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Recientemente, un equipo de investigación de la Universidad de Tongji ha logrado importantes avances en la detección de estructuras de revestimiento de hormigón subterráneas, basándose en la cámara hiperespectral FigSpec FS-27 desarrollada por Hangzhou CHNSpec Technology, el equipo construyó con éxito una tecnología de detección no destructiva que integra imágenes hiperespectrales (HSI) y redes neuronales profundas (DNN). Esta tecnología permite el monitoreo automatizado y de alta precisión, así como la visualización de defectos, de la resistencia a la compresión de los revestimientos de túneles subterráneos. Los hallazgos relacionados han sido aceptados para su publicación por la revista internacional de primer nivel Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering (revista SCIE Q1 Top).
Los puntos débiles en la detección de ingeniería subterránea resaltan la necesidad de innovación en los métodos tradicionales
Con la aceleración de la urbanización, las infraestructuras subterráneas como los túneles de metro y los pasos subterráneos de ríos continúan expandiéndose. Como estructura protectora central en la ingeniería subterránea, la resistencia a la compresión de los revestimientos de hormigón afecta directamente a la integridad estructural y la seguridad operativa. Sin embargo, el entorno subterráneo es cerrado y complejo, y los métodos de detección tradicionales se enfrentan a muchas limitaciones: los métodos destructivos como el muestreo de núcleos y las pruebas de extracción dañan la estructura y consumen mucho tiempo y mano de obra; las tecnologías no destructivas convencionales como los ultrasonidos y los martillos de rebote carecen de la precisión suficiente y no pueden lograr la visualización espacial de la distribución de la resistencia, lo que dificulta la identificación precisa de defectos locales como grietas, desconchamientos y filtraciones.
Los datos operativos de túneles que cruzan ríos como la Línea 12 del Metro de Shanghái y la Línea 8 del Metro de Qingdao muestran que la erosión prolongada de las aguas subterráneas y el estrés geológico pueden provocar fácilmente la degradación de la resistencia del revestimiento. Sin un monitoreo oportuno y preciso, pueden ocurrir riesgos estructurales. Por lo tanto, el desarrollo de tecnología de detección no contactada, automatizada y de alta precisión se ha convertido en una necesidad urgente para el mantenimiento de la ingeniería subterránea.
La cámara hiperespectral CHNSpec proporciona un empoderamiento central, logrando tres innovaciones técnicas
La cámara hiperespectral CHNSpec FigSpec FS-27 seleccionada por el equipo de investigación se convirtió en el soporte de hardware clave detrás de este avance tecnológico. La cámara está equipada con un sensor InGaAs capaz de capturar 1024 bandas espectrales consecutivas en el rango espectral del infrarrojo cercano de 900 a 1700 nm, logrando una resolución espectral de 6,5 nm. Puede capturar con precisión las sutiles diferencias de características espectrales en la superficie del hormigón, proporcionando abundante información fisicoquímica para la evaluación de la resistencia. Combinado con fuentes de luz halógena y un panel de calibración de reflectancia estándar, el dispositivo aún puede obtener de forma estable imágenes espectrales de alta definición de 1280 × 1280 en entornos de túneles oscuros y complejos, cumpliendo con los estrictos requisitos de la detección in situ.
Basándose en los datos espectrales de alta dimensión obtenidos por la cámara, el equipo desarrolló de forma innovadora dos modelos de regresión DNN. Entre ellos, el regresor neuronal profundo de espectro segmentado (SegS_DNR) tuvo el mejor rendimiento: a través de la fusión de características espaciales y espectrales utilizando una ventana de píxeles de 5 × 5, el modelo logró un coeficiente de determinación del conjunto de pruebas (Rp²) de 0,925 y una desviación predictiva residual (RPD) de 5,28, superando con creces los modelos tradicionales de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) y de bosque aleatorio (RFR). Mientras tanto, generó mapas de calor de distribución de la resistencia a la compresión en 2D que presentan visualmente las diferencias de resistencia en diferentes regiones del revestimiento, logrando los objetivos duales de “detección cuantitativa + presentación visual”.
En la verificación in situ realizada en el túnel que cruza el río Huangpu de la Línea 12 del Metro de Shanghái, la tecnología no solo midió con precisión la resistencia a la compresión de las secciones normales (promedio de aproximadamente 47,6 MPa), sino que también identificó claramente las características de degradación de la resistencia en áreas con grietas, desconchamientos y filtraciones: la resistencia de la región defectuosa promedió entre 33 y 37 MPa, lo que coincide en gran medida con los resultados reales de detección de ingeniería, con una precisión de reconocimiento comparable a la de los ingenieros superiores.
Empoderando el mantenimiento inteligente y liderando un nuevo paradigma en la detección de ingeniería subterránea
En este avance tecnológico, se validaron completamente las ventajas de alta estabilidad y alta resolución espectral de la cámara hiperespectral CHNSpec FigSpec FS-27. Su aplicación colaborativa con algoritmos de aprendizaje profundo ha transformado por completo el modelo de detección tradicional para estructuras de revestimiento subterráneas. La tecnología no requiere contacto con la superficie de la estructura, puede completar rápidamente la detección de escaneo de gran área, y los mapas de distribución de resistencia generados pueden respaldar directamente la toma de decisiones de mantenimiento, mejorando significativamente la naturaleza científica y la eficiencia de la gestión del ciclo de vida de la ingeniería subterránea.
En la actualidad, la tecnología ha completado aplicaciones piloto en proyectos de ingeniería subterránea en condiciones geológicas complejas, como túneles que cruzan ríos y submarinos. En el futuro, puede integrarse con la inspección robótica, IoT (Internet de las cosas) y tecnologías BIM (Building Information Modeling) para construir un sistema de monitoreo inteligente para la infraestructura subterránea. Según el portavoz relevante de CHNSpec, la empresa continuará optimizando la adaptabilidad de la ingeniería de los equipos de imágenes hiperespectrales y proporcionará soluciones técnicas más específicas para las necesidades de pruebas no destructivas en transporte, ingeniería civil, geología y otros campos.
La implementación de este logro de investigación no solo proporciona una nueva vía técnica para la garantía de la seguridad de la ingeniería subterránea, sino que también demuestra la competitividad central de los equipos hiperespectrales de producción nacional en aplicaciones de investigación e ingeniería de alta gama, inyectando un nuevo impulso a la operación segura y sostenible de la infraestructura subterránea de China.
FS-27 es una cámara hiperespectral de imágenes de infrarrojo cercano de onda corta de la serie FigSpec® FS2X. Adopta la tecnología de separación espectral de rejilla de transmisión y presenta alta resolución y alta estabilidad, lo que la hace adecuada para el análisis de imágenes espectrales profesionales en múltiples campos.
Características principales del producto:
Excelente rendimiento espectral: cubre el rango de infrarrojo cercano de onda corta de 900 a 1700 nm, con una resolución de longitud de onda mejor que 6 nm y compatible con 1024 canales espectrales. Calidad de imagen confiable: la resolución de la imagen alcanza 1280 × 1280, el rango dinámico es de 12 bits, la relación señal/ruido es de 600:1 y el nivel de luz parásita es de solo 0,5 %. Operación conveniente y eficiente: la cámara de imagen de escaneo incorporada y la cámara de vista auxiliar pueden monitorear el área de disparo en tiempo real; admite múltiples funciones ROI regionales; la velocidad de imagen es de 10 segundos por escaneo.
