Resumo As ações que compõe o processo de manutenção em fachadas são orientadas pelos resultados obtidos na fase de inspeção. Algumas propostas metodológicas que visam a otimização do processo de inspeção têm sido discutidas, entre essas destacam-se as técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) capturadas por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT). O uso de VANT para capturar imagens em fachadas agiliza o acesso à área inspecionada, e as técnicas de PDI ajudam a automatizar o processo de identificação de manifestações patológicas. Esse artigo tem como objetivo aplicar técnicas de PDI para detectar regiões com descolamento cerâmico em fachadas de edifícios. A metodologia utilizada inicia com a formação de uma base de dados (imagens) capturadas por celular e por VANT. O algoritmo de detecção de objetos YOLO (You Only Look Once) foi aplicado nas imagens que compõe a base de dados. Os resultados obtidos indicaram que as técnicas utilizadas são bastante promissoras, com precisão de 94% nos testes realizados. O índice de precisão obtido indica que o modelo é aplicável na prática e as discussões sobre as limitações ajudam no melhoramento da metodologia proposta.

Abstract Facade maintenance actions are driven by results obtained in the inspection phase. Some methodological proposals aimedat optimizing the inspection process have been discussed, notablydigital image processing (DIP) techniques associated with unmanned aerial vehicle (UAV) imagery. Using UAV speeds up the access to the inspected area, and DIP techniques help to automate the identification of pathological manifestations. This article aims to apply DIP techniques to detect areas where the ceramic cladding on building facades is detaching. The methodology referred to herein starts with the creation of a database (images) captured by cell phone and UAV. The object detection algorithm YOLO (You Only Look Once) was applied to the database images. The results indicated these techniques are very promising, with a 94% precision level in the tests performed. The precision index obtained indicates that the model is applicable in practice and discussions about its limitationshelp improve the proposed methodology.