研究成果已在國際期刊《Nature Materials》發表。
智能手表、運動手環、虛擬實境（VR）眼鏡等穿戴式電子產品，日益普及，但往往因透氣度，使用時不適。理工大學研發適合長時間穿戴的「液態金屬纖維氈」導電材料，較一般護理膠布透氣度高22倍，亦更具彈性，可貼在皮膚量度心電圖、進行汗液和溫度測試等，研究團隊料再以3至5年時間，研究把它應用在電子設備，遂再推出市場。
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理大研發「液態金屬纖維氈」，可貼在人體皮膚量度心電圖、溫度等。
「金屬氈」可用於監察病人情況，有助患有糖尿病等長期病患的長者，了解身體狀況。港台圖片
整個研究項目聯同理大應用物理學系及生物醫學工程學系，以跨學系形式合作，獲得「香江學者計畫」和研究資助局撥款約180萬元資助。資料圖片
理工大學。資料圖片
貌似普通膠布的「液態金屬纖維氈」，其實內有乾坤，它由兩種材料組合製成，包括加以靜電紡絲製的纖維物料（SBS）和液態金屬鎵銦合金，提供高導電性、富彈性的優點。研究團隊發現，將液態金屬打印在SBS纖維物料上，拉長伸展至少12次後，「金屬氈」會自動產生小孔，使其透氣度大大提升，較普通護理膠布透氣度高22倍，適合使用者長時間佩戴。
理大研發「液態金屬纖維氈」，可貼在人體皮膚量度心電圖、溫度等。
團隊曾將「金屬氈」貼在人體皮膚7天進行測試，結果發現測試者的皮膚沒有出現紅斑，證實物料不會導致皮膚敏感。同時更可被拉長18倍，極具彈性；其導電穩定性亦良好，可打印電路，並疊起製造成多層電路單片，有望減少電子設備體積。
「金屬氈」可用於監察病人情況，有助患有糖尿病等長期病患的長者，了解身體狀況。港台圖片
負責領導研究的理大紡織及服裝學系教授鄭子劍相信，「金屬氈」可用於監察病人情況，例如貼於人體皮膚上，進行汗液測試，有助患有糖尿病等長期病患的長者，了解身體狀況；「金屬氈」亦可用作量度心電圖、溫度等。他指，單計「金屬氈」的物料並不昂貴，「是非常可接受的價錢」。
整個研究項目聯同理大應用物理學系及生物醫學工程學系，以跨學系形式合作，獲得「香江學者計畫」和研究資助局撥款約180萬元資助。資料圖片
整個研究項目聯同理大應用物理學系及生物醫學工程學系，以跨學系形式合作，獲得「香江學者計畫」和研究資助局撥款約180萬元資助。項目由17年展開，歷時約4年，研究成果已在國際期刊《Nature Materials》發表。
不過，「金屬氈」仍有改良空間，包括金屬氧化的限制，鄭子劍預計仍需約3至5年時間，研究如何將「金屬氈」應用在電子設備上，遂將產品推出市場。團隊亦正申請其他研究資金和尋找合作夥伴，以提高「金屬氈」的性能。
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。
