Verwendung von KI zur Risserkennung und -segmentierung

Wenn man einen Riss auf einer Oberfläche sieht, mag das wie ein kleines Problem erscheinen, aber es ist ein guter Frühindikator für ernsthafte strukturelle Schäden. So werden beispielsweise Brücken regelmäßig auf Risse untersucht, die 90 % aller Brückenschäden pro Jahr ausmachen. Traditionell wird die Rissprüfung manuell durchgeführt, was zeitaufwendig sein kann. Künstliche Intelligenz (KI) kann eingesetzt werden, um die Risserkennung zu vereinfachen.

Neben Brücken ist die Risserkennung mithilfe von Deep Learning in vielen industriellen Umgebungen nützlich. Sie trägt dazu bei, die Gebäudeintegrität im Bauwesen zu gewährleisten, kostspielige Ausfallzeiten in der Fertigung zu verhindern und Straßen- und Fahrbahninspektionen sicherer und effektiver zu machen. In diesem Artikel werden wir uns genauer ansehen, wie Sie KI- und Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 verwenden können, um Risse viel schneller und einfacher als mit herkömmlichen Methoden zu erkennen und zu segmentieren.

Was ist Risssegmentierung?

Bevor wir uns mit der Risssegmentierung befassen, wollen wir zunächst die Segmentierung verstehen. Segmentierung ist eine Computer-Vision-Aufgabe, bei der ein Bild in verschiedene Regionen oder Segmente unterteilt wird. Ziel ist es, das Bild zu vereinfachen und die Analyse zu erleichtern. Die Segmentierung ermöglicht ein Verständnis auf Pixelebene, während Aufgaben wie die Objekterkennung Bounding Boxes verwenden, um Objekte zu identifizieren und zu lokalisieren. 

Es gibt verschiedene Arten von Segmentierungstechniken:

• Semantische Segmentierung: Dies bedeutet, dass jedes Pixel in einem Bild mit einer bestimmten Klasse versehen wird, z. B. 'Straße', 'Gebäude' oder 'Baum'. Alle Pixel derselben Klasse werden als eine Einheit behandelt.
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• Instanzsegmentierung: Im Gegensatz zur semantischen Segmentierung unterscheidet sie zwischen verschiedenen Instanzen derselben Klasse, wie z. B. verschiedene Autos in einem Bild.
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• Panoptische Segmentierung: Hier werden sowohl semantische als auch Instanzsegmentierungsansätze kombiniert, um ein detailliertes Verständnis der Kategorisierung auf Pixelebene und der unterschiedlichen Objektinstanzen in einem Bild zu erhalten.

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In Bezug auf die Erkennung von Rissen ist die Instanzsegmentierung eine gute Wahl. Durch die eindeutige Segmentierung jedes Risses können wir diese einzeln identifizieren und analysieren. So können wir beispielsweise die Fläche eines Risses berechnen, indem wir die Anzahl der Pixel zählen, die er im Bild einnimmt.

Funktionsweise der Risssegmentierung

Der erste Schritt bei der Implementierung der Risssegmentierung ist die Wahl des richtigen Kamera-Setups, das je nach Anwendung unterschiedlich sein kann. Wenn Sie eine größere Struktur wie ein Gebäude inspizieren, ist der Einsatz von Drohnen möglicherweise der beste Ansatz, um hochauflösende Bilder aus verschiedenen Winkeln aufzunehmen. Wenn Sie hingegen Bleche nach der Herstellung inspizieren, ist es möglicherweise am besten, stationäre, hochauflösende Kameras strategisch zu positionieren, um detaillierte Bilder der Oberflächen aufzunehmen.

Sobald Sie Ihr Kamera-Setup fertiggestellt haben, können Sie ein Computer-Vision-Modell trainieren, das die Instanzsegmentierung unterstützt, wie z. B. YOLOv8. Das Roboflow Universe Crack Segmentation Dataset enthält annotierte Bilder von Rissen und kann zum Trainieren Ihres Modells verwendet werden. Sie können auch Ihr eigenes Dataset erstellen, indem Sie Bilder von Rissen aufnehmen und annotieren, die für Ihre Anwendung spezifisch sind.

