La rivista Buildings pubblica nel volume 16, pagina 3955, uno studio intitolato Automated Segmentation and Length Estimation of Tiny Building Sealant Cracks Using Deep Learning. La ricerca è dedicata alla segmentazione automatica e alla stima della lunghezza di fessurazioni di dimensioni molto ridotte che interessano i sigillanti impiegati negli edifici e si colloca nel campo dell’intelligenza artificiale applicata al settore delle costruzioni.
Le operazioni automatizzate
Il lavoro affronta due elaborazioni distinte e complementari:
- la segmentazione automatica delle fessurazioni, ovvero la loro individuazione e delimitazione;
- la stima della lunghezza, cioè la quantificazione dell’estensione lineare delle fessurazioni individuate.
L’oggetto dell’analisi sono fessurazioni di dimensioni particolarmente contenute: la scala ridotta del difetto costituisce l’elemento di specificità dichiarato nella definizione del problema affrontato dallo studio.
La tecnologia di base
La metodologia impiegata rientra nelle tecniche di deep learning. L’automazione copre la sequenza descritta dalla ricerca, dal riconoscimento delle fessurazioni dei sigillanti alla misura della loro lunghezza. Per gli elementi di dettaglio sul modello, sui dati utilizzati e sui risultati sperimentali occorre fare riferimento al testo integrale della pubblicazione.
Riferimento bibliografico
- Buildings, volume 16, pagina 3955: “Automated Segmentation and Length Estimation of Tiny Building Sealant Cracks Using Deep Learning”.
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