Sử dụng AI để phát hiện và phân đoạn vết nứt

Khi bạn nhìn vào một vết nứt trên bề mặt, nó có vẻ như là một vấn đề nhỏ, nhưng nó là một dấu hiệu sớm tốt cho thấy sự hư hỏng cấu trúc nghiêm trọng. Ví dụ, cầu được kiểm tra thường xuyên để tìm vết nứt và chúng chiếm 90% tổng số hư hỏng cầu mỗi năm. Theo truyền thống, việc kiểm tra vết nứt được thực hiện thủ công và có thể tốn thời gian. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể can thiệp để giúp việc phát hiện vết nứt trở nên đơn giản hơn.

Ngoài cầu, việc phát hiện vết nứt bằng deep learning rất hữu ích trong nhiều môi trường công nghiệp. Nó giúp đảm bảo tính toàn vẹn của tòa nhà trong xây dựng, ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động tốn kém trong sản xuất và làm cho việc kiểm tra đường và vỉa hè an toàn hơn và hiệu quả hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách bạn có thể sử dụng AI và các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 để phát hiện và phân đoạn vết nứt nhanh hơn và dễ dàng hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống.

Phân đoạn vết nứt là gì?

Trước khi chúng ta đi sâu vào phân đoạn vết nứt, hãy hiểu về phân đoạn. Phân đoạn là một nhiệm vụ thị giác máy tính liên quan đến việc chia một hình ảnh thành các vùng hoặc phân đoạn khác nhau. Mục tiêu là đơn giản hóa hình ảnh và giúp phân tích dễ dàng hơn. Phân đoạn cung cấp cho bạn sự hiểu biết ở cấp độ pixel, trong khi các nhiệm vụ như phát hiện đối tượng sử dụng khung giới hạn (bounding box) để xác định và định vị các đối tượng. 

Có nhiều loại kỹ thuật phân đoạn khác nhau:

• Phân đoạn ngữ nghĩa (Semantic Segmentation): Điều này có nghĩa là gán nhãn cho mỗi pixel trong một hình ảnh với một lớp cụ thể, chẳng hạn như 'đường', 'tòa nhà' hoặc 'cây'. Tất cả các pixel của cùng một lớp được coi là một thực thể.
  ‍
• Phân đoạn thể hiện (Instance Segmentation): Ngược lại với phân đoạn ngữ nghĩa, nó phân biệt giữa các thể hiện riêng biệt của cùng một lớp, như các xe khác nhau trong một hình ảnh.
  ‍
• Phân đoạn toàn cảnh (Panoptic Segmentation): Điều này kết hợp cả hai phương pháp phân đoạn ngữ nghĩa và thể hiện để cung cấp một sự hiểu biết chi tiết về phân loại cấp độ pixel và các thể hiện đối tượng riêng biệt trong một hình ảnh.

‍

‍

Đối với việc phát hiện vết nứt, phân đoạn thể hiện là một lựa chọn tuyệt vời. Bằng cách phân đoạn duy nhất từng vết nứt, chúng ta có thể xác định và phân tích chúng riêng lẻ. Ví dụ, chúng ta có thể tính diện tích của một vết nứt bằng cách đếm số lượng pixel mà nó chiếm trong hình ảnh.

Tìm hiểu cách phân đoạn vết nứt hoạt động

Bước đầu tiên để triển khai phân đoạn vết nứt là xem xét thiết lập camera phù hợp, có thể khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng. Nếu bạn đang kiểm tra một cấu trúc lớn hơn như một tòa nhà, việc sử dụng máy bay không người lái có thể là cách tốt nhất để chụp ảnh có độ phân giải cao từ nhiều góc độ khác nhau. Mặt khác, nếu bạn đang kiểm tra các tấm kim loại sau khi sản xuất, tốt nhất nên sử dụng camera cố định có độ phân giải cao được định vị một cách chiến lược để chụp ảnh chi tiết về bề mặt.

Sau khi hoàn thiện thiết lập camera, bạn có thể huấn luyện một mô hình computer vision hỗ trợ phân đoạn thể hiện (instance segmentation), chẳng hạn như YOLOv8. Bộ dữ liệu Roboflow Universe Crack Segmentation chứa các hình ảnh vết nứt đã được gán nhãn và có thể được sử dụng để huấn luyện mô hình của bạn. Bạn cũng có thể tạo bộ dữ liệu của riêng bạn bằng cách chụp và gán nhãn các hình ảnh vết nứt cụ thể cho ứng dụng của bạn.

