18 июля 2024 г.
Узнайте, почему важно обнаруживать трещины в промышленных условиях и как обнаружение трещин с помощью моделей глубокого обучения, таких как Ultralytics YOLOv8, автоматизирует этот процесс.
Когда вы смотрите на трещину на поверхности, она может показаться незначительной проблемой, но это хороший ранний индикатор серьезных структурных повреждений. Например, мосты регулярно проверяются на наличие трещин, и на них приходится 90 % всех повреждений мостов в год. Традиционно проверка на наличие трещин проводится вручную и может отнимать много времени. Искусственный интеллект (ИИ) может упростить процесс обнаружения трещин.
Помимо мостов, обнаружение трещин с помощью глубокого обучения полезно во многих промышленных сферах. Оно помогает гарантировать целостность здания в строительстве, предотвращает дорогостоящие простои на производстве, а также делает осмотр дорог и тротуаров более безопасным и эффективным. В этой статье мы подробно рассмотрим, как можно использовать модели искусственного интеллекта и компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, для обнаружения и сегментации трещин гораздо быстрее и проще, чем традиционные методы.
Прежде чем мы погрузимся в сегментацию трещин, давайте 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 более удобным для анализа. Сегментация дает понимание на уровне пикселей, а в таких задачах, как обнаружение объектов, используются ограничительные рамки для идентификации и определения местоположения объектов.
Существуют различные типы методов сегментации:
Для обнаружения трещин отлично подходит сегментация экземпляров. Уникально сегментируя каждую трещину, мы можем идентифицировать и анализировать их по отдельности. Например, мы можем вычислить площадь трещины, подсчитав количество пикселей, которые она занимает на изображении.
Первым шагом к реализации сегментации трещин является выбор правильной установки камеры, которая может отличаться в зависимости от области применения. Если вы осматриваете большую конструкцию, например здание, то использование дронов может быть лучшим подходом для получения изображений высокого разрешения с разных углов. С другой стороны, если вы осматриваете металлические листы после изготовления, лучше использовать стационарные камеры высокого разрешения, расположенные стратегически правильно для получения детальных изображений поверхностей.
После завершения настройки камеры можно обучить модель компьютерного зрения, поддерживающую сегментацию экземпляров, например YOLOv8. Набор данных Roboflow Universe Crack Segmentation Dataset содержит аннотированные изображения трещин и может быть использован для обучения вашей модели. Вы также можете создать свой собственный набор данных, получив и аннотировав изображения трещин, характерные для вашего приложения.
Модель учится сегментировать трещины с помощью контролируемого обучения. В процессе обучения ей передаются изображения и метки, показывающие, где находятся трещины. Модель настраивает свои внутренние параметры, чтобы минимизировать разницу между своими прогнозами и реальными метками. После обучения ее можно использовать для анализа новых изображений и уникальной сегментации каждой трещины.
.png)
Обнаружение и сегментация трещин невероятно полезны в различных областях промышленности, от обслуживания инфраструктуры до контроля качества на производстве. Благодаря точному выявлению и анализу трещин эти методы способствуют повышению безопасности, долговечности и качества во многих областях. Давайте рассмотрим несколько примеров.
Трещины на дорогах - распространенная проблема, вызванная погодными условиями, интенсивным движением и естественным износом. Изменение температуры может вызвать расширение и сжатие дорожного покрытия, что приводит к появлению трещин. Тяжелый транспорт создает дополнительную нагрузку на дорожное покрытие, а вода, просачивающаяся в небольшие трещины, со временем расширяет и углубляет их. Эти трещины могут привести к преждевременному износу, разрушению конструкции и повышенной опасности для людей, движущихся по дороге. Раннее обнаружение трещин с помощью сегментации может помочь упростить обслуживание дорог.
.png)
Обнаруженные и сегментированные с помощью компьютерного зрения трещины можно разделить на низкий, средний и высокий уровни серьезности в зависимости от их размера. Классификация трещин помогает командам технического обслуживания определить приоритеты. Например, трещины высокой степени серьезности можно устранить в первую очередь, чтобы предотвратить критические отказы и повысить безопасность дорожного движения, а трещины средней и низкой степени серьезности можно запланировать для последующего ремонта и плановых проверок. Таким образом, команда технического обслуживания может оптимизировать использование ресурсов, снизить затраты на обслуживание и свести к минимуму перебои в работе пользователей дорог.
