¿Qué es un Grado de Calidad en la Evaluación de la Condición del Pavimento?

Clasificación de Calidad Superficial (Escala 1-5) para la Condición del Pavimento

Definiciones de la Escala de Calidad 1-5

Un sistema de grado de calidad asigna la condición visual de la superficie del pavimento a una escala ordinal del 1 al 5, donde 1 representa una superficie Excelente y 5 una superficie Muy Mala. Esta clasificación de cinco niveles sigue las calificaciones categóricas ordenadas que se encuentran en la práctica establecida de gestión de pavimentos. Es una calificación visual gruesa, no un protocolo basado en deterioros como el Índice de Condición del Pavimento. Las agencias pueden asignar sus cinco niveles a sus propios umbrales de decisión para mantenimiento y rehabilitación.

TarmacView no produce calificaciones de condición. Esta página explica el concepto y cómo lo utilizan las agencias y los investigadores.

Los cinco grados suelen describirse de la siguiente manera.

Grado 1, Excelente. Ningún defecto visible de ningún tipo. La textura de la superficie es uniforme y no hay agrietamiento, desprendimiento de agregados, baches, parcheos ni exudación. La superficie parece recién construida o recién rehabilitada, y las juntas, si las hay, están cerradas y selladas.

Grado 2, Bueno. Desgaste menor sobre una superficie estructuralmente sana. Puede haber agrietamiento muy leve, pero las grietas son estrechas (capilares, de menos de 1/8 de pulgada de ancho). No hay desconchado, ni desprendimiento significativo, ni parcheos. Es posible una oxidación o un cambio de color leve. Basta con el mantenimiento preventivo rutinario, como el sellado de grietas o los sellos de niebla.

Grado 3, Regular. Hay deterioro visible, pero la superficie sigue en servicio. Agrietamiento transversal, longitudinal o en bloque moderado, con anchos de hasta unas 1/4 de pulgada, desprendimiento de agregados leve y parcheos en una pequeña parte de la superficie (normalmente menos del 10 %). Son candidatos los tratamientos de conservación, como los sellos de lechada, los microaglomerados o las capas delgadas de recubrimiento.

Grado 4, Malo. Deterioro significativo que afecta la calidad de rodadura. Agrietamiento moderado a severo, incluido el agrietamiento en piel de cocodrilo (por fatiga) en las huellas de las ruedas, grietas de más de 1/4 de pulgada con desconchado en los bordes, desprendimiento de agregados de moderado a avanzado, parcheos sobre el 10 al 30 % de la superficie y posible ahuellamiento. El pavimento necesita rehabilitación, como una sobrecapa estructural o fresado y reposición.

Grado 5, Muy Malo. La categoría peor. Agrietamiento severo y extenso, agrietamiento en piel de cocodrilo avanzado con piezas sueltas, baches, desprendimiento avanzado, parcheos sobre más del 30 % de la superficie o parcheos fallidos, y posiblemente ahuellamiento profundo. La superficie puede plantear problemas de seguridad y necesita reconstrucción o una rehabilitación mayor.

Esta escala de 1 a 5 es deliberadamente más gruesa que la escala continua del PCI de 0 a 100. La granularidad más gruesa se ajusta a la precisión de una calificación visual y a los niveles de decisión típicos a escala de red.

Cómo las Agencias Califican los Tramos

Las agencias han asignado durante mucho tiempo grados de condición mediante inspección manual. Evaluadores capacitados recorren la red en vehículo o a pie, a menudo a 15-25 mph, juzgan cada tramo a simple vista o a partir de video grabado y registran un grado o un conjunto de valoraciones de deterioro. El proceso es lento y está sujeto a variabilidad entre evaluadores. Incluso con capacitación y certificación, dos evaluadores pueden asignar calificaciones distintas al mismo tramo. La FHWA Practical Guide for Quality Management of Pavement Condition Data Collection documenta la reproducibilidad como uno de los problemas más difíciles de las inspecciones manuales.

La recolección basada en imágenes cambia la forma de obtenerlas, con vehículos que circulan a la velocidad del tráfico y cámaras montadas en el techo. Pero la calificación todavía debe asignarse, ya sea por personas que miran las imágenes o por un modelo. Los modelos son atractivos porque son repetibles: la misma imagen da el mismo grado en cada ejecución.

