理工大學副校長（科研發展）衞炳江，大學畢業後專研光纖通訊，在光學上有不少貢獻，而在國際學術期刊所發表的論文亦超過180篇。在港土生土長的他，大學畢業後才到美國發展。回憶小時候「屋邨仔」的時光，原來他對科學的好奇心，只源於一個電視節目。
理大副校長（科研發展）衞炳江
衞炳江憶述讀幼稚園時，獲安置入住徙置區「葵涌新區」，但當時社區規劃欠完善，環顧整個屋苑都沒有幼稚園。仍在讀幼稚園的衞炳江，因而被逼「跳級」讀小一。班上最年幼的他，學業成績更勝同班同學，考獲全級第一，不過，當時學校反指他年紀太小，不可升班，「仍記得當時我踏入校長室，接受身穿袈裟的尼姑校長面試，幸好她最終都酌情讓我升級。」
理大副校長（科研發展）衞炳江（右二）
衞炳江稱，六十年代成長的人，家家戶戶都是穿膠花，只求生活可餬口，子女有書讀已很開心。他小時候沒有很多機會接觸科學，對科學的好奇，源於一個電視節目，「主持講解不同科學現象，臨近節目尾聲，總會有人身穿白袍，以實驗解話，很權威。」
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為減輕家中財政負擔，他中學時曾在大排檔做兼職洗碗，幫補書簿費，有時招呼客人時遇上熟識的面孔，難免感到尷尬。衞炳江稱不會為此感自卑，「父親教導做人不要渴求金錢，錢財是身外物，賊搶得起，火燒得去，技能、學識才是自己的」，直到今日他仍銘記於心。
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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。
