构建养护生态系统雏形——大跨缆索桥梁关键构件智能巡检装备研发与应用

自改革开放以来，我国桥梁工程迎来了前所未有的发展机遇。大跨径缆索桥梁是交通路网中的重要组成部分，对促进地区间的互联互通发挥了至关重要的作用，其社会与经济的重要性不言而喻，因此必须以高标准对运营期大跨缆索桥梁的安全性和适用性进行维护和保障。随着2015年“智能桥梁”概念的提出，桥梁智能化发展已成为行业共识，这不仅关系到基础设施的安全性和耐久性，更直接影响公众出行服务质量。当前我国桥梁建设技术已跻身国际先进行列，信息技术与工程实践的深度融合为智能桥梁发展奠定了基础，在国家"交通强国"战略和"新基建"政策推动下，智能桥梁建设迎来重要发展机遇。

经过20余年的工程实践与发展，我国大跨径钢箱梁悬索桥各主要结构构件均呈现出显著的性能劣化趋势。根据国省干线公路桥梁“国检”的权威统计数据，全国悬索桥塔、梁、缆、锚四大基本结构中，多种典型病害出现比例大于50%，反映出结构耐久性问题的普遍性与严重性。面对全疆域路网拓展带来的增量需求和超百万座在役桥梁的管养压力，既有桥梁管养体系面临严峻挑战，现有桥梁检测技术体系存在需求与人工检测能力不匹配、技术链条不完整、智能化程度不足等突出问题。

服役期内重载交通、大流量等服役条件加速桥梁部件的性能退化，长大桥梁的运营管养需求逐渐突出，开展桥梁智能检（监）测技术、开发适用于结构内部和高危区域的智能巡检装备，是桥梁学科未来发展的重要方向与任务。

巡检技术现状与挑战

延长结构寿命、节约维养费用、提升结构状态，离不开对桥梁结构与构件状态的正确掌握。而传统人工检测存在效率低和潜在安全性问题及人工检查存在依赖作业人员素质和经验，巡检结果标准化程度低、不易进行横向与历史纵向对比分析等短板。经过科研成果及工程经验的不断积累，检测技术及设备的专业化、智能化程度逐步提高，实现了桥梁内在病害从有损检测到无损检测的发展，检测精度和效率得以提高，但在大跨缆索桥梁关键构件巡检关键技术方面还面临以下多项技术挑战：

（1）表观病害识别。针对结构病害的鲜明形状、纹理和色彩特征，机器学习和计算机视觉技术在桥梁结构损伤识别领域已取得应用成效，但其进一步发展仍面临若干关键性技术瓶颈。从数据层面而言，现有数据集普遍存在信息不完备、样本数量不足、类别分布不平衡以及标注精度欠佳等固有缺陷，这些问题严重制约了模型的训练效果和泛化能力。在算法性能方面，传统方法在复杂服役环境下的误判率和漏判率居高不下，其稳定性和鲁棒性难以满足工程实践要求，特别是在处理多类型耦合损伤及新型损伤识别任务时表现不尽如人意。

（2）结构微振动检测。大跨径缆索桥梁关键构件的微振动特性及其监测技术研究具有重要的工程意义。微振动主要由交通荷载和环境因素共同作用引发，其典型特征表现为微米级振幅和宽频带振动频谱（通常覆盖0.1~100Hz范围）。这类振动虽幅值较小，但由于涉及关键受力构件（如主缆、吊索等），其动态特性直接影响桥梁的荷载传递机制和整体结构安全。然而，受限于采样精度和动态范围，传统振动监测设备难以准确捕捉微米级振动参数；常规监测方法在实时可视化关键构件运动状态方面存在明显不足，导致难以有效识别潜在的异常振动模式。

（3）病害定位技术。大跨径缆索桥梁病害定位在检测实践中常常被忽略或者模糊化，其面临技术实现和应用实施双重挑战。在技术层面，现有室内定位技术系统通过slam等技术可实现厘米级定位，但实际病害定位误差仍超10cm。而在应用层面，固定路径巡检模式存在灵活性不足、环境适应性差等缺陷，需要研发智能巡检装备和优化多传感器算法。

（4）便携巡检装备。当前便携式智能巡检装备在桥梁检测领域的应用已形成初步技术体系，但仍存在显著的功能性局限。主流设备虽具备影像采集、数据通信及环境参数获取等基础功能，却普遍缺乏实时分析与智能诊断能力，导致检测流程仍严重依赖后续人工判读，制约了现场作业效率。市场上现有的巡检头盔、智能眼镜等多样化装备形式，在实际应用中均面临检测范围有限和智能化程度不足等共性问题。

