Un’AI rivoluzionaria addestrata con lo scanner 3D Artec Leo per monitorare le condizioni dei ponti

Lo scanner 3D Artec Leo viene utilizzato per digitalizzare le travi sotto un ponte

Nella vita di tutti i giorni, dire che un oggetto è "duro come l'acciaio" è un modo per enfatizzarne la durata. Dopotutto, è uno dei materiali più resistenti del pianeta. Ma anche l'acciaio ha i suoi limiti.

Molti ponti, ad esempio, sono sostenuti da travi in acciaio soggette a deterioramento a causa di condizioni meteorologiche estreme. Questi guasti possono causare numerosi infortuni e decessi, nonché perdite finanziarie significative, quindi un'ispezione regolare è fondamentale per garantire che rimangano in condizioni sicure per funzionare a pieno regime.

Nei casi in cui si riscontra un deterioramento dei ponti il loro limite di carico deve essere abbassato e, in determinate circostanze, si deve persino chiuderli, con enormi danni economici.

Come si può immaginare, le autorità devono gestire migliaia di ponti nelle infrastrutture nelle città, oltre a essere responsabili di altri servizi pubblici. Bilanciare questi due aspetti rende essenziale verificare l’efficienza dei ponti per allungarne la durata di servizio.

Ecco perché i ricercatori della Technische Universität di Dresda e dell'Università del Massachusetts Amherst hanno iniziato a sviluppare un metodo di ispezione dei ponti in acciaio più rapido e accurato.

Travi in acciaio che mostrano segni di deterioramento (rappresentati nei dati di scansione 3D acquisiti)

Attualmente, l'esame approfondito di tali infrastrutture comporta la rimozione del materiale corroso e la misurazione della struttura rimanente, utilizzando una tecnica di acquisizione a punto singolo ad ultrasuoni, che richiede molto tempo e manodopera. Con Artec Leo, d'altra parte, i ricercatori hanno ora identificato un modo molto più efficiente di misurare le travi e acquisire i dati altamente dettagliati necessari per analisi più rapide e approfondite.

L'efficienza di Leo: "tutta un’altra storia"

Inizialmente, i ricercatori hanno sviluppato il loro flusso di lavoro lavorando sui dati acquisiti con uno scanner laser terrestre. L'Università del Massachusetts Amherst ospita il Digital Media Lab 3D Innovation Center, una struttura ricca di tecnologie avanzate tra cui un dispositivo montato su treppiede, che in precedenza era stato utilizzato per digitalizzare paesaggi all'aperto come le rive dei fiumi.

Identificati i modelli di corrosione su una trave in acciaio dismessa, si è riscontrato che questo scanner LiDAR catturava dettagli sufficienti. Tuttavia, nell'ispezione del ponte nella vita reale, le travi devono essere misurate alle due estremità, richiedendo all'operatore di misurarle nel cestello elevatore di una gru.

Con l'obiettivo di una maggiore flessibilità il team è passato ad Artec Leo, un dispositivo wireless con una precisione di 0,1 mm e una velocità di acquisizione fino a 35 milioni di punti/s. Fornito dall'ambasciatore Artec 3D Source Graphics, Leo non è solo veloce e compatto, ma anche incredibilmente intuitivo: imparare a usarlo è facile, anche per chi non ha esperienza di scansione e necessita un'elevata precisione fin dalle prime scansioni.

La deviazione delle travi e l'analisi dello spessore rimanente sono state eseguite su una trave di ponte naturalmente corrosa, partendo dai dati di scansione 3D di Artec Leo

"Di solito la corrosione si verifica sulle travi, le strutture di supporto del ponte. A causa della superficie del ponte è necessario scansionarne un lato, fermarsi, spostare la gru, quindi scansionare l'altro", ha affermato Simos Gerasimidis, professore associato dell'Università del Massachusetts Amherst. "Quindi avere uno scanner portatile, versatile e facile da spostare è molto importante. Leo ti comunica persino se sei troppo vicino o troppo lontano, quindi sai subito se la scansione è andata a buon fine o meno".

"Con Leo, in cinque minuti raccogli (almeno) centinaia di migliaia di punti. Usando i metodi tradizionali, catturi solo un punto in tre minuti. Quindi, se misuri l'efficienza in base al tempo e i dati acquisiti, è tutta un'altra storia".

