IDENTIFICAÇÃO E MEDIÇÃO DE RACHADURAS EM EDIFICAÇÕES USANDO REDES NEURAIS E VISÃO COMPUTACIONAL
Palavras-chave:
Visão Computacional, Redes Neurais, rachadurasResumo
Construções de alvenaria e concreto crescem a cada ano, contudo, esse crescimento traz problemas inerentes a estas construções, como fissuras, trincas e rachaduras, que quando não tratadas, podem comprometer a integridade estrutural e gerar sérios riscos à construção. Normalmente, a avaliação e documentação dessas falhas são feitas manualmente, exigindo um profissional especializado, o que pode gerar inconsistências e lentidão no processo. A tecnologia pode auxiliar esse processo, otimizando-o. Este trabalho busca utilizar imagens capturadas com objetos de referência específicos para identificar, calcular sua largura e classificar diferentes tipos de rachaduras (trincas, fissuras e rachaduras). Na metodologia desenvolvida foram utilizadas redes CNN para a identificação e segmentação de rachaduras, técnicas de visão computacional para identificar para realizar medições, correção de perspectiva e transformação da imagem. A rede neural que obteve uma melhor taxa de acerto foi a U-Net com 61,29%.
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