Çatlak tespiti ve segmentasyonu için yapay zeka kullanımı

Bir yüzeydeki bir çatlağa baktığınızda, bu küçük bir sorun gibi görünebilir, ancak ciddi yapısal hasarın iyi bir erken göstergesidir. Örneğin, köprüler düzenli olarak çatlaklar açısından denetlenir ve her yıl tüm köprü hasarlarının %90'ını oluştururlar. Geleneksel olarak, çatlak denetimi manuel olarak yapılır ve zaman alıcı olabilir. Yapay zeka (AI), çatlak tespitini basitleştirmek için devreye girebilir.

Köprülerin ötesinde, derin öğrenme kullanılarak yapılan çatlak tespiti birçok endüstriyel ortamda faydalıdır. İnşaatta bina bütünlüğünü garanti etmeye yardımcı olur, üretimde maliyetli duruşları önler ve yol ve kaldırım denetimlerini daha güvenli ve etkili hale getirir. Bu makalede, geleneksel yöntemlerden çok daha hızlı ve kolay bir şekilde çatlakları tespit etmek ve segmente etmek için yapay zeka ve Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modellerini nasıl kullanabileceğinize daha yakından bakacağız.

Çatlak segmentasyonu nedir?

Çatlak segmentasyonuna dalmadan önce, segmentasyonu anlayalım. Segmentasyon, bir görüntüyü farklı bölgelere veya segmentlere ayırmayı içeren bir bilgisayarlı görü görevidir. Amaç, görüntüyü basitleştirmek ve analiz etmeyi kolaylaştırmaktır. Segmentasyon size piksel düzeyinde bir anlayış sağlarken, nesne tespiti gibi görevler nesneleri tanımlamak ve konumlandırmak için sınırlandırma kutuları kullanır. 

Farklı segmentasyon teknikleri vardır:

• Semantik Segmentasyon: Bu, bir görüntüdeki her pikseli 'yol', 'bina' veya 'ağaç' gibi belirli bir sınıfla etiketlemek anlamına gelir. Aynı sınıfa ait tüm pikseller tek bir varlık olarak kabul edilir.
  ‍
• Örnek Segmentasyonu: Semantik segmentasyonun aksine, aynı sınıfın farklı örnekleri arasında ayrım yapar, örneğin bir görüntüdeki farklı arabalar gibi.
  ‍
• Panoptik Segmentasyon: Bu, bir görüntüdeki piksel düzeyinde kategorizasyon ve farklı nesne örneklerinin ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için hem semantik hem de örnek segmentasyon yaklaşımlarını birleştirir.

‍

‍

Çatlakları tespit etme açısından, örnek segmentasyonu harika bir seçimdir. Her çatlağı benzersiz bir şekilde segmentleyerek, bunları ayrı ayrı tanımlayabilir ve analiz edebiliriz. Örneğin, bir çatlağın görüntüde kapladığı piksel sayısını sayarak alanını hesaplayabiliriz.

Çatlak segmentasyonunun nasıl çalıştığını anlama

Çatlak segmentasyonunu uygulamak için ilk adım, uygulamaya bağlı olarak değişebilen doğru kamera kurulumunu düşünmektir. Bir bina gibi daha büyük bir yapıyı inceliyorsanız, çeşitli açılardan yüksek çözünürlüklü görüntüler yakalamak için drone kullanmak en iyi yaklaşım olabilir. Öte yandan, üretimden sonra metal levhaları inceliyorsanız, yüzeylerin ayrıntılı görüntülerini yakalamak için stratejik olarak konumlandırılmış sabit yüksek çözünürlüklü kameralar kullanmak en iyisi olabilir.

Kamera kurulumunuzu tamamladıktan sonra, YOLOv8 gibi örnek segmentasyonunu destekleyen bir bilgisayarlı görü modeli eğitebilirsiniz. Roboflow Universe Çatlak Segmentasyon Veri Kümesi, çatlakların etiketlenmiş görüntülerini içerir ve modelinizi eğitmek için kullanılabilir. Ayrıca, uygulamanıza özel çatlakların görüntülerini yakalayıp etiketleyerek kendi veri kümenizi de oluşturabilirsiniz.

Model, denetimli öğrenme yoluyla çatlakları segmentlemeyi öğrenir. Eğitim sırasında, çatlakların nerede olduğunu gösteren görüntüler ve etiketler verilir. Model, tahminleri ile gerçek etiketler arasındaki farkı en aza indirmek için iç parametrelerini ayarlar. Eğitimden sonra, yeni görüntüleri analiz etmek ve her çatlağı benzersiz bir şekilde segmentlemek için kullanılabilir.

