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Scopri perché è importante rilevare le crepe in ambienti industriali e come il rilevamento di crepe tramite modelli di deep learning come Ultralytics YOLOv8 automatizza questo processo.
Quando si osserva una crepa su una superficie, potrebbe sembrare un piccolo problema, ma è un buon indicatore precoce di gravi danni strutturali. Ad esempio, i ponti vengono ispezionati regolarmente per individuare le crepe, che rappresentano il 90% di tutti i danni ai ponti ogni anno. Tradizionalmente, l'ispezione delle crepe viene eseguita manualmente e può richiedere molto tempo. L'intelligenza artificiale (AI) può intervenire per semplificare il rilevamento delle crepe.
Oltre ai ponti, il rilevamento di crepe tramite deep learning è utile in molti contesti industriali. Aiuta a garantire l'integrità degli edifici nell'edilizia, previene costosi tempi di inattività nella produzione e rende le ispezioni di strade e pavimentazioni più sicure ed efficaci. In questo articolo, esamineremo più da vicino come è possibile utilizzare l'IA e i modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 per rilevare e segmentare le crepe molto più velocemente e facilmente rispetto ai metodi tradizionali.
Cos'è la segmentazione delle crepe?
Prima di addentrarci nella segmentazione delle crepe, cerchiamo di capire cos'è la segmentazione. La segmentazione è un'attività di computer vision che prevede la divisione di un'immagine in diverse regioni o segmenti. L'obiettivo è semplificare l'immagine e renderla più facile da analizzare. La segmentazione fornisce una comprensione a livello di pixel, mentre attività come il rilevamento di oggetti utilizzano i bounding box per identificare e localizzare gli oggetti.
Esistono diversi tipi di tecniche di segmentazione:
Segmentazione Semantica: Consiste nell'etichettare ogni pixel di un'immagine con una classe specifica, come 'strada', 'edificio' o 'albero'. Tutti i pixel della stessa classe vengono trattati come un'unica entità.
Segmentazione di istanza: A differenza della segmentazione semantica, differenzia tra istanze separate della stessa classe, come diverse auto in un'immagine.
Segmentazione Panottica: Combina approcci di segmentazione semantica e di istanza per fornire una comprensione dettagliata della categorizzazione a livello di pixel e delle singole istanze di oggetti in un'immagine.
Fig. 1. Differenze tra le tecniche di segmentazione: immagine originale (G), segmentazione semantica (H), segmentazione di istanza (I) e segmentazione panottica (J).
Per quanto riguarda il rilevamento delle crepe, la segmentazione delle istanze è un'ottima scelta. Segmentando in modo univoco ogni crepa, possiamo identificarle e analizzarle individualmente. Ad esempio, possiamo calcolare l'area di una crepa contando il numero di pixel che occupa nell'immagine.
Comprendere come funziona la segmentazione delle crepe
Il primo passo per implementare la segmentazione delle crepe è considerare la giusta configurazione della telecamera, che può variare a seconda dell'applicazione. Se si sta ispezionando una struttura più grande come un edificio, l'utilizzo di droni potrebbe essere l'approccio migliore per acquisire immagini ad alta risoluzione da varie angolazioni. D'altra parte, se si stanno ispezionando lamiere metalliche dopo la produzione, potrebbe essere meglio utilizzare telecamere fisse ad alta risoluzione posizionate strategicamente per acquisire immagini dettagliate delle superfici.
Una volta finalizzata la configurazione della telecamera, puoi addestrare un modello di computer vision che supporti la segmentazione delle istanze, come YOLOv8. Il dataset Roboflow Universe Crack Segmentation contiene immagini annotate di crepe e può essere utilizzato per addestrare il tuo modello. Puoi anche creare un tuo dataset acquisendo e annotando immagini di crepe specifiche per la tua applicazione.
Il modello apprende a segmentare le crepe attraverso l'apprendimento supervisionato. Durante l'addestramento, vengono fornite immagini ed etichette che mostrano dove si trovano le crepe. Il modello regola i suoi parametri interni per ridurre al minimo la differenza tra le sue previsioni e le etichette effettive. Dopo l'addestramento, può essere utilizzato per analizzare nuove immagini e segmentare in modo univoco ogni crepa.
