Identificação e quantificação de desplacamento cerâmico em fachadas de edifícios no contexto da indústria 4.0

• Autor(a) principal: SOUSA, Alcineide Dutra Pessoa de
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPA
• Texto Completo: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/15773
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL::CONSTRUCAO CIVIL; Inspeção; Manutenção; Desplacamento cerâmico; Indústria 4.0; Inspection; Maintenance; Ceramic Deplacing; Industry 4.0; ESTRUTURAS E CONSTRUÇÃO CIVIL; RECURSOS HÍDRICOS E SANEAMENTO AMBIENTAL; ENGENHARIA DE CONSTRUÇÃO CIVIL; ENGENHARIA HÍDRICA

O processo de manutenção em fachadas é direcionado pelos resultados obtidos na fase de inspeção. Algumas propostas de métodos que visam ao melhoramento do processo de inspeção têm sido discutidas, e entre essas se destacam as que são conduzidas com base nas técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) capturadas por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT). O uso de VANT para capturar imagens em fachadas agiliza o acesso à área inspecionada, e as técnicas de PDI ajudam a automatizar o processo de identificação de manifestações patológicas. Além disso, a Quarta Revolução Industrial tem permitido a utilização de diversas ferramentas tecnológicas nas mais variadas aplicações de engenharia. Entre essas tecnologias podem ser citadas a computação em nuvem e os algoritmos de visão computacional. Nesse contexto, essa pesquisa tem como objetivo aplicar técnicas de PDI para detectar regiões com desplacamento cerâmico em fachadas de edifícios utilizando as tecnologias pertinentes a Indústria 4.0 (Quarta Revolução Industrial). O procedimento metodológico utilizado inicia com a formação de uma base de dados (imagens) capturadas por celular e por VANT. Para fins de modelagem, o algoritmo de detecção de objetos YOLO (You Only Look Once) foi aplicado nas imagens que compõem a base de dados utilizando computação em nuvem. A metodologia aplicada resultou em um programa escrito em python capaz de identificar as regiões com desplacamento, quantificar as cerâmicas faltantes e exportar os resultados da quantificação em uma planilha. O processo de identificação teve taxas de acertos próximos de 99% e a quantificação erros de menos de uma cerâmica por imagem, o que leva a conclusão da viabilidade do programa computacional proposto