Использование ИИ для обнаружения и сегментации трещин

Когда вы видите трещину на поверхности, она может показаться незначительной проблемой, но это хороший ранний признак серьезного структурного повреждения. Например, мосты регулярно проверяют на наличие трещин, и на них приходится 90% всех повреждений мостов каждый год. Традиционно проверка трещин выполняется вручную и может занимать много времени. Искусственный интеллект (ИИ) может упростить обнаружение трещин.

Помимо мостов, обнаружение трещин с использованием глубокого обучения полезно во многих промышленных условиях. Это помогает гарантировать целостность зданий в строительстве, предотвращает дорогостоящие простои в производстве, а также делает дорожные и тротуарные инспекции более безопасными и эффективными. В этой статье мы подробнее рассмотрим, как можно использовать ИИ и модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, для обнаружения и сегментации трещин гораздо быстрее и проще, чем традиционными методами.

Что такое сегментация трещин?

Прежде чем мы углубимся в сегментацию трещин, давайте поймем, что такое сегментация. Сегментация — это задача компьютерного зрения, которая включает в себя разделение изображения на различные области или сегменты. Цель состоит в том, чтобы упростить изображение и облегчить его анализ. Сегментация дает вам понимание на уровне пикселей, в то время как такие задачи, как обнаружение объектов, используют ограничивающие рамки для идентификации и локализации объектов. 

Существуют различные типы методов сегментации:

• Семантическая сегментация: Это означает маркировку каждого пикселя на изображении определенным классом, таким как «дорога», «здание» или «дерево». Все пиксели одного класса рассматриваются как одна сущность.
  ‍
• Instance Segmentation: В отличие от семантической сегментации, она различает отдельные экземпляры одного и того же класса, например, разные автомобили на изображении.
  ‍
• Panoptic Segmentation: Это сочетание семантической сегментации и instance segmentation, которое обеспечивает детальное понимание классификации на уровне пикселей и отдельных экземпляров объектов на изображении.

‍

‍

Что касается обнаружения трещин, instance segmentation — отличный выбор. 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.

Как работает сегментация трещин

Первый шаг к реализации сегментации трещин — это выбор правильной настройки камеры, которая может отличаться в зависимости от приложения. Если вы проверяете большую конструкцию, например здание, использование дронов может быть лучшим подходом для получения изображений с высоким разрешением под разными углами. С другой стороны, если вы проверяете металлические листы после изготовления, лучше всего использовать стационарные камеры высокого разрешения, стратегически расположенные для получения подробных изображений поверхностей.

После того как вы определились с настройкой камеры, вы можете обучить модель компьютерного зрения, поддерживающую instance segmentation, например YOLOv8. Набор данных Roboflow Universe для сегментации трещин содержит аннотированные изображения трещин и может использоваться для обучения вашей модели. Вы также можете создать свой собственный набор данных, захватывая и аннотируя изображения трещин, специфичные для вашего приложения.

Модель учится сегментировать трещины посредством обучения с учителем. Во время обучения ей предоставляются изображения и метки, показывающие, где находятся трещины. Модель корректирует свои внутренние параметры, чтобы минимизировать разницу между своими прогнозами и фактическими метками. После обучения ее можно использовать для анализа новых изображений и уникальной сегментации каждой трещины.

‍

Промышленные применения сегментации трещин

Обнаружение и сегментация трещин невероятно полезны в различных промышленных применениях, от обслуживания инфраструктуры до контроля качества в производстве. Точно идентифицируя и анализируя трещины, эти методы помогают повысить безопасность, долговечность и качество во многих областях. Давайте рассмотрим несколько примеров.

Поддержание качества дорог и тротуаров

Трещины на дорогах — распространенная проблема, вызванная погодными условиями, интенсивным движением и естественным износом. Изменения температуры могут привести к расширению и сжатию дорожного покрытия, что приводит к трещинам. Тяжелые транспортные средства создают нагрузку на дорожное покрытие, а вода, просачивающаяся в небольшие трещины, может расширять и углублять их со временем. Эти трещины могут привести к преждевременному износу, структурным разрушениям и повышенной опасности для людей, едущих по дороге. Раннее обнаружение с помощью сегментации трещин может помочь оптимизировать обслуживание дорог.

‍

Трещины, обнаруженные и сегментированные с помощью компьютерного зрения, можно классифицировать по степени серьезности: низкая, средняя и высокая, в зависимости от их размера. Классификация трещин помогает командам технического обслуживания расставлять приоритеты. Например, трещины высокой степени серьезности необходимо устранять в первую очередь, чтобы предотвратить критические отказы и повысить безопасность дорожного движения, в то время как 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 техническое обслуживание и свести к минимуму неудобства для пользователей дорог.

Структурный осмотр и мониторинг

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 изменений погоды, усталости материалов и естественного износа. Тяжелая техника, используемая во время строительства, также может создавать дополнительную нагрузку на конструкции, вызывая больше трещин. 

