Detección automática del daño en estructuras de concreto reforzado usando redes neuronales

Automatic damage detection in reinforced concrete structures using neural networks

Resumen

La detección de daño en estructuras de concreto es un aspecto crítico de los planes de gestión de la infraestructura civil. Este artículo propone un sistema económico de detección y clasificación de daños, fisuras y descascaramiento, en elementos de concreto reforzado. Principalmente, este sistema se basa en el uso de redes neuronales con el objetivo de realizar las mediciones automáticas y sin contacto para obtener una inspección más efectiva. El primer paso en el desarrollo del sistema propuesto es la colección y curación de la data. El segundo consiste en la preparación y etiquetado de la data. Posteriormente, la data se emplea para entrenar los algoritmos de aprendizaje profundo. Por último, los algoritmos entrenados son implementados en una interfaz gráfica que permite su uso intuitivo. A partir de la calibración del sistema con una serie de imágenes, se obtuvo un 98% de precisión para Unet y 74.85% para Yolov3.