Artec Leo 3D扫描训练的突破性 AI 可预测桥梁承载能力

Artec Leo 3D开云体育官方首页登录入口 正在扫描桥梁下方的钢梁

在日常生活中，人们常用“坚如钢铁”来强调某件物品坚固耐用。毕竟，钢铁是地球上最坚固的材料之一。然而，即使是钢铁也有极限。

例如，许多公共桥梁由钢梁支撑，但这些钢梁容易因极端天气条件而发生老化。全球范围内，桥梁失效曾导致大量伤亡和重大经济损失，因此，定期检查对于确保桥梁能在满载情况下安全运行至关重要。

如发现桥梁存在老化问题，可降低其载重限制；在某些情况下，甚至可能需要关闭桥梁，而这将带来巨大的经济损失。

您可以想象，地方管理机构需要管理拥有数千座桥梁的城镇基础设施，同时还需负责提供其他公共服务。要同时处理好这两项工作，资源的高效利用变得尤为重要。

为此，德累斯顿工业大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员开始开发一种更快速、更精准的钢桥检查方法。

显现老化迹象的钢桥梁（反映在捕获的3D扫描数据中）

目前，检查这类基础设施通常需要移除腐蚀材料，并通过耗时费力的超声波单点捕捉来测量剩余部分。然而，借助Artec Leo，研究人员已发现了一种更高效的方法，可以测量钢梁并获取所需的高精度数据，以实现更高效的深入分析。

Leo效率“打开新世界的大门”

最初，研究人员基于地面激光开云体育官方首页登录入口 捕获的数据开发工作流程。马萨诸塞大学阿默斯特分校的数字媒体实验室 3D创新中心拥有多种先进技术设备，其中包括一台三脚架上的设备，之前用来对河岸等开放地形进行扫描和研究。

在对一根退役的钢梁进行腐蚀模式识别时，这款LiDAR开云体育官方首页登录入口 也能够捕获足够的细节。然而，在实际的桥梁检查中，钢梁的两端需要测量，而这些区域通常需要使用吊篮车才能够到。

为了提高灵活度，团队改用了Artec Leo。这是一款无线的一体化设备，精度0.1毫米，捕获速度高达每秒3500万点。由Artec 3D大使Source Graphics提供的 Leo不仅速度快，身材小巧，而且操作直观，即使是需要高精度的新手用户，也能轻松上手。

使用Artec Leo 3D扫描数据对自然腐蚀的桥梁钢梁进行偏差与剩余厚度分析

“通常，腐蚀会发生在钢梁上，这些是桥面板的支撑结构。由于桥面板的遮挡，你需要先扫描一侧，停下，移动吊篮车，然后再扫描另一侧，”马萨诸塞大学阿默斯特分校副教授Simos Gerasimidis表示。“因此，设备能够手持，适用范围广，易于移动就变得非常重要。而Leo会实时提示你是否距离过近或过远，让你当场判断扫描效果是否理想。”

“使用 Leo，你可以在五分钟内捕获（至少）数十万个点，而传统方法需要三分钟才能捕获一个点。所以，如果以捕获的数据量和时间比来计算效率，那么Leo的表现完全可以说是‘打开新世界的大门’。”

AI助力预测性检查

在熟练掌握Leo 3D扫描技术后，Simos Gerasimidis和他的团队开始优化工作流程。数据处理首先在Artec Studio中进行。这款由Artec 3D提供的软件具备高清模式（HD Mode），即使在扫描光亮的金属表面时也能生成超清数据，同时配备独特算法，可实现卓越的纹理和几何追踪效果。

尽管软件内置的检查工具能够支持梁体分析，但团队选择直接使用原始点云数据，以避免可能出现的对齐误差。

在数据整理过程中，他们生成了二维轮廓图，这些图清晰显示了每根钢梁“腹板”（钢板部分）的剩余厚度。这些图为检查员提供了快速、直观的梁体可视化状况。研究人员并未止步于此，他们希望利用这些数据进一步揭示桥梁的承载能力。

为此，他们将数据置入坐标系统，并导入ABAQUS有限元分析（FEA）软件进行结构分析。多次扫描三根退役钢梁，并重复上述流程后，团队通过综合 FEA结果计算生成了超载导致失效的情景模型。

“针对生成的1400种腐蚀情景，我们使用自主开发的算法框架构建了有限元模型，”德累斯顿工业大学研究员George Tzortzinis解释道。“通过这些模型，我们能够识别腐蚀梁的承载能力及其具体失效模式。”

完整钢梁3D扫描，包括微小孔洞与表面细节

为了进一步加速桥梁分析，研究团队利用这些腐蚀情景训练了一个AI模型，通过机器学习寻找输入数据之间的规律，并计算梁体的承载能力。这么做的目标是为了让载荷评估工程师将3D扫描生成的轮廓图输入AI模型，从而自动评估钢梁承载预定载荷的能力。

在控制环境中验证了这一方法后，团队将其应用于实际场景，检查了马萨诸塞州的一座在役桥梁。尽管存在振动和通行限制，他们仍能快速高效地识别钢梁相似部位的磨损区域，并生成工程师为桥梁分配载荷评级所需的数据，显著提高了精度。

未来展望——AI助力桥梁检查

与传统桥梁检查方法一样，这种技术依然需要吊车租赁、封闭部分道路，但检查速度更快，同时大幅降低了评估不确定性。在美国，有超过2万座钢桥被评为“差”等级，另有超过10万座被评为“中等”。研究人员相信，这种高效的检查方法可帮助联邦公路管理局和各州交通部门应对约1250亿美元的维修积压问题。

未来，团队建议将研究成果整合到全面的数据收集培训课程中，以实现行业的统一规范。从长远来看，他们认为将AI驱动的载荷评级和截面损失比较工具集成到桥梁管理系统中，也能大幅提升美国公共基础设施的维护效率。

“目前，已有几个州在考虑将3D扫描技术纳入工作流程——有些州已配备了Artec Leo开云体育官方首页登录入口 ，”Simos Gerasimidis提到。“这个行业正在缓缓变化，人们需要看到成果，现在我们已经有了。我认为这项技术会继续发展。虽然不会在半年内全面推广，但在未来5到10年间，行业定会发生显著变化。”

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