18 de julio de 2024
Descubra por qué es importante detectar grietas en entornos industriales y cómo la detección de grietas mediante modelos de aprendizaje profundo como Ultralytics YOLOv8 automatiza este proceso.
Cuando se observa una grieta en una superficie, puede parecer un problema menor, pero es un buen indicador precoz de daños estructurales graves. Por ejemplo, los puentes se inspeccionan periódicamente en busca de grietas, que representan el 90% de todos los daños que se producen en ellos cada año. Tradicionalmente, la inspección de grietas se realiza manualmente y puede llevar mucho tiempo. La inteligencia artificial (IA) puede contribuir a simplificar la detección de grietas.
Más allá de los puentes, la detección de grietas mediante aprendizaje profundo es útil en muchos entornos industriales. Ayuda a garantizar la integridad de los edificios en la construcción, evita costosos tiempos de inactividad en la fabricación y hace que las inspecciones de carreteras y pavimentos sean más seguras y eficaces. En este artículo, analizaremos cómo utilizar modelos de IA y visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8 para detectar y segmentar grietas de forma mucho más rápida y sencilla que con los métodos tradicionales.
Antes de sumergirnos en la segmentación de grietas, entendamos qué es la segmentación. La segmentación es una tarea de visión por ordenador que consiste en dividir una imagen en diferentes regiones o segmentos. El objetivo es simplificar la imagen y facilitar su análisis. La segmentación proporciona una comprensión a nivel de píxel, mientras que tareas como la detección de objetos utilizan cuadros delimitadores para identificar y localizar objetos.
Existen diferentes tipos de técnicas de segmentación:
Con respecto a la detección de grietas, la segmentación de instancias es una gran elección. Al segmentar de forma única cada grieta, podemos identificarlas y analizarlas individualmente. Por ejemplo, podemos calcular el área de una grieta contando el número de píxeles que ocupa en la imagen.
El primer paso para implementar la segmentación de grietas es considerar la configuración de cámara adecuada, que puede variar en función de la aplicación. Si está inspeccionando una estructura más grande, como un edificio, el uso de drones puede ser el mejor enfoque para capturar imágenes de alta resolución desde varios ángulos. Por otro lado, si se inspeccionan chapas metálicas después de su fabricación, lo mejor sería utilizar cámaras fijas de alta resolución colocadas estratégicamente para captar imágenes detalladas de las superficies.
Una vez que haya finalizado la configuración de la cámara, puede entrenar un modelo de visión por ordenador que admita la segmentación de instancias, como YOLOv8. El conjunto de datos de segmentación de grietas de Roboflow Universe contiene imágenes anotadas de grietas y puede utilizarse para entrenar el modelo. También puede crear su propio conjunto de datos mediante la captura y anotación de imágenes de grietas específicas para su aplicación.
El modelo aprende a segmentar grietas mediante aprendizaje supervisado. Durante el entrenamiento, recibe imágenes y etiquetas que muestran dónde están las grietas. El modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar la diferencia entre sus predicciones y las etiquetas reales. Tras el entrenamiento, puede utilizarse para analizar nuevas imágenes y segmentar cada grieta de forma única.
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La detección y segmentación de grietas son increíblemente útiles en diversas aplicaciones industriales, desde el mantenimiento de infraestructuras hasta el control de calidad en la fabricación. Al identificar y analizar con precisión las grietas, estas técnicas ayudan a promover la seguridad, la longevidad y la calidad en muchos campos. Veamos algunos ejemplos.
Las grietas en las carreteras son un problema común causado por las condiciones meteorológicas, el tráfico intenso y el desgaste natural. Los cambios de temperatura pueden hacer que el pavimento se dilate y contraiga, provocando grietas. Los vehículos pesados añaden tensión a la superficie de la carretera, y el agua que se filtra en pequeñas grietas puede ensancharlas y profundizarlas con el tiempo. Estas grietas pueden provocar un desgaste prematuro, fallos estructurales y un mayor peligro para las personas que circulan por la carretera. La detección precoz mediante la segmentación de grietas puede ayudar a agilizar el mantenimiento de las carreteras.
