理大校董會主席及副校長率團訪問京津 鞏固與內地時尚學府協同合作

理大校董會主席林大輝、常務及學務副校長黃永德率團赴北京、天津訪問交流，以鞏固理大與內地各頂尖時尚學府的協同合作。

理大代表團參觀清華大學藝術博物館。

10月12至14日，理大校董會主席林大輝、常務及學務副校長黃永德率團赴北京、天津訪問交流。代表團先後拜訪了清華大學、北京服裝學院、北京聯合大學與天津工業大學等高校，圍繞學術交流、科研協同等議題展開探討，以鞏固理大與內地各頂尖時尚學府的協同合作。隨團成員包括時裝及紡織學院院長Erin Cho、副院長葉曉雲、助理教授林枝衍、助理教授黃才駿、實務教授陳志敏，以及內地發展總監陸海天。

在理大校董會主席林大輝(後排右)、清華大學校黨委書記邱勇(後排左)的見證下，理大時裝及紡織學院院長Erin Cho(前排右)與清華大學美術學院院長馬賽（前排左)簽署合作備忘錄。

與清華美院簽署合作備忘錄

10月12日，代表團訪問清華大學，參觀清華大學藝術博物館、參訪清華大學美術學院(清華美院)。

10月12日，理大代表團訪問清華大學，與清華大學領導及院系代表交流。

在兩校領導會見座談中，理大時裝及紡織學院與清華美院簽署了合作備忘錄。雙方將共同推動開展兩校教師與科研人員互訪、學生交流、學術研究，探討舉辦高水平學術論壇、學生夏令營或冬令營活動、暑期實習計劃的合作機會，以及定期舉辦時裝與紡織相關的展覽 、時裝匯演的可能性，加強兩院在藝術領域的交流與合作。

理大代表團拜訪北京服裝學院。

訪問京津地區頂尖時尚學府

10月13日，代表團前往北京服裝學院(北服)，與北服校領導及院系代表座談、交流。代表團並參觀了北服教學與產學研用場所包括服裝藝術與工程學院、材料設計與工程學院，以及北服民族服飾博物館。

理大代表團拜訪北京服裝學院。

同日下午，代表團到訪北京聯合大學(聯大)，與聯大領導、院系代表會談並參觀了藝術學院工作室和工藝美術展，為兩校開展更廣泛的合作、促進雙方建立更緊密的友好合作關系奠定基礎。

代表團到訪北京聯合大學(聯大)，兩校領導互贈紀念品。

理大代表團參觀北京聯合大學藝術學院管蘭生工作室。

理大代表團參觀北京聯合大學藝術學院管蘭生工作室。

10月14日，理大代表團啟程天津，拜訪天津工業大學(天工大)、與天工大校領導及紡織科學與工程學院教授座談。雙方圍繞深化兩校交流與合作等議題展開討論，共同探索新形勢下國際交流與合作新模式，並就學術合作、學科建設、學生交流等方面進行了深入交流。此外，代表團還參觀了天工大分析測試中心與膜重點實驗室。

理大代表團拜訪天津工業大學(天工大），兩校領導互贈紀念品。

理大代表團參觀天津工業大學分析測試中心。

林大輝(右)、Erin Cho(左)與天工大藝術學院鄭勇(中)合影。

香港理工大學開發創新「智慧橋樑檢測系統」，可精準識別橋面裂縫及肉眼難辨的潛藏結構問題，已於本地11座橋樑完成檢測，結果顯示，該系統可將檢測時間縮短一半，並顯著提升檢測準確度至八成，具有在全港橋樑廣泛應用的潛力。

由理大建築及房地產學系教授 Tarek Zayed教授（右一）領導的研究團隊開發出一套智慧橋樑檢測系統，能夠自動檢測橋面裂縫，以及識別肉眼無法察覺的潛藏結構問題。

香港交通基建承受全球最高交通密度之一的巨大壓力，確保橋樑結構安全成為當務之急。理大研究團隊開發的這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型。香港常用的傳統基建目視檢查方法需要動用大量人力且主觀性強，對鋼筋腐蝕等地下缺陷的辨識能力有限，更需要封閉道路方能進行。由理大建築及房地產學系教授Tarek Zayed帶領其研究團隊開發的創新系統，利用無人機、探地雷達（GPR）及紅外線熱成像（IRT）三種先進工具的組合取代人工檢查，收集橋樑表面及內部結構的全面數據，再利用人工智能模型進行自動化分析，提升檢測的準確度及效率。

該多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。

橋面裂縫檢測對維持橋樑健康至關重要。研究團隊利用無人機進行目視檢查，再通過其自主研發的「智慧橋面高效檢測模型」處理所得數據。即使在面對惡劣環境如光線不足、陰影等，該模型亦能達到優於其他現行方法的檢測準確度，且更少出現誤判、與表面刮痕混淆等檢測問題。

橋面裂縫往往預示了地下結構受損的深層問題，例如鋼筋腐蝕。團隊開發的全自動GPR數據解讀模型，能以高達98%的準確度定位鋼筋位置，並通過對振幅數據進行標準化處理及聚類分析，生成腐蝕區域分佈圖。此模型大大簡化了基於GPR的腐蝕評估流程，令相關工作變得更加快捷和易於操作。

這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。

另一常見橋樑結構問題是內部混凝土構件退化，導致剝落及層面分離。團隊提出一套用於處理IRT數據的「最佳熱梯度閾值系統」，能根據外在環境狀況調整閾值，以更精確判斷剝離區域。團隊基於此系統開發的智慧模型，更能自動生成剝離分佈圖，進一步提高診斷能力。

Zayed說：「這套混合檢測系統兼顧橋面及地下缺陷，並通過人工智能驅動的整合方案，同時提升了檢測效率和準確度。我們更制定了一個五級制的缺陷嚴重程度評級，以標準化檢測流程，方便診斷及確定維修的優先順序。此外，團隊開創的『智慧橋面高效檢測模型』具備全面的功能，能基於從各類探測技術收集所得的數據，精細地評估橋樑狀況。」

他又說：「我們目前正積極探討與相關政府部門及業界夥伴合作，將系統應用於香港的定期橋樑檢測工作，為實現智慧基建管理邁出關鍵一步。我們的目標是長久保障香港擁有安全和可靠的橋樑。」

理大研發的「智慧橋樑檢測系統」採用無人機、探地雷達及紅外線熱成像三種先進工具的組合，取代常用的傳統目視檢查，已於本地11座橋樑完成檢測。

這項為期兩年的研究得到智慧交通基金的支持。該團隊的研究成果已發表於不同國際期刊，包括《建築與建築材料》、《建築自動化》及《高級工程資訊學》。展望未來，Zayed及其團隊將進一步推進相關技術研發，並在香港推動智慧橋樑檢測。