Identificación automática de defectos en fachadas de piedra. Hacia inspecciones más objetivas y eficientes
Los métodos empleados para la inspección de edificios han estado basados tradicionalmente en el reconocimiento visual, el trazado de esquemas y la toma de notas. Estos procesos de documentación son, debido al gran volumen de elementos presentes en cualquier construcción, largos, tediosos, complejos y, consecuentemente, tienen un elevado coste económico. En el caso de edificios históricos, es fundamental el registro de información relativa a la condición de los ítems que componen la estructura (i.e. bloques de piedra), así como de los defectos presentes en los mismos. Es de destacar que, a la mencionada complejidad en la documentación, hay que añadir la subjetividad en el proceso identificación de defectos y posterior diagnóstico, los cuales dependen de la experiencia del profesional que lleve a cabo la inspección.
En esta conferencia se presenta una nueva estrategia para la automatización de este proceso de documentación: en
primer lugar, se introducen las principales tecnologías y técnicas empleadas en la captura de la realidad; a
continuación, se presenta un nuevo método para la segmentación de piedra y mortero en fachadas digitalizadas de edificios históricos; y finalmente, se muestra una estrategia innovadora, basada en técnicas de aprendizaje automático supervisado, desarrollada para la detección y clasificación de defectos en sillares de piedra. Mediante este trabajo de investigación se busca 1) facilitar y acelerar los procesos de documentación digital asociados a la
inspección de edificios, 2) reducir la subjetividad en la detección de defectos, y en consecuencia 3) optimizar los recursos humanos tradicionalmente asociados a la inspección, que pueden reforzar otras áreas de intervención.
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Enrique Valero Rodríguez research associate, Universidad de Edimburgo
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