（5）钢箱梁内部巡检装备。钢箱梁内部空间封闭且障碍物众多，其环境昏暗嘈杂，夏季闷热，致使人工工作环境恶劣，无人化作业需求强烈。近年来，国内外有许多研究人员提出了适用于钢箱梁内部检测场景的机器人，依托机器视觉、传感器、远程遥控等技术，实现钢箱梁智能检测。当前钢箱梁智能检测关键技术及机器人装备研究仍处于起步阶段，现有主流技术方案包括轨道式机器人、爬壁机器人等，存在检测范围不广、病害识别和定位精度有待提升、检测效率不明确、智能化程度不足、与桥梁养护结合不紧密等问题。

（6）大跨径缆索桥梁养护数据管理平台。当前大跨径缆索桥梁养护数据平台面临两大突出瓶颈：一方面，面对日益增长的检测数据规模，传统人工录入模式导致数据处理效率低下，严重制约养护决策的时效性；另一方面，智能检测装备与养护平台间的系统割裂问题显著，现有平台普遍缺乏实时数据交互、自动分析和闭环控制能力。智能巡检数据与装备的一体化管理系统是推动桥梁养护数字化转型的核心突破口。理想的集成化管理体系应实现三大核心功能：装备实时互联、标准多源数据自动互通、智能化决策指令双向互馈。

总体而言，特大桥智能巡检领域当前仍需要解决以下问题：

第一，在病害检测技术维度，存在多源异构病害数据的标准化问题，应当建立涵盖不同材料和环境条件的基准数据库；对于微小病害的精准识别问题，需要发展基于深度学习的智能检测算法；必须研发集病害识别、状态评估和修复决策于一体的智能系统，以处理检测-维护的协同性问题。

第二，在装备设计维度，针对斜拉桥、悬索桥等不同桥型的结构特点，现有装备在动态环境（风振、温度变化等）下的稳定性和可靠性有待提升；需要建立覆盖全桥空间（包括空中、桥面、缆索和水下）的智能检测装备体系，解决多源异构设备的协同作业问题；应当研发具有模块化特征的标准化装备，以适应不同检测场景的需求，同时优化设备的轻量化设计和运维成本。

第三，在系统控制维度，因复杂桥梁结构导致的定位导航问题，需要采用多传感器（视觉SLAM、激光雷达、UWB等）融合方案；而为满足大跨度桥梁的超远程控制需求，应当结合5G通信和边缘计算技术构建实时响应系统；针对在多智能体协同作业的优化问题，需要基于数字孪生技术建立分布式决策框架。

智能巡检结硕果

针对大跨径缆索桥梁管养的技术需求与研究局限性，科研团队创新地提出桥梁智能巡检产品及装备体系。该体系立足长大桥梁养护核心需求，聚焦智能养护与数字大桥建设关键技术，建立大跨径桥梁关键构件指标体系和一体化管理系统，系统研究表观病害与内部损伤的智能检测方法，构建智能巡检装备体系，取得下列技术成果。

图1 缆索桥梁智能巡检技术及装备研发体系架构

关键构件病害识别技术

在表观病害识别方面，构建缆索结构、混凝土结构、钢结构、涂层等多重病害数据库，基于改进YOLO架构开发了轻量化深度学习模型，实现对裂缝、污垢等多类病害的实时检测，并通过边缘计算部署显著提升弱网环境适应性，系统性地构建了桥梁关键构件表观病害智能检测技术体系，攻克传统人工检测效率低、精度不足等关键技术难题。

图2 表观病害识别

结构微振动检测

基于视觉增强的微振动检测技术通过三级信号提取流程实现0.1mm级微变形检测，结合欧拉线性与相位运动增强算法，将微米级振动可视化，可用于异常振动、螺栓松动、索力测量、约束装置等多重监测场景，实桥测量相对误差小于1%。还通过首创的AHP层次评估体系建立振动特征－结构性能映射关系，推动基础设施检测从“经验判断”向“数据驱动”的范式转变。

图3 微振动检测

病害高精度定位算法

基于多源数据融合的病害高精度定位技术，整合视觉、激光雷达、惯性测量等多模态传感器数据，有效解决了复杂桥梁环境下病害空间定位精度不足的关键技术难题。创新性地采用三维激光雷达智能建图技术，建立了包含点云配准、坐标投影和病害映射的完整技术链，将建图尺寸误差控制在2%以内，通过优化的SLAM框架实现厘米级定位，满足《公路桥梁结构监测技术规范》（JT/T 1037-2022）要求，构建了“实测-采集-验证”的三阶段闭环校验体系，确保病害三维坐标标定的可靠性。该成果显著提升了为钢箱梁等封闭结构的数字化检测水平。

