河北新闻网讯 一群来自河北建材职业技术学院的青年学生，耗时8个月，在秦皇岛多个代表性小区，蹲守拍摄、分类整理，自主采集45750张墙面样本，亲手搭建起墙面缺陷专用数据库。依托这份实打实的数据积累，他们成功研发“红外—视觉双模态AI建筑空鼓渗漏精准检测系统”，把传统“人眼+铁锤”的墙面质检，升级为“AI+无人机”的智能检测新模式。
在学院图形工作站，团队指导教师指着电脑屏幕上的红色缺陷标记评价：“以前查空鼓要拿锤子敲遍每面墙，现在对着墙拍张照，系统立刻标出哪里有问题，太省心了。” 这套让检测人员“减负增效”的智能 AI 墙面缺陷检测平台，正是学生团队在老师指导下，基于自主采集的数据大模型，打磨而成的创新成果。
据团队负责人申昊介绍，项目灵感源于一次工地实习。“我们发现人工检查外墙空鼓，不仅效率低，还容易因经验不足漏检，尤其是高层外墙，安全隐患大。”要让AI精准识别缺陷，高质量数据是关键。为此，团队下定决心自主采集数据、自建专业数据库，覆盖漆滴、霉斑、抹痕等6类常见墙面缺陷，为模型训练打下扎实基础，最终实现“拍照即检测”。
“最难的是让AI‘看懂’不同光照下的缺陷。”申昊回忆，为了让数据库更全面、模型更稳定，学生团队在正午强光、傍晚逆光、地下室弱光等场景反复拍摄，用喷壶模拟霉斑、用针孔制造细微裂缝，不放过任何一处细节。“有一次为了拍漆面剥落的细节，我们蹲在工地角落等了3小时，就为了等阳光角度合适，把最真实的缺陷数据收录进数据库。”
目前，学生自主采集、自主训练而成的检测系统，已在学院创业产业孵化园完成测试。指导教师对比发现：“人工检测一面墙需5分钟，AI系统仅需30秒，且能识别出0.5毫米以上的针孔类缺陷，比肉眼更精准。”系统还可自动生成“缺陷分布图”、统计缺陷数量，为工程验收提供可靠数据支撑。
据悉，团队已与本地3家建筑企业达成合作意向。
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