Resumen

En este estudio se utilizó procesamiento de imágenes digitales y una red neuronal artificial (ANN) para determinar la resistencia a la compresión del hormigón en edificios de hormigón armado sin tomar núcleos. Primero, se generaron 32 muestras de concreto en el laboratorio con diferentes proporciones de agua a cemento, tipos de agregado, cantidades de aglutinante, valores de compresión aplicada al concreto fresco y cantidades de aditivo. A continuación, se visualizaron las ubicaciones de 192 núcleos, y las resistencias a la compresión de sus correspondientes muestras se compararon con las imágenes de la superficie del hormigón, que se digitalizaron mediante procesamiento de imágenes. Si las imágenes digitalizadas fueron la capa de entrada, y los procedimientos de entrenamiento y prueba se realizaron utilizando la ANN como capa de salida. Después de las pruebas, el modelo se validó en edificios reales de hormigón armado. Para el proceso de verificación, se utilizaron 20 núcleos tomados de edificios de hormigón seleccionados al azar. Si bien los resultados obtenidos de las muestras producidas en el laboratorio fueron satisfactorios, el porcentaje de éxito de las muestras tomadas en campo fue limitado. Por último, se comparan los hallazgos del estudio con la literatura sobre este tema, especialmente de las últimas dos décadas.

• Materias:Acetamida
• Subjects:Acetamida
• Palabras claves:Concreto reforzado; Edificio; Procesamiento digital de imágenes; Sistema inteligente; Resistencia a la compresión; Experimentación
• Keywords:Reinforced concrete; Building; Digital image processing; Intelligent system; Compressive strength; Experimentation