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如何使用 AI 技術拯救建築高齡化


時至 2022 年底,高齡少子的人口結構一直是政府需要管理的議題,同時,建築物也正悄悄地邁入高齡化。隨著建築物及橋樑老化,為了避免引發墜落物和其他相關安全事件的風險,檢查和維修的需求隨之增加,其中,裂縫在建築物的安全性和耐久性方面提供了重要的訊息。因此,如何檢測和分析建築物的裂縫將變得非常重要。


老屋
老屋,Photo by Markus Winkler on Unsplash

建物邁入高齡化,安檢容易嗎?

根據《內政部不動產資訊平台》2021年第四季統計,全台灣有近450萬棟屋齡30年以上的房屋,占比已達5成,若是都市化程度高的六都,老屋比例更高,以台北市來說,屋齡30年以上住宅比例高達71.3%,居全台之冠。


old house chart
老屋調查,圖片來源:https://money.udn.com/money/story/5621/5948132

除此之外,臺灣更有高達兩萬多座橋梁都需要定期檢測,在過去,默默在背後負責這些橋樑安全的,正是辛苦的安檢人員。為了健全橋梁維護管理制度,行政院於民國109年7月21日訂定「橋梁維護管理作業要點」,以維護公眾通行安全。然而,橋梁損壞之處經常位於安檢人員無法到達或環境狀況難以接近之區域,無法近距離接近設施進行檢查,成了一大難題。


多變環境,加劇鏽蝕

台灣位於環太平洋地震帶、梅雨前線及西太平洋颱風路徑要衝,地震及集中豪雨更常是造成災害發生的誘因,這些建物及橋梁面臨各式各樣的生存挑戰。裂縫、鏽蝕、建材老化與劣化是非常嚴重的問題,除了定期檢測,每次天災過後還需要冒著危險加強檢測,不禁讓安檢人員長吁短嘆。


許多構造物如木造、磚造、鋼筋混凝土等構造物,可能因風化作用、外力作用、設計施工與材料使用之缺失,使材料劣化而產生裂縫。當一般鋼筋混凝土的建物產生裂縫後,水分、氧氣、氯離子等因子會更容易從裂縫中進入,加速鋼筋的腐蝕,產生不利的影響。為了避免無法挽救的意外發生,公共工程安檢首重健檢制度,平日裡就必須「超前佈署」,慎防每一處裂縫瑕疵。


drone survey
無人機檢測,圖片來源:https://medium.com/skydio/drone-autonomy-for-bridge-inspection-the-newest-tool-on-the-inspectors-belt-68be85065b13

應用無人機與人工智慧,降低檢測風險

人工檢測這些瑕疵並不容易,除了極少數的建物有相關的安檢輔助機具,其餘時間安檢人員只能冒著生命危險,不畏風雨的爬上爬下,收集各種瑕疵數據。然而,工時長、高成本、高生命風險變成了難解的議題,所幸,AI人工智慧來了。


隨著近年無人機技術發展迅速,透過空中觀察的方式,可補足人員無法到達或接近的困擾,大幅降低人員安全疑慮,從而提高作業效率。透過無人機短暫的拍攝,就能獲取所有需要的影像數據,將橋體或建物外觀的損傷進行標記,最後再交由 AI 處理分析,抓出躲在橋梁、建物裡看不見的裂縫瑕疵,能夠輔助安檢人員更有效地進行巡檢作業,並更精確的評估橋梁健康狀態,以利提前修護或重建。


標記裂縫以供AI分析
標記裂縫以供AI分析
AI 能夠抓出其他照片中的裂縫位置
AI 能夠抓出其他照片中的裂縫位置






安居工程、遠離威脅

運用「AI人工智慧」的瑕疵檢測方式已逐漸融入我們的日常生活,成為新世代的安檢基本配備。除了台灣有許多老舊的建築物外,還有像其他國際性都市也有類似情形發生,以香港為例,在2040年時候,預估42000多座建築物中,將有約有三分之一的屋齡將超過65年,伴隨高風險的機率逐漸增加,因此AI健檢刻不容緩,定期監控建築物的狀況並採取必要的預防性維護措施。以下是我們小小的檢測裂縫影片。



分析應用價值,提供更高品質的服務

綜合以上所述,除了AI健檢以外,亦可利用無人機傾斜攝影來建立3D模型,進行套圖比對,即可分析差異。隨著智慧城市及物聯網不斷發展,可鏈結真實世界各種資訊的可視化平台。在建物巡檢部分,樓高與面積資訊與 3D 城市模型整合,並以視覺化的方式標示出建照與實際測量的差異,透過互動操作點選查看詳細資料;在橋梁檢測部分,AI 辨識成果於照片中標示損傷區域與類型,並與 3D 模型整合,將資訊放在正確的空間位置上進行互動操作。

 

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綜以上所述,可見在人工智慧的幫助下,影像可以蛻變成更有價值的情報,這便是數據轉換的精隨所在,不知道您的產業是否能夠應用數據轉換嗎?就找 DataXquad 吧!


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