Nowe narzędzia do inspekcji, diagnostyki i oceny istniejących obiektów mostowych

Zautomatyzowana inspekcja

W publikacji [51] zaproponowano schemat zautomatyzowanych inspekcji infrastruktury lądowej. Schemat ten obejmuje cztery główne części. Pierwsza to ogólny wstęp i opracowanie zbiorów wzorcowych danych do trenowania nadzorowanych metod głębokiego uczenia się DLM (ang. deep learning methods). Druga część odnosi się już do analizowanego obiektu i obejmuje pozyskiwanie danych z uszkodzonych konstrukcji za pomocą UAV. Następnie w oparciu o DLM następuje analiza w celu wydobycia pożądanych informacji, tj. lokalizacji uszkodzeń, materiałów i rodzaju elementów, na których wystąpiły uszkodzenia, oraz wreszcie samych rodzajów uszkodzeń. Ostatnim elementem jest wizualizacja wyników, aby nadać im formę odpowiednią do wglądu przez inspektorów w celu umożliwienia podjęcia dalszych decyzji. Schemat ogólnej opracowanej procedury inspekcji przedstawiono na rys. 2.

Zastosowanie w SHM

Testy laboratoryjne i terenowe opisywanych wyżej technologii potwierdzają ich potencjał zastosowań w monitoringu technicznym obiektów mostowych. Wszechstronność technologii rozpoznawania obrazu wynika z możliwości łączenia jej z nowoczesnymi platformami pomiarowymi, takimi jak drony, roboty czy smartfony. Ponadto bezkontaktowe możliwości technologii rozpoznawania obrazu stanowią rozwiązanie w sytuacjach, w których nie można zastosować tradycyjnego sprzętu monitorującego ze względu na utrudniony dostęp. Efektywność oraz niezawodność oprogramowania analitycznego i uzyskiwanych za jego pomocą wyników odnoszących się do geometrii została wielokrotnie potwierdzona poprzez porównanie danych uzyskanych ze standardowych czujników przemieszczeń lub odkształceń oraz symulacje numeryczne. Postępy dokonane w DIC w ciągu ostatnich trzech dekad, takie jak ulepszenia aparatów cyfr...