Sáng kiến từ UAV mang lại giá trị kinh tế cao

TS Ngô Thanh Bình và TS Lương Xuân Chiểu đang công tác tại Trường Đại học Giao thông Vận tải (Công đoàn Giáo dục Việt Nam) có sáng kiến Hệ thống máy bay không người lái tự động phát hiện vết nứt trên bề mặt dầm cầu bê tông được ứng dụng vào thực tiễn, mang lại giá trị kinh tế cao (UAV-AI).

Theo TS Ngô Thanh Bình, trong thực tế quản lý và khai thác cầu, ông nhận thấy hiện tượng nứt bê tông, khuyết tật trên dầm và trụ cầu hay xê dịch gối cầu là những rủi ro nghiêm trọng cần phát hiện sớm để đảm bảo an toàn.

“Tuy nhiên, các phương pháp thủ công hiện nay gặp nhiều hạn chế, nhất là ở những vị trí khó tiếp cận như gầm cầu có độ tĩnh không thấp hoặc trụ cầu nằm trên sông. Trên thế giới, Bridge Inspection thường sử dụng giàn giáo và xe dàn nâng người, nhưng thiết bị này cồng kềnh, đắt đỏ và đòi hỏi nhân lực chuyên môn cao.

Ở Việt Nam, một số đơn vị đã áp dụng UAV để chụp ảnh, song việc dò tìm vết nứt vẫn phải làm thủ công, tốn nhiều thời gian và thiếu độ tin cậy. Điều này cho thấy, cần phát triển giải pháp UAV chuyên dụng có khả năng bay ổn định trong điều kiện khó khăn, tích hợp AI để tự động phát hiện vết nứt và các khuyết tật bề mặt. Đây chính là động lực để tôi đề xuất sáng kiến, nhằm nâng cao độ chính xác, giảm chi phí và tăng hiệu quả trong kiểm tra, bảo trì cầu”, TS Ngô Thanh Bình chia sẻ.

Quá trình hiện thực hóa sáng kiến, TS Ngô Thanh Bình và TS Lương Xuân Chiểu gặp nhiều khó khăn do nhiệm vụ kiểm tra cầu bằng UAV đòi hỏi thiết bị bay phải ổn định trong điều kiện gió xoáy dưới gầm cầu và có độ tin cậy cao trong phát hiện vết nứt, khuyết tật. Bên cạnh đó, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo xử lý ảnh theo thời gian thực cũng là thách thức lớn.

Tuy nhiên, sáng kiến có thuận lợi khi được triển khai trên cơ sở đề tài khoa học công nghệ cấp Thành phố Hà Nội: “Thiết kế, chế tạo thiết bị và phát triển công nghệ kiểm tra cầu sử dụng thiết bị bay không người lái kết hợp trí tuệ nhân tạo” (Mã số: 01C-02/02-2021-3), do Trường Đại học Giao thông Vận tải chủ trì (2022-2024).

Trong quá trình triển khai, nhóm cũng nhận được sự đồng hành của Trung tâm Khoa học Công nghệ Giao thông Vận tải và Công đoàn Trường với việc bố trí cơ sở vật chất, phòng thí nghiệm, mẫu vết nứt và các khuyết tật công trình thực tế và và sân bãi thử nghiệm hệ thống thiết bị.

Hiện nay, sáng kiến của TS Ngô Thanh Bình và TS Lương Xuân Chiểu đã được bảo hộ, quy mô và hiệu quả áp dụng được khẳng định ở phạm vi toàn quốc theo Quyết định số 3985/QĐ-BGDĐT ngày 13.12.2024. Đồng thời, sáng kiến đã được trao Bằng Lao động sáng tạo của Tổng Liên đoàn Lao động Việt Nam. Đây là những minh chứng rõ ràng cho giá trị khoa học và thực tiễn của sáng kiến, đồng thời là động lực thúc đẩy nhóm tiếp tục hoàn thiện và phát triển công nghệ trong tương lai.

TS Ngô Thanh Bình chia sẻ, giải pháp Hệ thống máy bay không người lái tự động phát hiện vết nứt trên bề mặt dầm cầu bê tông (UAV-AI) giúp tiết kiệm 50-64% chi phí, rút ngắn khoảng 1/3 thời gian khảo sát, tăng độ chính xác và an toàn, đồng thời mang lại hiệu quả kinh tế - kỹ thuật vượt trội cho đơn vị quản lý, khai thác cầu.

Về hiệu quả kinh tế, chi phí khảo sát vết nứt bằng giàn giáo cho 4,8km cầu tương đương khoảng 2,95 tỉ đồng; chi phí khảo sát bằng UAV khoảng 0,81 tỉ đồng. Như vậy, UAV-AI giúp tiết kiệm 1,5 - 2,1 tỉ đồng cho mỗi công trình, tương đương giảm 50–64% chi phí so với phương án truyền thống.

Sử dụng giải pháp UAV-AI của sáng kiến giúp giảm chi phí nhân lực (ít người hơn, ít ngày công hơn); không cần thuê/mua sắm giàn giáo cồng kềnh, chi phí bảo trì thấp hơn nhiều.

Về hiệu quả kỹ thuật, UAV phát hiện vết nứt giảm 32% thời gian thực hiện so với phương pháp truyền thống. Độ chính xác cao hơn nhờ AI phân tích ảnh, hạn chế bỏ sót vết nứt; giảm rủi ro cho kỹ sư khi phải tiếp cận vị trí nguy hiểm (gầm cầu, trụ cầu giữa sông); cho phép kiểm tra thường xuyên, nhanh chóng, nâng cao khả năng giám sát chất lượng cầu.

Xem bản gốc tại đây