理大AI新技术检测铁轨缺陷 列车底部装镜头收集实时图像 比传统检测系统高88%准确性

本港铁路系统近年不时发生事故，例如本月初尖沙咀站有路轨出现裂缝，导致列车延误，为市民带来不便。有大学研发新技术，通过在列车底部安装检测摄影镜头，收集实时铁轨图像，配上人工智能（AI）技术进行铁轨缺陷检测，可克服在铁路非营运时段进行检查的限制、提升检测准确度，更于第49届日内瓦国际发明展夺奖。该技术的研发人员林健文指现正进行改良测试，期望明年起可逐步将技术投入应用。

记者 陈在心

理大电机及电子工程学系教授林健文与研究团队研发新铁轨维修检查技术「RailSwinX」。

「RailSwinX」在列车底部安装摄影镜头。

「RailSwinX」藉人工智能图像分析模型「Swin-Transformer」，分辨铁轨缺陷的真实及误报影像。

另一支理大的研究团队亦于今届日内瓦国际发明展勇夺大奖。

理大眼科视光学院学院主任及教授、眼视觉研究中心副总监纪家树的团队研发「便携式高清角膜地形图仪K-Shape」。

纪家树指，便携式高清角膜地形图仪可简化眼睛检查的流程。

地下铁路是港人主要交通工具之一，现时通过一系列既定程序检查及维修路轨，并主要于凌晨时份进行。为提升现有的铁轨维护及监管技术，理大电机及电子工程学系教授林健文与研究团队研发新铁轨维修检查技术「RailSwinX」，通过在列车底部安装摄影镜头，并藉人工智能图像分析模型「Swin-Transformer」，分辨铁轨缺陷的真实及误报影像。

日内瓦国际发明展夺奖

RailSwinX更于日内瓦国际发明展中，获国际发明家协会联合会特别大奖及金奖。林健文指，RailSwinX技术比传统检测系统提高88%准确性，亦可提升数据存取速度至「基本上每天都可以做测试」。他又指，现正进行改良测试，期望由明年起落实使用RailSwinX技术。他解释，新技术只需根据当地天气、铁路系统环境等作适当调整，便可应用于任何路轨。除了适用于本港，团队亦有计划推广至大湾区及欧美地区，但他未有透露更多详情。
　　
另一支理大的研究团队亦于今届日内瓦国际发明展勇夺大奖。理大眼科视光学院学院主任及教授、眼视觉研究中心副总监纪家树的团队研发「便携式高清角膜地形图仪K-Shape」，是全球首个可量度散光的便携式仪器，于发明展中获沙特阿拉伯代表团特别大奖及金奖。

另一团队研便携仪器量散光

为了对散光和角膜扩张等视力问题作出早期诊断，纪家树的团队遂致力研发K-Shape。
　　
纪家树解释，相较传统检查散光的大型仪器，K-Shape的体积及重量减少达9成，可减低检查的起始成本达5成，而且新技术令测量数据稳定性提高，诊症时间较短，令低至4岁的幼童亦能进行眼睛检查。
　　
他续指，散光患者会引致视力模糊及头脑，以致影响学童学习，认为越早介入越好。

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