Usar IA para deteção e segmentação de fissuras

Ao olhar para uma rachadura em uma superfície, pode parecer um problema pequeno, mas é um bom indicador inicial de danos estruturais sérios. Por exemplo, 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 consumir muito tempo. A inteligência artificial (IA) pode intervir para tornar a detecção de rachaduras mais simples.

Além de pontes, a detecção de rachaduras usando deep learning é útil em muitos ambientes industriais. Ela ajuda a garantir a integridade de edifícios na construção, previne paradas dispendiosas na manufatura e torna as inspeções de estradas e pavimentos mais seguras e eficazes. Neste artigo, examinaremos mais de perto como você pode usar IA e modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLOv8, para detectar e segmentar rachaduras de forma muito mais rápida e fácil do que com métodos tradicionais.

Link to this sectionO que é segmentação de rachaduras?#

Antes de mergulharmos 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 torná-la mais fácil de analisar. A segmentação oferece uma compreensão em nível de pixel, enquanto tarefas como 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.
• Segmentação de Instância: Ao contrário da segmentação semântica, ela diferencia instâncias separadas da mesma classe, como carros diferentes em uma imagem.
• Segmentação Panóptica: Esta 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.

Fig 1. Diferenças entre técnicas de segmentação: imagem original (G), segmentação semântica (H), segmentação de instância (I) e segmentação panóptica (J).

Com relação à detecção de rachaduras, a segmentação de instância 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.

Link to this sectionEntendendo como a segmentação de rachaduras funciona#

O primeiro passo para implementar a segmentação de rachaduras é considerar a configuração de câmera certa, que pode diferir dependendo da aplicação. Se você estiver inspecionando uma estrutura maior como um edifício, usar drones pode ser a melhor abordagem para capturar imagens de alta resolução de vários ângulos. Por outro lado, se você estiver inspecionando chapas metálicas após a fabricação, pode ser melhor usar câmeras fixas de alta resolução posicionadas estrategicamente para capturar imagens detalhadas das superfícies.

Depois de definir sua configuração de câmera, você pode treinar um modelo de visão computacional que suporte segmentação de instância, como o YOLOv8. O Roboflow Universe Crack Segmentation Dataset contém imagens anotadas de rachaduras e pode ser usado para treinar seu modelo. Você também pode criar seu próprio conjunto de dados capturando e anotando imagens de rachaduras específicas para sua aplicação.

O modelo aprende a segmentar rachaduras por meio de aprendizado supervisionado. Durante o treinamento, ele recebe imagens e rótulos mostrando onde as rachaduras estão. O modelo ajusta seus parâmetros internos para minimizar a diferença entre suas previsões e os rótulos reais. Após o treinamento, ele pode ser usado para analisar novas imagens e segmentar unicamente cada rachadura.

Fig 2. Usando Ultralytics YOLOv8 para segmentação de rachaduras.

Link to this sectionAplicações industriais da segmentação de rachaduras#

A detecção e segmentação de rachaduras são incrivelmente úteis em várias aplicações industriais, desde a manutenção de infraestrutura até o controle de qualidade na manufatura. Ao identificar e analisar rachaduras com precisão, essas técnicas ajudam a promover segurança, longevidade e qualidade em muitos campos. Vamos dar uma olhada em alguns exemplos.

Link to this sectionManutenção da qualidade de estradas e pavimentos#

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

Fig 3. Uma rachadura em uma estrada. Fonte da imagem: Envato Elements.

Rachaduras detectadas e segmentadas usando visão computacional podem ser classificadas em níveis de gravidade baixo, médio e alto com base em seu tamanho. Classificar as rachaduras ajuda as equipes de manutenção a priorizar. Por exemplo, rachaduras de alta gravidade podem ser tratadas primeiro para evitar falhas críticas e melhorar a segurança viária, enquanto rachaduras de gravidade média e baixa podem ser agendadas para reparos subsequentes e verificações de rotina. Ao fazer isso, a equipe de manutenção pode otimizar o uso de recursos, reduzir custos de manutenção e minimizar interrupções para os usuários das estradas.