‍

Точное выявление и устранение трещин может значительно продлить срок службы зданий и сооружений. Данные, собранные системами обнаружения трещин, также могут быть использованы для улучшения строительных норм и правил. Анализируя закономерности и причины появления трещин в различных проектах, эксперты отрасли могут разрабатывать более эффективные методы строительства и материалы. 

Обнаружение трещин в нефтегазовой отрасли

В нефтегазовой отрасли обнаружение трещин имеет важное значение для поддержания безопасности и надежности трубопроводов, резервуаров для хранения и другой жизненно важной инфраструктуры. Трубопроводы часто проходят на большие расстояния и подвергаются суровым условиям окружающей среды, которые могут вызывать перепады давления и усталость материалов, приводящие к образованию трещин. Традиционно обнаружение трещин осуществляется с помощью внутритрубной диагностики (дефектоскопов), ультразвукового контроля и радиографии. Если эти трещины не обнаружить и не устранить на ранней стадии, это может привести к серьезным проблемам, таким как утечки и взрывы. Трещины в этой отрасли представляют огромный риск для окружающей среды и людей.

‍

Сегментация трещин с использованием компьютерного зрения обеспечивает непрерывный мониторинг состояния трубопроводов. Команды технического обслуживания могут своевременно проводить ремонт и предотвращать потенциальные катастрофы, выявляя трещины на ранней стадии.

Автоматизированный контроль производственных деталей

Автоматизированный контроль с использованием сегментации трещин трансформирует контроль качества в производстве. Ранее обнаружение трещин осуществлялось посредством визуальных проверок, капиллярного контроля и магнитопорошкового контроля. Благодаря интеграции передовых систем визуализации и компьютерного зрения в производственную линию производители могут обнаруживать даже самые маленькие трещины и дефекты в деталях сразу после их изготовления. Каждый компонент можно проверить и привести в соответствие с высокими стандартами качества до того, как он попадет к потребителям. 

Автоматизированный контроль повышает точность и эффективность, обеспечивая обратную связь в режиме реального времени, чтобы производственные группы могли быстро устранять любые проблемы. Это позволяет сэкономить средства за счет сокращения потребности в ручных проверках и предотвращения дорогостоящих отзывов продукции. Кроме того, эти системы собирают ценные данные о дефектах, помогая выявлять закономерности и улучшать производственные процессы, что приводит к созданию более безопасной и надежной продукции.

‍

Плюсы и минусы сегментации трещин

Обнаружение трещин с использованием глубокого обучения предлагает множество преимуществ, включая повышение безопасности и принятие решений на основе данных. Давайте рассмотрим некоторые другие преимущества использования обнаружения трещин в промышленных условиях:

• Экологичные методы: Поддерживает экологичное строительство и методы технического обслуживания за счет снижения потребности в масштабном ремонте и замене, экономя материалы и ресурсы.
  ‍
• Минимизация сбоев: Планирование ремонта менее серьезных трещин во время планового технического обслуживания помогает избежать серьезных сбоев в работе и использовании.
  ‍
• Соответствие нормативным требованиям: Помогает соответствовать отраслевым стандартам и нормативным требованиям, обеспечивая регулярный осмотр и техническое обслуживание инфраструктуры.

Несмотря на свои преимущества, сегментация трещин также имеет некоторые недостатки. Высокие первоначальные затраты на инфраструктуру могут вызывать беспокойство у небольших организаций, а сложность системы требует постоянного обучения и технического обслуживания. Вот некоторые другие недостатки использования сегментации трещин в промышленных приложениях:

• Ложные срабатывания и пропуски: Может неправильно идентифицировать или не обнаружить трещины, что приведет к ненужному или пропущенному ремонту.
  ‍
• Проблемы с управлением данными: Генерирует большие объемы данных, для которых требуются надежные инструменты хранения и анализа.
  ‍
• Факторы окружающей среды: Внешние условия, такие как экстремальные погодные условия или высокая влажность, могут повлиять на точность и надежность систем сегментации трещин.
  ‍
• Интеграция с существующими системами: Интеграция технологии обнаружения трещин с существующей инфраструктурой и системами может быть сложной и может потребовать дополнительных модификаций или обновлений.

Основные выводы

Сегментация и обнаружение трещин могут играть жизненно 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 станут серьезными проблемами. Такой упреждающий подход экономит время и деньги, а также соответствует стандартам безопасности и нормативным требованиям. Кроме того, он поддерживает экологичные методы за счет минимизации потребности в масштабном ремонте. Несмотря на некоторые проблемы, такие как высокие первоначальные затраты и сложность, преимущества сегментации трещин в различных отраслях делают ее ценным инструментом для поддержания и улучшения качества инфраструктуры.

Чтобы узнать больше об ИИ, посетите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве на страницах с нашими решениями. 🚀