18 juillet 2024
Découvrez pourquoi il est important de détecter les fissures dans les environnements industriels et comment la détection des fissures à l’aide de modèles d’apprentissage profond comme Ultralytics YOLOv8 automatise ce processus.
Lorsque vous regardez une fissure sur une surface, cela peut sembler un petit problème, mais c'est un bon indicateur précoce de dommages structurels graves. Par exemple, les ponts sont inspectés régulièrement pour détecter les fissures, et elles représentent 90 % de tous les dommages aux ponts chaque année. Traditionnellement, l'inspection des fissures se fait manuellement et peut prendre beaucoup de temps. L'intelligence artificielle (IA) peut intervenir pour simplifier la détection des fissures.
Au-delà des ponts, la détection de fissures par apprentissage profond est utile dans de nombreux contextes industriels. Elle contribue à garantir l'intégrité des bâtiments dans le secteur de la construction, prévient les arrêts coûteux dans le secteur de la fabrication et rend les inspections des routes et des chaussées plus sûres et plus efficaces. Dans cet article, nous examinerons de plus près comment vous pouvez utiliser l'IA et les modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLOv8 pour détecter et segmenter les fissures beaucoup plus rapidement et facilement qu'avec les méthodes traditionnelles.
Avant de nous plonger dans la segmentation des fissures, comprenons ce qu'est la segmentation. La segmentation est une tâche de vision par ordinateur qui consiste à diviser une image en différentes régions ou segments. L'objectif est de simplifier l'image et de la rendre plus facile à analyser. La segmentation vous donne une compréhension au niveau du pixel, tandis que des tâches comme la détection d'objets utilisent des boîtes englobantes pour identifier et localiser les objets.
Il existe différents types de techniques de segmentation :
En ce qui concerne la détection des fissures, la segmentation d'instance est un excellent choix. En segmentant chaque fissure de manière unique, nous pouvons les identifier et les analyser individuellement. Par exemple, nous pouvons calculer la superficie d'une fissure en comptant le nombre de pixels qu'elle occupe dans l'image.
La première étape de la mise en œuvre de la segmentation des fissures consiste à choisir la configuration de caméra appropriée, qui peut varier en fonction de l'application. Si vous inspectez une structure plus grande comme un bâtiment, l'utilisation de drones peut être la meilleure approche pour capturer des images haute résolution sous différents angles. D'autre part, si vous inspectez des tôles après la fabrication, il peut être préférable d'utiliser des caméras fixes à haute résolution positionnées stratégiquement pour capturer des images détaillées des surfaces.
Une fois que vous avez finalisé la configuration de votre caméra, vous pouvez entraîner un modèle de vision par ordinateur qui prend en charge la segmentation d'instance, comme YOLOv8. Le Roboflow Universe Crack Segmentation Dataset contient des images annotées de fissures et peut être utilisé pour entraîner votre modèle. Vous pouvez également créer votre propre ensemble de données en capturant et en annotant des images de fissures spécifiques à votre application.
Le modèle apprend à segmenter les fissures grâce à l'apprentissage supervisé. Pendant l'entraînement, il reçoit des images et des étiquettes indiquant où se trouvent les fissures. Le modèle ajuste ses paramètres internes pour minimiser la différence entre ses prédictions et les étiquettes réelles. Après l'entraînement, il peut être utilisé pour analyser de nouvelles images et segmenter de manière unique chaque fissure.
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La détection et la segmentation des fissures sont extrêmement utiles dans diverses applications industrielles, de la maintenance des infrastructures au contrôle qualité dans la fabrication. En identifiant et en analysant avec précision les fissures, ces techniques contribuent à promouvoir la sécurité, la longévité et la qualité dans de nombreux domaines. Examinons quelques exemples.
Les fissures de la chaussée sont un problème courant causé par les conditions météorologiques, le trafic intense et l'usure naturelle. Les variations de température peuvent entraîner la dilatation et la contraction de la chaussée, ce qui provoque des fissures. Les véhicules lourds exercent une pression sur la surface de la route, et l'eau qui s'infiltre dans les petites fissures peut les élargir et les approfondir au fil du temps. Ces fissures peuvent entraîner une usure prématurée, des défaillances structurelles et un danger accru pour les personnes qui conduisent sur la route. La détection précoce à l'aide de la segmentation des fissures peut aider à rationaliser l'entretien des routes.
