团队成员在实验室调试建筑外墙智能检测设备

近日,江苏师范大学“智鉴墙安”团队在江苏南通一处住宅小区完成新一轮建筑外墙安全现场测试。此次测试覆盖8栋高层建筑,团队利用无人机及自主研发的检测设备,对建筑外立面裂缝、空鼓等安全隐患进行检测,并完成数据采集、智能识别和结果分析等全流程验证。

建筑外墙长期暴露在复杂环境中,裂缝、空鼓等问题具有一定隐蔽性。传统检测通常依赖人工高空作业、现场观察或敲击判断,不仅检测周期较长,高空作业也存在安全风险。

针对不同类型的外墙隐患,团队研发了两类检测设备。其中,可见光与红外检测设备用于采集建筑外立面的图像及热特征信息,辅助识别裂缝等异常区域;声学检测设备则通过采集墙体敲击后的回声信号,对疑似空鼓区域进行分析。采集到的数据进入智能分析系统后,可进一步完成隐患识别和位置标记。

“从实验室算法到真实建筑环境,中间还有很长一段距离。”现场测试过程中,团队重点围绕复杂光照、建筑立面差异以及检测设备与实际作业场景的适配问题,对系统进行了反复调整。此前,团队也曾针对图像处理、场景适应性等工程化问题持续开展测试和优化。

团队提供的测试数据显示,目前系统裂缝识别率达到98%。按此次测试统计,相关检测流程用时由原来的72小时缩短至12小时。相比单纯依靠人工逐点排查,数字化检测也使后续隐患定位和结果整理更加直观。

完成此次现场测试后,团队将继续围绕不同建筑类型和复杂环境开展验证,进一步优化多模态检测与智能分析方法,为既有建筑外墙安全巡检提供新的技术思路。