Descripción del Proyecto
Este proyecto desarrolla una plataforma tecnológica para la inspección rápida y automatizada de cascos de buques marinos utilizando técnicas de sensores remotos, visión por computadora e inteligencia artificial. La plataforma integra vehículos operados remotamente (ROVs) submarinos equipados con cámaras multiespectrales y sensores de ultrasonido para detectar, clasificar y cuantificar defectos estructurales como corrosión, grietas, delaminación de recubrimientos y bioincrustaciones sin necesidad de varar la embarcación.
El sistema de inspección procesa en tiempo real las imágenes capturadas por el ROV mediante algoritmos de segmentación semántica basados en arquitecturas U-Net y DeepLabV3+, clasificando automáticamente el estado del casco en categorías de severidad según los estándares de la Organización Marítima Internacional (OMI). Los resultados se presentan en un informe georreferenciado 3D del casco que permite a los inspectores navales visualizar la distribución espacial de los defectos e identificar zonas de riesgo prioritario.
Dada la importancia estratégica del Canal de Panamá y del sector marítimo para la economía nacional, este proyecto contribuye directamente a la mejora de la seguridad marítima, la eficiencia de las inspecciones portuarias y la protección del medio ambiente marino al facilitar la detección temprana de bioincrustaciones que pueden transportar especies invasoras.
Objetivos Específicos
- Diseñar y construir un ROV de inspección equipado con sensores multiespectrales, cámaras de alta resolución y sonar de barrido lateral para la adquisición de datos del casco de buques en condiciones operativas reales.
- Desarrollar algoritmos de procesamiento de imágenes y deep learning para la detección automática y clasificación de defectos en cascos de buques con una precisión superior al 90{48ccec454e2169d77940fc89c04cb0050685c5391f1d3051987519bd70dcb290}.
- Implementar un sistema de reconstrucción 3D del casco que integre los resultados de la inspección en un modelo tridimensional navegable y georeferenciado.
- Validar la plataforma mediante inspecciones piloto en el Puerto de Balboa y las esclusas del Canal de Panamá, comparando los resultados con inspecciones manuales convencionales.
Metodología
El proyecto utiliza un enfoque de desarrollo iterativo en tres etapas: (1) Diseño mecánico y electrónico del ROV con sistema de navegación inercial y posicionamiento acústico USBL para la localización precisa bajo el agua; (2) Adquisición de un dataset de entrenamiento de más de 15,000 imágenes anotadas de cascos de buques, con aumento de datos mediante técnicas de data augmentation incluyendo rotación, cambio de escala y simulación de condiciones de turbidez variable; (3) Entrenamiento y optimización de modelos de detección de objetos (YOLOv8) y segmentación semántica (U-Net con backbone EfficientNet-B4) sobre GPU NVIDIA A100, con validación cruzada 5-fold y evaluación en inspecciones de campo reales.
Resultados Esperados
Se espera reducir el tiempo de inspección de casco en un 70{48ccec454e2169d77940fc89c04cb0050685c5391f1d3051987519bd70dcb290} comparado con métodos manuales, con una precisión de detección de defectos superior al 93{48ccec454e2169d77940fc89c04cb0050685c5391f1d3051987519bd70dcb290}. La plataforma generará informes automatizados compatibles con los formatos de las sociedades de clasificación marítima (Lloyd’s Register, ABS, DNV). Se prevé solicitar una patente nacional para el sistema integrado y generar al menos dos publicaciones en revistas de ingeniería marítima. El proyecto sentará las bases para un servicio comercial de inspección de buques basado en la UTP.
Instituciones Vinculadas
- Universidad Tecnológica de Panamá (UTP)
- Autoridad del Canal de Panamá (ACP)
- Autoridad Marítima de Panamá (AMP)
- SENACYT
- Universidad de las Islas Baleares, España (Grupo de Robótica Submarina)