Desarrollo de una Plataforma de Inspección Rápida de Buques Marinos Basada en Técnicas de Sensores Remotos

El objetivo general del proyecto propuesto es el desarrollo de un prototipo de identificación rápida y automatizada de imperfecciones en el casco y elementos estructurales de los buques utilizando técnicas de sensores remotos para agilizar los procesos de inspección. Las imágenes capturadas serán analizadas utilizando algoritmos de visión por computadora basados en inteligencia artificial para identificar los puntos de interés.

El Canal de Panamá representa la piedra angular de un engranaje de un servicios integrados asociados a la vía interoceánica, que representan un aporte significativo a la economía nacional, tanto de manera directa como indirecta. Con el objetivo de mantener la operabilidad continua de los buques marinos que transitan por el Canal de Panamá y cumplir con las regulaciones
internacionales, estos deben ser sometidos a inspecciones periódicas de manera obligatoria. En la actualidad, es necesario que los buques marinos detengan su operación para someterse a estos procesos de inspección cada 5 años. Adicional a los costos de oportunidad involucrados con retirar un buque de circulación para tareas de mantenimiento, estas operaciones requieren de una inversión no despreciable de horas hombre y costos de movilización para personal especializado. Cabe resaltar que en ocasiones las tareas de inspección en dique seco se realizan en espacios con altas concentraciones de materiales tóxicos y/o flamables. Estos factores, en conjunto con las alturas a las que debe operar el personal, incrementan los costos de mano de obra necesaria y resultan en costos elevados de los procedimientos de inspección.
Durante su travesía a través de la vía interoceánica, no es poco común que los buques de carga estén sometidos a tiempos de espera desde 28 horas hasta 10 días en períodos de alto tráfico, con la consideración adicional de las 8-10 horas requeridas para el cruce por la vía. La proximidad al Canal de Panamá provee la valiosa oportunidad de crear valor durante estos tiempos de espera realizando los procesos de pre-inspección en la extensión del buque que sea posible. El aprovechamiento de esta oportunidad tiene el potencial de brindar beneficios importantes al sector logístico local, y el proveer este servicio a los buques conforma un importante servicio de valor agregado a los propietarios de los barcos durante su tránsito por la vía interoceánica.
Con el objetivo de incrementar la eficiencia de los procesos de inspección, e introducir los beneficios adicionales de reducir sus costos y los riesgos que presentan a los operadores humanos en diversas etapas del proceso, se han realizado importantes contribuciones en el desarrollo de aplicaciones relevantes de visión por computadora. Estas aplicaciones realizan, de manera automatizada o semi-automatizada, la detección de posibles puntos de fallas en la superficie de los cascos de los buques marinos.
En adición a las tecnologías particulares de muestreo, los avances recientes en tecnologías de inteligencia artificial para procesamiento de imágenes basadas en redes neuronales (principalmente redes neuronales convolucionales) hacen posible la implementación de plataformas adaptivas de inspección y monitoreo de las condiciones de los cascos de los buques.
El objetivo general del proyecto propuesto consiste en el desarrollo de una plataforma automatizada de identificación rápida de imperfecciones en el casco y elementos estructurales de los buques utilizando técnicas de sensores remotos para agilizar los procesos de inspección. Las imágenes capturadas serán analizadas utilizando algoritmos de visión por computadora basados en inteligencia artificial para identificar los puntos de interés. Los objetivos específicos del proyecto contemplan lo siguiente:
Desarrollar un ambiente de experimentación para la recolección de imágenes de imperfecciones en superficies metálicas en condiciones controladas.
Construir un diccionario de datos que incluya mediciones de imperfecciones superficiales utilizando una cámara hiperespectral y cualquier otra tecnología de sensores remotos complementaria disponible.
Desarrollar un modelo de inteligencia artificial para identificación de corrosión en superficies metálicas.
Construir un prototipo de plataforma móvil de adquisición de datos utilizando un vehículo aéreo no tripulado.
Realizar pruebas de campo para verificación de la eficacia del modelo de visión por computadora desarrollado.

• http://gitts.utp.ac.pa/en/research/