Estudio de caso: Inspección de túneles de metro con escaneo móvil 3D y detección automatizada
La inspección oportuna de los túneles de metro es crucial para garantizar la seguridad operativa y el mantenimiento adecuado (ver Fig. 1 y 2). A diferencia de la inspección manual tradicional, el escaneo láser 3D ofrece una mayor eficiencia en la evaluación de la salud de las paredes y la estructura del túnel. Este estudio presenta una nueva metodología de escaneo móvil y detección automatizada, y muestra cómo funciona en la inspección real de un túnel de metro.
1. Información de contexto
El contratista encargado de realizar inspecciones regulares del túnel de metro (ver Fig. 4) solía utilizar escaneo láser terrestre con trípode. Sin embargo, esta técnica presenta inconvenientes, como la necesidad de mover constantemente el equipo y problemas de visibilidad.
2. Solución integral
En esta ocasión, se implementó el Automated Tunnel Scanning & Detection System MS100 en lugar del escaneo láser terrestre convencional. Este sistema móvil y estable (ver Fig. 5) permite escanear de forma continua sin necesidad de mover estaciones ni lidiar con problemas de mosaico de datos. Puedes obtener más información sobre el MS100 en Topocomponentes.
3. Análisis de la misión
Esta revolucionaria solución ofrece escaneo móvil, control motorizado, resultados en el lugar y detección automatizada (ver Fig. 7). El sistema funciona como un médico inteligente que detecta automáticamente defectos estructurales, como ubicación, longitud, tamaño y categoría, mediante algoritmos basados en IA y técnicas de aprendizaje automático. Además de detectar problemas en las paredes, el sistema también proporciona información sobre la estructura del túnel, como datos seccionales, ovalidad de segmentos, fallas de rotura, límites del túnel, calibre y espacio libre (ver Fig. 9 y 10).
4. Descripción del trabajo
Las imágenes ortofotográficas circulares generadas por el software (ver Fig. 12) dividen la parte de la estación en porciones de 1 metro y la parte del túnel de escudo en porciones de 1,5 metros (ver Fig. 11).
La siguiente etapa consiste
en la detección automatizada de los defectos estructurales mediante visión por computadora y análisis de big data (ver Fig. 13). Casi todas las áreas problemáticas (ver Fig. 14) se detectan durante el análisis y cómputo de los datos, y solo un 10% aproximadamente requiere de verificación y edición manual.
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