Mô hình học cách phân đoạn vết nứt thông qua học có giám sát (supervised learning). Trong quá trình huấn luyện, mô hình được cung cấp hình ảnh và nhãn cho biết vị trí của các vết nứt. Mô hình điều chỉnh các tham số bên trong để giảm thiểu sự khác biệt giữa các dự đoán của nó và các nhãn thực tế. Sau khi huấn luyện, mô hình có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh mới và phân đoạn riêng biệt từng vết nứt.

‍

Các ứng dụng công nghiệp của phân đoạn vết nứt

Phát hiện và phân đoạn vết nứt cực kỳ hữu ích trong nhiều ứng dụng công nghiệp, từ bảo trì cơ sở hạ tầng đến kiểm soát chất lượng trong sản xuất. Bằng cách xác định và phân tích chính xác các vết nứt, các kỹ thuật này giúp tăng cường sự an toàn, tuổi thọ và chất lượng trong nhiều lĩnh vực. Hãy cùng xem xét một vài ví dụ.

Duy trì chất lượng đường xá và vỉa hè

Vết nứt đường là một vấn đề phổ biến do điều kiện thời tiết, lưu lượng giao thông lớn và hao mòn tự nhiên. Sự thay đổi nhiệt độ có thể làm cho mặt đường giãn nở và co lại, dẫn đến các vết nứt. Xe tải nặng gây thêm áp lực lên bề mặt đường, và nước thấm vào các vết nứt nhỏ có thể làm chúng rộng và sâu hơn theo thời gian. Những vết nứt này có thể dẫn đến hao mòn sớm, hỏng hóc cấu trúc và tăng nguy hiểm cho người lái xe trên đường. Phát hiện sớm bằng cách sử dụng phân đoạn vết nứt có thể giúp hợp lý hóa việc bảo trì đường xá.

‍

Các vết nứt được phát hiện và phân đoạn bằng computer vision có thể được phân loại thành các mức độ nghiêm trọng thấp, trung bình và cao dựa trên kích thước của chúng. Việc phân loại các vết nứt giúp các đội bảo trì ưu tiên công việc. Ví dụ: các vết nứt có mức độ nghiêm trọng cao có thể được giải quyết trước để ngăn ngừa các hỏng hóc nghiêm trọng và cải thiện an toàn đường bộ, trong khi các vết nứt có mức độ nghiêm trọng trung bình và thấp có thể được lên lịch sửa chữa và kiểm tra định kỳ sau đó. Bằng cách đó, đội bảo trì có thể tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm chi phí bảo trì và giảm thiểu sự gián đoạn cho người tham gia giao thông.

Kiểm tra và giám sát cấu trúc

Phát hiện vết nứt cũng có thể được sử dụng để duy trì chất lượng và sự an toàn của các tòa nhà và các công trình khác. Giống như đường xá, các tòa nhà có thể phát triển các vết nứt do thay đổi thời tiết, mỏi vật liệu và hao mòn thông thường. Các máy móc hạng nặng được sử dụng trong quá trình xây dựng cũng có thể gây thêm áp lực lên các công trình, gây ra nhiều vết nứt hơn. 

‍

Bằng cách xác định và giải quyết chính xác các vết nứt, tuổi thọ của các tòa nhà và công trình có thể được kéo dài đáng kể. Dữ liệu thu thập được từ các hệ thống phát hiện vết nứt cũng có thể được sử dụng để cải thiện các tiêu chuẩn và quy định xây dựng. Bằng cách phân tích các mô hình và nguyên nhân gây ra vết nứt trên các dự án khác nhau, các chuyên gia trong ngành có thể phát triển các phương pháp và vật liệu xây dựng tốt hơn. 

Phát hiện vết nứt trong ngành dầu khí

Trong ngành dầu khí, phát hiện vết nứt là điều cần thiết để duy trì sự an toàn và độ tin cậy của đường ống, bể chứa và các cơ sở hạ tầng quan trọng khác. Đường ống thường bao phủ khoảng cách dài và phải đối mặt với các điều kiện môi trường khắc nghiệt có thể gây ra thay đổi áp suất và mỏi vật liệu, dẫn đến các vết nứt. Theo truyền thống, phát hiện vết nứt được thực hiện bằng cách sử dụng thiết bị kiểm tra đường ống (pigs), kiểm tra siêu âm và chụp X-quang. Nếu những vết nứt này không được phát hiện và khắc phục sớm, chúng có thể dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng như rò rỉ và nổ. Các vết nứt trong ngành này gây ra rủi ro rất lớn cho môi trường và con người.

‍

Phân đoạn vết nứt bằng computer vision cho phép giám sát liên tục tình trạng đường ống. Các đội bảo trì có thể thực hiện sửa chữa kịp thời và ngăn ngừa các thảm họa tiềm ẩn bằng cách xác định các vết nứt sớm.

