Грунтовна система штучного інтелекту та робототехніки була розроблена дослідниками Університету Дрекселя в Пенсильванії і обіцяє трансформувати спосіб огляду будівель і споруд на пошкодження. З метою запобігання аваріям ця інноваційна система поєднує технології комп’ютерного зору та машинного навчання для виявлення та оцінки потенційних проблемних зон.
Поточний стан інфраструктури є плачевним, оскільки споруди руйнуються швидше, ніж їх можна обслуговувати. Недавні обвали та випадки наголошують на необхідності більш ефективного та ефективного способу виявлення ознак погіршення й запобігання катастрофічним подіям. Традиційні методи огляду вимагають багато часу та не зможуть покрити кожну тріщину, що ускладнює виявлення небезпечних ознак вади серед звичайного зношування.
Нова мультишарова система використовує комп’ютерне зорове сприйняття та глибинні алгоритми навчання для виявлення проблемних зон. Після цього прилад спрямовує послідовні лазерні сканування для створення цифрового двійника, який може бути використаний для точної оцінки та моніторингу пошкоджень. Шляхом оптимізації процесу огляду, можна значно зменшити навантаження, що дозволяє зосередитися на точних ремонтних роботах.
Замість використання тільки фізичних вимірів, система використовує стерео-глубинну камеру високої роздільної здатності та згорткову нейронну мережу для виявлення тріщино-подібних візерунків. Ця передова технологія здатна виявляти навіть найдрібніші візерунки та розбіжності в великих обсягах даних. Після виявлення зони інтересу роботична рука сканує область лазерним сканером, створюючи комплексне тривимірне зображення пошкодженої зони. Крім того, лідарна камера сканує оточуючу споруду, надаючи додаткову цінну інформацію.
Переваги цієї нової системи виходять за межі початкового огляду. Модель цифрового двійника дозволяє відстежувати розширення тріщин, надаючи власникам мостів краще розуміння стану їхньої інфраструктури. Це дозволяє ефективно планувати роботи з технічного обслуговування та ремонту, забезпечуючи довгострокову структурну цілісність будівлі або моста.
Хоча роль людських інспекторів все ж буде мати суттєве значення в процесі прийняття рішень, введення штучного інтелекту та робототехніки значно зменшить їхнє навантаження і знизить ймовірність пропусків або помилок у підході. Автоматизуючи процес огляду, збір даних може бути обмежений лише зонами, які потребують уваги, що покращує ефективність і точність в цілому.
Дослідники планують інтегрувати цю систему в більш широку автономну систему моніторингу, яка включатиме дрони та інші автономні транспортні засоби. Цей комплексний підхід має на меті створення більш розумної та ефективної системи з підтримки структурної цілісності різних типів інфраструктури.
Реальне тестування та співпраця з промисловістю та нормативними органами будуть вирішальними для практичного застосування та постійного вдосконалення цієї перетворюючої технології. З потенціалом революціонувати структурний огляд, ця система робототехніки під керівництвом штучного інтелекту сигналізує про початок нової ери з профілактичного технічного обслуговування та ремонтних робіт від старіючої інфраструктури.
Часто задавані питання:
1. Що таке система робототехніки під керівництвом штучного інтелекту, розроблена дослідниками університету Дрекселя?
– Система робототехніки під керівництвом штучного інтелекту є революційною технологією, яка поєднує комп’ютерне зорове сприйняття та машинне навчання для огляду та оцінки структур та будівель на наявність пошкоджень.
2. Як система виявляє потенційні проблемні зони?
– Система використовує комп’ютерний зоровий спосіб сприйняття та глибинні алгоритми навчання для виявлення тріщино-подібних візерунків і розбіжностей в даних, зібраних з камер високої роздільної здатності та лідарних камер.
3. Яка перевага використання цієї системи порівняно з традиційними методами огляду?
– Система оптимізує процес огляду, роблячи його більш ефективним та точним. Вона може виявити проблемні зони, які можуть бути важко помітити візуально або традиційними методами.
4. Як система створює цифровий двійник пошкодженої зони?
– Після виявлення області інтересу роботична рука сканує зону лазерним сканером, створюючи тривимірне зображення пошкодженої зони.
5. Які переваги має модель цифрового двійника?
– Модель цифрового двійника дозволяє відстежувати розширення тріщин, забезпечуючи власникам мостів краще розуміння стану їхньої інфраструктури. Це дозволяє ефективно планувати роботи з технічного обслуговування та ремонту.
6. Як система зменшує трудове навантаження людських інспекторів?
– Автоматизуючи процес огляду, система обмежує збір даних тільки з тих зон, які потребують уваги. Це зменшує трудове навантаження людських інспекторів і знижує ймовірність пропусків або помилок у підході.
7. Яка майбутня візія для цієї системи?
– Дослідники планують інтегрувати цю систему в більш широку автономну систему моніторингу, яка включатиме дрони та інші автономні транспортні засоби. Цей комплексний підхід має на меті створення більш розумної та ефективної системи з підтримки структурної цілісності.
Основні терміни та визначення:
– Комп’ютерне зорове сприйняття: Комп’ютерне зорове сприйняття є галуззю штучного ін
The source of the article is from the blog revistatenerife.com