理大研發多層次智慧橋樑檢測系統 高效識別結構隱患

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。

由香港理工大學、香港城市大學及華中科技大學學者組成的聯合研究團隊，首次發現海膽棘刺內部的梯度多孔立體網狀骨架具有強大的機電感知能力，能迅速感應水流。團隊更利用3D打印技術，成功製造出仿生新材料傳感器，為傳感技術帶來重大突破。

由理大協理副校長（研究）、研究生院院長、郭氏集團仿生工程教授兼機械工程學系講座教授王鑽開教授帶領的研究團隊，首次發現海膽棘刺內部的梯度多孔結構具有強大機電感知能力，能在水流經過時產生電訊號，並利用3D打印技術製造仿生超材料傳感器。

研究團隊在刺冠海膽身上觀察到，當海水滴落在棘刺尖端時，棘刺會在一秒內迅速旋轉。電學測量發現，棘刺受水滴刺激後，內部會產生約百毫伏電壓；水流刺激也能產生約數十毫伏的電壓。這種機電感知能力在已死亡的棘刺中依然存在，證明相關機制與生物細胞無關。

研究團隊構建了一款3 × 3陣列仿生3D超材料機械傳感器，各組件均採用了仿海膽棘刺的梯度多孔結構，無需額外電源，即可在水下即時記錄電訊號，並精準定位水流衝擊位置。

這種反應源自棘刺內部的雙連續梯度多孔立體網狀骨架。該骨架由大小不一的孔洞組成，並沿棘刺的基部到尖端逐漸變化：基部孔洞較大、固體密度較低，尖端孔洞較小、固體密度較高。當水流經此多孔結構時，流液界面發生相互作用，流動液體對雙電層產生剪切作用，誘導界面電荷的分離和重新排佈，從而產生電壓差。梯度結構會令水流與孔壁的碰撞更劇烈，使電壓差更強，從而提升感知能力。

團隊觀察到，當海水滴落在海膽棘刺尖端時，棘刺會迅速旋轉。他們利用電學測量，發現棘刺受水滴刺激後，內部會產生約百毫伏電壓。

受此發現啟發，研究團隊利用光固化3D打印技術，以高分子聚合物和陶瓷製作出模仿棘刺結構的樣本。實驗證實，在水流刺激下，仿生梯度設計相較一般非梯度設計，電壓輸出高約三倍，訊號振幅更增約八倍，顯示機電感知能力的關鍵在於結構而非材料。

團隊更構建了一款3 × 3陣列仿生3D超材料機械傳感器，各組件均採用梯度多孔結構。該傳感器無需額外電源，即可在水下即時記錄電訊號，並精準定位水流衝擊位置。研究指出，海膽棘刺的梯度多孔結構強化了訊號傳遞，提升了傳感器的精準度及靈敏度。

這種強大的機電感知機制可以複製至不同材料，並有望延伸至感測水流以外的各種訊號，包括壓力、震動、電波等，啟發其他領域的傳感技術。例如在腦機接口中，可用以增強腦電波及神經訊號的傳遞。

海膽棘刺的機電感知能力源自其內部獨特的雙連續梯度多孔立體網狀骨架：由大小不一的孔洞組成，並沿棘刺的基部到尖端逐漸變化，基部孔洞較大、固體密度較低，尖端孔洞較小、固體密度較高。

領導研究的理大協理副校長（研究）、研究生院長王鑽開表示，相比傳統機械傳感器，團隊設計的仿生超材料傳感器在可生產性、結構設計可能性、材料通用性、幾何與性能控制能力及水下自我感測時間差能力等方面均更勝一籌。

研究團隊構建了一款3 × 3陣列仿生3D超材料機械傳感器，各組件均採用了仿海膽棘刺的梯度多孔結構，無需額外電源，即可在水下即時記錄電訊號，並精準定位水流衝擊位置。

王鑽開期望結合多孔結構的梯度與3D打印技術，以不同材料、孔徑及表面特徵來製造更多仿生超材料傳感器，在更多領域發揮應用潛力。他亦指出，對於天然多孔材料而言，強度等力學性能或許並非其核心功能，深入探索這些鮮為人知的生物機制，對推動仿生研究發展具有至關重要的意義。
 
此項聯合研究已刊登於國際頂尖學術期刊《自然》上。