Бұл жазба автоматты түрде аударылған. Бастапқы тіл: Орысша
Құрылыс сапаны бақылау тұрғысынан ең күрделі салалардың бірі болып қала береді. Ғимаратты немесе өнеркәсіптік нысанды салу кезеңіндегі кез келген қателік қосымша шығындарға, қауіпсіздік тәуекелдеріне немесе тіпті жобаны тоқтатуға әкелуі мүмкін. Дәстүрлі тәсіл ― инженерлердің визуалды тексеруі және таңдамалы тексерулер ― жылдамдық пен дәлдік талаптарын ұзақ уақыт бойы орындамады.
Заманауи жасанды интеллект алгоритмдері анықтау үшін камералардан немесе дрондардан кескіндер мен бейне ағындарын автоматты түрде талдауға мүмкіндік береді:
- Бетонның ақаулары-жарықтар, бос жерлер, стратификация.
- Жобалық өлшемдерден ауытқу-қабырғалардың қалыңдығының сәйкес келмеуі, беттердің біркелкі поверхстігі, құрылымдардың қисаюы.
- Арматура мен ендірілген элементтердің күйі-бетон құйылғанға дейінгі кезеңде жасырын ақауларды анықтау.
Бұл инженердің субъективті бағалауының орнына нақты уақыттағы объективті деректерді алуға болатындығын білдіреді.
- Құрылыс алаңында IP камералары орнатылады немесе тұрақты ұшу үшін дрондар қолданылады.
- Суреттер ai талдау жүйесіне (бұлт немесе жергілікті сервер) беріледі.
- Алгоритмдер алынған деректерді жобалық құжаттамамен немесе анықтамалық модельдермен салыстырады.
- Ақаулар анықталған жағдайда жүйе сапа жөніндегі инженерге есеп пен хабарлама қалыптастырады.
Осылайша, инженер "жалаңаш суретті" емес, нақты проблемалық аймақтарды көрсете отырып, дайын талдауды алады.
- Шығындарды азайту: ақауларды ерте анықтау нысанды тапсырғаннан кейін ақауларды жоюға қарағанда арзанырақ.
- Тапсырыс беруші үшін ашықтық: құрылыс сапасын растайтын есептерді ұсынуға болады.
- Қауіпсіздік: тірек құрылымдары мен бетон элементтерін бақылау апаттардың ықтималдығын азайтады.
- Жобаны жеделдету: қайта тексерулер мен өзгертулерге байланысты аз үзілістер.
Бүгінгі таңда мұндай технологиялар Қытайдағы, БАӘ мен Еуропадағы ірі құрылыстарда белсенді түрде енгізілуде. Қазақстан үшін бұл өнеркәсіптік объектілер мен инфрақұрылым құрылысында сапаның жаңа деңгейіне шығу мүмкіндігі.
- "Defect Detection in Construction Computer Vision" - ақауларды (жарықтар, соққылар, коррозия) семантикалық сегментациялау үшін Vision Transformer (ViT) пайдаланатын жаңа мақала (2025). The ASPD
- "Improved Building surface Defect detection based on Deep Learning" (MDPI) — yolov5 / yolov7 және т. б. жақсартулары бар ғимарат беттеріндегі ақаулардың бірнеше түрін анықтау MDPI
- "Automated vision-based concrete crack measurement system" — бетон бетіндегі жарықтарды дәл өлшеу бойынша жұмыс. ScienceDirect
- "A review of Computer Vision-Based Crack Detection" - қандай әдістер (морфологиялық операциялар + терең оқыту) тіпті күрделі жарық жағдайлары мен текстурасы бар жарықтарды тиімді анықтауға көмектесетінін көрсететін шолу. MDPI
- "Convolutional-based Deep Learning Models-пен бетон бетінің Crack Detection" - әртүрлі архитектураларды (VGG19, ResNet50 және т.б.) жарықтар анықталған кезде дәлдігі мен сезімталдығы бойынша салыстыратын зерттеу. arXiv
- "Drexel Researchers propose AI-guided system for Robotic Inspection of Buildings, Roads and Bridges" — ақауларды тексеру және цифрлық егіздерді жасау үшін компьютерлік көру + роботтарды (немесе дрондарды) біріктіретін жүйе туралы. 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
