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Las ventajas de digitalizar los datos de perforación con técnicas de visión por ordenador

Actualizado: 13 feb



El análisis de datos de sondeos es un aspecto crítico de cualquier proyecto de construcción. Proporciona información valiosa sobre las propiedades geológicas y geofísicas de la zona, ayudando a los ingenieros a tomar decisiones informadas sobre el diseño, la seguridad y la estabilidad de la estructura. Analizando los datos obtenidos del sondeo, los ingenieros pueden determinar el tipo de suelo o formación rocosa presente, la profundidad del lecho rocoso y otros factores importantes que pueden afectar a los cimientos de la estructura.


Con esta información, pueden diseñar y construir un edificio más eficiente, seguro y estable. Uno de los retos del análisis de datos de sondeos es el enorme volumen de datos que hay que procesar. Los datos suelen registrarse en PDF u otros formatos no estructurados, lo que dificulta la extracción de información significativa.


Aquí es donde entran en juego técnicas de visión por ordenador como la restauración, la detección y el reconocimiento óptico de caracteres. Para entrenar los algoritmos de OCR y detección, los ingenieros alimentan los algoritmos con grandes cantidades de datos, como texto, formas e imágenes. El proceso de formación es fundamental para garantizar que los algoritmos puedan identificar con precisión la información de los PDF.


Los algoritmos se entrenan para reconocer patrones y formas específicos dentro de los datos, garantizando que puedan identificar y clasificar con precisión todos los datos relevantes. El entrenamiento de OCR implica enseñar al algoritmo a reconocer diferentes fuentes, tamaños y estilos de texto. Esto es especialmente importante, ya que los PDF pueden contener texto descolorido, distorsionado o roto, lo que dificulta su reconocimiento por parte de los algoritmos de OCR tradicionales.


Los ingenieros utilizan técnicas de aumento de datos para entrenar el algoritmo de OCR en una amplia gama de tipos de texto y fondos para asegurarse de que puede reconocer todos los tipos de texto con precisión. El entrenamiento de detección implica enseñar al algoritmo a reconocer patrones o formas específicas dentro de los datos, como gráficos o diagramas. Los ingenieros utilizan técnicas de aumento de datos para entrenar el algoritmo de detección en una amplia gama de formas y patrones para asegurarse de que puede identificar y clasificar con precisión todos los datos relevantes.


Una vez entrenados los algoritmos de OCR y detección, pueden extraer con precisión los datos pertinentes de los PDF, lo que permite a los ingenieros obtener información sobre las propiedades geológicas y geofísicas de la zona. Esta información puede utilizarse para diseñar y construir un edificio más eficiente, seguro y estable.


El uso de técnicas de visión por ordenador para digitalizar datos de perforaciones es fundamental en las prácticas de construcción modernas, ya que permite identificar posibles problemas o riesgos en una fase temprana del proceso de construcción, lo que permite a los ingenieros tomar medidas proactivas para mitigarlos.


Parichehr Behjati

PhD. Computer Vision Research Engineer geotécnica, ingeniero de software, software de ingeniería geotécnica, AI de la construcción, software de ingeniería civil

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