Usando IA para detecção e segmentação de rachaduras

Quando você olha para uma rachadura em uma superfície, pode parecer um pequeno problema, mas é um bom indicador precoce de sérios danos estruturais. Por exemplo, as pontes são inspecionadas regularmente quanto a rachaduras, e elas representam 90% de todos os danos em pontes a cada ano. Tradicionalmente, a inspeção de rachaduras é feita manualmente e pode ser demorada. A inteligência artificial (IA) pode entrar em ação para tornar a detecção de rachaduras mais simples.

Além de pontes, a detecção de fissuras usando aprendizado profundo é útil em muitos ambientes industriais. Ajuda a garantir a integridade estrutural na construção, evita paradas dispendiosas na manufatura e torna as inspeções de estradas e pavimentos mais seguras e eficazes. Neste artigo, veremos mais de perto como você pode usar IA e modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 para detectar e segmentar fissuras de forma muito mais rápida e fácil do que os métodos tradicionais.

O que é segmentação de fissuras?

Antes de nos aprofundarmos na segmentação de rachaduras, vamos entender a segmentação. Segmentação é uma tarefa de visão computacional que envolve dividir uma imagem em diferentes regiões ou segmentos. O objetivo é simplificar a imagem e facilitar a análise. A segmentação oferece uma compreensão no nível do pixel, enquanto tarefas como a detecção de objetos usam bounding boxes para identificar e localizar objetos. 

Existem diferentes tipos de técnicas de segmentação:

• Segmentação Semântica: Isso significa rotular cada pixel em uma imagem com uma classe específica, como 'estrada', 'edifício' ou 'árvore'. Todos os pixels da mesma classe são tratados como uma única entidade.
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• Segmentação de Instâncias: Em contraste com a segmentação semântica, ela diferencia entre instâncias separadas da mesma classe, como diferentes carros em uma imagem.
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• Segmentação Panóptica: Isso combina abordagens de segmentação semântica e de instância para fornecer uma compreensão detalhada da categorização em nível de pixel e instâncias de objetos distintos em uma imagem.

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No que diz respeito à detecção de rachaduras, a segmentação de instâncias é uma ótima escolha. Ao segmentar cada rachadura de forma única, podemos identificá-las e analisá-las individualmente. Por exemplo, podemos calcular a área de uma rachadura contando o número de pixels que ela ocupa na imagem.

Entendendo como funciona a segmentação de fissuras

O primeiro passo para implementar a segmentação de fissuras é considerar a configuração correta da câmara, que pode diferir dependendo da aplicação. Se estiver a inspecionar uma estrutura maior, como um edifício, a utilização de drones pode ser a melhor abordagem para captar imagens de alta resolução de vários ângulos. Por outro lado, se estiver a inspecionar chapas de metal após a fabricação, pode ser melhor utilizar câmaras fixas de alta resolução posicionadas estrategicamente para captar imagens detalhadas das superfícies.

Depois de finalizar a configuração da sua câmara, pode treinar um modelo de visão computacional que suporte segmentação de instâncias, como o YOLOv8. O Dataset de Segmentação de Rachaduras do Roboflow Universe contém imagens anotadas de rachaduras e pode ser usado para treinar o seu modelo. Também pode criar o seu próprio dataset capturando e anotando imagens de rachaduras específicas para a sua aplicação.

O modelo aprende a segmentar fissuras através da aprendizagem supervisionada. Durante o treino, são alimentadas imagens e rótulos mostrando onde estão as fissuras. O modelo ajusta os seus parâmetros internos para minimizar a diferença entre as suas previsões e os rótulos reais. Após o treino, pode ser usado para analisar novas imagens e segmentar exclusivamente cada fissura.

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Aplicações industriais da segmentação de fissuras

A detecção e segmentação de fissuras são incrivelmente úteis em diversas aplicações industriais, desde a manutenção de infraestruturas até ao controlo de qualidade na produção. Ao identificar e analisar com precisão as fissuras, estas técnicas ajudam a promover a segurança, a longevidade e a qualidade em muitos domínios. Vejamos alguns exemplos.

Manutenção da qualidade de estradas e pavimentos

As rachaduras nas estradas são um problema comum causado por condições climáticas, tráfego intenso e desgaste natural. As mudanças na temperatura podem fazer com que o pavimento se expanda e contraia, levando a rachaduras. Veículos pesados adicionam estresse à superfície da estrada, e a água que penetra em pequenas rachaduras pode alargá-las e aprofundá-las com o tempo. Essas rachaduras podem levar ao desgaste prematuro, falhas estruturais e maior perigo para as pessoas que dirigem na estrada. A detecção precoce usando segmentação de rachaduras pode ajudar a otimizar a manutenção das estradas.

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As fissuras detectadas e segmentadas usando visão computacional podem ser classificadas em níveis de gravidade baixo, médio e alto com base no seu tamanho. A classificação das fissuras ajuda as equipes de manutenção a priorizar. Por exemplo, as fissuras de alta gravidade podem ser tratadas primeiro para evitar falhas críticas e melhorar a segurança rodoviária, enquanto as fissuras de gravidade média e baixa podem ser agendadas para reparações subsequentes e verificações de rotina. Ao fazê-lo, a equipe de manutenção pode otimizar o uso de recursos, reduzir os custos de manutenção e minimizar as interrupções para os utentes da estrada.

