{"id":12215,"date":"2025-09-25T09:09:03","date_gmt":"2025-09-25T07:09:03","guid":{"rendered":"https:\/\/edihadria.eu\/?p=12215"},"modified":"2025-10-01T11:53:35","modified_gmt":"2025-10-01T09:53:35","slug":"unapredenje-industrijske-sigurnosti-i-odrzavanja-cenosco-i-edih-adria-testiraju-ai-za-detekciju-korozije","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/edihadria.eu\/it\/unapredenje-industrijske-sigurnosti-i-odrzavanja-cenosco-i-edih-adria-testiraju-ai-za-detekciju-korozije\/","title":{"rendered":"Migliorare la sicurezza e la manutenzione industriale: Cenosco e EDIH Adria testano l'IA per il rilevamento della corrosione"},"content":{"rendered":"<p>In ambienti industriali esigenti come le installazioni di petrolio e gas, l'industria chimica e l'estrazione mineraria, la corrosione rappresenta una minaccia costante per l'integrit\u00e0 delle apparecchiature, la sicurezza dei lavoratori e la protezione dell'ambiente. Il rilevamento tempestivo e l'accurata valutazione della corrosione sono essenziali per prevenire guasti costosi, tempi di inattivit\u00e0 non pianificati e potenziali incidenti ambientali. Cenosco, azienda leader nello sviluppo di software di Asset Integrity Management (AMM), ha riconosciuto la necessit\u00e0 di soluzioni innovative che si basino sui metodi di ispezione e monitoraggio esistenti. Gli approcci tradizionali, sebbene affidabili, possono essere dispendiosi in termini di tempo e soggettivi, mentre la quantit\u00e0 di dati visivi generati durante le ispezioni \u00e8 in costante aumento.<\/p>\n<p><strong>Soluzione attraverso il programma Test-Before-Invest (TBI)<\/strong><\/p>\n<p>Per esplorare il potenziale delle tecnologie pi\u00f9 recenti, Cenosco ha collaborato con il consorzio EDIH Adria attraverso il programma \"Test Before Invest\" (TBI). L'obiettivo di questo progetto collaborativo \u00e8 stato quello di sviluppare e testare un prototipo di un modello di intelligenza artificiale (AI) in grado di identificare, classificare e valutare automaticamente il grado di corrosione sulla base di fotografie di tubazioni e altri componenti di impianti industriali. L'attenzione si \u00e8 concentrata sull'applicazione di tecniche avanzate di visione artificiale e deep learning per automatizzare e oggettivare il processo di analisi dei dati di ispezione visiva.<\/p>\n<p>Nell'ambito delle attivit\u00e0 di TBI, gli esperti dell'Universit\u00e0 Juraj Dobrila di Pola, partner del consorzio EDIH Adria, hanno lavorato con una serie completa di dati forniti da Cenosco. Tra le fasi principali figurano:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Analisi dettagliata e preparazione dei dati:<\/strong> L'incontro iniziale consisteva in fotografie ad alta risoluzione e relative annotazioni. I dati sono stati puliti e convalidati per garantire la coerenza.<\/li>\n<li><strong>Sviluppare una strategia di elaborazione delle immagini ad alta risoluzione:<\/strong> A causa della perdita di dettagli nel ridimensionamento delle immagini standard per i modelli AI, \u00e8 stata implementata una tecnica innovativa di divisione delle immagini originali in segmenti pi\u00f9 piccoli e sovrapposti. Questo approccio si \u00e8 dimostrato fondamentale per preservare i dettagli necessari per un'accurata rilevazione della corrosione.<\/li>\n<li><strong>Formazione e valutazione dei modelli di IA:<\/strong> \u00c8 stata utilizzata l'architettura YOLOv11 (You Only Look Once), nota per la sua efficienza nelle attivit\u00e0 di rilevamento degli oggetti. Sono state testate le versioni \"nano\" e \"piccole\" del modello, con il modello \"piccolo\" che mostra prestazioni superiori dopo 38 ore di allenamento.<\/li>\n<\/ul>\n<figure id=\"attachment_12216\" aria-describedby=\"caption-attachment-12216\" style=\"width: 461px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-12216\" src=\"https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco1.png\" alt=\"\" width=\"461\" height=\"294\" srcset=\"https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco1.png 461w, https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco1-300x191.png 300w, https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco1-18x12.png 18w\" sizes=\"(max-width: 461px) 100vw, 461px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-12216\" class=\"wp-caption-text\">Figura 1 \u2013 Confronto delle prestazioni dei modelli YOLOv11<\/figcaption><\/figure>\n<figure id=\"attachment_12217\" aria-describedby=\"caption-attachment-12217\" style=\"width: 602px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-12217\" src=\"https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco2.png\" alt=\"\" width=\"602\" height=\"376\" srcset=\"https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco2.png 602w, https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco2-300x187.png 300w, https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco2-18x12.png 18w\" sizes=\"(max-width: 602px) 100vw, 602px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-12217\" class=\"wp-caption-text\">Figura 2 \u2013 Rilevamento dei danni<\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>Risultati e benefici per Cenosco<\/strong><\/p>\n<p>Il progetto TBI ha dimostrato con successo la fattibilit\u00e0 tecnica e il potenziale significativo dell'applicazione AI per il rilevamento automatico della corrosione:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Prestazioni soddisfacenti raggiunte:<\/strong> Il piccolo modello YOLOv11 ha raggiunto un valore mAP50 di 0,756 e un valore mAP50-95 di 0,589 sul set di validazione, che sono risultati promettenti per un compito industriale complesso. Il modello ha mostrato la capacit\u00e0 di una classificazione precisa (precisione 0,857) e un buon richiamo (richiamo 0,662). Un'analisi pi\u00f9 dettagliata delle prestazioni per classe di difetti mostra che il modello ottiene i migliori risultati per il rilevamento della corrosione sui rivestimenti, mentre compiti pi\u00f9 impegnativi sono il rilevamento della corrosione su apparecchiature di tubazioni di media qualit\u00e0 e problemi di isolamento. Il modello raggiunge un richiamo di 0,79 ad una soglia di confidenza di 0,000, che conferma la sua capacit\u00e0 di identificare in modo affidabile diversi tipi di difetti in condizioni industriali.