Deteção automática de fissuras em paredes de edifícios pintadas

• Autor(a) principal: Ferreira, Tomás Machado
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10348/11964
• topic: Reabilitação 4.0; Anomalias

A reabilitação de edifícios é uma realidade cada vez mais presente na indústria da construção, e todas as fases dos trabalhos de reabilitação têm de ser eficientes e sustentáveis. Atualmente, os procedimentos usados para avaliar as condições de construção são morosos, laboriosos e dispendiosos, podendo também representar ameaças para a saúde e segurança dos engenheiros, especialmente quando se inspeciona locais que não são de fácil acesso, ou quando o estado de degradação do edifício está muito avançado. A reabilitação de edifícios 4.0, que prevê a digitalização da indústria, entrou hoje nas agendas nacionais e torna-se urgente trabalhos que efetivem essas agendas. Para dar um contributo para a efetivação da reabilitação de edifícios 4.0 no presente trabalho, pretende-se detetar e localizar, de forma automática, anomalias do tipo fissuras em imagens de paredes de fachadas pintadas de edifícios. Foi necessário fazer um enquadramento e realizar a recolha do estado da arte sobre as temáticas abordadas: as anomalias em edifícios, em particular um dos mais frequentes, as fissuras e os métodos de inteligência artificial (aprendizagem automática e profunda) que permitam a deteção automática das anomalias na construção. O primeiro desafio foi a criação de uma base de dados que permitisse aos algoritmos de aprendizagem profunda aprenderem com base na informação disponível em fotografias. Para criar a base de dados é necessário obter as fotografias (de fachadas com fissuras e sem fissuras) e a seguir anotá-las identificando todas as fissuras presentes. Posteriormente os modelos foram pré-treinados numa base de dados pública com superfícies de betão fissuradas e não fissuradas e, em seguida, na base de dados criada de fotografias de fachadas de edifícios pintadas com e sem fissuras. O modelo proposto alcançou 99% de precisão no conjunto de dados públicos e 78% no conjunto de dados criado. Num segundo momento a base de dados foi aumentada, sido treinados novos modelos que permitiram obter melhores resultados São indicadas as limitações encontradas e futuros trabalhos são identificados.