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港珠澳大桥所处海洋大气环境易诱发桥体结构中的钢结构、焊接部位、受力结构等 处形成腐蚀损伤，对桥梁的安全造成严重的威胁。桥体跨度大、结构复杂、易腐蚀区域 多、分散大、腐蚀程度不一等实际问题，与当前桥梁检测尤其是桥梁底部检测作业大部 分采用人工方法，有很大的供需矛盾。桥梁整体维护维修的及时性和准确性仍有较大的 困难，同时也会形成巨大的成本开支。 混凝土结构表面缺陷图像智能识别系统是一种集深度学习图像识别、图像处理、数 据分析等先进技术方法的智能检测技术。该技术可实现港珠澳大桥混凝土结构表面缺陷 的定位、定类、定量以及定级的表征，进而实现对桥梁健康状态的综合评价。与传统人 工定检的方法相比，该系统具有检测速度快、检测范围广、检测精度高、桥梁状态实时 监测等优点， 为桥梁实现智能定检、开展预知养护提供决策支持数据。可实现如下功能： 桥梁混凝土表面裂缝、麻面、蜂窝、剥落的识别。 桥梁混凝土表面裂缝、麻面、蜂窝、剥落的量化和等级划分。 桥梁实时状态的监测以及健康状态评估。

1. 具有自主知识产权。 2. 成果来源：中国航发北京航空材料研究院企业横向项目。 3. 技术先进性：国内先进,实现港珠澳大桥混凝土结构表面缺陷图像智能检测。

阳建宏，教授，博导， 现任北京科技大学机械工程学院机电系副主任，长期从事冶 金装备状态监测与故障诊断的相关科研和教学工作， 入选北京市高等学校青年英才计划， 2018 获全国冶金先进青年科技工作者。