DETECCIÓN DE GRIETAS EN EL PAVIMENTO USANDO TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Resumen

La evaluación de la condición del pavimento es fundamental en los procesos de mantenimiento y rehabilitación. Los métodos de inspección que emplean imágenes, proporcionan información de la superficie del pavimento, permitiendo un análisis cuantitativo. Este articulo presenta una metodología para la detección de grietas en el pavimento, mediante la aplicación de técnicas de procesamientos de imágenes y redes neuronales artificiales; está dividido en cuatro etapas: i. Adquisición de las imágenes, ii. Procesamiento de imágenes utilizando la transformada Wavelet Scattering, iii. Extracción de características y iv. Clasificación por medio de redes neuronales artificiales. La metodología se aplicó para la detección de los tipos de deterioro: grieta longitudinal, bache y piel de cocodrilo. La clasificación se realizó mediante una red neuronal multicapa, la cual obtuvo una exactitud global de 95,56% y una precisión de 94,44%. El enfoque propuesto puede ser útil para las organizaciones gubernamentales e inspectores en la evaluación de la condición del pavimento.