Processamento digital de imagens para detecção automática de fissuras em revestimentos cerâmicos de edifícios
Na fase de diagnóstico das manifestações patológicas em fachadas, a etapa de inspeção visual merece destacada atenção em virtude da inerente complexidade (altura, tamanho, dificuldades de acesso e condições de exposição). Nos últimos anos, o uso de técnicas de deep learning para detectar e classific...
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| Format: | Online |
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ANTAC - Associação Nacional de Tecnologia do Ambiente Construído
2020
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| Online adgang: | https://seer.ufrgs.br/ambienteconstruido/article/view/95181 |
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| Summary: | Na fase de diagnóstico das manifestações patológicas em fachadas, a etapa de inspeção visual merece destacada atenção em virtude da inerente complexidade (altura, tamanho, dificuldades de acesso e condições de exposição). Nos últimos anos, o uso de técnicas de deep learning para detectar e classificar características específicas em imagens e vídeos vem crescendo cada vez mais e, quando combinado com o uso de veículos aéreos não tripulados (VANT) para a captura de imagens, constitui uma ferramenta que pode auxiliar e automatizar o procedimento de inspeção visual de fachadas. Este artigo teve o objetivo de realizar a análise do processamento digital de imagens para detecção automática de fissuras em revestimentos cerâmicos de edifícios, associada ao VANT ou drone, o que, potencialmente, resultaria em benefícios (prazo, custo e segurança) no que diz respeito ao diagnóstico. Assim, os resultados da pesquisa exibiram a viabilidade técnica da detecção de fissuras por técnicas de PDI. O procedimento é considerado um trabalho complexo quando há elevada variação nas imagens de estudo. No entanto, mesmo diante de um cenário limitante como a falta de datasets públicos para o problema, o projeto conseguiu desenvolver uma metodologia simples e eficiente para o tema para o qual foi proposto. |
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