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.
Une fissure sur une surface peut sembler anodine, mais c'est un bon indicateur précoce de dommages structurels graves. Par exemple, les ponts sont régulièrement inspectés pour détecter les fissures, qui représentent 90 % de tous les dommages subis par les ponts chaque année. Traditionnellement, l'inspection des fissures est effectuée 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 des fissures à l'aide de l'apprentissage profond est utile dans de nombreux contextes industriels. Elle permet de garantir l'intégrité des bâtiments dans la construction, d'éviter des temps d'arrêt coûteux dans la fabrication et de rendre les inspections des routes et des chaussées plus sûres et plus efficaces. Dans cet article, nous allons examiner de plus près comment vous pouvez utiliser l'IA et les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8 pour détecter et segmenter les fissures beaucoup plus rapidement et plus facilement que les méthodes traditionnelles.
Avant de nous plonger dans la segmentation des fissures, il convient de comprendre 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 permet d'obtenir une compréhension au niveau du pixel, tandis que des tâches telles que la détection d'objets utilisent des boîtes de délimitation pour identifier et localiser les objets.
Il existe différents types de techniques de segmentation :
En ce qui concerne la détection des fissures, la segmentation des instances 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 surface 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 bonne configuration de caméra, qui peut varier en fonction de l'application. Si vous inspectez une grande structure comme un bâtiment, l'utilisation de drones peut être la meilleure approche pour capturer des images haute résolution sous différents angles. En revanche, si vous inspectez des tôles après leur fabrication, il est 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 des instances, 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 par apprentissage supervisé. Au cours de l'apprentissage, il reçoit des images et des étiquettes indiquant l'emplacement des fissures. Le modèle ajuste ses paramètres internes afin de minimiser la différence entre ses prédictions et les étiquettes réelles. Après l'apprentissage, il peut être utilisé pour analyser de nouvelles images et segmenter chaque fissure de manière unique.
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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 de la qualité dans l'industrie manufacturière. 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. Voyons quelques exemples.
Les fissures dans les routes sont un problème courant causé par les conditions météorologiques, le trafic intense et l'usure naturelle. Les changements de température peuvent entraîner une dilatation et une 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 usagers de la route. La détection précoce à l'aide de la segmentation des fissures peut contribuer 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 d'entretien à établir des priorités. Par exemple, les fissures de gravité élevée peuvent être traitées en premier afin de prévenir les défaillances critiques et d'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. L'équipe d'entretien peut ainsi optimiser l'utilisation des ressources, réduire les coûts d'entretien 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 présenter des fissures en raison des changements climatiques, de la fatigue des matériaux et de l'usure régulière. Les machines lourdes utilisées pendant la construction peuvent également exercer une pression supplémentaire sur les structures, provoquant ainsi davantage de fissures.
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En identifiant et en traitant les fissures avec précision, la durée de vie des bâtiments et des structures peut être considérablement prolongée. Les données recueillies 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 mettre au point de meilleures pratiques et de meilleurs matériaux de construction.
Dans l'industrie du pétrole et du gaz, 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 entraîner des variations de pression et une fatigue des matériaux, conduisant à des fissures. Traditionnellement, la détection des fissures se fait à l'aide de jauges d'inspection des pipelines (racleurs), d'essais par ultrasons et de radiographie. Si ces fissures ne sont pas détectées et réparées à temps, elles peuvent entraîner de graves problèmes tels que des fuites et des explosions. Dans ce secteur, les fissures représentent un risque énorme pour l'environnement et l'homme.
La segmentation des fissures à l'aide de la vision par ordinateur permet de surveiller en permanence l'état des pipelines. Les équipes de maintenance peuvent effectuer des réparations en temps voulu et prévenir les catastrophes potentielles en identifiant les fissures à un stade précoce.
L'inspection automatisée par segmentation des fissures est en train de transformer le contrôle de la qualité dans l'industrie manufacturière. Auparavant, la détection des fissures s'effectuait par des contrôles visuels, par ressuage et par magnétoscopie. En intégrant des systèmes avancés d'imagerie et de vision par ordinateur dans la chaîne de production, les fabricants peuvent détecter les moindres fissures et défauts dans les pièces immédiatement après leur fabrication. Chaque composant peut être contrôlé et mis en conformité avec des normes de haute qualité avant d'être livré aux clients.
L'inspection automatisée améliore la précision et l'efficacité, en fournissant un retour d'information en temps réel afin que les équipes de production puissent rapidement résoudre les problèmes. Cela permet de réduire les coûts en diminuant le besoin d'inspections manuelles et en évitant des rappels coûteux. En outre, ces systèmes recueillent des données précieuses sur les défauts, ce qui permet d'identifier des schémas et d'améliorer les processus de fabrication, avec pour résultat des produits plus sûrs et plus fiables.
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La détection des fissures à l'aide de l'apprentissage profond offre de nombreux avantages, notamment une sécurité accrue et des décisions fondées sur des données. Explorons quelques-uns des autres avantages de l'utilisation de la détection des fissures dans les environnements industriels :
Malgré ses avantages, la segmentation par fissures présente également quelques inconvénients. Les coûts initiaux élevés de l'infrastructure peuvent être préoccupants pour les petites entreprises, et la complexité du système nécessite une formation et une maintenance permanentes. Voici quelques-uns des 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 le maintien de la sécurité et de la durabilité de nos infrastructures industrielles. En utilisant des technologies avancées telles que l'apprentissage profond et la vision par ordinateur, nous pouvons repérer les problèmes structurels à un stade précoce et les réparer 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 de réglementation. 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 le maintien et l'amélioration de la qualité des infrastructures.
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