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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。

随着建筑业的迅速发展，混凝土应用技术日趋成熟，并在工程建设中起着举足轻重的作用。在工程建设过程中，由于工程施工的差异、混凝土构造物使用的环境等原因而产生的混凝土表面缺陷时有发生。混凝土构件的外观缺陷，不仅直接影响混凝土的外观效果，还可以反映出混凝土的内部质量，因此，要对此进行深入研究，切实解决。 性能指标： 识别混凝土结构表面细微裂缝和麻面、蜂窝、空洞、剥落、磨损、露筋等缺陷（线性缺陷宽度大于等于***，斑块面积大于等于2mm×2mm），排除析白、划痕、拼缝和水渍等干扰物。 检测速度平均达2s/张（1亿像素）。 成果亮点： 1. 具有自主知识产权。 2. 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，金属冶炼重大事故防控技术支撑基地副主任，机械工程学院机械电子工程系副主任兼大安全科学研究院副院长，主持或参与多项国家级或省部级项目，长期从事激光诱导击穿光谱的相关科研工作，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。

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