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Erfahren Sie, warum es wichtig ist, Risse in industriellen Umgebungen zu erkennen und wie die Risserkennung mithilfe von Deep-Learning-Modellen wie Ultralytics YOLOv8 diesen Prozess automatisiert.
Ein Riss auf einer Oberfläche mag wie ein kleines Problem erscheinen, ist aber ein guter Frühindikator für ernsthafte strukturelle Schäden. So werden beispielsweise Brücken regelmäßig auf Risse untersucht, die jedes Jahr 90 % aller Brückenschäden ausmachen. Traditionell wird die Rissprüfung manuell durchgeführt und kann sehr zeitaufwändig sein. Künstliche Intelligenz (KI) kann die Risserkennung vereinfachen.
Neben Brücken ist die Risserkennung mithilfe von Deep Learning auch in vielen industriellen Bereichen nützlich. Sie hilft bei der Gewährleistung der Gebäudeintegrität im Bauwesen, verhindert kostspielige Ausfallzeiten in der Fertigung und macht Straßen- und Belagsinspektionen sicherer und effektiver. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie Sie KI und Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 einsetzen können, um Risse viel schneller und einfacher zu erkennen und zu segmentieren als mit herkömmlichen Methoden.
Was ist Risssegmentierung?
Bevor wir uns mit der Riss-Segmentierung befassen, sollten wir die Segmentierung verstehen. Segmentierung ist eine Aufgabe der Computer Vision, bei der ein Bild in verschiedene Regionen oder Segmente unterteilt wird. Das Ziel besteht darin, das Bild zu vereinfachen und seine Analyse zu erleichtern. Durch die Segmentierung erhalten Sie 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 eines Bildes einer bestimmten Klasse zugeordnet wird, z. B. "Straße", "Gebäude" oder "Baum". Alle Pixel der gleichen Klasse werden als eine Einheit behandelt.
Instanz-Segmentierung: Im Gegensatz zur semantischen Segmentierung unterscheidet sie zwischen verschiedenen Instanzen der gleichen Klasse, wie z. B. verschiedenen Autos in einem Bild.
Panoptische Segmentierung: Hierbei werden sowohl semantische als auch instanzielle Segmentierungsansätze kombiniert, um ein detailliertes Verständnis der Kategorisierung auf Pixelebene und der einzelnen Objektinstanzen in einem Bild zu erhalten.
Abb. 1. Unterschiede zwischen den Segmentierungsverfahren: Originalbild (G), semantische Segmentierung (H), Instanzsegmentierung (I) und panoptische Segmentierung (J).
Für die Erkennung von Rissen ist die Segmentierung von Instanzen eine gute Wahl. Durch die eindeutige Segmentierung jedes Risses können wir sie einzeln identifizieren und analysieren. Wir können zum Beispiel die Fläche eines Risses berechnen, indem wir die Anzahl der Pixel zählen, die er im Bild einnimmt.
Verstehen, wie die Risssegmentierung funktioniert
Der erste Schritt bei der Implementierung der Riss-Segmentierung besteht darin, die richtige Kameraeinstellung zu wählen, die je nach Anwendung unterschiedlich sein kann. Wenn Sie eine größere Struktur wie ein Gebäude inspizieren, könnte der Einsatz von Drohnen die beste Methode sein, um hochauflösende Bilder aus verschiedenen Winkeln aufzunehmen. Bei der Inspektion von Metallblechen nach der Fertigung hingegen ist es möglicherweise am besten, stationäre hochauflösende Kameras einzusetzen, die strategisch positioniert sind, um detaillierte Bilder der Oberflächen zu erfassen.
Sobald Sie Ihre Kameraeinrichtung fertiggestellt haben, können Sie ein Computer-Vision-Modell trainieren, das die Segmentierung von Instanzen unterstützt, wie YOLOv8. Der Roboflow Universe Crack Segmentation Dataset enthält beschriftete Bilder von Rissen und kann zum Trainieren Ihres Modells verwendet werden. Sie können auch Ihren eigenen Datensatz erstellen, indem Sie Bilder von Rissen speziell für Ihre Anwendung aufnehmen und beschriften.
