Een baanbrekend AI-gestuurd robotsysteem is ontwikkeld door onderzoekers aan de Drexel University in Pennsylvania en belooft de manier waarop structuren en gebouwen worden geïnspecteerd op schade te transformeren. Met als doel het voorkomen van falen, combineert dit innovatieve systeem computer vision- en machine learning-technologieën om potentiële probleemgebieden te identificeren en te beoordelen.
De huidige staat van de infrastructuur is een groeiende zorg, waarbij structuren sneller verslechteren dan ze kunnen worden onderhouden. Recente ineenstortingen en falen hebben de behoefte aan een efficiëntere en effectievere methode om tekenen van achteruitgang te identificeren en catastrofale gebeurtenissen te voorkomen, benadrukt. Traditionele inspectiemethoden zijn tijdrovend en kunnen niet elke scheur bedekken, waardoor het moeilijk is om gevaarlijke tekenen van falen te identificeren te midden van normale slijtage.
Het nieuwe multi-schaalsysteem maakt gebruik van computer vision en een diep leeralgoritme om probleemgebieden te identificeren. Vervolgens stuurt het een reeks laserscans aan om een digitale kopie te maken die kan worden gebruikt om de schade nauwkeurig te beoordelen en te volgen. Door het inspectieproces te stroomlijnen, kan de werklast aanzienlijk worden verminderd, wat gerichte onderhouds- en reparatie-inspanningen mogelijk maakt.
In plaats van uitsluitend te vertrouwen op fysieke metingen, maakt het systeem gebruik van een high-resolution stereo-dieptecamerafeed en een convolutional neural network om scheurachtige patronen te identificeren. Deze geavanceerde technologie is in staat zelfs de fijnste patronen en afwijkingen in grote hoeveelheden data te herkennen. Zodra het interessegebied is geïdentificeerd, scant een robotarm het gebied met een laserscanner, creërend een uitgebreid driedimensionaal beeld van het beschadigde gebied. Daarnaast scant een Lidar-camera de omliggende constructie, wat nog meer waardevolle informatie oplevert.
De voordelen van dit nieuwe systeem reiken verder dan alleen de initiële inspectie. Het digitale kopiemodel maakt het mogelijk om de groei van scheuren bij te houden, waardoor eigenaren van bruggen een beter begrip krijgen van de staat van hun infrastructuur. Dit stelt hen in staat om effectief onderhoud en reparaties te plannen, om zo de structurele integriteit op lange termijn van het gebouw of de brug te waarborgen.
Hoewel menselijke inspecteurs nog steeds een rol zullen spelen in het nemen van beslissingen, kunnen AI-gestuurde robotassistenten hun werklast aanzienlijk verminderen en de kans op verzuim of subjectieve beoordelingsfouten verkleinen. Door het automatiseren van het inspectieproces kan de dataverzameling beperkt worden tot gebieden die aandacht vereisen, waardoor de algehele efficiëntie en nauwkeurigheid verbeteren.
De onderzoekers zijn van plan dit systeem te integreren in een groter autonoom monitoringraamwerk dat drones en andere autonome voertuigen omvat. Met deze allesomvattende aanpak streven ze naar een intelligenter en efficiënter systeem voor het behoud van structurele integriteit van verschillende soorten infrastructuur.
Real-world testen en samenwerking met industrie- en regelgevende instanties zullen cruciaal zijn voor de praktische toepassing en voortdurende verbetering van deze baanbrekende technologie. Met het potentieel om structurele inspectie te revolutioneren, markeert dit AI-gestuurde robotsysteem een nieuw tijdperk van preventief onderhoud en reparatie-inspanningen voor verouderende infrastructuur.
Veelgestelde vragen:
The source of the article is from the blog radardovalemg.com