图4 病害定位示意图

单兵便携检测装备

该装备系统采用模块化设计理念，集成了工业相机、补光灯、三脚架等硬件组件，配合自主研发的Windows/Linux双平台软件系统，构建了结构简单、功能齐全的便携式检测解决方案。硬件系统支持快速组装部署，单人即可完成钢箱梁等复杂环境的检测任务；边缘计算能力与独立电源设计使其既可实现实时检测，又能满足小时级持续监测需求；通过试验验证可稳定识别0.1mm以下的微观损伤。在保持轻量化的同时实现了从图像采集到损伤识别的全流程自动化，为桥梁现场检测提供了新型数字化工具。

图5 移动检测装备和长期监测装备

钢箱梁内部智能巡检机器人

针对现有检测技术局限性和钢箱梁内部检测场景需求，科研团队建议采用履带式钢箱梁内部巡检机器人。此机器人配备了辅助臂和复合履带底盘，集成了高分辨率相机、激光雷达、惯性测量单元等先进传感器，能够轻松应对U肋、轨道以及斜坡等多种复杂地形，拥有出色的越障能力和环境适应性，可完成高质量的多源数据采集。履带式钢箱梁内部巡检机器人支持自动充电、远程控制、智能建图和导航避障等功能，可自动巡查钢箱梁内渗水、锈蚀、裂缝和涂装脱落等问题。在南沙大桥、黄茅海通道等实际环境中进行了多次测试，并与桥梁养护管理平台实现数据共享，巡检续航时间超过9小时，单月即可完成千米级箱梁巡查且覆盖率超过91%，相机视野冗余量大于40%，模拟病害定位误差小于10cm，展现了其在复杂环境下高效的巡检能力和可靠的识别定位精度。该机器人实现了对钢箱梁内部表观病害的全面、高效、非接触式的智能化检测，初步解决了目前钢箱梁检测技术覆盖范围有限、效率不明确、自动化程度低等问题，大幅提升了箱梁内检测的数字化水平，可有效支撑日常桥梁维护工作。

桥梁巡检装备及

数据一体化管控平台

桥梁巡检装备及数据一体化管控平台，通过深度融合BIM、GIS与物联网技术，构建了“数字底图－实时监测 －智能决策”的全链条管养体系，为基础设施数字化运维提供了标杆性解决方案。平台通过点阵云图技术和加权尺度算法，基于轻量化BIM模型的Web可视化引擎，实现病害分布热力图可视化与劣化趋势预测，从桥梁-构件两个层面提供病害的数量和规模的当前状态和历史状态统计。它采用“任务 - 数据”双核架构，集成设备控制、智能识别、结果收录等全流程功能，并通过5G物联实现巡检装备的实时管控。

智能养护未来展望

面向复杂服役条件下桥梁预防性养护需求，AI、机器人、图像等智能技术是行业破解管养难题重要抓手，也是建设交通强国的必由之路。我国养护研发应用体系已初步形成“检测/监测－诊断评估－养护处治”三级智能养护创新架构，未来也将在以下几个方向继续拓展深化：

（1）在基础研究维度，结合大模型、深度学习、机器学习等技术理论，持续构建涵盖无损检测、结构状态监测、构件性能评估、损伤机理与病害发展预测分析的技术体系框架，通过室内试验与数字孪生平台验证，形成了覆盖"检测-评估-治理-管理"全链条的理论方法体系；

（2）在技术开发维度，结合机器人、强化学习、SLAM等技术理论，重点推进塔、梁、锚、索重要构件智能化病害检测与修复产品研发，形成桥梁无人化养护装备群，开发多因素耦合的构件性能评估与养护决策软件，形成新型修复加固材料、配套工艺和智能化装备，推动BIM+IoT+Big Data的技术融合，走通从传统运维到数字孪生的递进发展路径；

（3）在产品应用维度，通过实桥应用验证与迭代再优化的滚动研发模式，将智能巡检装备体系逐渐扩展为养护生态系统，实现桥梁养护的智能化、精准化和高效化，为桥梁全生命周期性能保驾护航，进而为桥梁行业创造新的经济增长点。

本文刊载 / 《大桥养护与运营》杂志

2025年 第2期 总第30期

作者 / 朱尧于 冯良平 周旭东等

作者单位 / 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司、广东省公路建设有限公司

编辑 / 陈晖

美编 / 赵雯

审校 / 李天颖 王硕 廖玲

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