理大指，設計範疇多元，未受疫情影響。
設計不僅是外形美觀，更具改善生活的功能。理工大學設計學院有畢業生針對「快時尚文化」過度消費的問題，設計手機應用程式，讓用家可以管理衣物，同時以網上配對方式，把自己不再穿着的二手衫，與其他身材相若的用家分享；另外，有畢業生設計適合長者的巴士座位，能切合他們安全與需要之餘，亦重新設計車廂內的座位配置，容納更多輪椅，奪得校外設計大獎。校方指八成畢業生已成功獲聘，設計範疇多元，未受疫情影響。
理工大學。資料圖片
在理大設計學院修畢互動媒體文學士的畢業生薛詩敏，與拍檔黃舒婷都面對年輕人的煩惱，「為甚麼家中有這麼多衣物，我們都覺得煩」。究其原因，兩人發現「快時尚文化」盛行，加上不少人因參加社交場合或投身職場而買新衫，卻未必了解個人風格，結果衣服愈買愈多，即使近年興起主張「斷捨離」的極簡概念，有人只是把衣服清走，再追潮流買設計簡約的新衣服，結果造成二次浪費。
為讓用者了解自己的穿着習慣，他們設計名為「ClothesFD」流動應用程式，通過掃描衣服上的NFC（近距離無綫通訊），記錄穿着次數與喜好，並提供穿搭建議供用者作為參考。程式另一功能是以鏡頭計算用者三圍，方便用者把不再穿着的二手衫，與其他身材相若的用家分享，從而延長衣物壽命，「大家亦可互相參考對方怎樣穿着」。兩人現時投身互動設計的行列，希望與時尚品牌合作，把「ClothesFD」設計由概念化為上架的應用程式。
許恒達（左起）、薛詩敏與黃舒婷，解決社會問題的創意設計，成為今年理大設計年展「導師之選」。
修畢產品設計學文學士的許恒達，設計便利長者的巴士座椅「Asit」，用家可利用扶手上的按鈕，控制應用液壓系統的座椅高度，符合不同長者需要之餘，扶手的曲綫設計，亦為長者提供可靠支撐，方便他們乘坐與站立。他亦同時重新布置巴士車廂布局，以可摺起的「Asit」取代固定座椅，從而提供更多的空間容納使用輪椅的乘客，「網上不時看到孕婦與老人家爭位的片段，這麼大台的巴士，為何仍會出現這樣情況？缺點正是位置與空間上。」
許恒達憑着「Asit」早前獲James Dyson設計大獎的香港冠軍，他笑言設計更重要意義，是提醒社會注視問題加以改善。他打算投身設計顧問工作，接觸不同的項目。雖然今年面對新冠疫情，但理大設計學院副院長（學術課程）兼副教授Peter Hasdell指，在六月底時八成畢業生已成功獲聘，強調設計範疇多元，譬如在數碼世界下，對用戶體驗設計、服務設計等方面需求殷切，故疫情影響不大。
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。
