Detecção e quantificação eficiente de fissuras em estruturas de concreto usando IoT

Atualmente, o transporte público em nosso país tem um uso significativo de pontes e túneis. Manter a segurança dessas estruturas se torna a necessidade do momento. Fissuras podem levar a falhas súbitas em estruturas de concreto. Nos últimos anos, houve um aumento no uso de técnicas de processamento de imagem como método de Inspeção Não Destrutiva (NDT) para detectar defeitos e anomalias em tais estruturas. Portanto, este trabalho apresenta um modelo de processamento de imagem eficiente para identificar e quantificar as fissuras em estruturas comuns usando dois algoritmos. O primeiro algoritmo utiliza um método de classificação de padrões para classificar os espécimes identificados como fissura ou não. Este algoritmo de classificação de padrões foi testado e avaliado com os espécimes de teste de estruturas com fissuras induzidas. O segundo algoritmo, chamado de processamento morfológico, utiliza uma estratégia de limiares eficiente para melhorar a precisão da detecção das fissuras. Aqui, o objetivo é detectar até as fissuras mais sutis e ampliá-las. Assim, qualquer um dos algoritmos pode ser adotado dependendo da aplicação. Os algoritmos desenvolvidos foram testados em campo real na fase final e alcançaram uma precisão de detecção de quase 96,37% e todas as imagens obtidas foram armazenadas digitalmente em um servidor web.