Das Modell lernt, Risse durch überwachtes Lernen zu segmentieren. Während des Trainings werden ihm Bilder und Beschriftungen gezeigt, die die Position der Risse angeben. Das Modell passt seine internen Parameter an, um die Differenz zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Beschriftungen zu minimieren. Nach dem Training kann es verwendet werden, um neue Bilder zu analysieren und jeden Riss eindeutig zu segmentieren.

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Industrielle Anwendungen der Risssegmentierung

Risserkennung und -segmentierung sind in verschiedenen industriellen Anwendungen äußerst nützlich, von der Instandhaltung der Infrastruktur bis zur Qualitätskontrolle in der Fertigung. Durch die genaue Identifizierung und Analyse von Rissen tragen diese Techniken dazu bei, Sicherheit, Langlebigkeit und Qualität in vielen Bereichen zu fördern. Sehen wir uns einige Beispiele an.

Erhaltung der Straßen- und Fahrbahnqualität

Straßenrisse sind ein häufiges Problem, das durch Wetterbedingungen, starken Verkehr und natürliche Abnutzung verursacht wird. Temperaturschwankungen können dazu führen, dass sich der Straßenbelag ausdehnt und zusammenzieht, was zu Rissen führt. Schwere Fahrzeuge belasten die Straßenoberfläche zusätzlich, und Wasser, das in kleine Risse eindringt, kann diese im Laufe der Zeit erweitern und vertiefen. Diese Risse können zu vorzeitigem Verschleiß, strukturellen Schäden und einer erhöhten Gefahr für die Verkehrsteilnehmer führen. Die Früherkennung mithilfe der Risssegmentierung kann dazu beitragen, die Straßeninstandhaltung zu rationalisieren.

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Mit Computer Vision erkannte und segmentierte Risse können je nach Größe in niedrige, mittlere und hohe Schweregrade eingeteilt werden. Die Klassifizierung der Risse hilft den Wartungsteams bei der Priorisierung. So können beispielsweise Risse mit hohem Schweregrad zuerst behoben werden, um kritische Ausfälle zu verhindern und die Verkehrssicherheit zu verbessern, während Risse mit mittlerem und niedrigem Schweregrad für nachfolgende Reparaturen und Routinekontrollen eingeplant werden können. Auf diese Weise kann das Wartungsteam die Ressourcennutzung optimieren, die Wartungskosten senken und die Beeinträchtigungen für die Verkehrsteilnehmer minimieren.

Strukturelle Inspektion und Überwachung

Die Risserkennung kann auch zur Erhaltung der Qualität und Sicherheit von Gebäuden und anderen Bauwerken eingesetzt werden. Genau wie Straßen können auch Gebäude aufgrund von Wetterveränderungen, Materialermüdung und normalem Verschleiß Risse bekommen. Die schweren Maschinen, die während des Baus eingesetzt werden, können die Bauwerke zusätzlich belasten und weitere Risse verursachen. 

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Durch die genaue Erkennung und Behebung von Rissen kann die Lebensdauer von Gebäuden und Bauwerken deutlich verlängert werden. Die von Risserkennungssystemen gesammelten Daten können auch zur Verbesserung von Baustandards und -vorschriften verwendet werden. Durch die Analyse von Mustern und Ursachen von Rissen in verschiedenen Projekten können Branchenexperten bessere Baupraktiken und -materialien entwickeln. 

Risserkennung in der Öl- und Gasindustrie

In der Öl- und Gasindustrie ist die Risserkennung unerlässlich, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Pipelines, Lagertanks und anderer wichtiger Infrastruktur zu gewährleisten. Pipelines erstrecken sich oft über lange Distanzen und sind rauen Umgebungsbedingungen ausgesetzt, die Druckänderungen und Materialermüdung verursachen können, was zu Rissen führt. Traditionell erfolgt die Risserkennung mit Molchen (Pipeline Inspection Gauges), Ultraschallprüfungen und Radiographie. Werden diese Risse nicht frühzeitig erkannt und behoben, kann dies zu schwerwiegenden Problemen wie Lecks und Explosionen führen. Risse in dieser Industrie stellen ein großes Risiko für die Umwelt und den Menschen dar.

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Die Risssegmentierung mithilfe von Computer Vision ermöglicht die kontinuierliche Überwachung des Pipelinezustands. Wartungsteams können rechtzeitig Reparaturen durchführen und potenzielle Katastrophen verhindern, indem sie Risse frühzeitig erkennen.

