港大初创PipeScanAI研发地下管线巡检机器人 及早发现老化管线
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Summary
地下管线设施是香港的「生命线」，其中供水管道将干净的自来水输送到各家各户，排水管道则将污水与雨水安全导流排放。然而，这些基建设施大多隐藏于沙井、暗渠及其他封闭空间之中，一旦出现结构损坏问题，往往难以发现，加上人工巡检工作风险高，令地下管线管理难度大增。在香港大学的支持下，创业企业PipeScanAI研发结合遥控巡检、定位建图、三维扫描及人工智能分析的地下基建巡检方案，通过部署机器人进入管道、隧道等高风险环境执行检测工作，可协助工程团队及早发现裂缝、渗漏及结构异常等潜在问题，提升地下基建管理的效率与安全性 。
Key Points
- 研发PipeScanAI的重要目标是减少前线人员进入高风险封闭空间的需要。工作人员进入地下管道及封闭空间进行巡检工作时，可能面对缺氧、有毒气体、积水甚至突发水浸等风险，严重威胁工作人员的人身安全
- 操作人员只需于地面部署设备并遥控操控巡检机器人，即可收集高清影像、LiDAR三维点云数据及气体与环境传感数据，大幅减少人员进入高风险环境的需要
- 团队投入大量时间研究及自主研发同步定位与建图（SLAM）算法，结合LiDAR扫描及传感数据，在巡检过程中同步建立地下设施的三维模型。目前，局部三维模型内的相对误差可控制在5厘米以下
- PipeScanAI开发AI分析平台，自动识别裂缝、渗漏、变形等系统支持的缺陷类型，采用MSCC5管道缺陷编码标准整理检测结果，并生成结构化检测报告
- 过往工程人员需要逐段翻看巡检录像，再进行分析及整理报告，不仅耗时，亦容易因肉眼判断而出现差异。通过AI协助筛选及标记缺陷，平台可自动整理检测记录及生成报告
- 目前PipeScanAI已在大约12个基建项目中完成试验及应用，涵盖地下管线、箱形暗渠、三维建图及AI影像分析等范畴，相关经验包括涉及渠务署、环境保护署、机电工程署及土木工程拓展署的项目
- 在其中一个已完成的地下排水箱形暗渠检测项目中，团队将三维激光扫描结果与该项目的传统闭路电视检测结果作比较，额外识别出9处未有在该次CCTV检测结果中记录的缺陷
Why It Matters
若能累积可靠的巡检记录，将有助工程团队更早识别潜在风险，让业主及早安排检查及维修，减少问题恶化对民生及基建运作的影响。展望未来，团队希望整合巡检资料建立地下设施数字档案，并结合数字孪生（Digital Twin）等技术，推动更具前瞻性的维修及资产管理模式，协助管理人员更有依据地评估风险、安排维修工程及调配资源 。
若能累积可靠的巡检记录，将有助工程团队更早识别潜在风险，让业主及早安排检查及维修，减少问题恶化对民生及基建运作的影响。展望未来，团队希望整合巡检资料建立地下设施数字档案，并结合数字孪生（Digital Twin）等技术，推动更具前瞻性的维修及资产管理模式，协助管理人员更有依据地评估风险、安排维修工程及调配资源 。