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Updated: Feb 10, 2026
10:09
Transferring Cognitive Tasks Between Brain Imaging Modalities: Implications for Task Design and Results Interpretation in fMRI Studies
Published on: September 22, 2014
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ConcreteCARB: Un conjunto completo de datos de imágenes de la carbonización del concreto para tareas de visión por
José A Guzmán-Torres1, Sandra Del C Arguello-Hernández1, Francisco J Domínguez-Mota1
1Civil Engineering Faculty, Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Morelia, Michoacán, 58030, Mexico.
Data in brief
|February 9, 2026
Resumen
El conjunto de datos ConcreteCARB ofrece 903 imágenes para la detección de carbonación del concreto impulsada por IA. Este recurso ayuda al monitoreo de la salud estructural y la investigación de la durabilidad del concreto utilizando el aprendizaje automático.
Área de la Ciencia:
- Ingeniería Civil Ingeniería Civil.
- Ciencia de los materiales Ciencia de los materiales.
- Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador
- La inteligencia artificial es inteligencia artificial.
Sus antecedentes:
- La degradación del hormigón debido a la carbonización plantea un riesgo significativo para la integridad estructural.
- La detección precisa y temprana de la carbonización del hormigón es crucial para un monitoreo efectivo de la salud estructural.
- Los métodos existentes para la evaluación de la carbonatación pueden ser intensivos en mano de obra y subjetivos.
Objetivo del estudio:
- Introducir el conjunto de datos ConcreteCARB, un nuevo recurso para la detección de carbonación del concreto basado en IA.
- Apoyar el desarrollo y la evaluación comparativa de modelos de aprendizaje automático y visión por computadora para diagnósticos concretos.
- Facilitar la investigación en monitoreo automatizado de la salud estructural y análisis de degradación de materiales.
Principales métodos:
- Recopilación de 903 imágenes de alta resolución de superficies de hormigón sometidas a carbonización natural durante 180 días.
- Aplicación de la prueba de fenolftaleína para revelar los frentes de carbonatación, seguido de la división manual y el etiquetado visual por ingenieros expertos.
- La inclusión de muestras de hormigón con diversos diseños de mezcla, proporciones de agua-cemento y mezclas (residuos de sílice industrial, Opuntia ficus-indica).
Principales resultados:
- El conjunto de datos ConcreteCARB está organizado sistemáticamente en "Muestras carbonatadas" y "Sin presencia de carbonatación" para tareas de clasificación binaria.
- El conjunto de datos proporciona datos confiables de la verdad fundamental esenciales para la capacitación y validación de modelos de IA.
- Las imágenes se capturaron utilizando configuraciones consistentes en un teléfono inteligente Samsung SM-S901U1.
Conclusiones:
- El conjunto de datos ConcreteCARB sirve como un recurso valioso y de acceso abierto para investigadores e ingenieros en ingeniería civil e IA.
- Permite el desarrollo de modelos automatizados de detección, clasificación y segmentación de daños por carbonización del hormigón.
- El conjunto de datos promueve la reproducibilidad y avanza las aplicaciones de IA en estudios concretos de durabilidad y sostenibilidad.
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