The post has been translated automatically. Original language: Russian
Construction remains one of the most difficult industries in terms of quality control. Any mistake during the construction phase of a building or industrial facility can lead to additional costs, safety risks, or even the project's shutdown. The traditional approach of visual inspection by engineers and spot checks has long been unable to cope with the demands of speed and accuracy.
Modern artificial intelligence algorithms allow you to automatically analyze images and video streams from cameras or drones in order to identify:
- Concrete defects include cracks, voids, and delaminations.
- Deviations from the design dimensions are inconsistencies in wall thickness, surface irregularities, and structural misalignments.
- The condition of the reinforcement and embedded elements is the detection of hidden defects at the stage before pouring concrete.
This means that instead of an engineer's subjective assessment, objective data can be obtained in real time.
- IP cameras are installed on the construction site or drones are used for regular flights.
- The snapshots are transferred to an AI analysis system (cloud or local server).
- Algorithms compare the received data with design documentation or reference models.
- In case of defects, the system generates a report and notification to the quality engineer.
Thus, the engineer does not receive a "bare picture", but a ready-made analysis indicating specific problem areas.
- Cost reduction: early detection of defects is cheaper than troubleshooting after the facility is completed.
- Transparency for the customer: reports confirming the quality of construction can be provided.
- Safety: monitoring of load-bearing structures and concrete elements reduces the likelihood of accidents.
- Project acceleration: less downtime due to repeated inspections and alterations.
Today, such technologies are being actively implemented at large construction sites in China, the UAE and Europe. For Kazakhstan, this is a chance to reach a new level of quality in the construction of industrial facilities and infrastructure.
- “Computer Vision For Defect Detection In Construction" is a new article (2025) that uses Vision Transformer (ViT) for semantic segmentation of defects (cracks, irregularities, corrosion). The ASPD
- “Improved Building Surface Defect Detection Based on Deep Learning" (MDPI) — detection of multiple types of defects on building surfaces with improvements YOLOv5 / YOLOv7 and others MDPI
- "Automated vision-based concrete crack measurement system" is an accurate measurement of cracks on the concrete surface. ScienceDirect
- “A Review of Computer Vision-Based Crack Detection” is a review that shows which methods (morphological operations + deep learning) help to effectively detect cracks even in difficult lighting conditions and with texture. MDPI
- "Concrete Surface Crack Detection with Convolutional-based Deep Learning Models" is a study comparing different architectures (VGG19, ResNet50, etc.) in terms of accuracy and sensitivity when detecting cracks. arXiv
- "Drexel Researchers Propose an AI-Guided System for Robotic Inspection of Buildings, Roads and Bridges” is about a system that combines computer vision + robots (or drones) to inspect defects and create digital counterparts. Drexel University
Строительство остаётся одной из самых сложных отраслей с точки зрения контроля качества. Любая ошибка на этапе возведения здания или промышленного объекта может привести к дополнительным затратам, рискам для безопасности или даже остановке проекта. Традиционный подход ― визуальный осмотр инженерами и выборочные проверки ― давно не справляется с требованиями скорости и точности.
Современные алгоритмы искусственного интеллекта позволяют автоматически анализировать изображения и видеопотоки с камер или дронов, чтобы выявлять:
- Дефекты бетона — трещины, пустоты, расслоения.
- Отклонения от проектных размеров — несоответствие толщины стен, неровности поверхностей, перекосы конструкций.
- Состояние арматуры и закладных элементов — обнаружение скрытых дефектов на этапе до заливки бетона.
Это значит, что вместо субъективной оценки инженера можно получать объективные данные в реальном времени.
- На строительной площадке устанавливаются IP-камеры или используются дроны для регулярных облетов.
- Снимки передаются в систему AI-анализа (облако или локальный сервер).
- Алгоритмы сравнивают полученные данные с проектной документацией или эталонными моделями.
- В случае выявления дефектов система формирует отчёт и уведомление инженеру по качеству.
Таким образом, инженер получает не «голую картинку», а готовый анализ с указанием конкретных проблемных зон.
- Снижение затрат: раннее выявление дефектов обходится дешевле, чем устранение проблем после сдачи объекта.
- Прозрачность для заказчика: можно предоставить отчёты, подтверждающие качество строительства.
- Безопасность: контроль несущих конструкций и бетонных элементов снижает вероятность аварий.
- Ускорение проекта: меньше простоев из-за повторных проверок и переделок.
Сегодня такие технологии активно внедряются на крупных стройках в Китае, ОАЭ и Европе. Для Казахстана это шанс выйти на новый уровень качества в строительстве промышленных объектов и инфраструктуры.
- “Computer Vision For Defect Detection In Construction” — новая статья (2025), где используется Vision Transformer (ViT) для семантической сегментации дефектов (трещины, неровности, коррозия). The ASPD
- “Improved Building Surface Defect Detection Based on Deep Learning” (MDPI) — детекция множественных типов дефектов на поверхностях здания с улучшениями YOLOv5 / YOLOv7 и др. MDPI
- “Automated vision-based concrete crack measurement system” — работа по точному измерению трещин на поверхности бетона. ScienceDirect
- “A Review of Computer Vision-Based Crack Detection” — обзор, который показывает, какие методы (морфологические операции + глубокое обучение) помогают эффективно обнаруживать трещины даже в сложных условиях освещения и с текстурой. MDPI
- “Concrete Surface Crack Detection with Convolutional-based Deep Learning Models” — исследование, где сравниваются разные архитектуры (VGG19, ResNet50 и др.) по точности и чувствительности при обнаружении трещин. arXiv
- “Drexel Researchers Propose AI-Guided System for Robotic Inspection of Buildings, Roads and Bridges” — про систему, которая комбинирует компьютерное зрение + роботов (или дронов) для инспекции дефектов и создания цифровых двойников. Drexel University
