Sử dụng AI để phát hiện và phân đoạn vết nứt

Phân đoạn vết nứt là gì?

Trước khi đi sâu vào phân đoạn vết nứt, hãy cùng tìm hiểu về phân đoạn. Phân đoạn là một tác vụ thị giác máy tính liên quan đến việc chia 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 giúp bạn hiểu ở cấp độ pixel, trong khi các tác vụ như phát hiện đối tượng sử dụng hộp giới hạn để xác định và định vị đối tượng. 

Có nhiều loại kỹ thuật phân đoạn khác nhau:

• Phân đoạn ngữ nghĩa: Điều này có nghĩa là gắn nhãn cho từng pixel trong hình ảnh bằng một lớp cụ thể, chẳng hạn như 'đường', 'tòa nhà' hoặc 'cây'. Tất cả các pixel cùng lớp đều được coi là một thực thể.
  ‍
• Phân đoạn trường hợp : Trái ngược với phân đoạn ngữ nghĩa, nó phân biệt giữa các trường hợp riêng biệt của cùng một lớp, giống như những chiếc xe khác nhau trong một hình ảnh.
  ‍
• Phân đoạn toàn cảnh: Kết hợp cả phương pháp phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn thể hiện để hiểu chi tiết về phân loại cấp độ pixel và các thể hiện đối tượng riêng biệt trong hình ảnh.

‍

Đối với việc phát hiện vết nứt, phân đoạn trường hợp 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 pixel mà nó chiếm trong hình ảnh.

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 tòa nhà, sử dụng máy bay không người lái có thể là cách tiếp cận 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 là sử dụng camera có độ phân giải cao cố định được bố trí chiến lược để chụp ảnh chi tiết bề mặt.

Sau khi hoàn tất thiết lập máy ảnh, bạn có thể đào tạo mô hình thị giác máy tính hỗ trợ phân đoạn phiên bản, như YOLOv8. Bộ dữ liệu phân đoạn vết nứt Roboflow Universe chứa hình ảnh có chú thích về vết nứt và có thể được sử dụng để đào tạo mô hình của bạn . Bạn cũng có thể tạo bộ dữ liệu của riêng mình bằng cách chụp và chú thích 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. Trong quá trình đào tạo, nó được cung cấp hình ảnh và nhãn cho biết vị trí các vết nứt. Mô hình điều chỉnh các tham số bên trong của nó để giảm thiểu sự khác biệt giữa các dự đoán của nó và các nhãn thực tế. Sau khi đào tạo, nó có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh mới và phân đoạn duy nhất từng vết nứt.

‍

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 thúc đẩy sự an toàn, tuổi thọ và chất lượng trong nhiều lĩnh vực. Hãy cùng xem một vài ví dụ.

Duy trì chất lượng đường và vỉa hè

Nứt đường là vấn đề thường gặp do điều kiện thời tiết, giao thông đông đúc và hao mòn tự nhiên. Nhiệt độ thay đổi có thể khiến mặt đường giãn nở và co lại, dẫn đến nứt. Xe cộ nặng làm tăng thêm áp lực lên mặt đường và nước thấm vào các vết nứt nhỏ có thể làm chúng rộng ra và sâu hơn theo thời gian. Những vết nứt này có thể dẫn đến mòn sớm, hỏng kết cấu và tăng nguy hiểm cho người lái xe trên đường. Phát hiện sớm bằng cách phân đoạn vết nứt có thể giúp hợp lý hóa việc bảo trì đường bộ.

‍

Các vết nứt được phát hiện và phân đoạn bằng thị giác máy tính 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 nhóm bảo trì ưu tiên. Ví dụ, các vết nứt có mức độ nghiêm trọng cao có thể được xử lý trước để ngăn ngừa các sự cố 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 để sửa chữa tiếp theo và kiểm tra định kỳ. Bằng cách đó, nhóm bảo trì có thể tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm chi phí bảo trì và giảm thiểu gián đoạn cho người sử dụng đường bộ.

Kiểm tra và giám sát kết cấu

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 sá, các tòa nhà có thể bị nứt do thời tiết thay đổi, vật liệu bị mỏi và hao mòn thường xuyên. 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 xử lý 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 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 đi qua những khoảng cách xa và phải đối mặt với các điều kiện môi trường khắc nghiệt có thể gây ra những thay đổi về 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 đồng hồ đo kiểm tra đường ống (pigs), thử nghiệm siêu âm và chụp X-quang. Nếu những vết nứt này không được phát hiện và sửa chữa 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 thị giác máy tính cho phép theo dõi liên tục tình trạng đường ống. Các nhóm bảo trì có thể sửa chữa kịp thời và ngăn ngừa thảm họa tiềm ẩn bằng cách xác định vết nứt sớm.

Kiểm tra tự động các bộ phận sản xuất

Kiểm tra tự động sử dụng phân đoạn vết nứt đang chuyển đổi kiểm soát chất lượng trong sản xuất . Trước đây, phát hiện vết nứt được thực hiện thông qua kiểm tra trực quan, kiểm tra thuốc nhuộm thấm và kiểm tra hạt từ. Bằng cách tích hợp các hệ thống hình ảnh tiên tiến và thị giác máy tính 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 sản xuất để 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 nhóm 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 lỗi, giúp xác định các mẫu và cải thiện quy trình sản xuất, tạo ra các sản phẩm an toàn hơn, đáng tin cậy hơn.

‍

Ưu và nhược điểm của phân đoạn vết nứt

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

• Thực hành 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 thường xuyên giúp tránh gián đoạn lớn đến hoạt động và việc sử dụng.
  ‍
• Tuân thủ quy định: Giúp đáp ứng các tiêu chuẩn của ngành và các 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 nhược điểm. Chi phí cơ sở hạ tầng ban đầu cao có thể gây lo ngại cho các tổ chức nhỏ hơn và tính phức tạp của hệ thống đòi hỏi phải đào tạo và bảo trì liên tục. Sau đây là một số nhược điểm khác khi sử dụng phân đoạn vết nứt trong các ứng dụng công nghiệp:

• Kết quả dương tính và âm tính giả: Có thể xác định không chính xác hoặc không phát hiện ra vết nứt, dẫn đến việc sửa chữa không cần thiết hoặc bỏ sót.
  ‍
• Thách thức trong quản lý dữ liệu: Tạo ra lượng lớn dữ liệu cần có công cụ lưu trữ và phân tích mạnh mẽ.
  ‍
• 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 độ 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 rất khó khăn và có thể yêu cầu phải sửa đổi hoặc nâng cấp thêm.

Những điểm chính

Phân đoạn và phát hiện vết nứt có thể đóng 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 sớm các vấn đề về cấu trúc và khắc phục chúng trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng. Cách tiếp cận chủ động này giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc trong khi vẫn đáp ứng các tiêu chuẩn về an toàn và quy định. Thêm vào đó, nó hỗ trợ các hoạt động bền vững bằng cách giảm thiểu nhu cầu sửa chữa rộng rãi. Mặc dù có một số thách thức như chi phí ban đầu cao và tính phức tạp, nhưng lợi ích của phân đoạn vết nứt trong nhiều 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. 🚀