Обнаружение трещин также может использоваться для поддержания качества и безопасности зданий и других сооружений. Как и на дорогах, в зданиях могут появляться трещины из-за погодных изменений, усталости материалов и регулярного износа. Тяжелая техника, используемая во время строительства, также может оказывать дополнительную нагрузку на конструкции, вызывая появление трещин.
.png)
Точное выявление и устранение трещин позволяет значительно продлить срок службы зданий и сооружений. Данные, собранные с помощью систем обнаружения трещин, также могут быть использованы для совершенствования строительных стандартов и норм. Анализируя закономерности и причины появления трещин в различных проектах, специалисты отрасли могут разработать более совершенные методы строительства и материалы.
В нефтегазовой промышленности обнаружение трещин необходимо для поддержания безопасности и надежности трубопроводов, резервуаров для хранения и других жизненно важных объектов инфраструктуры. Трубопроводы часто проходят большие расстояния и сталкиваются с суровыми условиями окружающей среды, которые могут вызвать изменения давления и усталость материала, что приводит к образованию трещин. Традиционно для обнаружения трещин используются измерительные приборы (скребки), ультразвуковые испытания и радиография. Если эти 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 огромный риск для окружающей среды и людей.
Сегментация трещин с помощью компьютерного зрения позволяет осуществлять непрерывный мониторинг состояния трубопровода. Команды технического обслуживания могут своевременно проводить ремонт и предотвращать потенциальные катастрофы, выявляя трещины на ранних стадиях.
Автоматизированный контроль с использованием сегментации трещин меняет контроль качества в производстве. Ранее обнаружение трещин осуществлялось с помощью визуального контроля, контроля с помощью красителя и магнитных частиц. Интегрировав в производственную линию передовые системы визуализации и компьютерного зрения, производители могут обнаруживать даже самые мелкие трещины и дефекты в деталях сразу после их изготовления. Каждая деталь может быть проверена и приведена в соответствие со стандартами качества еще до того, как она попадет к заказчику.
Автоматизированный контроль повышает точность и эффективность, обеспечивая обратную связь в режиме реального времени, чтобы производственные команды могли быстро устранить любые проблемы. Это позволяет сократить расходы за счет уменьшения необходимости ручных проверок и предотвращения дорогостоящих отзывов. Кроме того, эти системы собирают ценные данные о дефектах, помогая выявить закономерности и улучшить производственные процессы, что приводит к созданию более безопасных и надежных продуктов.
.png)
Обнаружение трещин с помощью глубокого обучения дает множество преимуществ, включая повышение безопасности и принятие решений на основе данных. Давайте рассмотрим некоторые другие преимущества использования системы обнаружения трещин в промышленных условиях:
Несмотря на свои преимущества, сегментация трещин имеет и некоторые недостатки. Высокие первоначальные затраты на инфраструктуру могут оказаться неподъемными для небольших организаций, а сложность системы требует постоянного обучения и обслуживания. Вот некоторые другие минусы использования сегментации трещин в промышленности:
Сегментация и обнаружение трещин могут сыграть важную роль в обеспечении безопасности и долговечности нашей промышленной инфраструктуры. Благодаря использованию передовых технологий, таких как глубокое обучение и компьютерное зрение, мы можем обнаружить структурные проблемы на ранней стадии и устранить их до того, как они станут серьезными проблемами. Такой упреждающий подход позволяет экономить время и деньги, соблюдая при этом стандарты безопасности и нормативные требования. Кроме того, он поддерживает устойчивое развитие, сводя к минимуму необходимость в масштабном ремонте. Несмотря на некоторые проблемы, такие как высокая первоначальная стоимость и сложность, преимущества сегментации трещин в различных отраслях промышленности делают ее ценным инструментом для поддержания и улучшения качества инфраструктуры.
Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте, посетите наш репозиторий GitHub и присоединитесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR
.webp)
.webp)