APLICAÇÃO DE SISTEMAS DE VISÃO COMPUTACIONAL NA INSPEÇÃO DE ESTRUTURAS DE CONCRETO ARMADO

Autores

DOI:

https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v31i72.4663

Palavras-chave:

inspeção concreto armado, patologias, visão computacional

Resumo

Este estudo apresenta uma análise aprofundada da aplicação de sistemas de visão computacional na inspeção de estruturas de concreto armado, destacando o papel essencial da inteligência artificial, suas diversas vantagens e sua elevada capacidade de processamento, que têm promovido significativos avanços na engenharia civil contemporânea. No desenvolvimento da pesquisa, foi criado um modelo robusto utilizando linguagens de programação como Python e bibliotecas especializadas como OpenCV, capazes de identificar e classificar, com precisão, distintas patologias estruturais. Os resultados indicam que a integração dessa tecnologia inovadora pode transformar substancialmente as práticas tradicionais de inspeção, proporcionando diagnósticos mais precisos, expressiva redução de custos operacionais e maior segurança para os profissionais envolvidos.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Rogério Nogueira Pereira, Universidade Estácio de Sá

Graduado em Engenharia Civil, Pós-Graduado em Engenharia de Segurança do Trabalho e Mestre Profissional em Materiais com mais de 10 anos de atuação no ramo Industrial, Construção Civil e Logística. Atuo como docente dos cursos de Engenharia Civil e de Produção nas Instituições de Ensino Superior Centro Universitário de Volta Redonda - UniFOA e Estácio de Sá. Atuo como Nucleador de Extensão na Pró Reitoria de Extensão do UniFOA. Atuo como responsável técnico em empresa na área da Construção Civil. Tenho interesse em continuar o meu desenvolvimento no trabalho de gestão de pessoas e processos. Com mais de uma década de experiência tanto na indústria como na academia, estou dedicado a impulsionar o progresso tecnológico e educacional em minha área. Como engenheiro, tenho liderado equipes em projetos desafiadores, desenvolvendo soluções inovadoras e eficientes para problemas complexos. Minha expertise não se limita apenas à concepção e implementação, mas também se destaca na análise de risco, utilizando ferramentas como HAZOP, APR/APP, garantindo assim a segurança e a eficiência dos projetos em uma variedade de setores, incluindo avaliações imobiliárias, medições e acompanhamento de obras. Além disso, atuo como assistente técnico em perícias e implementação de programas de gestão em segurança do trabalho, com foco não só em aspectos técnicos, mas também em comportamento e liderança de equipes.Como professor, sou apaixonado por compartilhar meu conhecimento e inspirar a próxima geração de engenheiros. Ao longo dos anos, tive o privilégio de orientar e mentorar estudantes, ajudando-os a desenvolver suas habilidades técnicas e profissionais. Acredito firmemente no poder da educação para transformar vidas e impulsionar o progresso da sociedade.Minha abordagem integrada à engenharia, à educação e à análise de risco me permite trazer uma perspectiva única para cada desafio. Sou um defensor fervoroso da aprendizagem ao longo da vida e estou sempre buscando oportunidades para aprimorar minhas habilidades e conhecimentos. Além disso, estou comprometido com a diversidade, a equidade e a inclusão em todos os aspectos do meu trabalho, acreditando que a colaboração de mentes diversas é essencial para a verdadeira inovação. Possuo curso específicos nas áreas de Engenharia Civil e de Segurança do Trabalho. Tenho habilidade com trabalho em equipe, forte senso de colaboração, sou bastante planejado e focado em entregas e prazo, unindo criatividade e inovação. Atualmente é professor do Centro Universitário de Volta Redonda, professor titular do Centro Universitário de Volta Redonda, responsável técnico - CONSTRUMAX RIO PRETO CONSTRUÇÕES LTDA ME, professor da Universidade Estácio de Sá e engenheiro civil avaliador - DLR Engenheiros Associados. Tem experiência na área de Engenharia Civil, com ênfase em Engenharia Civil, atuando principalmente nos seguintes temas: ART, Construção Civil, vedação, ensino e drenagem.

