Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
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
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
