Detecció i diferenciació de materials soterrats

Abstract

El reciclatge de materials és un dels grans reptes de la construcció al segle XXI, la investigació de tècniques en aquest àmbit s’ha vist impulsada en els últims anys. Aquest treball s’emmarca dins el projecte DISCOVER, un projecte finançat per la Unió Europea (GA 101129909) i coordinat pel Centre de Disseny d’Equips Industrials (CDEI-UPC), DISCOVER buscar augmentar la sostenibilitat en els processos previs a la demolició de construccions mitjançant l’automatització, desenvolupant robots que permetin inspeccionar edificacions amb tècniques no destructives i analitzar-les. Per fer-ho s’integra als robots un Ground Penetrating Radar (GPR), un georadar que recopila dades del subsol. Aquest treball té com a objectiu la detecció i diferenciació de materials soterrats en concret plàstics i metalls. Es vol determinar quins són els factors que diferencien el tipus de material en dades obtingudes amb GPR. Es vol també comprovar la incidència en els factors estudiats de diversos paràmetres que caracteritzen un objecte soterrat. Per dur a terme el treball se simulen un conjunt de dades de construcció mitjançant el programari gprMax i es recullen dades d’escaneig de GPR i es desenvolupen diversos algorismes de Pyhton per efectuar tant el tractament necessari a les dades com per efectuar els càlculs adients per la distinció entre materials, aquest es basen en una transformació de les dades de l’espai temporal al freqüencial per analitzar-ne diversos paràmetres. Un cop fets els càlculs es va fer una anàlisi estadística als resultats obtinguts per les dades simulades per determinar la incidència dels diferents paràmetres que caracteritzen un objecte soterrat en els resultats. Els resultats de les anàlisis fetes a les dades confirmen la diferència en els paràmetres calculats a l’espai freqüencial entre els plàstics i els metalls, això permet seguir avançant en la mateixa línia d’investigació per tal d’integrar aquest procediment als robots d’inspecció de construccions. Tot i això és necessari seguir investigant, posant enfàsi en l’obtenció de dades reals controlades per avaluar quina resposta tenen aquestes a l’algorisme proposat.