Va fase de diagnóstico das manifesta??es patológicas em fachadas, a etapa de inspe??o visual merece destacada aten??o em virtude da inerente complexidade (altura, tamanho, dificuldades de acesso e condi??es de exposi??o). Nos últimos anos, o uso de técnicas de deep learning para detectar e classificar características específicas em imagens e vídeos vem crescendo cada vez mais e, quando combinado com o uso de veículos aéreos n?o tripulados (VANT) para a captura de imagens, constitui uma ferramenta que pode auxiliar e automatizar o procedimento de inspe??o visual de fachadas. Este artigo teve o objetivo de realizar a análise do processamento digital de imagens para detec??o automática de fissuras em revestimentos ceramicos de edifícios, associada ao VANT ou drone, o que, potencialmente, resultaria em benefícios (prazo, custo e seguran?a) no que diz respeito ao diagnóstico. Assim, os resultados da pesquisa exibiram a viabilidade técnica da detec??o de fissuras por técnicas de PDI. O procedimento é considerado um trabalho complexo quando há elevada varia??o nas imagens de estudo. No entanto, mesmo diante de um cenário limitante como a falta de datasets públicos para o problema, o projeto conseguiu desenvolver uma metodologia simples e eficiente para o tema para o qual foi proposto.
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