Fig. 2. Utilizzo di Ultralytics YOLOv8 per la segmentazione delle crepe.
Applicazioni industriali della segmentazione delle crepe
Il rilevamento e la segmentazione delle crepe sono incredibilmente utili in varie applicazioni industriali, dalla manutenzione delle infrastrutture al controllo qualità nella produzione. Identificando e analizzando accuratamente le crepe, queste tecniche contribuiscono a promuovere la sicurezza, la longevità e la qualità in molti settori. Diamo un'occhiata ad alcuni esempi.
Mantenimento della qualità di strade e pavimentazioni
Le crepe stradali sono un problema comune causato dalle condizioni meteorologiche, dal traffico intenso e dalla naturale usura. Le variazioni di temperatura possono causare l'espansione e la contrazione del manto stradale, portando alla formazione di crepe. I veicoli pesanti aggiungono stress alla superficie stradale e l'acqua che penetra nelle piccole crepe può allargarle e approfondirle nel tempo. Queste crepe possono portare a un'usura prematura, a cedimenti strutturali e a un aumento del pericolo per chi guida sulla strada. L'individuazione precoce tramite la segmentazione delle crepe può aiutare a ottimizzare la manutenzione stradale.
Fig. 3. Una crepa su una strada. Fonte dell'immagine: Envato Elements.
Le crepe rilevate e segmentate tramite computer vision possono essere classificate in livelli di gravità basso, medio e alto in base alle loro dimensioni. La classificazione delle crepe aiuta i team di manutenzione a stabilire le priorità. Ad esempio, le crepe di elevata gravità possono essere affrontate per prime per prevenire guasti critici e migliorare la sicurezza stradale, mentre le crepe di gravità media e bassa possono essere programmate per riparazioni successive e controlli di routine. In questo modo, il team di manutenzione può ottimizzare l'utilizzo delle risorse, ridurre i costi di manutenzione e ridurre al minimo i disagi per gli utenti della strada.
Ispezione e monitoraggio strutturale
Il rilevamento delle crepe può essere utilizzato anche per mantenere la qualità e la sicurezza degli edifici e di altre strutture. Proprio come le strade, gli edifici possono sviluppare crepe a causa dei cambiamenti climatici, dell'affaticamento dei materiali e della normale usura. I macchinari pesanti utilizzati durante la costruzione possono anche esercitare una pressione extra sulle strutture, causando un numero maggiore di crepe.
Fig. 4. Utilizzo di un telefono cellulare per scattare foto per la segmentazione delle crepe.
Identificando e affrontando accuratamente le crepe, è possibile prolungare significativamente la durata degli edifici e delle strutture. I dati raccolti dai sistemi di rilevamento delle crepe possono essere utilizzati anche per migliorare gli standard e le normative di costruzione. Analizzando i modelli e le cause delle crepe in diversi progetti, gli esperti del settore possono sviluppare migliori pratiche e materiali di costruzione.
Rilevamento di crepe nel settore petrolifero e del gas
Nel settore petrolifero e del gas, il rilevamento di cricche è essenziale per mantenere la sicurezza e l'affidabilità di oleodotti, serbatoi di stoccaggio e altre infrastrutture vitali. Gli oleodotti spesso coprono lunghe distanze e sono soggetti a condizioni ambientali difficili che possono causare variazioni di pressione e affaticamento del materiale, portando alla formazione di cricche. Tradizionalmente, il rilevamento di cricche viene eseguito utilizzando dispositivi di ispezione delle condotte (pig), test a ultrasuoni e radiografia. Se queste cricche non vengono rilevate e riparate tempestivamente, possono portare a gravi problemi come perdite ed esplosioni. Le cricche in questo settore rappresentano un enorme rischio per l'ambiente e per l'uomo.