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Les fissures détectées et segmentées à l'aide de la vision par ordinateur peuvent être classées en niveaux de gravité faible, moyenne et élevée en fonction de leur taille. La classification des fissures aide les équipes de maintenance à établir des priorités. Par exemple, les fissures de haute gravité peuvent être traitées en premier pour éviter les défaillances critiques et améliorer la sécurité routière, tandis que les fissures de gravité moyenne et faible peuvent être programmées pour des réparations ultérieures et des contrôles de routine. Ce faisant, l'équipe de maintenance peut optimiser l'utilisation des ressources, réduire les coûts de maintenance et minimiser les perturbations pour les usagers de la route.
La détection des fissures peut également être utilisée pour maintenir la qualité et la sécurité des bâtiments et autres structures. Tout comme les routes, les bâtiments peuvent développer des fissures en raison des variations climatiques, de la fatigue des matériaux et de l'usure normale. Les machines lourdes utilisées pendant la construction peuvent également exercer une pression supplémentaire sur les structures, ce qui entraîne davantage de fissures.
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En identifiant et en traitant avec précision les fissures, la durée de vie des bâtiments et des structures peut être considérablement prolongée. Les données collectées par les systèmes de détection des fissures peuvent également être utilisées pour améliorer les normes et les réglementations en matière de construction. En analysant les schémas et les causes des fissures dans différents projets, les experts du secteur peuvent développer de meilleures pratiques et de meilleurs matériaux de construction.
Dans l'industrie pétrolière et gazière, la détection des fissures est essentielle pour maintenir la sécurité et la fiabilité des pipelines, des réservoirs de stockage et d'autres infrastructures vitales. Les pipelines couvrent souvent de longues distances et sont confrontés à des conditions environnementales difficiles qui peuvent provoquer des changements de pression et une fatigue des matériaux, entraînant des fissures. Traditionnellement, la détection des fissures se fait à l'aide de jauges d'inspection de pipeline (racleurs), de tests ultrasoniques et de radiographie. Si ces fissures ne sont pas détectées et réparées rapidement, elles peuvent entraîner de graves problèmes tels que des fuites et des explosions. Les fissures dans cette industrie posent un risque énorme pour l'environnement et les humains.
La segmentation des fissures à l'aide de la vision par ordinateur permet une surveillance continue de l'état des pipelines. Les équipes de maintenance peuvent effectuer des réparations en temps opportun et prévenir d'éventuelles catastrophes en identifiant les fissures à un stade précoce.
L'inspection automatisée utilisant la segmentation des fissures transforme le contrôle de la qualité dans le secteur de la fabrication. Auparavant, la détection des fissures se faisait par des contrôles visuels, un contrôle par ressuage et un contrôle magnétoscopique. En intégrant des systèmes d'imagerie et de vision par ordinateur avancés dans la chaîne de production, les fabricants peuvent détecter même les plus petites fissures et défauts dans les pièces immédiatement après leur fabrication. Chaque composant peut être vérifié et fabriqué pour répondre à des normes de haute qualité avant d'atteindre les clients.
L'inspection automatisée améliore la précision et l'efficacité, fournissant un retour d'information en temps réel afin que les équipes de production puissent résoudre rapidement tout problème. Cela permet de réduire les coûts en diminuant le besoin d'inspections manuelles et en prévenant les rappels coûteux. De plus, ces systèmes collectent des données précieuses sur les défauts, ce qui permet d'identifier les tendances et d'améliorer les processus de fabrication, ce qui se traduit par des produits plus sûres et plus fiables.
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La détection des fissures à l'aide du deep learning offre de nombreux avantages, notamment une sécurité améliorée et des décisions basées sur les données. Examinons d'autres avantages de l'utilisation de la détection des fissures dans les environnements industriels :
Malgré ses avantages, la segmentation des fissures présente également quelques inconvénients. Les coûts initiaux élevés de l'infrastructure peuvent être préoccupants pour les petites organisations, et la complexité du système nécessite une formation et une maintenance continues. Voici quelques autres inconvénients de l'utilisation de la segmentation des fissures dans les applications industrielles :
La segmentation et la détection des fissures peuvent jouer un rôle essentiel dans la sécurité et la durabilité de nos infrastructures industrielles. En utilisant des technologies avancées telles que le deep learning et la vision par ordinateur, nous pouvons détecter les problèmes structurels à un stade précoce et les corriger avant qu'ils ne deviennent des problèmes importants. Cette approche proactive permet d'économiser du temps et de l'argent tout en respectant les normes de sécurité et réglementaires. De plus, elle soutient les pratiques durables en minimisant le besoin de réparations importantes. Malgré certains défis tels que les coûts initiaux élevés et la complexité, les avantages de la segmentation des fissures dans diverses industries en font un outil précieux pour maintenir et améliorer la qualité des infrastructures.
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