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Las grietas detectadas y segmentadas mediante visión por ordenador pueden clasificarse en niveles de gravedad bajo, medio y alto en función de su tamaño. La clasificación de las grietas ayuda a los equipos de mantenimiento a establecer prioridades. Por ejemplo, las grietas de gravedad alta pueden abordarse en primer lugar para evitar fallos críticos y mejorar la seguridad vial, mientras que las grietas de gravedad media y baja pueden programarse para reparaciones posteriores y comprobaciones rutinarias. De este modo, el equipo de mantenimiento puede optimizar el uso de los recursos, reducir los costes de mantenimiento y minimizar las molestias para los usuarios de la carretera.
La detección de grietas también puede utilizarse para mantener la calidad y seguridad de edificios y otras estructuras. Al igual que las carreteras, los edificios pueden agrietarse debido a los cambios meteorológicos, la fatiga de los materiales y el desgaste normal. La maquinaria pesada utilizada durante la construcción también puede ejercer una presión adicional sobre las estructuras, provocando más grietas.
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Si se identifican y tratan las grietas con precisión, la vida útil de los edificios y estructuras puede prolongarse considerablemente. Los datos recogidos por los sistemas de detección de grietas también pueden utilizarse para mejorar las normas y reglamentos de construcción. Analizando los patrones y las causas de las grietas en distintos proyectos, los expertos del sector pueden desarrollar mejores prácticas y materiales de construcción.
En la industria del petróleo y el gas, la detección de grietas es esencial para mantener la seguridad y fiabilidad de tuberías, tanques de almacenamiento y otras infraestructuras vitales. Las tuberías recorren a menudo largas distancias y se enfrentan a duras condiciones ambientales que pueden provocar cambios de presión y fatiga de los materiales, dando lugar a grietas. Tradicionalmente, la detección de grietas se realiza mediante medidores de inspección de tuberías (pigs), pruebas ultrasónicas y radiografías. Si estas grietas no se detectan y reparan a tiempo, pueden provocar problemas graves como fugas y explosiones. En este sector, las grietas suponen un enorme riesgo para el medio ambiente y las personas.
La segmentación de grietas mediante visión por ordenador permite supervisar continuamente el estado de las tuberías. Los equipos de mantenimiento pueden realizar reparaciones a tiempo y evitar posibles catástrofes identificando las grietas en una fase temprana.
La inspección automatizada mediante segmentación de grietas está transformando el control de calidad en la fabricación. Anteriormente, la detección de grietas se realizaba mediante comprobaciones visuales, inspección por líquidos penetrantes e inspección por partículas magnéticas. Al integrar sistemas avanzados de imagen y visión por ordenador en la cadena de producción, los fabricantes pueden detectar hasta las grietas y defectos más pequeños en las piezas inmediatamente después de fabricarlas. Cada componente puede comprobarse y cumplir normas de alta calidad antes de llegar a los clientes.
La inspección automatizada mejora la precisión y la eficacia, proporcionando información en tiempo real para que los equipos de producción puedan solucionar rápidamente cualquier problema. Esto ahorra costes al reducir la necesidad de inspecciones manuales y evitar costosas retiradas de productos. Además, estos sistemas recopilan datos valiosos sobre los defectos, lo que ayuda a identificar patrones y mejorar los procesos de fabricación, dando lugar a productos más seguros y fiables.
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La detección de grietas mediante aprendizaje profundo ofrece muchas ventajas, como una mayor seguridad y decisiones basadas en datos. Exploremos otras ventajas de la detección de grietas en entornos industriales:
A pesar de sus ventajas, la segmentación por grietas también presenta algunos inconvenientes. Los elevados costes iniciales de infraestructura pueden ser preocupantes para las organizaciones más pequeñas, y la complejidad del sistema requiere formación y mantenimiento continuos. Estos son algunos de los inconvenientes de la segmentación de grietas en aplicaciones industriales:
La segmentación y detección de grietas puede desempeñar un papel fundamental para mantener nuestra infraestructura industrial segura y duradera. Mediante el uso de tecnologías avanzadas como el aprendizaje profundo y la visión por ordenador, podemos detectar problemas estructurales en una fase temprana y solucionarlos antes de que se conviertan en problemas importantes. Este enfoque proactivo ahorra tiempo y dinero al tiempo que cumple las normas de seguridad y reglamentarias. Además, apoya las prácticas sostenibles al minimizar la necesidad de reparaciones extensas. A pesar de algunas dificultades, como los elevados costes iniciales y la complejidad, las ventajas de la segmentación de grietas en diversos sectores la convierten en una valiosa herramienta para mantener y mejorar la calidad de las infraestructuras.
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