Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2023 |
Autor(a) principal: |
SOUSA, Alcineide Dutra Pessoa de
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Orientador(a): |
MAUÉS, Luiz Maurício Furtado
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Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil
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Departamento: |
Instituto de Tecnologia
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/15773
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Resumo: |
O processo de manutenção em fachadas é direcionado pelos resultados obtidos na fase de inspeção. Algumas propostas de métodos que visam ao melhoramento do processo de inspeção têm sido discutidas, e entre essas se destacam as que são conduzidas com base nas técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) capturadas por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT). O uso de VANT para capturar imagens em fachadas agiliza o acesso à área inspecionada, e as técnicas de PDI ajudam a automatizar o processo de identificação de manifestações patológicas. Além disso, a Quarta Revolução Industrial tem permitido a utilização de diversas ferramentas tecnológicas nas mais variadas aplicações de engenharia. Entre essas tecnologias podem ser citadas a computação em nuvem e os algoritmos de visão computacional. Nesse contexto, essa pesquisa tem como objetivo aplicar técnicas de PDI para detectar regiões com desplacamento cerâmico em fachadas de edifícios utilizando as tecnologias pertinentes a Indústria 4.0 (Quarta Revolução Industrial). O procedimento metodológico utilizado inicia com a formação de uma base de dados (imagens) capturadas por celular e por VANT. Para fins de modelagem, o algoritmo de detecção de objetos YOLO (You Only Look Once) foi aplicado nas imagens que compõem a base de dados utilizando computação em nuvem. A metodologia aplicada resultou em um programa escrito em python capaz de identificar as regiões com desplacamento, quantificar as cerâmicas faltantes e exportar os resultados da quantificação em uma planilha. O processo de identificação teve taxas de acertos próximos de 99% e a quantificação erros de menos de uma cerâmica por imagem, o que leva a conclusão da viabilidade do programa computacional proposto |