Identificação automatizada de manifestações patológicas por meio de segmentação semântica: fissuras, rachaduras, trincas e fendas

Abstract

RESUMO Esta pesquisa apresenta a utilização de segmentação no processo de inspeção de fissuras, rachaduras, trincas e fendas, que tem como objetivo automatizar o processo de identificação dessas manifestações, visando uma redução no tempo. Através do diagnóstico manual em um campus universitário no sul do Maranhão, foram selecionadas 10 manifestações, as quais foram empregadas tanto na inspeção manual como na identificação automatizada por meio da segmentação semântica. Por meio de uma revisão bibliográfica se conheceu mais profundamente o processo de inspeção manual de fissuras, rachaduras, trincas e fendas, além, do processo de treinamento e aplicação de uma rede neural. Após a realização da inspeção manual e do estudo das manifestações por segmentação semânticas, foi realizada uma análise comparativa do tempo dos dois métodos. Diante dos resultados obtidos constatou-se que a utilização de segmentação semântica nesse processo de inspeção se mostra promissor, necessitando de mais estudo para melhorar e expandir sua usabilidade.___ABSTRACT This research presents the use of segmentation in the process of inspection of fissures, cracks, cracks and crevices, which aims to automate the process of identifying these manifestations, aiming at a reduction in time. Through manual diagnosis on a university campus in southern Maranhão, 10 manifestations were selected, which were used both in manual inspection and in automated identification through semantic segmentation. Through a bibliographic review, the process of manual inspection of cracks, cracks, cracks and crevices was known more deeply, in addition to the training process and application of a neural network. After carrying out the manual inspection and studying the manifestations by semantic segmentation, a comparative analysis of the time of the two methods was carried out. In view of the results obtained, it was found that the use of semantic segmentation in this inspection process is promising, requiring further study to improve and expand its usability.