتشاف التشققات، يُعد تقسيم الكيانات خيارًا رائعًا. ومن خلال تقسيم كل تشقّق على نحو فريد، يمكننا تحديد كل تشقّق وتحليله بشكل مستقل. فعلى سبيل المثال، يمكننا حساب مساحة التشقّق من خلال عدّ عدد البكسلات التي يشغلها في الصورة.

فهم كيفية عمل تقسيم التشققات#

تتمثل الخطوة الأولى لتطبيق تقسيم التشققات في اختيار إعداد الكاميرا المناسب، وقد يختلف ذلك تبعًا للتطبيق. إذا كنت تفحص منشأة كبيرة مثل مبنى، فقد يكون استخدام الطائرات المسيّرة أفضل نهج لالتقاط صور عالية الدقة من زوايا مختلفة. أما إذا كنت تفحص صفائح معدنية بعد التصنيع، فقد يكون من الأفضل استخدام كاميرات ثابتة عالية الدقة، موضوعة strategically لالتقاط صور تفصيلية للأسطح.

بمجرد الانتهاء من إعداد الكاميرا، يمكنك تدريب نموذج رؤية حاسوبية يدعم تقسيم الكيانات، مثل YOLOv8. تحتوي مجموعة بيانات Roboflow Universe لتقسيم التشققات على صور مُعنونة للتشققات، ويمكن استخدامها من أجل تدريب نموذجك. ويمكنك أيضًا إنشاء مجموعة بياناتك الخاصة من خلال التقاط صور للتشققات الخاصة بتطبيقك ووضع تعليقات توضيحية عليها.

يتعلم النموذج تقسيم التشققات من خلال التعلم الخاضع للإشراف. وأثناء التدريب، تُدخل إليه صور وتسميات توضّح أماكن التشققات. ويعدّل النموذج معلماته الداخلية لتقليل الفرق بين تنبؤاته والتسميات الفعلية. وبعد التدريب، يمكن استخدامه لتحليل الصور الجديدة وتقسيم كل تشقّق على نحو فريد.

الشكل 2. استخدام Ultralytics YOLOv8 لتقسيم التشققات.

التطبيقات الصناعية لتقسيم التشققات#

يُعد اكتشاف التشققات وتقسيمها مفيدًا للغاية في مختلف التطبيقات الصناعية، بدءًا من صيانة البنية التحتية وصولًا إلى مراقبة الجودة في التصنيع. ومن خلال تحديد التشققات وتحليلها بدقة، تساعد هذه التقنيات على تعزيز السلامة وإطالة العمر الافتراضي وتحسين الجودة في العديد من المجالات. لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة.

الحفاظ على جودة الطرق والأرصفة#

تُعد تشققات الطرق مشكلة شائعة تسببها الظروف الجوية وحركة المرور الكثيفة والتآكل الطبيعي. ويمكن أن تؤدي التغيرات في درجة الحرارة إلى تمدد الرصف وانكماشه، ما يسبب التشققات. وتضيف المركبات الثقيلة إجهادًا إلى سطح الطريق، كما يمكن للمياه المتسربة إلى التشققات الصغيرة أن توسّعها وتعمّقها بمرور الوقت. وقد تؤدي هذه التشققات إلى التآكل المبكر، وفشل البنية، وزيادة الخطر على الأشخاص الذين يقودون على الطريق. ويمكن أن يساعد الاكتشاف المبكر باستخدام تقسيم التشققات على تبسيط صيانة الطرق.

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

يمكن تصنيف التشققات المكتشفة والمقسّمة باستخدام الرؤية الحاسوبية إلى مستويات منخفضة ومتوسطة وعالية من الخطورة استنادًا إلى حجمها. ويساعد تصنيف التشققات فرق الصيانة على تحديد الأولويات. فعلى سبيل المثال، يمكن معالجة التشققات عالية الخطورة أولًا لمنع الأعطال الحرجة وتحسين السلامة على الطرق، في حين يمكن جدولة التشققات متوسطة ومنخفضة الخطورة لإجراء الإصلاحات اللاحقة والفحوصات الروتينية. وبذلك، يستطيع فريق الصيانة تحسين استخدام الموارد، وخفض تكاليف الصيانة، وتقليل الاضطرابات لمستخدمي الطرق.

فحص الهياكل ومراقبتها#

يمكن أيضًا استخدام اكتشاف التشققات للحفاظ على جودة المباني والمنشآت الأخرى وسلامتها. فمثلها مثل الطرق، قد تتعرض المباني للتشققات بسبب التغيرات الجوية وإجهاد المواد والتآكل الطبيعي. كما يمكن للآلات الثقيلة المستخدمة أثناء الإنشاءات أن تفرض إجهادًا إضافيًا على الهياكل، ما يسبب مزيدًا من التشققات.

الشكل 4. استخدام هاتف محمول لالتقاط صور لتقسيم التشققات.

من خلال تحديد التشققات ومعالجتها بدقة، يمكن إطالة العمر الافتراضي للمباني والمنشآت بدرجة كبيرة. ويمكن أيضًا استخدام البيانات التي تجمعها أنظمة اكتشاف التشققات لتحسين معايير ولوائح الإنشاءات. ومن خلال تحليل أنماط التشققات وأسبابها عبر المشروعات المختلفة، يستطيع خبراء القطاع تطوير ممارسات ومواد إنشائية أفضل.