Kiểm tra tự động các bộ phận sản xuất

Kiểm tra tự động bằng cách sử dụng phân đoạn vết nứt đang chuyển đổi việc kiểm soát chất lượng trong sản xuất. Trước đây, phát hiện vết nứt được thực hiện thông qua kiểm tra trực quan, kiểm tra thẩm thấu chất nhuộm và kiểm tra hạt từ tính. Bằng cách tích hợp các hệ thống hình ảnh tiên tiến và computer vision vào dây chuyền sản xuất, các nhà sản xuất có thể phát hiện ngay cả những vết nứt và khuyết tật nhỏ nhất trong các bộ phận ngay sau khi chúng được sản xuất. Mọi thành phần đều có thể được kiểm tra và đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng cao trước khi đến tay khách hàng. 

Kiểm tra tự động cải thiện độ chính xác và hiệu quả, cung cấp phản hồi theo thời gian thực để các đội sản xuất có thể nhanh chóng khắc phục mọi sự cố. Điều này giúp tiết kiệm chi phí bằng cách giảm nhu cầu kiểm tra thủ công và ngăn ngừa việc thu hồi tốn kém. Ngoài ra, các hệ thống này thu thập dữ liệu có giá trị về các khuyết tật, giúp xác định các mô hình và cải thiện quy trình sản xuất, dẫn đến các sản phẩm an toàn hơn, đáng tin cậy hơn.

‍

Ưu và nhược điểm của phân đoạn vết nứt

Phát hiện vết nứt bằng deep learning mang lại nhiều lợi ích, bao gồm cải thiện an toàn và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Hãy khám phá một số ưu điểm khác của việc sử dụng phát hiện vết nứt trong môi trường công nghiệp:

• Các hoạt động bền vững: Hỗ trợ các hoạt động xây dựng và bảo trì bền vững bằng cách giảm nhu cầu sửa chữa và thay thế rộng rãi, tiết kiệm vật liệu và tài nguyên.
  ‍
• Giảm thiểu gián đoạn: Lên lịch sửa chữa các vết nứt ít nghiêm trọng hơn trong quá trình bảo trì định kỳ giúp tránh những gián đoạn lớn cho hoạt động và sử dụng.
  ‍
• Tuân thủ quy định: Giúp đáp ứng các tiêu chuẩn ngành và yêu cầu pháp lý bằng cách đảm bảo kiểm tra và bảo trì cơ sở hạ tầng thường xuyên.

Mặc dù có những ưu điểm, phân đoạn vết nứt cũng có một số hạn chế. Chi phí cơ sở hạ tầng ban đầu cao có thể là một vấn đề đáng lo ngại đối với các tổ chức nhỏ hơn, và sự phức tạp của hệ thống đòi hỏi phải đào tạo và bảo trì liên tục. Dưới đây là một số nhược điểm khác của việc sử dụng phân đoạn vết nứt trong các ứng dụng công nghiệp:

• Dương tính và âm tính giả: Có thể xác định không chính xác hoặc không phát hiện ra các vết nứt, dẫn đến sửa chữa không cần thiết hoặc bỏ sót.
  ‍
• Thách thức quản lý dữ liệu: Tạo ra lượng lớn dữ liệu cần các công cụ lưu trữ và phân tích mạnh mẽ.
  ‍
• Các yếu tố môi trường: Các điều kiện bên ngoài, chẳng hạn như thời tiết khắc nghiệt hoặc độ ẩm cao, có thể ảnh hưởng đến tính chính xác và độ tin cậy của hệ thống phân đoạn vết nứt.
  ‍
• Tích hợp với các hệ thống hiện có: Việc tích hợp công nghệ phát hiện vết nứt với cơ sở hạ tầng và hệ thống hiện có có thể gặp nhiều khó khăn và có thể yêu cầu các sửa đổi hoặc nâng cấp bổ sung.

Những điều cần nhớ

Phân đoạn và phát hiện vết nứt có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc giữ cho cơ sở hạ tầng công nghiệp của chúng ta an toàn và bền vững. Bằng cách sử dụng các công nghệ tiên tiến như học sâu và thị giác máy tính, chúng ta có thể phát hiện ra các vấn đề về cấu trúc sớm và khắc phục chúng trước khi chúng trở thành những vấn đề lớn. Cách tiếp cận chủ động này giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc đồng thời đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn và quy định. Thêm vào đó, nó hỗ trợ các hoạt động bền vững bằng cách giảm thiểu nhu cầu sửa chữa lớn. Mặc dù có một số thách thức như chi phí ban đầu cao và sự phức tạp, nhưng những lợi ích của phân đoạn vết nứt trong các ngành công nghiệp khác nhau khiến nó trở thành một công cụ có giá trị để duy trì và cải thiện chất lượng cơ sở hạ tầng.

Để tìm hiểu thêm về AI, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