AI-Based Inspection
L’AI-Based Inspection utilizza tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI), Computer Vision e analisi automatizzata delle immagini per supportare l’individuazione di corrosione, difetti del rivestimento, degrado superficiale e altre anomalie su infrastrutture e impianti industriali.
Italcorr sviluppa e integra soluzioni AI con i tradizionali metodi di controllo non distruttivo (CND/NDT), corrosion monitoring e Asset Integrity Management, con l’obiettivo di rendere le attività di ispezione più rapide, ripetibili e facilmente documentabili.
Computer Vision per il rilevamento della corrosione
Gli algoritmi di Computer Vision possono analizzare immagini acquisite durante le ispezioni e identificare automaticamente aree che presentano caratteristiche compatibili con:
- corrosione superficiale;
- ruggine;
- pitting visibile;
- degrado e distacco del rivestimento;
- blistering e coating failure;
- anomalie superficiali;
- danneggiamenti di componenti metallici.
Le aree sospette possono essere evidenziate direttamente sull’immagine e successivamente sottoposte alla valutazione dell’ispettore.
Come funziona
Il processo può comprendere diverse fasi:
1. Acquisizione delle immagini
Le immagini possono essere ottenute tramite smartphone, fotocamere industriali, UAV/droni, sistemi robotizzati o durante una normale ispezione visiva.
2. Analisi mediante AI
Il modello di Computer Vision analizza le immagini e ricerca pattern compatibili con le tipologie di difetto per le quali è stato addestrato.
3. Identificazione delle anomalie
Le aree potenzialmente interessate vengono localizzate e classificate.
4. Verifica dell’ispettore
I risultati dell’algoritmo vengono sottoposti alla verifica tecnica di personale qualificato.
5. Integrazione con altri dati di ispezione
Quando necessario, i risultati possono essere confrontati con misure UT, VT, dati di corrosione, protezione catodica, termografia e altre tecniche diagnostiche.
Applicazioni
L’AI-Based Inspection può essere applicata a:
- pipelines e piping industriale;
- serbatoi di stoccaggio;
- strutture metalliche;
- ponti e infrastrutture;
- impianti industriali;
- raffinerie e depositi;
- strutture difficilmente accessibili;
- immagini provenienti da ispezioni UAV;
- archivi fotografici di precedenti campagne di ispezione.
Analisi di grandi quantità di immagini
Uno dei principali vantaggi dell’AI è la possibilità di effettuare un pre-screening di grandi quantità di immagini.
Durante un’ispezione con drone o una campagna fotografica possono essere generate centinaia o migliaia di immagini.
Un sistema AI può supportare l’ispettore nell’individuazione delle immagini che presentano possibili anomalie, permettendo di concentrare l’analisi tecnica sulle aree più significative.
AI + NDT
L’Intelligenza Artificiale non sostituisce i controlli non distruttivi né il giudizio dell’ispettore.
Una possibile indicazione di corrosione identificata su un’immagine può richiedere una successiva verifica mediante:
VT → UT → MT/PT → misurazione dello spessore → valutazione ingegneristica
Questo approccio permette di utilizzare l’AI come strumento di screening e supporto decisionale, mantenendo la verifica tecnica attraverso metodi di ispezione appropriati.
AI per il monitoraggio nel tempo
Un’ulteriore applicazione riguarda il confronto tra immagini dello stesso componente acquisite in periodi differenti.
L’analisi temporale può supportare:
- identificazione di nuove anomalie;
- monitoraggio dell’evoluzione della corrosione;
- confronto dello stato superficiale;
- definizione delle aree da sottoporre a nuova ispezione;
- pianificazione delle attività di manutenzione.
L’integrazione con database di ispezione e sistemi GIS può inoltre permettere di associare le anomalie alla loro posizione sull’infrastruttura.
Human-in-the-Loop
Italcorr considera l’AI uno strumento di supporto all’ingegnere e all’ispettore.
Per questo motivo viene adottato un approccio Human-in-the-Loop, nel quale i risultati generati dagli algoritmi vengono verificati e interpretati da personale tecnico.
L’obiettivo non è sostituire l’esperienza dell’ispettore, ma fornire un ulteriore livello di analisi capace di migliorare l’efficienza e la tracciabilità delle attività di ispezione.
Sviluppo e validazione
Le prestazioni di un sistema AI dipendono dalla qualità delle immagini, dal dataset utilizzato per l’addestramento, dalle condizioni ambientali e dalla tipologia di difetto.
Per questo motivo i modelli devono essere addestrati, testati e validati prima dell’utilizzo operativo e le loro indicazioni devono essere correlate, quando necessario, con tecniche di ispezione convenzionali.
Verso l’Intelligent Asset Integrity
L’integrazione tra:
AI + Computer Vision + NDT + Corrosion Monitoring + dati storici
permette di sviluppare nuovi strumenti per la gestione dell’integrità degli asset industriali.
Italcorr sta sviluppando applicazioni di AI-Based Inspection per il rilevamento della corrosione e dei difetti superficiali, con particolare attenzione all’integrazione tra analisi automatizzata delle immagini e metodologie tradizionali di ispezione.