Использование ИИ для обнаружения и сегментации трещин

Когда ты смотришь на трещину на поверхности, она может показаться небольшой проблемой, но это хороший ранний индикатор серьезного структурного повреждения. Например, мосты регулярно проверяют на наличие трещин, и на них приходится 90% всех повреждений мостов ежегодно. Традиционно проверка на наличие трещин выполняется вручную и может занимать много времени. Искусственный интеллект (AI) может упростить обнаружение трещин.

Помимо мостов, обнаружение трещин с помощью глубокого обучения полезно во многих промышленных сферах. Оно помогает гарантировать целостность зданий в строительстве, предотвращает дорогостоящие простои в производстве и делает проверку дорог и дорожного покрытия более безопасной и эффективной. В этой статье мы подробнее рассмотрим, как использовать ИИ и модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, чтобы гораздо быстрее и проще, чем с помощью традиционных методов, обнаруживать и сегментировать трещины.

Что такое сегментация трещин?#

Прежде чем перейти к сегментации трещин, разберемся, что такое сегментация. Сегментация — это задача компьютерного зрения, которая заключается в разделении изображения на различные области или сегменты. Цель состоит в том, чтобы упростить изображение и сделать его анализ более удобным. Сегментация дает представление на уровне пикселей, тогда как такие задачи, как обнаружение объектов, используют ограничивающие рамки для идентификации и определения местоположения объектов.

Существуют различные методы сегментации:

• Семантическая сегментация: каждому пикселю изображения присваивается определенный класс, например «дорога», «здание» или «дерево». Все пиксели одного класса рассматриваются как единый объект.
• Сегментация экземпляров: в отличие от семантической сегментации, она различает отдельные экземпляры одного класса, например разные автомобили на изображении.
• Паноптическая сегментация: объединяет подходы семантической сегментации и сегментации экземпляров, обеспечивая детальное понимание категоризации на уровне пикселей и отдельных экземпляров объектов на изображении.

Рис. 1. Различия между методами сегментации: исходное изображение (G), семантическая сегментация (H), сегментация экземпляров (I) и паноптическая сегментация (J).

Для обнаружения трещин сегментация экземпляров — отличный выбор. Сегментируя каждую трещину отдельно, мы можем идентифицировать и анализировать их по отдельности. Например, мы можем рассчитать площадь трещины, посчитав количество занимаемых ею пикселей на изображении.

Как работает сегментация трещин#

Первый шаг при реализации сегментации трещин — выбор подходящей конфигурации камер, которая может различаться в зависимости от задачи. Если ты проверяешь крупное сооружение, например здание, оптимальным подходом может быть использование дронов для получения изображений высокого разрешения с разных ракурсов. С другой стороны, если ты проверяешь металлические листы после производства, лучше использовать стационарные камеры высокого разрешения, стратегически размещенные для получения детальных изображений поверхностей.

После окончательного выбора конфигурации камер ты можешь обучить модель компьютерного зрения с поддержкой сегментации экземпляров, например YOLOv8. Набор данных Roboflow Universe Crack Segmentation содержит размеченные изображения трещин и может использоваться, чтобы обучить твою модель. Ты также можешь создать собственный набор данных, снимая и размечая изображения трещин, характерных для твоей задачи.

Модель учится сегментировать трещины с помощью обучения с учителем. Во время обучения ей передаются изображения и метки, показывающие местоположение трещин. Модель корректирует свои внутренние параметры, чтобы минимизировать различия между своими предсказаниями и фактическими метками. После обучения ее можно использовать для анализа новых изображений и отдельной сегментации каждой трещины.

Рис. 2. Использование Ultralytics YOLOv8 для сегментации трещин.

Промышленные применения сегментации трещин#

Обнаружение и сегментация трещин невероятно полезны в различных промышленных сферах — от обслуживания инфраструктуры до контроля качества на производстве. Благодаря точной идентификации и анализу трещин эти методы помогают повышать безопасность, долговечность и качество во многих областях. Рассмотрим несколько примеров.

Поддержание качества дорог и дорожного покрытия#

Трещины на дорогах — распространенная проблема, вызванная погодными условиями, интенсивным движением и естественным износом. Изменения температуры могут приводить к расширению и сжатию дорожного покрытия, вызывая появление трещин. Тяжелые транспортные средства создают дополнительную нагрузку на дорожное покрытие, а вода, проникающая в небольшие трещины, со временем может расширять и углублять их. Эти трещины могут привести к преждевременному износу, разрушению конструкций и повышению опасности для людей, передвигающихся по дороге. Раннее обнаружение с помощью сегментации трещин может упростить обслуживание дорог.

Рис. 3. Трещина на дороге. Источник изображения: Envato Elements.

Трещины, обнаруженные и сегментированные с помощью компьютерного зрения, можно классифицировать по уровням серьезности — низкому, среднему и высокому — на основе их размера. Классификация трещин помогает ремонтным бригадам расставлять приоритеты. Например, трещины высокой степени серьезности можно устранять в первую очередь, чтобы предотвратить критические разрушения и повысить безопасность дорог, а ремонт трещин средней и низкой степени серьезности можно запланировать на последующие работы и плановые проверки. Благодаря этому ремонтная бригада может оптимизировать использование ресурсов, снизить затраты на обслуживание и минимизировать неудобства для участников дорожного движения.