Grado de Calidad como Investigación con Embeddings y kNN

Un enfoque de investigación evita una red de clasificación tradicional con una capa de salida softmax. Cada baldosa de imagen del pavimento pasa por un transformer de visión preentrenado con aprendizaje auto-supervisado sobre una colección de imágenes muy grande, como la familia de modelos DINO. La salida es un vector de embedding, una huella numérica compacta del contenido visual de la baldosa. Captura la textura local, como el grano superficial, los patrones de grietas y la exposición de agregados, así como la estructura global, como las juntas y la geometría del carril.

El embedding se compara con un conjunto de referencia curado, es decir, una colección de embeddings de baldosas cuyos grados fueron fijados por evaluadores humanos expertos. La métrica habitual es la similitud de coseno:

cosine_similarity(A, B) = (A · B) / (||A|| × ||B||)

donde A y B son los dos vectores de embedding. Su valor va de -1 (opuestos) pasando por 0 (sin relación) hasta +1 (misma dirección).

Los k vecinos más cercanos de la baldosa en el conjunto de referencia votan cada uno por su grado experto, y el voto mayoritario se asigna a la baldosa. Un vecindario de unos cinco es una elección común. Los empates pueden resolverse ponderando cada voto por su similitud. Frente a una cabeza de clasificación entrenada, la votación por vecinos más cercanos tiene varias ventajas prácticas:

• Una superficie que se parece tanto a referencias de Grado 3 como de Grado 4 recibe un grado que refleja esa ambigüedad, en lugar de forzarse a cruzar un único límite de decisión.
• El conjunto de referencia puede ampliarse con nuevas baldosas calificadas por expertos sin reentrenar el backbone.
• Una baldosa que no se parece a ninguna referencia puede marcarse como fuera de distribución. Eso indica un tipo de superficie o una condición que el conjunto de referencia no cubre.

El encoder de embeddings también puede ajustarse finamente con aprendizaje contrastivo supervisado. Ese método acerca las baldosas que comparten un grado y aleja las que no lo comparten.

Precisión del Modelo

Un modelo de grado de calidad se evalúa con tres métricas. La precisión de coincidencia exacta es la proporción de baldosas que reciben exactamente el grado correcto. La precisión con error de un grado es la proporción de predicciones que se encuentran a un nivel de grado del valor real. Es la métrica más significativa en una escala ordinal, porque una baldosa de Grado 2 predicha como Grado 3 tiene consecuencias mucho menores que una predicha como Grado 5. El Error Absoluto Medio (MAE) es el promedio de |predicted_grade - true_grade| en todas las baldosas. Una matriz de confusión muestra qué grados vecinos confunde el modelo. Los resultados suelen validarse mediante validación cruzada de k pliegues contra el conjunto de referencia. El acuerdo entre los evaluadores expertos fija un límite superior al rendimiento alcanzable del modelo.

Calidad e Independencia del Tipo de Superficie

Un grado debe describir la condición con independencia de que la superficie sea asfalto, hormigón, pavimento compuesto o un tratamiento superficial como el sello de chip. Los sistemas de investigación lo intentan preentrenando el encoder con un corpus de imágenes diverso e incluyendo todos los tipos de superficie en el conjunto de referencia calificado. Así, el embedding responde a rasgos relevantes para la condición, como grietas, desprendimiento, parcheos y pérdida de textura, y no al color de la superficie ni al patrón de juntas. Hay que comprobar en superficies de prueba no vistas si un modelo es realmente independiente del tipo de superficie, porque un modelo entrenado sobre todo con un tipo de superficie puede calificar mal otro.

Agregación de Grados de Baldosas a un Tramo

Los grados por baldosa no son directamente útiles para la gestión, que trabaja por tramos. Los grados de baldosas suelen agregarse al nivel de tramo mediante la mediana, que es robusta frente a valores atípicos. Una sola baldosa mal clasificada en dos grados desplaza la media, pero no la mediana. Los artefactos transitorios, como goteos de aceite, marcas de neumáticos, charcos o escombros, se filtran de la misma forma.

