使用 AI 进行裂缝检测与分割

当你看到表面上的裂缝时，它可能看起来只是一个小问题，但它其实是严重结构损坏的良好早期指标。例如，桥梁会定期接受裂缝检查，而裂缝每年占所有桥梁损坏的 90%。传统上，裂缝检查由人工完成，可能非常耗时。人工智能 (AI) 可以介入，让裂缝检测变得更加简单。

除了桥梁之外，使用深度学习进行裂缝检测在许多工业场景中都很有用。它有助于确保建筑施工中的建筑物完整性，防止制造业中代价高昂的停机，并让道路和路面检查更加安全、高效。在本文中，我们将深入了解如何使用 AI 和计算机视觉模型（例如 Ultralytics YOLOv8），比传统方法更快、更轻松地检测和分割裂缝。

什么是裂缝分割？#

在深入了解裂缝分割之前，我们先来了解分割。分割是一项计算机视觉任务，涉及将图像划分为不同的区域或片段。其目标是简化图像，使其更易于分析。分割可以提供像素级理解，而目标检测等任务则使用边界框来识别和定位对象。

分割技术有不同的类型：

• 语义分割： 指为图像中的每个像素标注特定类别，例如“道路”“建筑物”或“树木”。同一类别的所有像素会被视为一个实体。
• 实例分割：与语义分割不同，实例分割会区分同一类别中的不同实例，例如图像中的不同汽车。
• 全景分割： 将语义分割和实例分割方法结合起来，从而详细理解图像中像素级别的分类和不同的对象实例。

图 1。 分割技术之间的差异：原始图像 (G)、语义分割 (H)、实例分割 (I) 和全景分割 (J)。

对于裂缝检测而言，实例分割是一个很好的选择。通过分别分割每条裂缝，我们可以单独识别和分析它们。例如，我们可以通过计算裂缝在图像中占据的像素数量来计算其面积。

了解裂缝分割的工作原理#

实施裂缝分割的第一步是考虑合适的相机设置，具体方案可能因应用场景而异。如果你要检查建筑物等较大型结构，使用无人机从不同角度拍摄高分辨率图像可能是最佳方案。另一方面，如果你要检查制造完成后的金属板，最好使用经过合理布置的固定式高分辨率相机，以拍摄表面的详细图像。

确定相机设置后，你就可以训练支持实例分割的计算机视觉模型，例如 YOLOv8。Roboflow Universe Crack Segmentation Dataset 包含带标注的裂缝图像，可用于训练你的模型。你也可以通过采集和标注符合应用需求的裂缝图像来创建自己的数据集。

模型通过监督学习学会分割裂缝。在训练过程中，模型会接收图像和标签，这些内容会显示裂缝所在的位置。模型会调整其内部参数，以最小化预测结果与实际标签之间的差异。训练完成后，它可以用于分析新图像，并分别分割每条裂缝。

图 2。使用 Ultralytics YOLOv8 进行裂缝分割。

裂缝分割的工业应用#

从基础设施维护到制造业质量控制，裂缝检测和分割在各种工业应用中都极其有用。通过准确识别和分析裂缝，这些技术有助于提升许多领域的安全性、耐久性和质量。下面我们来看几个例子。

维护道路和路面质量#

道路裂缝是由天气状况、交通繁忙和自然磨损造成的常见问题。温度变化会导致路面膨胀和收缩，进而产生裂缝。重型车辆会增加道路表面的应力，而渗入细小裂缝的水会随着时间推移使裂缝变宽、变深。这些裂缝可能导致过早磨损、结构失效，并增加道路驾驶人员面临的危险。使用裂缝分割进行早期检测，有助于简化道路维护工作。

图 3。道路上的裂缝。图片来源：Envato Elements。

通过计算机视觉检测并分割出的裂缝，可以根据尺寸分为低、中、高严重程度。对裂缝进行分类有助于维护团队确定优先级。例如，可以先处理高严重程度的裂缝，以防止发生严重故障并提高道路安全性；中、低严重程度的裂缝则可以安排后续维修和例行检查。这样做可以帮助维护团队优化资源使用、降低维护成本，并最大限度减少对道路使用者的影响。