Fig. 5. Operai che ispezionano le cisterne del gas su un treno. Fonte immagine: Envato Elements
La segmentazione delle crepe tramite computer vision consente il monitoraggio continuo delle condizioni delle pipeline. I team di manutenzione possono effettuare riparazioni tempestive e prevenire potenziali disastri identificando precocemente le crepe.
Ispezione automatizzata di componenti di produzione
L'ispezione automatizzata che utilizza la segmentazione delle cricche sta trasformando il controllo qualità nel settore manifatturiero. In precedenza, il rilevamento delle cricche veniva effettuato tramite controlli visivi, ispezione con liquidi penetranti e ispezione con particelle magnetiche. Integrando sistemi avanzati di imaging e visione artificiale nella linea di produzione, i produttori possono rilevare anche le più piccole cricche e difetti nei componenti immediatamente dopo la loro realizzazione. Ogni componente può essere controllato e realizzato per soddisfare elevati standard di qualità prima che raggiunga i clienti.
L'ispezione automatizzata migliora l'accuratezza e l'efficienza, fornendo feedback in tempo reale in modo che i team di produzione possano risolvere rapidamente qualsiasi problema. Ciò consente di risparmiare sui costi riducendo la necessità di ispezioni manuali e prevenendo costosi richiami. Inoltre, questi sistemi raccolgono dati preziosi sui difetti, aiutando a identificare i modelli e a migliorare i processi di produzione, con conseguente produzione di prodotti più sicuri e affidabili.
Il rilevamento di crepe tramite deep learning offre molti vantaggi, tra cui una maggiore sicurezza e decisioni basate sui dati. Esploriamo alcuni degli altri vantaggi dell'utilizzo del rilevamento di crepe in ambienti industriali:
Pratiche sostenibili: Supporta pratiche di costruzione e manutenzione sostenibili riducendo la necessità di riparazioni e sostituzioni estese, risparmiando materiali e risorse.
Interruzioni minime: Programmare le riparazioni per le crepe meno gravi durante la manutenzione ordinaria aiuta a evitare interruzioni importanti alle operazioni e all'utilizzo.
Conformità alle normative: Aiuta a soddisfare gli standard di settore e i requisiti normativi garantendo l'ispezione e la manutenzione regolari delle infrastrutture.
Nonostante i suoi vantaggi, anche la segmentazione delle crepe presenta alcuni inconvenienti. Gli elevati costi infrastrutturali iniziali possono essere preoccupanti per le organizzazioni più piccole e la complessità del sistema richiede formazione e manutenzione continue. Ecco alcuni degli altri svantaggi dell'utilizzo della segmentazione delle crepe nelle applicazioni industriali:
Falsi positivi e negativi: Potrebbe identificare erroneamente o non rilevare crepe, portando a riparazioni non necessarie o mancate.
Sfide nella gestione dei dati: Genera grandi quantità di dati che richiedono strumenti di archiviazione e analisi robusti.
Fattori ambientali: Condizioni esterne, come condizioni meteorologiche estreme o elevata umidità, possono influire sull'accuratezza e sull'affidabilità dei sistemi di segmentazione delle crepe.
Integrazione con sistemi esistenti: Integrare la tecnologia di rilevamento delle crepe con le infrastrutture e i sistemi esistenti può essere complesso e potrebbe richiedere modifiche o aggiornamenti aggiuntivi.
Punti chiave
La segmentazione e il rilevamento delle crepe possono svolgere un ruolo fondamentale nel mantenere la sicurezza e la durabilità delle nostre infrastrutture industriali. Utilizzando tecnologie avanzate come il deep learning e la computer vision, possiamo individuare precocemente i problemi strutturali e risolverli prima che diventino problemi significativi. Questo approccio proattivo consente di risparmiare tempo e denaro, rispettando al contempo gli standard di sicurezza e normativi. Inoltre, supporta pratiche sostenibili riducendo al minimo la necessità di riparazioni estese. Nonostante alcune sfide come gli elevati costi iniziali e la complessità, i vantaggi della segmentazione delle crepe in vari settori la rendono uno strumento prezioso per mantenere e migliorare la qualità delle infrastrutture.