El grupo GITTS ha desarrollado una plataforma de inspección rápida de buques marinos que utiliza técnicas de sensores remotos para la detección de daños estructurales, corrosión y bioincrustaciones en el casco de embarcaciones. El sistema integra cámaras multiespectrales e hiperespectrales montadas en vehículos aéreos no tripulados (UAVs) acuáticos para realizar inspecciones no invasivas sin necesidad de sacar la embarcación del agua ni utilizar buzos.
La plataforma emplea algoritmos de procesamiento de imágenes basados en segmentación semántica con redes U-Net modificadas para identificar y clasificar automáticamente diferentes tipos de defectos en la superficie del casco. Las pruebas piloto realizadas en el Puerto de Balboa demostraron que el sistema puede completar una inspección integral del casco de un buque Panamax en menos de 4 horas, comparado con los 2-3 días que requiere una inspección manual convencional.
Este desarrollo tiene un impacto directo en la industria marítima panameña, particularmente en las operaciones del Canal de Panamá, donde la eficiencia en las inspecciones de buques es crucial para el flujo del tránsito marítimo.
Panamá, como sede de una de las vías acuáticas más importantes del mundo, tiene un interés estratégico en el desarrollo de tecnologías que mejoren la eficiencia y seguridad de las operaciones portuarias. Las inspecciones de casco de buques son un requisito regulatorio internacional establecido por la Organización Marítima Internacional (OMI). Los métodos tradicionales basados en inspección visual por buzos son costosos, peligrosos y subjetivos. La aplicación de sensores remotos y visión por computadora ofrece una alternativa más segura, rápida y objetiva.
El sistema consta de un ROV (vehículo operado remotamente) submarino equipado con una cámara hiperespectral submarina Specim FX10 y un sistema de iluminación LED de amplio espectro. Los datos adquiridos son transmitidos en tiempo real a una estación base donde se procesan mediante algoritmos de deep learning implementados en GPU (NVIDIA Jetson AGX Xavier). Se entrenó un modelo de segmentación con un dataset de más de 10,000 imágenes anotadas de cascos de buques con diferentes tipos de defectos, incluyendo corrosión galvánica, grietas, delaminación de pintura y colonización biológica.
El sistema alcanzó una precisión de detección del 94.7{48ccec454e2169d77940fc89c04cb0050685c5391f1d3051987519bd70dcb290} para corrosión severa y 89.2{48ccec454e2169d77940fc89c04cb0050685c5391f1d3051987519bd70dcb290} para bioincrustaciones, con una tasa de falsos positivos inferior al 3{48ccec454e2169d77940fc89c04cb0050685c5391f1d3051987519bd70dcb290}. La plataforma reduce los costos de inspección en aproximadamente un 60{48ccec454e2169d77940fc89c04cb0050685c5391f1d3051987519bd70dcb290} y elimina los riesgos asociados con las inspecciones subacuáticas por buzos. Se encuentra en proceso de patente ante la DIGERPI (Dirección General del Registro de la Propiedad Industrial de Panamá) y ha generado interés de operadores portuarios en la región.
- Ortiz, A., Simó, M., & Oliver, G. (2009). «A vision system for an underwater cable tracker.» Machine Vision and Applications, 20(5), 319-329.
- Bonnin-Pascual, F., & Ortiz, A. (2019). «Corrosion detection for automated visual inspection.» Developments in Corrosion Protection, IntechOpen.