Проверка и мониторинг конструкций#

Обнаружение трещин также можно использовать для поддержания качества и безопасности зданий и других конструкций. Как и на дорогах, в зданиях могут появляться трещины из-за изменений погоды, усталости материалов и обычного износа. Тяжелая техника, используемая во время строительства, также может создавать дополнительную нагрузку на конструкции, вызывая появление новых трещин.

Рис. 4. Использование мобильного телефона для съемки изображений с целью сегментации трещин.

Точная идентификация и устранение трещин могут значительно продлить срок службы зданий и конструкций. Данные, собранные системами обнаружения трещин, также можно использовать для улучшения строительных стандартов и нормативов. Анализируя закономерности и причины появления трещин в разных проектах, отраслевые эксперты могут разрабатывать более эффективные методы строительства и материалы.

Обнаружение трещин в нефтегазовой отрасли#

В нефтегазовой отрасли обнаружение трещин необходимо для поддержания безопасности и надежности трубопроводов, резервуаров для хранения и другой критически важной инфраструктуры. Трубопроводы часто проходят на большие расстояния и работают в суровых условиях окружающей среды, которые могут вызывать изменения давления и усталость материалов, приводя к появлению трещин. Традиционно трещины обнаруживают с помощью инспекционных приборов для трубопроводов (pigs), ультразвукового контроля и радиографии. Если такие трещины не обнаружить и не устранить на ранней стадии, они могут привести к серьезным проблемам, таким как утечки и взрывы. Трещины в этой отрасли представляют огромную опасность для окружающей среды и людей.

Рис. 5. Рабочие проверяют газовые баллоны в поезде. Источник изображения: Envato Elements

Сегментация трещин с помощью компьютерного зрения обеспечивает непрерывный мониторинг состояния трубопроводов. Ремонтные бригады могут своевременно выполнять ремонт и предотвращать потенциальные катастрофы, выявляя трещины на ранней стадии.

Автоматизированная проверка деталей на производстве#

Автоматизированная проверка с использованием сегментации трещин преобразует контроль качества в производстве. Ранее обнаружение трещин выполнялось с помощью визуального контроля, капиллярной дефектоскопии и магнитопорошкового контроля. Интегрируя передовые системы визуализации и компьютерного зрения в производственную линию, производители могут сразу после изготовления обнаруживать даже мельчайшие трещины и дефекты в деталях. Каждую деталь можно проверить и привести в соответствие с высокими стандартами качества до того, как она попадет к заказчикам.

Автоматизированная проверка повышает точность и эффективность, обеспечивая обратную связь в реальном времени, чтобы производственные команды могли быстро устранять любые проблемы. Это снижает затраты за счет сокращения необходимости в ручных проверках и предотвращения дорогостоящих отзывов продукции. Кроме того, такие системы собирают ценные данные о дефектах, помогая выявлять закономерности и совершенствовать производственные процессы, что приводит к созданию более безопасной и надежной продукции.

Рис. 6. Обнаружение трещин в металлических деталях.

Преимущества и недостатки сегментации трещин#

Обнаружение трещин с помощью глубокого обучения дает множество преимуществ, включая повышение безопасности и принятие решений на основе данных. Рассмотрим некоторые другие преимущества использования обнаружения трещин в промышленных условиях:

• Устойчивые практики: поддерживает экологичные методы строительства и обслуживания, сокращая необходимость в масштабном ремонте и замене, а также экономя материалы и ресурсы.
• Минимизация сбоев: планирование ремонта менее серьезных трещин во время планового обслуживания помогает избежать крупных перебоев в работе и эксплуатации.
• Соблюдение нормативов: помогает соответствовать отраслевым стандартам и нормативным требованиям, обеспечивая регулярную проверку и обслуживание инфраструктуры.

Несмотря на преимущества, сегментация трещин имеет и некоторые недостатки. Высокие первоначальные затраты на инфраструктуру могут быть проблемой для небольших организаций, а сложность системы требует постоянного обучения и обслуживания. Вот некоторые другие недостатки использования сегментации трещин в промышленных сферах:

• Ложноположительные и ложноотрицательные результаты: система может ошибочно обнаруживать трещины или не замечать их, что приводит к ненужному ремонту или пропущенным ремонтным работам.
• Сложности управления данными: система генерирует большие объемы данных, для которых необходимы надежные инструменты хранения и анализа.
• Факторы окружающей среды: внешние условия, такие как экстремальная погода или высокая влажность, могут влиять на точность и надежность систем сегментации трещин.
• Интеграция с существующими системами: интеграция технологии обнаружения трещин с существующей инфраструктурой и системами может быть сложной и потребовать дополнительных изменений или обновлений.

Основные выводы#

Сегментация и обнаружение трещин могут играть важную роль в обеспечении безопасности и долговечности нашей промышленной инфраструктуры. Используя передовые технологии, такие как глубокое обучение и компьютерное зрение, мы можем выявлять структурные проблемы на ранней стадии и устранять их до того, как они превратятся в серьезные неисправности. Такой проактивный подход экономит время и деньги, одновременно обеспечивая соответствие стандартам безопасности и нормативным требованиям. Кроме того, он поддерживает устойчивые практики, минимизируя необходимость в масштабном ремонте. Несмотря на некоторые сложности, такие как высокие первоначальные затраты и сложность системы, преимущества сегментации трещин в различных отраслях делают ее ценным инструментом для поддержания и повышения качества инфраструктуры.

Чтобы узнать больше об ИИ, посети наш репозиторий на GitHub и присоединись к нашему сообществу. Изучи применения ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