Controllo qualità di ponti mediante droni e algoritmi AI

Contesto

L’uso di componenti prefabbricati in calcestruzzo è oggi comune nella costruzione di ponti e viadotti. Garantire la qualità di questi elementi, spesso molto grandi, è essenziale per la sicurezza delle infrastrutture. I controlli finali tuttavia possono risultare complessi e dispendiosi.
Il progetto realizzato con Immodrone nasce per rispondere a questa esigenza introducendo un sistema innovativo basato su Computer Vision e Intelligenza Artificiale per automatizzare le ispezioni e supportare i tecnici con analisi oggettive. Grazie all’utilizzo di droni e AI, si vogliono rendere i controlli più rapidi, precisi e affidabili, contribuendo alla digitalizzazione del settore infrastrutturale.

Soluzione

La soluzione sviluppata si basa su un sistema di ispezione visiva smart in grado di rilevare anomalie nei componenti prefabbricati. Attraverso droni dotati di fotocamere, vengono acquisite immagini del bullone, rivetto o altro oggetto, che, oltre a documentarne l’integrità, vengono elaborate tramite software. Questi dati alimentano dei modelli di Deep Learning, addestrati per identificare difetti come crepe, irregolarità superficiali o danni. Il risultato è un sistema oggettivo, preciso e scalabile che supporta i tecnici nella verifica della qualità dei manufatti.

Impatto

Il modello sviluppato è stato testato sul test set dimostrando una buona capacità di rilevamento delle classi definite, anche in condizioni variabili di inquadratura e angolazione delle immagini. In particolare, è stato osservato che alcune classi risultano più facilmente individuabili in determinate prospettive, grazie a una maggiore visibilità e chiarezza degli elementi strutturali.

Finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU

Cliente

Immodrone

Settore

Servizi

Area tecnologica

Digital Factory

Tecnologie

Artificial Intelligence | Computer Vision | Deep Learning

Competenza in campo

Definizione dei requisiti, analisi del dataset, validazione dati, supporto tecnico nello sviluppo di modelli di Machine Learning; dimostrazione delle capacità del sistema in ambiente controllato, analisi dei risultati, PoC completo, definizione di una roadmap evolutiva

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