Implementación de una técnica de aprendizaje profundo para evaluar patologías de hormigón en estructuras de construcción - Muñoz Bravo, Gean Marco (2026)
El objetivo de la investigación fue implementar una técnica de aprendizaje profundo para la evaluación de patologías en el hormigón en estructuras de construcción. Se enfocó en detectar y segmentar defectos como grietas y desprendimientos mediante un modelo avanzado de segmentación de instancias. El método utilizado consistió en un diseño cuasi experimental y cuantitativo. Se recopiló un dataset de 1278 imágenes de 640x640 píxeles de dos fuentes públicas (HRCDS y Dacl10k), preprocesadas y enriquecidas con técnicas de data aumentación, expandiéndose a 3314 imágenes con 3694 anotaciones. Se empleó la red neuronal convolucional YOLOv8l-seg con arquitectura de 125 capas y 45,913,430 parámetros, entrenada durante 100 épocas con batch size de 16 imágenes. La evaluación del modelo incluyó métricas como precisión, recall, mAP@0.5 y mAP@0.5:0.95 para detección y segmentación. Los resultados demostraron un desempeño sobresaliente del modelo. En detección, se alcanzó una precisión global del 93.8%, recall del 89.5% y mAP@0.5 del 94.7%. En segmentación, se logró precisión del 88.9%, recall del 85.2% y mAP@0.5 del 87.3%. Los desprendimientos fueron mejor segmentados, alcanzando precisión del 94.7% y recall del 92.4%. La validación con el conjunto de prueba confirmó la capacidad del modelo para generalizar sin sobreajuste. La implementación de YOLOv8l-seg permitió una mejora significativa en la detección de patologías en el hormigón, superando las limitaciones de los métodos tradicionales. Se desarrolló una aplicación web con arquitectura cliente-servidor que integró el modelo, proporcionando una herramienta práctica, eficiente y accesible para el diagnóstico estructural automatizado de infraestructuras de hormigón.