Aan de hand van kunstmatige intelligentie (ook wel articifiële intelligentie of AI genoemd) kan schade in betonnen bouwelementen automatisch gedetecteerd worden.
Het handmatig detecteren van bouwdefecten in muren, balken … kan tijdrovend zijn, zeker als het om grote oppervlakken gaat. Kunstmatige intelligentie kan deze taak ondersteunen door visuele defecten automatisch te detecteren.
Aan de hand van een reeks foto’s (bv. van de muren van een gebouw) kan eventuele schade automatisch opgespoord en geanalyseerd worden. Welke foto’s bevatten een defect en van welke soort? Hoe groot is het defect? Kunstmatige intelligentie maakt het mogelijk om deze vragen op een efficiëntere manier te beantwoorden.
Er kunnen verschillende soorten defecten gedetecteerd worden. Bij beton kan er bijvoorbeeld een onderscheid gemaakt worden tussen scheuren, kalkuitslag (efflorescentie) en gaten. In het onderstaande voorbeeld wordt er via kunstmatige intelligentie aan de hand van kleuren duidelijk gemaakt welk type defecten er in de foto gedetecteerd worden: paars voor scheuren, geel voor kalkuitslag, groen voor gaten.
OORSPRONKELIJKE FOTO
GEDETECTEERDE DEFECT
Kunstmatige intelligentie is dus in staat om betondefecten te detecteren, te rangschikken naar soort en de exacte plaats van het defect aan te geven op de aangeleverde foto’s. We merken echter wel op dat de detectie niet 100 % perfect is: zeer fijne schadevorming wordt op sommige foto’s immers niet opgespoord. Verdere ontwikkeling van het AI-model kan de kwaliteit van de detectie nog verhogen.
Deze detectie van betondefecten aan de hand van kunstmatige intelligentie werd door het WTCB uitgevoerd met behulp van een fotodataset van Li S., Zhao X. en Zhou G. (2019).
Heb je zelf een case waar laserscanning een oplossing kan zijn? Ben je geprikkeld en wil je meer weten over deze of andere digitale metingen? Klik dan op de knop aan de linkerkant en neem contact met ons op!
