尖端技术：机器人检测钢桥的完整性

Josiah02

正交异性钢桥面板（OSD）是大跨度桥梁设计的基础，因其高承载效率和轻量化特性而备受推崇。然而，其结构复杂，容易发生疲劳开裂，尤其是在关键连接点处，带来严重的安全风险。
传统的检查方法，例如目视检查和磁力检测，通常缺乏检测内部或细微裂纹所需的精度和可靠性。虽然相控阵超声波检测 (PAUT) 已显示出良好的前景，但它尚未完全解决这些挑战。由于这些持续存在的问题，迫切需要更先进、更高效的裂纹检测技术。
在西南交通大学和香港理工大学团队开展的一项研究中，研究人员在《基础设施智能与弹性》杂志上发表了一篇文章，介绍了一种用于OSD疲劳裂纹检测的自动化系统，该系统使用机器人平台结合超声相控阵技术。
通过深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 等用于数据生成的深度学习模型和用于高速实时裂缝检测的 YOLOv7-tiny，这种创新方法显著提高了准确性和效率，有可能彻底改变桥梁维护实践。
这项研究的核心创新在于将机器人自动化与最先进的深度学习相结合，以实现有效的裂纹检测。配备相控阵超声波探头的机器人系统可自动扫描 OSD，大大减少了对人工参与的需求。
研究人员利用 DCGAN 增强了 PAUT 图像数据集，提高了算法的学习能力。在各种测试模型中，YOLOv7-tiny 表现最出色，为实时裂缝定位和深度估计提供了最佳速度和精度。
该方法的一个突出特点是集成了注意力机制，这提高了 YOLOv7-tiny 检测小裂纹或重叠裂纹的能力。此外，还开发了一种分析回波强度的新方法来准确估计裂纹深度，与飞行时间衍射 (TOFD) 基准相比，误差幅度低于 5%。
该综合系统不仅提高了检测速度，而且确保了可靠的现场性能，为关键基础设施的结构健康监测和维护树立了新的标准。
西南交通大学首席研究员苟红叶博士表示：“我们的研究利用机器人自动化和深度学习技术解决了桥梁维护中的关键安全问题。我们的研究成果是一个高效的系统，即使在具有挑战性的条件下，也能以前所未有的精度检测疲劳裂纹。
“这一进步对提高基础设施安全性具有巨大潜力。通过精确识别传统方法可能忽略的裂缝，我们的方法可以确保桥梁更具弹性，最终保护公共安全并延长这些重要结构的使用寿命。”
这种先进的检测系统对基础设施维护和安全有着深远的应用。通过自动检查 OSD，它大大减少了对人工的需求，最大限度地减少了人为错误，同时提供了精确的实时结果。
该技术能够尽早发现结构问题，防止灾难性故障。此外，深度学习模型的集成为预测性维护和持续结构健康监测的进步奠定了基础，有可能降低维护成本并延长关键交通网络的使用寿命，确保其可靠性以备后代使用。