Robot inspecteert betonconstructies

Een door AI ondersteund vision systeem kan scheuren in de betonnen infrastructuur identificeren. Robotica kunnen hiermee inspecteurs helpen bij hun inspectiewerk.

Foto: Drexel University

Gebouwen verouderen en falen soms sneller dan we ze kunnen onderhouden. Recente instortingen van gebouwen en structurele defecten aan wegen en bruggen zijn indicatoren van een probleem dat waarschijnlijk nog erger zal worden. Het is simpelweg niet mogelijk om elke scheur en afbrokkeling te inspecteren op gevaarlijke tekenen van falen als gevolg van normale slijtage.

Inspectie

Onderzoekers van Drexel University in Philadelphia hebben een machine learning en computer vision systeem ontwikkeld dat scheuren in de betonnen infrastructuur kan identificeren en een robotscanner kan begeleiden om een model te creëren voor beoordeling en bewaking. Robotica kunnen hiermee inspecteurs helpen bij hun werk.
Visuele inspectietechnologieën hebben de afgelopen jaren gedeeltelijke oplossingen geboden om de schadebeoordeling te versnellen. Door deze te combineren met een nieuwe machine learning aanpak, hebben de onderzoekers een nieuw systeem gecreëerd. Ze verwachten dat het efficiënte identificatie en inspectie van probleemgebieden door autonome robots mogelijk kan maken.
Hun systeem combineert computer vision met een deep learning algoritme om probleemgebieden van scheurvorming te lokaliseren. Dit gebeurt voordat een reeks laserscans van de regio’s wordt uitgevoerd om een ‘digital twin’ te creëren die kan worden gebruikt om schade te beoordelen en te bewaken. Het systeem kan de inspectiewerklast verminderen en maakt gerichte aandacht en zorg mogelijk om structurele storingen te voorkomen.

Lees verder op: https://www.thefactoryfiles.com/article/Nieuws/20026-robot-inspecteert-betonconstructies