理大AI新技術檢測鐵軌缺陷 列車底部裝鏡頭收集實時圖像 比傳統檢測系統高88%準確性

本港鐵路系統近年不時發生事故，例如本月初尖沙咀站有路軌出現裂縫，導致列車延誤，為市民帶來不便。有大學研發新技術，通過在列車底部安裝檢測攝影鏡頭，收集實時鐵軌圖像，配上人工智能（AI）技術進行鐵軌缺陷檢測，可克服在鐵路非營運時段進行檢查的限制、提升檢測準確度，更於第49屆日內瓦國際發明展奪獎。該技術的研發人員林健文指現正進行改良測試，期望明年起可逐步將技術投入應用。

記者 陳在心

理大電機及電子工程學系教授林健文與研究團隊研發新鐵軌維修檢查技術「RailSwinX」。

「RailSwinX」在列車底部安裝攝影鏡頭。

「RailSwinX」藉人工智能圖像分析模型「Swin-Transformer」，分辨鐵軌缺陷的真實及誤報影像。

另一支理大的研究團隊亦於今屆日內瓦國際發明展勇奪大獎。

理大眼科視光學院學院主任及教授、眼視覺研究中心副總監紀家樹的團隊研發「便攜式高清角膜地形圖儀K-Shape」。

紀家樹指，便攜式高清角膜地形圖儀可簡化眼睛檢查的流程。

地下鐵路是港人主要交通工具之一，現時通過一系列既定程序檢查及維修路軌，並主要於凌晨時份進行。為提升現有的鐵軌維護及監管技術，理大電機及電子工程學系教授林健文與研究團隊研發新鐵軌維修檢查技術「RailSwinX」，通過在列車底部安裝攝影鏡頭，並藉人工智能圖像分析模型「Swin-Transformer」，分辨鐵軌缺陷的真實及誤報影像。

日內瓦國際發明展奪獎

RailSwinX更於日內瓦國際發明展中，獲國際發明家協會聯合會特別大獎及金獎。林健文指，RailSwinX技術比傳統檢測系統提高88%準確性，亦可提升數據存取速度至「基本上每天都可以做測試」。他又指，現正進行改良測試，期望由明年起落實使用RailSwinX技術。他解釋，新技術只需根據當地天氣、鐵路系統環境等作適當調整，便可應用於任何路軌。除了適用於本港，團隊亦有計劃推廣至大灣區及歐美地區，但他未有透露更多詳情。
　　
另一支理大的研究團隊亦於今屆日內瓦國際發明展勇奪大獎。理大眼科視光學院學院主任及教授、眼視覺研究中心副總監紀家樹的團隊研發「便攜式高清角膜地形圖儀K-Shape」，是全球首個可量度散光的便攜式儀器，於發明展中獲沙特阿拉伯代表團特別大獎及金獎。

另一團隊研便攜儀器量散光

為了對散光和角膜擴張等視力問題作出早期診斷，紀家樹的團隊遂致力研發K-Shape。
　　
紀家樹解釋，相較傳統檢查散光的大型儀器，K-Shape的體積及重量減少達9成，可減低檢查的起始成本達5成，而且新技術令測量數據穩定性提高，診症時間較短，令低至4歲的幼童亦能進行眼睛檢查。
　　
他續指，散光患者會引致視力模糊及頭腦，以致影響學童學習，認為越早介入越好。

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