Automatisierte Inspektion von Fertigungsteilen

Die automatisierte Inspektion mithilfe von Risssegmentierung verändert die Qualitätskontrolle in der Fertigung. Bisher erfolgte die Risserkennung durch Sichtprüfungen, Farbeindringprüfung und Magnetpulverprüfung. Durch die Integration fortschrittlicher Bildgebungs- und Computer Vision-Systeme in die Produktionslinie können Hersteller selbst kleinste Risse und Defekte in Teilen unmittelbar nach ihrer Herstellung erkennen. Jede Komponente kann überprüft und so gefertigt werden, dass sie hohe Qualitätsstandards erfüllt, bevor sie den Kunden erreicht. 

Die automatisierte Inspektion verbessert die Genauigkeit und Effizienz und liefert Echtzeit-Feedback, sodass Produktionsteams Probleme schnell beheben können. Dies spart Kosten, da manuelle Inspektionen reduziert und teure Rückrufe vermieden werden. Außerdem sammeln diese Systeme wertvolle Daten über Defekte, die helfen, Muster zu erkennen und Fertigungsprozesse zu verbessern, was zu sichereren und zuverlässigeren Produkten führt.

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Vor- und Nachteile der Risssegmentierung

Die Risserkennung mithilfe von Deep Learning bietet viele Vorteile, darunter verbesserte Sicherheit und datengestützte Entscheidungen. Lassen Sie uns einige der anderen Vorteile der Verwendung von Risserkennung in industriellen Umgebungen untersuchen:

• Nachhaltige Praktiken: Unterstützt nachhaltige Bau- und Instandhaltungspraktiken, indem der Bedarf an umfangreichen Reparaturen und Austauschen reduziert wird, wodurch Materialien und Ressourcen gespart werden.
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• Minimierte Unterbrechungen: Die Planung von Reparaturen für weniger schwere Risse während der routinemäßigen Wartung hilft, größere Unterbrechungen des Betriebs und der Nutzung zu vermeiden.
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• Einhaltung von Vorschriften: Hilft bei der Einhaltung von Industriestandards und regulatorischen Anforderungen, indem es die regelmäßige Inspektion und Wartung der Infrastruktur sicherstellt.

Trotz ihrer Vorteile hat die Risssegmentierung auch einige Nachteile. Die hohen anfänglichen Infrastrukturkosten können für kleinere Unternehmen problematisch sein, und die Komplexität des Systems erfordert fortlaufende Schulung und Wartung. Hier sind einige weitere Nachteile der Verwendung von Risssegmentierung in industriellen Anwendungen:

• Falsch positive und falsch negative Ergebnisse: Kann Risse fälschlicherweise identifizieren oder nicht erkennen, was zu unnötigen oder versäumten Reparaturen führt.
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• Herausforderungen bei der Datenverwaltung: Erzeugt große Datenmengen, die robuste Speicher- und Analysetools erfordern.
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• Umweltfaktoren: Äußere Bedingungen wie extremes Wetter oder hohe Luftfeuchtigkeit können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Risssegmentierungssystemen beeinträchtigen.
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• Integration in bestehende Systeme: Die Integration der Risserkennungstechnologie in bestehende Infrastrukturen und Systeme kann eine Herausforderung darstellen und zusätzliche Änderungen oder Upgrades erfordern.

Wesentliche Erkenntnisse

Risssegmentierung und -erkennung können eine entscheidende Rolle dabei spielen, unsere industrielle Infrastruktur sicher und langlebig zu erhalten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie Deep Learning und Computer Vision können wir strukturelle Probleme frühzeitig erkennen und beheben, bevor sie zu größeren Problemen werden. Dieser proaktive Ansatz spart Zeit und Geld und erfüllt gleichzeitig Sicherheits- und regulatorische Standards. Darüber hinaus unterstützt er nachhaltige Praktiken, indem er den Bedarf an umfangreichen Reparaturen minimiert. Trotz einiger Herausforderungen wie hoher Anfangskosten und Komplexität machen die Vorteile der Risssegmentierung in verschiedenen Branchen sie zu einem wertvollen Werkzeug für die Aufrechterhaltung und Verbesserung der Infrastrukturqualität.

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