Processamento digital de imagens para detecção automática de fissuras em revestimentos cerâmicos de edifícios

• Autor(a) principal: Ruiz,Ramiro Daniel Ballesteros
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Lordsleem Junior,Alberto Casado, Sousa Neto,Arthur Flor de, Fernandes,Bruno José Torres
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Ambiente construído (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1678-86212021000100139
• topic: VANT; Drone; Inspeção predial; PDI; Inspeção visual; Deep learning

Resumo Va 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.