近日，河北建材职业技术学院学子聚焦建筑墙面质检行业痛点，自主攻关研发“红外—视觉双模态AI建筑空鼓渗漏精准检测系统”，实现从传统“人眼+铁锤”人工巡检，向“AI+无人机”智能检测新模式跨越，成为青年科创赋能行业提质增效的亮眼成果。

项目灵感源于团队负责人申昊的一次工地实习：“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，安全隐患很大。”如今，这一由学生自主采集、自主训练而成的创新成果，正让墙面检测变得“更省心、更安全、更智能”。

自主搭建专业数据库，奠定AI检测基础。要让AI精准识别墙面缺陷，高质量数据是关键。该团队耗时8个月，深入秦皇岛多个代表性小区，自主采集了45750张墙面样本，覆盖漆滴、霉斑、抹痕等6类常见缺陷，亲手搭建起墙面缺陷专用数据库，为模型训练打下了扎实基础。

实地采集数据

拍照即检测，效率与精度双提升。在学院图形工作站，指导教师指着电脑屏幕上的红色缺陷标记评价道：“以前查空鼓要拿锤子敲遍每面墙，现在对着墙拍张照，系统立刻标出问题所在。”实测数据显示：人工检测一面墙需5分钟，AI系统仅需30秒，效率提升10倍；系统还能识别出0.5毫米以上的针孔类缺陷，比肉眼更精准。此外，系统可自动生成“缺陷分布图”、统计缺陷数量，为工程验收提供可靠数据支撑。

实地采集数据

攻克复杂光照下的识别难题。“最难的是让AI‘看懂’不同光照下的缺陷。”该团队负责人申昊介绍。为让数据库更全面、模型更稳定，学生在正午强光、傍晚逆光、地下室弱光等极端场景下反复拍摄，用喷壶模拟霉斑、用针孔制造细微裂缝，甚至为拍漆面剥落细节蹲守3小时等待最佳阳光角度，最终实现了复杂环境下缺陷的稳定识别。

整理数据

成果转化：已获企业合作，将服务老旧小区改造。目前，该系统已在河北建材职业技术学院创业产业孵化园完成测试。团队已与秦皇岛3家建筑企业达成合作意向，计划将系统引入工程质检流程，未来有望推广应用于更多老旧小区改造项目。（工人日报客户端特约记者 朱润胜 通讯员 计凌峰）