Das Modell lernt, Risse durch überwachtes Lernen zu segmentieren. Während des Trainings werden ihm Bilder und Beschriftungen vorgelegt, die zeigen, wo sich die Risse befinden. Das Modell passt seine internen Parameter an, um die Differenz zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Beschriftungen zu minimieren. Nach dem Training kann es zur Analyse neuer Bilder und zur eindeutigen Segmentierung jedes Risses verwendet werden.
Abb. 2. Verwendung von Ultralytics YOLOv8 zur Risssegmentierung.
Industrielle Anwendungen der Risssegmentierung
Risserkennung und -segmentierung sind in verschiedenen industriellen Anwendungen, von der Instandhaltung der Infrastruktur bis hin zur Qualitätskontrolle in der Fertigung, von großem Nutzen. Durch die genaue Erkennung und Analyse von Rissen tragen diese Verfahren in vielen Bereichen zur Sicherheit, Langlebigkeit und Qualität bei. Werfen wir einen Blick auf einige Beispiele.
Aufrechterhaltung der Qualität von Straßen und Belägen
Straßenrisse sind ein häufiges Problem, das durch Witterungsbedingungen, 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, und Wasser, das in kleine Risse eindringt, kann diese mit der Zeit verbreitern und vertiefen. Diese Risse können zu vorzeitigem Verschleiß, strukturellem Versagen und einer erhöhten Gefahr für die Verkehrsteilnehmer führen. Eine frühzeitige Erkennung durch Risssegmentierung kann dazu beitragen, die Straßeninstandhaltung zu optimieren.
Abb. 3. Ein Riss auf einer Straße. Bildquelle: Envato Elements.
Risse, die mit Hilfe von Computer Vision erkannt und segmentiert werden, können je nach Größe in niedrige, mittlere und hohe Schweregrade eingeteilt werden. Die Klassifizierung der Risse hilft den Wartungsteams, Prioritäten zu setzen. So können beispielsweise Risse mit hohem Schweregrad zuerst behandelt werden, um kritische Ausfälle zu verhindern und die Verkehrssicherheit zu erhöhen, während Risse mit mittlerem und niedrigem Schweregrad für spätere Reparaturen und Routinekontrollen eingeplant werden können. Auf diese Weise kann das Wartungsteam den Ressourceneinsatz optimieren, die Wartungskosten senken und die Beeinträchtigungen für die Straßenbenutzer 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 regelmäßiger Abnutzung Risse bekommen. Auch die schweren Maschinen, die beim Bau eingesetzt werden, können die Bauwerke zusätzlich belasten und weitere Risse verursachen.
Abb. 4. Verwendung eines Mobiltelefons zur Aufnahme von Bildern für die Risssegmentierung.
Durch die genaue Erkennung und Behebung von Rissen kann die Lebensdauer von Gebäuden und Bauwerken erheblich verlängert werden. Die von Risserkennungssystemen gesammelten Daten können auch zur Verbesserung von Baunormen und -vorschriften verwendet werden. Durch die Analyse von Rissmustern und -ursachen bei verschiedenen Projekten können Branchenexperten bessere Baupraktiken und Materialien entwickeln.
Risserkennung in Öl und Gas
In der Öl- und Gasindustrie ist die Risserkennung von entscheidender Bedeutung für die Aufrechterhaltung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von Pipelines, Lagertanks und anderen wichtigen Infrastrukturen. Pipelines legen oft große Entfernungen zurück und sind rauen Umgebungsbedingungen ausgesetzt, die zu Druckschwankungen und Materialermüdung und damit zu Rissen führen können. Traditionell werden Risse mit Hilfe von Pipeline-Inspektionsmessgeräten (Molchen), Ultraschallprüfungen und Röntgenaufnahmen aufgespürt. Wenn diese Risse nicht frühzeitig erkannt und behoben werden, können sie zu schwerwiegenden Problemen wie Lecks und Explosionen führen. Risse in dieser Branche stellen eine große Gefahr für die Umwelt und die Menschen dar.