Link to this sectionInspeção e monitoramento estrutural#

A detecção de rachaduras também pode ser usada para manter a qualidade e a segurança de edifícios e outras estruturas. Assim como estradas, edifícios podem desenvolver rachaduras devido a mudanças climáticas, fadiga do material e desgaste regular. O maquinário pesado usado durante a construção também pode colocar estresse extra nas estruturas, causando mais rachaduras.

Fig 4. Usando um celular para tirar fotos para segmentação de rachaduras.

Ao identificar e tratar rachaduras com precisão, a vida útil de edifícios e estruturas pode ser significativamente estendida. Os dados coletados de sistemas de detecção de rachaduras também podem ser usados para melhorar padrões e regulamentações de construção. Ao analisar padrões e causas de rachaduras em diferentes projetos, especialistas da indústria podem desenvolver melhores práticas e materiais de construção.

Link to this sectionDetecção de rachaduras em óleo e gás#

Na indústria de óleo e gás, a detecção de rachaduras é essencial para manter a segurança e a confiabilidade de dutos, tanques de armazenamento e outras infraestruturas vitais. Dutos frequentemente cobrem longas distâncias e enfrentam condições ambientais severas 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 risco enorme para o meio ambiente e humanos.

Fig 5. Trabalhadores inspecionando tanques de gás em um trem. Fonte da imagem: Envato Elements

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

Link to this sectionInspeção automatizada de peças de manufatura#

A inspeção automatizada usando segmentação de rachaduras está transformando o controle de qualidade na manufatura. Anteriormente, a detecção de rachaduras era feita por meio de verificações visuais, inspeção por líquidos penetrantes e inspeção por 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 em peças imediatamente após serem fabricadas. 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 ao reduzir a necessidade de inspeções manuais e prevenir recalls dispendiosos. Além disso, esses sistemas coletam dados valiosos sobre defeitos, ajudando a identificar padrões e melhorar processos de fabricação, resultando em produtos mais seguros e confiáveis.

Fig 6. Detectando rachaduras em peças de metal.

Link to this sectionPrós e contras da segmentação de rachaduras#

A detecção de rachaduras 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 rachaduras em ambientes industriais:

• Práticas sustentáveis: Apoia práticas de construção e manutenção sustentáveis ao reduzir a necessidade de reparos extensivos e substituições, economizando materiais e recursos.
• Interrupções minimizadas: Agendar reparos para rachaduras menos graves durante a manutenção de rotina ajuda a evitar grandes interrupções nas operações e no uso.
• Conformidade com regulamentos: Ajuda a atender aos padrões da indústria e requisitos regulatórios, garantindo inspeção e manutenção regulares da infraestrutura.

Apesar de suas vantagens, a segmentação de rachaduras também tem algumas desvantagens. Os altos custos de infraestrutura iniciais podem ser preocupantes para organizações menores, e a complexidade do sistema requer treinamento e manutenção contínuos. Aqui estão alguns dos outros contras de usar a segmentação de rachaduras em aplicações industriais:

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

Link to this sectionPrincipais pontos#

A segmentação e detecção de rachaduras podem desempenhar um papel vital em manter nossa infraestrutura industrial segura e durável. Usando tecnologias avançadas como deep learning e visão computacional, podemos detectar problemas estruturais precocemente e corrigi-los antes que se tornem problemas significativos. Essa abordagem proativa economiza tempo e dinheiro enquanto atende aos padrões de segurança e regulatórios. Além disso, apoia práticas sustentáveis ao minimizar a necessidade de reparos extensivos. Apesar de alguns desafios como altos custos iniciais e complexidade, os benefícios da segmentação de rachaduras em várias indústrias tornam-na uma ferramenta valiosa para manter e melhorar a qualidade da infraestrutura.

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