港大初創PipeScanAI研發地下管線巡檢機械人 及早發現老化管線
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Summary
地下管線設施是香港的「生命線」，當中供水管道將乾淨的自來水輸送到各家各戶，排水管道則將污水與雨水安全導流排放。然而，這些基建設施大多隱藏於沙井、暗渠及其他密閉空間之中，一旦出現結構損壞問題，往往難以發現，加上人工巡檢工作風險高，令地下管線管理難度大增。在香港大學的支持下，初創企業PipeScanAI研發結合遙距巡檢、定位建圖、三維掃描及人工智能分析的地下基建巡檢方案，透過部署機械人進入管道、隧道等高風險環境執行檢測工作，可協助工程團隊及早發現裂縫、滲漏及結構異常等潛在問題，提升地下基建管理的效率與安全性 。
Key Points
- 研發PipeScanAI的重要目標是減少前線人員進入高風險密閉空間的需要。工作人員進入地下管道及密閉空間進行巡檢工作時，可能面對缺氧、有毒氣體、積水甚至突發水浸等風險，嚴重威脅工作人員的人身安全
- 操作人員只需於地面部署設備並遙距操控巡檢機械人，即可收集高清影像、LiDAR三維點雲數據及氣體與環境感測數據，大幅減少人員進入高風險環境的需要
- 團隊投入大量時間研究及自主研發同步定位與建圖（SLAM）演算法，結合LiDAR掃描及感測數據，在巡檢過程中同步建立地下設施的三維模型。目前，局部三維模型內的相對誤差可控制在5厘米以下
- PipeScanAI開發AI分析平台，自動識別裂縫、滲漏、變形等系統支援的缺陷類型，採用MSCC5管道缺陷編碼標準整理檢測結果，並生成結構化檢測報告
- 過往工程人員需要逐段翻看巡檢錄影，再進行分析及整理報告，不僅耗時，亦容易因肉眼判斷而出現差異。透過AI協助篩選及標記缺陷，平台可自動整理檢測紀錄及生成報告
- 目前PipeScanAI已在約12個基建項目中完成試驗及應用，涵蓋地下管線、箱形暗渠、三維建圖及AI影像分析等範疇，相關經驗包括涉及渠務署、環境保護署、機電工程署及土木工程拓展署的項目
- 在其中一個已完成的地下排水箱形暗渠檢測項目中，團隊將三維激光掃描結果與該項目的傳統閉路電視檢測結果作比較，額外識別出9處未有在該次CCTV檢測結果中記錄的缺陷
Why It Matters
若能累積可靠的巡檢紀錄，將有助工程團隊更早識別潛在風險，讓業主及早安排檢查及維修，減少問題惡化對民生及基建運作的影響。展望未來，團隊希望整合巡檢資料建立地下設施數碼檔案，並結合數碼孿生（Digital Twin）等技術，推動更具前瞻性的維修及資產管理模式，協助管理人員更有依據地評估風險、安排維修工程及調配資源 。
若能累積可靠的巡檢紀錄，將有助工程團隊更早識別潛在風險，讓業主及早安排檢查及維修，減少問題惡化對民生及基建運作的影響。展望未來，團隊希望整合巡檢資料建立地下設施數碼檔案，並結合數碼孿生（Digital Twin）等技術，推動更具前瞻性的維修及資產管理模式，協助管理人員更有依據地評估風險、安排維修工程及調配資源 。