‍

Çatlak segmentasyonunun endüstriyel uygulamaları

Çatlak tespiti ve segmentasyonu, altyapı bakımından üretimde kalite kontrolüne kadar çeşitli endüstriyel uygulamalarda inanılmaz derecede kullanışlıdır. Bu teknikler, çatlakları doğru bir şekilde tanımlayıp analiz ederek birçok alanda güvenliği, uzun ömürlülüğü ve kaliteyi artırmaya yardımcı olur. Şimdi birkaç örneğe göz atalım.

Yol ve kaldırım kalitesinin korunması

Yol çatlakları, hava koşulları, yoğun trafik ve doğal aşınma ve yıpranma nedeniyle ortaya çıkan yaygın bir sorundur. Sıcaklıktaki değişiklikler, zeminin genleşip büzülmesine neden olarak çatlaklara yol açabilir. Ağır taşıtlar yol yüzeyine baskı uygular ve küçük çatlaklara sızan su zamanla bu çatlakları genişletip derinleştirebilir. Bu çatlaklar erken aşınmaya, yapısal arızalara ve yolda araç kullanan kişiler için artan tehlikeye yol açabilir. Çatlak segmentasyonu kullanılarak yapılacak erken tespit, yol bakımını kolaylaştırmaya yardımcı olabilir.

‍

Bilgisayar görüşü kullanılarak tespit edilen ve bölümlere ayrılan çatlaklar, boyutlarına göre düşük, orta ve yüksek şiddet seviyelerine ayrılabilir. Çatlakların sınıflandırılması, bakım ekiplerinin önceliklendirme yapmasına yardımcı olur. Örneğin, kritik arızaları önlemek ve yol güvenliğini artırmak için yüksek şiddetli çatlaklara öncelik verilebilirken, orta ve düşük şiddetli çatlaklar sonraki onarımlar ve rutin kontroller için planlanabilir. Bu sayede bakım ekibi, kaynak kullanımını optimize edebilir, bakım maliyetlerini düşürebilir ve yol kullanıcıları için aksamaları en aza indirebilir.

Yapısal inceleme ve izleme

Çatlak tespiti, binaların ve diğer yapıların kalitesini ve güvenliğini korumak için de kullanılabilir. Tıpkı yollar gibi, binalarda da hava değişiklikleri, malzeme yorgunluğu ve düzenli aşınma ve yıpranma nedeniyle çatlaklar oluşabilir. İnşaat sırasında kullanılan ağır makineler de yapılar üzerinde ek bir baskı oluşturarak daha fazla çatlağa neden olabilir. 

‍

Çatlakların doğru bir şekilde tespit edilip giderilmesiyle, binaların ve yapıların ömrü önemli ölçüde uzatılabilir. Çatlak tespit sistemlerinden toplanan veriler, inşaat standartlarını ve yönetmeliklerini iyileştirmek için de kullanılabilir. Sektör uzmanları, farklı projelerdeki çatlakların nedenlerini ve örüntülerini analiz ederek daha iyi inşaat uygulamaları ve malzemeleri geliştirebilir. 

Petrol ve gazda çatlak tespiti

Petrol ve gaz endüstrisinde, çatlak tespiti, boru hatlarının, depolama tanklarının ve diğer hayati altyapının güvenliğini ve güvenilirliğini korumak için çok önemlidir. Boru hatları genellikle uzun mesafeleri kapsar ve basınç değişikliklerine ve malzeme yorgunluğuna neden olabilecek zorlu çevre koşullarıyla karşı karşıya kalır ve bu da çatlaklara yol açar. Geleneksel olarak, çatlak tespiti boru hattı muayene ölçümleri (pigs), ultrasonik test ve radyografi kullanılarak yapılır. Bu çatlaklar erken tespit edilip onarılmazsa, sızıntılar ve patlamalar gibi ciddi sorunlara yol açabilir. Bu sektördeki çatlaklar, çevre ve insanlar için büyük bir risk oluşturmaktadır.

‍

Bilgisayar görüşü kullanılarak yapılan çatlak segmentasyonu, boru hattı koşullarının sürekli olarak izlenmesini sağlar. Bakım ekipleri, çatlakları erken tespit ederek zamanında onarım yapabilir ve olası felaketleri önleyebilir.