Ispezione predittiva con l’AI

Dopo aver padroneggiato la scansione 3D con Leo, Gerasimidis e i suoi colleghi si sono dedicati ad affinare il loro flusso di lavoro. L'elaborazione è iniziata all'interno di Artec Studio, il software di acquisizione ed elaborazione delle scansioni di Artec 3D dotato di una modalità HD per ottenere scansioni ultra nitide (anche durante la digitalizzazione di superfici metalliche lucide) e algoritmi unici che consentono il miglior tracciamento delle texture e della geometria.

L'analisi della trave sarebbe anche possibile utilizzando gli strumenti di ispezione integrati nel programma, ma il team ha scelto di lavorare con nuvole di punti grezze per evitare qualsiasi possibilità di disallineamento.

Durante il riordino dei dati, hanno generato mappe di contorno 2D, che hanno illustrato lo spessore rimanente della "piastra a nastro" (o pannello in acciaio) di ciascuna trave. Da sole, queste mappe offrono agli ispettori un modo semplice e veloce per visualizzare le condizioni di una trave. Ma i ricercatori non avevano finito: volevano sviluppare un modo di utilizzare questi dati per scoprire la capacità di carico del ponte.

Quindi, una volta inseriti i dati in un sistema di coordinate, il team li ha inseriti in ABAQUS, un software di analisi agli elementi finiti (FEA), per l'analisi strutturale. Dopo aver ripetuto questo processo con scansioni multiple di tre travi dismesse, hanno utilizzato i loro risultati FEA combinati per generare "scenari" computazionali in cui il sovraccarico avrebbe portato al fallimento.

"Per ciascuno dei 1.400 scenari di corrosione creati, abbiamo utilizzato un quadro algoritmico sviluppato specificamente per generare un modello ad elementi finiti", ha spiegato il ricercatore della TU Dresda George Tzortzinis. "In seguito, possiamo identificare la capacità attuale e l'esatta modalità di guasto della trave corrosa."

Una scansione 3D completa della trave, inclusi piccoli fori e dettagli di superficie fini

Con l'obiettivo di accelerare ulteriormente l'analisi dei ponti, la squadra ha in seguito utilizzato questi scenari per addestrare un'intelligenza artificiale in grado di trovare dei modelli ricorrenti tra i dati esaminati utilizzando l'apprendimento automatico e il calcolo della capacità. Se gli ingegneri di valutazione del carico inserissero mappe di contorno acquisite con la scansione 3D in questo strumento di intelligenza artificiale potrebbero valutare automaticamente la capacità di una trave di trasportare determinati carichi.

Dopo aver dimostrato questo approccio in un ambiente controllato, il team ha continuato ad applicarlo nella pratica, con l'ispezione di un ponte in servizio nel Massachusetts. Nonostante le vibrazioni e le restrizioni di accessibilità, sono riusciti a identificare rapidamente ed efficacemente le aree usurate in aree simili lungo le travi e generare i dati di cui gli ingegneri hanno bisogno per assegnare i valori di carico del ponte con una precisione molto maggiore.

Quale futuro per l'ispezione basata sull'intelligenza artificiale?

Come nei metodi convenzionali di ispezione dei ponti, i ricercatori hanno bisogno di noleggiare una gru e bloccare parzialmente la circolazione, ma sono anche più veloci e riducono significativamente l'incertezza dell'ispezione. Ci sono oltre 20.000 ponti in acciaio negli Stati Uniti classificati come "scadenti" e oltre 100.000 "accettabili", quindi si ritiene che questo approccio più efficiente potrebbe aiutare l'Amministrazione federale delle autostrade e le autorità dei trasporti statali ad affrontare un arretrato di riparazioni stimato a 125 miliardi di dollari.

Andando avanti, il team propone che le sue scoperte vengano inserite in un corso di formazione completo sulla raccolta dei dati, che porti uniformità al settore. Nel lungo termine, ritengono che l'integrazione della classificazione del carico basata sull'intelligenza artificiale e degli strumenti di confronto delle perdite di sezione nei sistemi di gestione dei ponti potrebbe anche migliorare la manutenzione delle infrastrutture pubbliche negli Stati Uniti.

"Ci sono diversi stati degli Stati Uniti che stanno prendendo in considerazione l'integrazione della scansione 3D nel loro flusso di lavoro – alcuni hanno già Artec Leo", ha concluso Gerasimidis. "Questo è un settore in lenta evoluzione, le persone hanno bisogno di vedere le prove e ora ce l'abbiamo. Penso che questa tecnologia continuerà a crescere in questo settore. Potrebbe non accadere nei prossimi sei mesi, ma su una scala di 5-10 anni cambierà tutto".

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