Una medida de confianza puede acompañar al grado agregado. El rango intercuartílico (IQR) de los grados de baldosas dentro de un tramo muestra qué tan uniforme es la superficie. Un tramo con mediana de grado 2 e IQR de 0 es uniformemente bueno. Un tramo con mediana de grado 2 e IQR de 2 tiene defectos localizados que la mediana por sí sola ocultaría. Una baldosa individual de grado 4 o 5 dentro de un tramo por lo demás bueno es un punto caliente que merece una revisión en campo.

Grado de Calidad en la Evaluación de Condición

Un grado de calidad puede servir como entrada para una evaluación global de la condición del pavimento. En el nivel más simple, la condición de un tramo es su grado mediano, y las agencias fijan umbrales de activación que llevan un tramo de una categoría de gestión a otra.

Estos umbrales no son fijos. Las agencias los calibran según sus ciclos presupuestarios, sus metas de desempeño y su tolerancia al riesgo. Una agencia bien financiada puede activar la rehabilitación en Grado 3, mientras que una con presupuesto limitado puede esperar hasta el Grado 4.

La proporción de la red en cada grado da un indicador general de salud, y el cambio de grado de un ciclo de inspección al siguiente muestra la tasa de deterioro. Los tramos que bajan uno o más grados entre ciclos merecen una revisión más detallada.

Estabilidad del Grado de Calidad

Para la gestión del pavimento año tras año, un grado debe ser estable ante cambios que no son cambios reales en el pavimento. La estabilidad temporal significa que un tramo que no se ha deteriorado recibe el mismo grado en inspecciones consecutivas. La estabilidad de iluminación significa que el sol directo, el cielo nublado, el amanecer y la sombra no cambian el grado. El aumento de brillo, contraste, saturación y tono durante el entrenamiento ayuda a lograrlo. La estabilidad de cámara significa que sensores, lentes, resoluciones y perfiles de color distintos dan grados consistentes, lo que depende de un flujo de procesamiento de imágenes estandarizado. Las imágenes tomadas con mala iluminación, como de noche o con sombra intensa, deben marcarse y excluirse.

Grado de Calidad frente a PCI y Otros Índices

Una calificación de 1 a 5 convive con los índices de condición de pavimentos ya establecidos y cumple un papel distinto.

El Índice de Condición del Pavimento (PCI) es un índice continuo de 0 a 100, definido por ASTM D6433 para carreteras y estacionamientos y por ASTM D5340 para aeropuertos. Se calcula a partir de una inspección detallada de deterioros. El inspector identifica cada tipo de deterioro presente (19 para asfalto y 15 para hormigón en D6433), clasifica su severidad como baja, media o alta, cuantifica su extensión y aplica los valores de deducción de la norma. El PCI es el índice de condición de pavimentos más utilizado en Norteamérica, y muchas agencias lo exigen.

Un grado de calidad se correlaciona con el PCI, pero no se asigna linealmente a él. Un tramo con agrietamiento extenso de baja severidad (PCI cercano a 45) y otro con un solo bache severo pero con una superficie por lo demás sana (PCI cercano a 50) podrían recibir ambos el Grado 3. Un grado de calidad es una impresión visual global, no un cálculo de ingeniería de deterioros. Una agencia que quiera obtener resultados compatibles con el PCI a partir de grados debe calibrarlos contra el PCI medido en los mismos tramos.

El Pavement Serviceability Rating (PSR) y el Present Serviceability Index (PSI) provienen del AASHO Road Test (1958-1960). El PSR es una calificación subjetiva de 0 a 5 que da un panel al recorrer el pavimento. El PSI se calcula a partir de la rugosidad, el agrietamiento, los parcheos y el ahuellamiento. Un grado de calidad se diferencia en que se basa en cómo se ve la superficie, no en la calidad de rodadura.

El International Roughness Index (IRI) mide la rugosidad del perfil longitudinal y es una medida funcional de la calidad de rodadura. Ambos son complementarios, pero no intercambiables. Un pavimento liso pero muy agrietado tiene un grado de calidad malo y un IRI aceptable. Un pavimento con levantamiento por heladas y superficie intacta muestra lo contrario. Un cuadro completo de la condición necesita ambos.

El Pavement Quality Index (PQI) es un compuesto de IRI, ahuellamiento y deterioro superficial. Algunas agencias lo usan como alternativa más simple al PCI. Un grado de calidad puede servir como su componente de deterioro superficial.