Üretim parçalarının otomatik denetimi

Çatlak segmentasyonu kullanılarak yapılan otomatik denetim, üretimde kalite kontrolünü dönüştürmektedir. Daha önce, çatlak tespiti görsel kontroller, boya penetrant muayenesi ve manyetik parçacık muayenesi yoluyla yapılıyordu. Gelişmiş görüntüleme ve bilgisayar görüşü sistemlerini üretim hattına entegre ederek, üreticiler parçalardaki en küçük çatlakları ve kusurları bile yapıldıktan hemen sonra tespit edebilirler. Her bir bileşen kontrol edilebilir ve müşterilere ulaşmadan önce yüksek kalite standartlarını karşılaması sağlanabilir. 

Otomatik denetim, doğruluğu ve verimliliği artırır, üretim ekiplerinin herhangi bir sorunu hızla çözebilmesi için gerçek zamanlı geri bildirim sağlar. Bu, manuel denetimlere olan ihtiyacı azaltarak ve maliyetli geri çağırmaları önleyerek maliyet tasarrufu sağlar. Ayrıca, bu sistemler kusurlarla ilgili değerli veriler toplayarak örüntüleri belirlemeye ve üretim süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olur, bu da daha güvenli, daha güvenilir ürünlerle sonuçlanır.

‍

Çatlak segmentasyonunun artıları ve eksileri

Derin öğrenme kullanılarak yapılan çatlak tespiti, gelişmiş güvenlik ve veriye dayalı kararlar dahil olmak üzere birçok fayda sunar. Endüstriyel ortamlarda çatlak tespitinin kullanılmasının diğer bazı avantajlarını inceleyelim:

• Sürdürülebilir uygulamalar: Kapsamlı onarım ve değiştirmelere olan ihtiyacı azaltarak, malzeme ve kaynak tasarrufu sağlayarak sürdürülebilir inşaat ve bakım uygulamalarını destekler.
  ‍
• Minimum aksamalar: Daha az şiddetli çatlaklar için rutin bakım sırasında onarım planlaması, operasyonlarda ve kullanımda büyük aksamaların önlenmesine yardımcı olur.
  ‍
• Yönetmeliklere uyum: Altyapının düzenli olarak denetlenmesini ve bakımının yapılmasını sağlayarak endüstri standartlarını ve yasal gereklilikleri karşılamaya yardımcı olur.

Avantajlarına rağmen, çatlak segmentasyonunun bazı dezavantajları da vardır. Yüksek başlangıç altyapı maliyetleri daha küçük kuruluşlar için endişe verici olabilir ve sistemin karmaşıklığı sürekli eğitim ve bakım gerektirir. Endüstriyel uygulamalarda çatlak segmentasyonunun kullanılmasının diğer bazı dezavantajları şunlardır:

• Yanlış pozitifler ve negatifler: Çatlakları yanlış bir şekilde tanımlayabilir veya tespit edemeyebilir, bu da gereksiz veya kaçırılan onarımlara yol açabilir.
  ‍
• Veri yönetimi zorlukları: Güçlü depolama ve analiz araçları gerektiren büyük miktarda veri üretir.
  ‍
• Çevresel faktörler: Aşırı hava koşulları veya yüksek nem gibi dış etkenler, çatlak segmentasyon sistemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini etkileyebilir.
  ‍
• Mevcut sistemlerle entegrasyon: Çatlak tespit teknolojisinin mevcut altyapı ve sistemlerle entegre edilmesi zorlu olabilir ve ek modifikasyonlar veya yükseltmeler gerektirebilir.

Önemli çıkarımlar

Çatlak segmentasyonu ve tespiti, endüstriyel altyapımızın güvenli ve dayanıklı kalmasında hayati bir rol oynayabilir. Derin öğrenme ve bilgisayar görüşü gibi gelişmiş teknolojileri kullanarak, yapısal sorunları erken tespit edebilir ve önemli sorunlar haline gelmeden düzeltebiliriz. Bu proaktif yaklaşım, zamandan ve paradan tasarruf sağlarken, güvenlik ve düzenleyici standartları karşılar. Ayrıca, kapsamlı onarım ihtiyacını en aza indirerek sürdürülebilir uygulamaları destekler. Yüksek başlangıç maliyetleri ve karmaşıklık gibi bazı zorluklara rağmen, çatlak segmentasyonunun çeşitli endüstrilerdeki faydaları, onu altyapı kalitesini korumak ve iyileştirmek için değerli bir araç haline getirir.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda üretim ve tarımda yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