概述
混凝土结构的使用寿命通常在40-50年，之后就会开始出现劣化迹象，这充分说明了定期检查和及时维修对防止事故、保护基础设施的重要性。在混凝土结构劣化评估中，裂缝检测是最关键的诊断指标。传统的人工视觉检查方法存在明显局限性：不仅检查耗时费力，而且在大型结构中很容易遗漏细小裂缝。更为关键的是，裂缝的发展与环境温度变化密切相关，传统视觉检查可能在材料收缩阶段遗漏裂缝。这些问题凸显了开发更高效、更全面的检查技术的迫切需求，以确保混凝土结构的长期安全和可靠性。
来自日本的创新工程师Naveen Kumar针对这一技术挑战，在Seeed的Raspberry Pi驱动HMI设备reTerminal上成功部署了Edge Impulse平台并训练了专用的AI模型。这套基于机器视觉的智能系统能够精准检测和定位混凝土结构表面的裂缝，为实现预测性维护提供了有力的技术支持。
关键信息
Seeed解决方案：Raspberry Pi驱动的HMI reTerminal
行业：表面裂缝检测与定位
挑战
传统的结构检查方式主要依赖专业人员进行人工视觉识别，通过手工素描记录观察结果，最后汇总成检查报告。然而，这种方式不仅成本高昂、耗时费力，而且在裂缝检测的精度和一致性方面都存在明显不足。在这种背景下，引入配备高清显示屏的紧凑便携式智能设备为行业带来了革命性的技术突破。这类设备能够实时展示裂缝数据分析结果，大幅提升检查效率。更重要的是，这些边缘计算设备生成的数据可以轻松地进行复制和传输，实现与其他边缘设备的无缝数据共享，这不仅提高了整体工作效率，还为实现跨多个检查点的数据协同分析开辟了可能。这充分体现了边缘计算设备在简化和改进结构检查中裂缝检测流程的关键作用。
解决方案
在技术平台选择上，开源和开放平台对于算法的灵活部署、后续的批量化推广和跨平台移植能力都至关重要。基于这些考虑，Raspberry Pi平台成为Naveen的不二之选。Seeed作为Raspberry Pi领域的深度参与者，多年来一直为市场提供成熟稳定的Raspberry Pi硬件产品和系统解决方案。作为Seeed的忠实长期用户，Naveen在这次项目中也毫不犹豫地选择了Seeed的reTerminal产品。这款设备在紧凑便携的尺寸、高清显示屏质量和系统可扩展性等方面都完美契合他的项目需求。更重要的是，基于Raspberry Pi CM4的技术架构为整个系统的稳定性和性能表现提供了可靠保障。
Naveen在这个项目中充分运用了机器学习技术构建了专业的表面裂缝检测应用系统。他首先选择了一个经过预训练的图像分类模型，然后在Edge Impulse Studio平台上使用迁移学习技术对模型进行精细调优，最后将优化后的模型成功部署到Seeed reTerminal（搭载Raspberry Pi Compute Module 4）上。这套系统能够实时检测混凝土表面的裂缝并精准定位其位置。
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Seeed Studio自2013年以来一直为Raspberry Pi用户社区服务，并率先加入授权经销商和设计合作伙伴。自2021年第一版reTerminal以来，我们拥有包括reRouter、边缘控制器系列和今年的reTerminal DM在内的一系列产品，服务于创客、制造商、爱好者、学生、工程师、企业以及行业，满足每个需要Raspberry Pi的场景。
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