<\/li>\n<\/ul>\n<figure id=\"attachment_12218\" aria-describedby=\"caption-attachment-12218\" style=\"width: 515px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-12218\" src=\"https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco3.png\" alt=\"\" width=\"515\" height=\"343\" srcset=\"https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco3.png 515w, https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco3-300x200.png 300w, https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco3-18x12.png 18w\" sizes=\"(max-width: 515px) 100vw, 515px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-12218\" class=\"wp-caption-text\">Figura 3 \u2013 Curva di richiamo-fiducia dei modelli YOLOv11 per classe<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Conferma dell'efficacia della strategia di \"tiling\":<\/strong> La condivisione delle immagini in segmenti pi\u00f9 piccoli ha permesso al modello di apprendere in modo efficiente dai dettagli, il che \u00e8 fondamentale per rilevare sottili segni di corrosione.<\/li>\n<li><strong>Approfondimento sul potenziale dell'automazione:<\/strong> Il modello AI ha mostrato la capacit\u00e0 di analizzare rapidamente un gran numero di immagini, identificando le aree interessate dalla corrosione e classificandone il tipo e il grado. Ci\u00f2 apre la strada a una significativa riduzione del tempo necessario per l'esame manuale e a un aumento della coerenza delle valutazioni.<\/li>\n<li><strong>La base per lo sviluppo futuro:<\/strong> Attraverso il progetto, Cenosco ha ricevuto una visione dettagliata dell'applicabilit\u00e0 della tecnologia AI per il rilevamento della corrosione, compresa una dimostrazione della funzionalit\u00e0 dell'approccio del prototipo sviluppato, una valutazione delle sue prestazioni e un rapporto completo con raccomandazioni. Questi approfondimenti fungono da solida base per Cenosco per prendere decisioni su ulteriori miglioramenti e potenziali integrazioni delle funzionalit\u00e0 avanzate di IA nella sua Integrity Management Suite (IMS). Il progetto ha dimostrato con successo la fattibilit\u00e0 tecnologica a livello TRL 3-4.<\/li>\n<\/ul>\n<div style=\"width: 2560px;\" class=\"wp-video\"><video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-12215-1\" width=\"2560\" height=\"1440\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco-publication-video-with-generated-images.mp4?_=1\" \/><a href=\"https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco-publication-video-with-generated-images.mp4\">https:\/\/edihadria.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/cenosco-publication-video-with-generated-images.mp4<\/a><\/video><\/div>\n<p><strong>Insegnamenti tratti e tappe future<\/strong><\/p>\n<p>Questo progetto TBI ha fornito a Cenosca preziose informazioni:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Importanza dei dati di qualit\u00e0:<\/strong> Il successo dei modelli di IA dipende inevitabilmente da un set di dati ampio, diversificato e precisamente annotato.<\/li>\n<li><strong>Adattarsi a sfide specifiche:<\/strong> Gli approcci standard spesso richiedono adattamenti innovativi, come le strategie di condivisione delle immagini, per affrontare le specificit\u00e0 dei dati industriali.<\/li>\n<li><strong>Sviluppo iterativo:<\/strong> Le soluzioni di IA richiedono un miglioramento continuo, la sperimentazione di nuove architetture e tecniche e l'adattamento basato sul feedback.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cenosco prevede di continuare la ricerca e lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale, concentrandosi sull'ulteriore miglioramento dell'accuratezza del modello, espandendo il set di dati. L'obiettivo \u00e8 quello di fornire ai propri clienti strumenti ancora pi\u00f9 avanzati per gestire in modo proattivo l'integrit\u00e0 degli asset, ridurre i rischi e ottimizzare i costi di manutenzione.<\/p>\n<p><strong>Conclusion<\/strong><\/p>\n<p>La collaborazione tra Cenosco e EDIH Adria attraverso il programma TBI ha dimostrato con successo come l'applicazione dell'intelligenza artificiale possa trasformare i processi di ispezione e manutenzione in settori industriali esigenti. Questo progetto non solo ha confermato la fattibilit\u00e0 tecnica del rilevamento della corrosione AI, ma ha anche gettato le basi per future innovazioni che contribuiranno a una maggiore sicurezza, efficienza e sostenibilit\u00e0 degli impianti industriali. EDIH Adria continua a supportare aziende come Cenosco nella loro trasformazione digitale, consentendo loro di testare e implementare tecnologie avanzate che portano un reale valore di business.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>U zahtjevnim industrijskim okru\u017eenjima kao \u0161to su naftna i plinska postrojenja, kemijska industrija i rudarstvo, korozija predstavlja stalnu prijetnju integritetu opreme, sigurnosti radnika i za\u0161titi okoli\u0161a. Pravovremeno otkrivanje i precizna procjena korozije klju\u010dni su za sprje\u010davanje skupih kvarova, neplaniranih zastoja i potencijalnih ekolo\u0161kih incidenata. 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