结构检查与监测#

裂缝检测还可以用于维护建筑物和其他结构的质量与安全。与道路一样，建筑物也可能因天气变化、材料疲劳以及日常磨损而产生裂缝。施工过程中使用的重型机械也可能给结构施加额外应力，导致产生更多裂缝。

图 4。 使用手机拍摄裂缝分割所需的照片。

通过准确识别和处理裂缝，可以显著延长建筑物和结构的使用寿命。从裂缝检测系统收集的数据还可以用于改进建筑标准和法规。通过分析不同项目中的裂缝模式和成因，行业专家可以制定更完善的施工实践并选择更优质的材料。

石油和天然气行业中的裂缝检测#

在石油和天然气行业中，裂缝检测对于维护管道、储罐和其他重要基础设施的安全性与可靠性至关重要。管道通常延伸很长距离，并且会面临恶劣的环境条件，这些因素可能导致压力变化和材料疲劳，进而产生裂缝。传统上，裂缝检测使用管道检测器 (pigs)、超声波检测和射线检测。如果不能及早发现并修复这些裂缝，可能会导致泄漏和爆炸等严重问题。该行业中的裂缝会对环境和人类造成巨大风险。

图 5。工作人员检查火车上的储气罐。图片来源：Envato Elements

使用计算机视觉进行裂缝分割，可以持续监测管道状况。维护团队能够及早发现裂缝，及时进行维修并防止潜在灾难。

制造零部件的自动化检查#

使用裂缝分割进行自动化检查，正在改变制造业中的质量控制方式。过去，裂缝检测通过目视检查、渗透检测和磁粉检测完成。通过将先进成像技术和计算机视觉系统集成到生产线上，制造商可以在零部件生产完成后立即检测出其中最细微的裂缝和缺陷。每个部件都可以经过检查，并在交付客户前确保符合高质量标准。

自动化检查可以提高准确性和效率，并提供实时反馈，让生产团队能够快速解决问题。这可以减少人工检查的需求并防止代价高昂的召回，从而节省成本。此外，这些系统还会收集有关缺陷的宝贵数据，有助于发现模式并改进制造流程，最终生产出更安全、更可靠的产品。

图 6。 检测金属零部件中的裂缝。

裂缝分割的优缺点#

使用深度学习进行裂缝检测可以带来许多好处，包括提高安全性和支持数据驱动的决策。下面我们来看看在工业环境中使用裂缝检测的其他一些优势：

• 可持续实践：通过减少大规模维修和更换的需求，节省材料和资源，支持可持续的建设与维护实践。
• 最大限度减少干扰： 在日常维护期间安排不太严重的裂缝维修，有助于避免对运营和使用造成重大干扰。
• 遵守法规： 通过确保定期检查和维护基础设施，帮助满足行业标准和监管要求。

尽管裂缝分割具有诸多优势，但也存在一些缺点。较高的初始基础设施成本可能会让小型组织感到负担较重，而系统的复杂性也需要持续进行培训和维护。以下是工业应用中使用裂缝分割的其他一些缺点：

• 误报和漏报： 可能错误地识别裂缝，或未能检测出裂缝，从而导致不必要的维修或漏掉维修。
• 数据管理挑战： 会生成大量数据，需要强大的存储和分析工具。
• 环境因素： 极端天气或高湿度等外部条件，可能会影响裂缝分割系统的准确性和可靠性。
• 与现有系统集成： 将裂缝检测技术与现有基础设施和系统集成可能颇具挑战，并且可能需要额外的修改或升级。

要点总结#

裂缝分割和检测对于确保工业基础设施的安全性与耐久性可以发挥重要作用。通过使用深度学习和计算机视觉等先进技术，我们可以及早发现结构问题，并在问题演变成重大故障前加以修复。这种主动式方法不仅能节省时间和资金，还能满足安全和监管标准。此外，它通过最大限度减少大规模维修的需求，支持可持续实践。尽管初始成本高、系统复杂等挑战依然存在，但裂缝分割在各个行业中的优势使其成为维护和提升基础设施质量的宝贵工具。

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