Referências

Associação Brasileira de Normas Técnicas. (2023). ABNT NBR 6118: Projeto de estruturas de concreto - Procedimento. https://www.abntcatalogo.com.br/pnm.aspx?Q=SEFwTjVPK1ozTnFsMWE1M2NRdVhVcUl3eW5lRFZveG9sVys4WWFMOFZERT0=

Bolina, F. L., Tutikian, B. F., & Helene, P. (2019). Patologia de estruturas (1. ed.). Oficina de Textos.

Choi, D., Bell, W., Kim, D., & Kim, J. (2021). UAV-Driven Structural Crack Detection and Location Determination Using Convolutional Neural Networks. Sensors, 21(8), 1–20. https://mdpi.com/1424-8220/21/8/2650

Dümcke, P. (2016). [Fotografia de uma estrutura de concreto armado com textura suave]. Pixabay. https://pixabay.com/pt/photos/concreto-muro-estrutura-urbano-1840731/

Gomide, T. L. F., Gullo, M. A., Neto, J. C. P. F., & Flora, S. M. D. (2020). Inspeção predial total (3. ed.). Oficina de Textos.

Kozik, A. (2021). [Fotografia de uma estrutura de concreto armado com textura áspera]. Pexels. https://www.pexels.com/pt-br/foto/sujo-manchado-textura-parede-7911699/

Krause, M. (2015a). [Foto de uma estrutura de concreto armado com abertura patológica]. Pixabay. https://pixabay.com/pt/photos/rachadura-muro-concreto-textura-695010/

Krause, M. (2015b). [Imagem segmentada de uma estrutura de concreto armado com manifestação patológica]. Pixabay. https://pixabay.com/pt/photos/rachadura-muro-concreto-textura-695010/

Kung, R., Pan, N., Wang, C. C. N., & Lee, P. (2021). Application of Deep Learning and Unmanned Aerial Vehicle on Building Maintenance. Advances in Civil Engineering, 2021(5598690), 1–12. https://doi.org/10.1155/2021/55986900

Lagaros, N. D., & Plevris, V. (2022). Artificial Intelligence (AI) Applied in Civil Engineering (1. ed.). MDPI AG.

Mazer, W. (2012). Inspeção e ensaios em estruturas de concreto. Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

Meira, G. R. (2017). Corrosão de armaduras em estruturas de concreto: Fundamentos, diagnóstico e prevenção (1. ed.). Editora IFPB.

Munawar, H. S., Ullah, F., Shahzad, D., Heravi, A., Qayyum, S., & Akram, J. (2022). Civil Infrastructure Damage and Corrosion Detection: An Application of Machine Learning. Buildings, 12(2), 1-156. https://www.mdpi.com/2075-5309/12/2/15

Ribeiro, D. (2018). Corrosão e Degradação em Estruturas de Concreto (2. ed.). Grupo GEN. https://integrada.minhabiblioteca.com.br/books/9788595152359

Wal_172619. (2021). [Fotografia de uma estrutura de concreto armado com rachadura]. Pixabay. https://pixabay.com/pt/photos/rachadura-muro-concreto-superf%C3%ADcie-6815038/

Downloads

Publicado

26-08-2025

Como Citar

Nogueira Pereira, R., & Carlos Geraldo Queiroz, J. (2025). APLICAÇÃO DE SISTEMAS DE VISÃO COMPUTACIONAL NA INSPEÇÃO DE ESTRUTURAS DE CONCRETO ARMADO. Revista Univap, 31(72). https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v31i72.4663

Edição

v. 31 n. 72 (2025): Revista Univap

Seção

Pesquisa Aplicada

Licença

Copyright (c) 2025 Revista Univap

Creative Commons License
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Licença Creative Commons
Esse trabalho está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.
Esta licença permite que outros distribuam, remixem, adaptem e criem a partir do seu trabalho, mesmo para fins comerciais, desde que lhe atribuam o devido crédito pela criação original.
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode

Artigos Semelhantes

1 2 3 4 5 6 7 8 > >> 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.