Bild 5. Arbeiter bei der Inspektion von Gastanks in einem Zug. Bildquelle: Envato Elements
Die Risssegmentierung mit Hilfe von Computer Vision ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung des Zustands von Rohrleitungen. Wartungsteams können durch die frühzeitige Erkennung von Rissen rechtzeitig Reparaturen durchführen und potenzielle Katastrophen verhindern.
Automatisierte Prüfung von Fertigungsteilen
Die automatisierte Inspektion mittels Risssegmentierung verändert die Qualitätskontrolle in der Fertigung. Bisher erfolgte die Risserkennung durch Sichtkontrollen, 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 der Herstellung erkennen. Jedes Bauteil kann geprüft werden, bevor es an den Kunden ausgeliefert wird, damit es den Qualitätsstandards entspricht.
Die automatisierte Inspektion verbessert die Genauigkeit und Effizienz und liefert Echtzeit-Feedback, sodass die Produktionsteams etwaige Probleme schnell beheben können. Dies spart Kosten, da weniger manuelle Prüfungen erforderlich sind und teure Rückrufe vermieden werden. Außerdem sammeln diese Systeme wertvolle Daten über Fehler, die helfen, Muster zu erkennen und Fertigungsprozesse zu verbessern, was zu sichereren, zuverlässigeren Produkten führt.
Die Risserkennung mit Deep Learning bietet viele Vorteile, darunter verbesserte Sicherheit und datengesteuerte Entscheidungen. Lassen Sie uns einige der anderen Vorteile der Risserkennung in industriellen Umgebungen erkunden:
Nachhaltige Praktiken: Unterstützt nachhaltige Bau- und Instandhaltungspraktiken, indem es die Notwendigkeit umfangreicher Reparaturen und Ersetzungen verringert und so Materialien und Ressourcen spart.
Geringere Unterbrechungen: Die Planung von Reparaturen für weniger schwerwiegende Risse während der Routinewartung hilft, größere Unterbrechungen des Betriebs und der Nutzung zu vermeiden.
Einhaltung von Vorschriften: Unterstützung bei der Einhaltung von Industriestandards und gesetzlichen Vorschriften durch regelmäßige Inspektion und Wartung der Infrastruktur.
Trotz ihrer Vorteile hat die Riss-Segmentierung auch einige Nachteile. Die hohen anfänglichen Infrastrukturkosten können für kleinere Unternehmen problematisch sein, und die Komplexität des Systems erfordert ständige Schulung und Wartung. Hier sind einige weitere Nachteile des Einsatzes von Risssegmentierung in industriellen Anwendungen:
Falsch-positive und -negative Ergebnisse: Kann Risse fälschlicherweise erkennen oder nicht erkennen, was zu unnötigen oder versäumten Reparaturen führt.
Herausforderungen bei der Datenverwaltung: Erzeugt große Datenmengen, die robuste Speicher- und Analysetools benötigen.
Umweltfaktoren: Äußere Bedingungen, wie extremes Wetter oder hohe Luftfeuchtigkeit, können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Risssegmentierungssystemen beeinträchtigen.
Integration in bestehende Systeme: Die Integration der Risserkennungstechnologie in bestehende Infrastrukturen und Systeme kann eine Herausforderung darstellen und zusätzliche Änderungen oder Aufrüstungen erfordern.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Die Segmentierung und Erkennung von Rissen kann eine wichtige Rolle dabei spielen, unsere industrielle Infrastruktur sicher und langlebig zu halten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie Deep Learning und Computer Vision können wir strukturelle Probleme frühzeitig erkennen und beheben, bevor sie zu großen Problemen werden. Dieser proaktive Ansatz spart Zeit und Geld und erfüllt gleichzeitig die Sicherheits- und Regulierungsstandards. Außerdem unterstützt er nachhaltige Praktiken, da er den Bedarf an umfangreichen Reparaturen minimiert. Trotz einiger Herausforderungen wie hoher Anfangskosten und Komplexität sind die Vorteile der Risssegmentierung in verschiedenen Branchen ein wertvolles Instrument zur Erhaltung und Verbesserung der Infrastrukturqualität.
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