Inspeção e monitoramento estrutural

A detecção de fissuras também pode ser usada para manter a qualidade e a segurança de edifícios e outras estruturas. Tal como as estradas, os edifícios podem desenvolver fissuras devido a alterações climáticas, fadiga do material e desgaste normal. A maquinaria pesada utilizada durante a construção também pode exercer pressão adicional sobre as estruturas, causando mais fissuras. 

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Ao identificar e tratar com precisão as fissuras, o tempo de vida de edifícios e estruturas pode ser significativamente prolongado. Os dados recolhidos pelos sistemas de deteção de fissuras também podem ser utilizados para melhorar as normas e regulamentos de construção. Ao analisar padrões e causas de fissuras em diferentes projetos, os especialistas do setor podem desenvolver melhores práticas e materiais de construção. 

Detecção de fissuras em petróleo e gás

Na indústria de petróleo e gás, a detecção de rachaduras é essencial para manter a segurança e a confiabilidade de oleodutos, tanques de armazenamento e outras infraestruturas vitais. Os oleodutos geralmente cobrem longas distâncias e enfrentam condições ambientais adversas que podem causar mudanças de pressão e fadiga do material, levando a rachaduras. Tradicionalmente, a detecção de rachaduras é feita usando medidores de inspeção de dutos (pigs), testes ultrassônicos e radiografia. Se essas rachaduras não forem detectadas e corrigidas precocemente, elas podem levar a problemas graves, como vazamentos e explosões. Rachaduras nesta indústria representam um enorme risco para o meio ambiente e para os seres humanos.

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A segmentação de fissuras usando visão computacional permite o monitoramento contínuo das condições dos dutos. As equipes de manutenção podem fazer reparos oportunos e evitar possíveis desastres, identificando fissuras precocemente.

Inspeção automatizada de peças de fabricação

A inspeção automatizada usando segmentação de rachaduras está transformando o controle de qualidade na fabricação. Anteriormente, a detecção de rachaduras era feita por meio de verificações visuais, inspeção de líquido penetrante e inspeção de partículas magnéticas. Ao integrar sistemas avançados de imagem e visão computacional na linha de produção, os fabricantes podem detectar até as menores rachaduras e defeitos nas peças imediatamente após a sua fabricação. Cada componente pode ser verificado e feito para atender a altos padrões de qualidade antes de chegar aos clientes. 

A inspeção automatizada melhora a precisão e a eficiência, fornecendo feedback em tempo real para que as equipes de produção possam corrigir rapidamente quaisquer problemas. Isso economiza custos, reduzindo a necessidade de inspeções manuais e evitando recalls dispendiosos. Além disso, esses sistemas coletam dados valiosos sobre defeitos, ajudando a identificar padrões e melhorar os processos de fabricação, resultando em produtos mais seguros e confiáveis.

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Prós e contras da segmentação de fissuras

A detecção de fissuras usando deep learning oferece muitos benefícios, incluindo maior segurança e decisões baseadas em dados. Vamos explorar algumas das outras vantagens de usar a detecção de fissuras em ambientes industriais:

• Práticas sustentáveis: Apoia práticas de construção e manutenção sustentáveis, reduzindo a necessidade de reparações e substituições extensivas, poupando materiais e recursos.
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• Disrupções minimizadas: Agendar reparos para rachaduras menos graves durante a manutenção de rotina ajuda a evitar grandes interrupções nas operações e no uso.
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• Conformidade com regulamentos: Ajuda a cumprir os padrões da indústria e os requisitos regulamentares, garantindo a inspeção e manutenção regulares da infraestrutura.

Apesar das suas vantagens, a segmentação de fissuras também tem algumas desvantagens. Os elevados custos iniciais de infraestrutura podem ser preocupantes para as organizações mais pequenas, e a complexidade do sistema exige formação e manutenção contínuas. Aqui estão algumas das outras desvantagens da utilização da segmentação de fissuras em aplicações industriais:

• Falsos positivos e negativos: Pode identificar incorretamente ou deixar de detectar rachaduras, levando a reparos desnecessários ou perdidos.
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• Desafios de gerenciamento de dados: Gera grandes quantidades de dados que precisam de ferramentas robustas de armazenamento e análise.
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• Fatores ambientais: Condições externas, como clima extremo ou alta umidade, podem afetar a precisão e a confiabilidade dos sistemas de segmentação de fissuras.
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• Integração com sistemas existentes: Integrar a tecnologia de detecção de rachaduras com a infraestrutura e os sistemas existentes pode ser desafiador e pode exigir modificações ou atualizações adicionais.

Principais conclusões

A segmentação e detecção de fissuras podem desempenhar um papel fundamental na manutenção da segurança e durabilidade da nossa infraestrutura industrial. Ao usar tecnologias avançadas como deep learning e visão computacional, podemos identificar problemas estruturais precocemente e corrigi-los antes que se tornem problemas significativos. Esta abordagem proativa economiza tempo e dinheiro, ao mesmo tempo que cumpre as normas de segurança e regulamentares. Além disso, apoia práticas sustentáveis, minimizando a necessidade de reparações extensivas. Apesar de alguns desafios, como os elevados custos iniciais e a complexidade, os benefícios da segmentação de fissuras em vários setores tornam-na uma ferramenta valiosa para manter e melhorar a qualidade da infraestrutura.

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