اكتشاف التشققات في قطاع النفط والغاز#

في قطاع النفط والغاز، يُعد اكتشاف التشققات ضروريًا للحفاظ على سلامة خطوط الأنابيب وخزانات التخزين وغيرها من البنى التحتية الحيوية وموثوقيتها. وغالبًا ما تمتد خطوط الأنابيب لمسافات طويلة وتتعرض لظروف بيئية قاسية يمكن أن تسبب تغيرات في الضغط وإجهاد المواد، ما يؤدي إلى التشققات. وتقليديًا، يُجرى اكتشاف التشققات باستخدام أجهزة فحص خطوط الأنابيب (pigs)، والاختبار بالموجات فوق الصوتية، والتصوير الشعاعي. وإذا لم تُكتشف هذه التشققات وتُصلح مبكرًا، فقد تؤدي إلى مشكلات خطيرة مثل التسربات والانفجارات. وتشكل التشققات في هذا القطاع خطرًا بالغًا على البيئة والبشر.

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

يتيح تقسيم التشققات باستخدام الرؤية الحاسوبية المراقبة المستمرة لحالة خطوط الأنابيب. ويمكن لفرق الصيانة إجراء الإصلاحات في الوقت المناسب ومنع الكوارث المحتملة من خلال تحديد التشققات مبكرًا.

الفحص الآلي لأجزاء التصنيع#

يُحدث الفحص الآلي باستخدام تقسيم التشققات تحولًا في مراقبة الجودة في التصنيع. في السابق، كان اكتشاف التشققات يتم من خلال الفحوصات البصرية، وفحص اختراق الصبغة، وفحص الجسيمات المغناطيسية. ومن خلال دمج أنظمة التصوير المتقدمة والرؤية الحاسوبية في خط الإنتاج، يستطيع المصنعون اكتشاف حتى أصغر التشققات والعيوب في الأجزاء فور تصنيعها. ويمكن فحص كل مكوّن والتأكد من استيفائه معايير الجودة العالية قبل وصوله إلى العملاء.

يحسّن الفحص الآلي الدقة والكفاءة، ويوفر ملاحظات آنية حتى تتمكن فرق الإنتاج من إصلاح 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، وينتج عنه منتجات أكثر أمانًا وموثوقية.

الشكل 6. اكتشاف التشققات في الأجزاء المعدنية.

مزايا وعيوب تقسيم التشققات#

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

• الممارسات المستدامة: يدعم ممارسات الإنشاء والصيانة المستدامة من خلال تقليل الحاجة إلى الإصلاحات والاستبدالات الشاملة، ما يوفر المواد والموارد.
• تقليل الاضطرابات: تساعد جدولة إصلاح التشققات الأقل خطورة أثناء الصيانة الروتينية على تجنب الاضطرابات الكبيرة في العمليات والاستخدام.
• الامتثال للوائح: يساعد على استيفاء معايير القطاع والمتطلبات التنظيمية من خلال ضمان الفحص والصيانة المنتظمين للبنية التحتية.

على الرغم من مزاياه، فإن لتقسيم التشققات بعض العيوب أيضًا. وقد تكون تكاليف البنية التحتية الأولية المرتفعة مقلقة للمؤسسات الأصغر، كما أن تعقيد النظام يتطلب تدريبًا وصيانة مستمرين. فيما يلي بعض العيوب الأخرى لاستخدام تقسيم التشققات في التطبيقات الصناعية:

• الإيجابيات والسلبيات الكاذبة: قد يحدد التشققات بشكل غير صحيح أو يفشل في اكتشافها، ما يؤدي إلى إصلاحات غير ضرورية أو فائتة.
• تحديات إدارة البيانات: ينتج كميات كبيرة من البيانات التي تحتاج إلى أدوات قوية للتخزين والتحليل.
• العوامل البيئية: يمكن للظروف الخارجية، مثل الطقس القاسي أو الرطوبة العالية، أن تؤثر في دقة أنظمة تقسيم التشققات وموثوقيتها.
• التكامل مع الأنظمة الحالية: قد يكون دمج تقنية اكتشاف التشققات مع البنية التحتية والأنظمة الحالية أمرًا صعبًا، وقد يتطلب تعديلات أو ترقيات إضافية.

أهم النقاط المستخلصة#

يمكن أن يؤدي تقسيم التشققات واكتشافها دورًا حيويًا في الحفاظ على سلامة بنيتنا التحتية الصناعية ومتانتها. ومن خلال استخدام تقنيات متقدمة مثل التعلم العميق والرؤية الحاسوبية، يمكننا اكتشاف المشكلات الإنشائية مبكرًا وإصلاحها قبل أن تتحول إلى مشكلات كبيرة. ويوفر هذا النهج الاستباقي الوقت والمال، مع استيفاء معايير السلامة واللوائح التنظيمية. كما أنه يدعم الممارسات المستدامة من خلال تقليل الحاجة إلى الإصلاحات الشاملة. وعلى الرغم من بعض التحديات، مثل التكاليف الأولية المرتفعة والتعقيد، فإن فوائد تقسيم التشققات في مختلف القطاعات تجعل منه أداة قيّمة للحفاظ على جودة البنية التحتية وتحسينها.

لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي، تفضّل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا والتفاعل مع مجتمعنا. واستكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات حلولنا. 🚀