中新网广州8月25日电 题：广州工务段：AI为钢轨探伤装上“智慧眼”

　　作者 郭军 陆省省

　　近日，在国铁广州局广州工务段广州探伤车间数据分析工区，工长李济斌盯着屏幕，熟练地输入线路里程、线别等数据，利用钢轨探伤仪检测数智智能分析系统分析前一天的探伤数据。20公里的钢轨探伤数据，过去他要一帧一帧盯着看三个小时，现在，从系统标出疑点，到全部复核完毕，只需要15分钟。

　　李济斌介绍说，AI系统自去年10月份上线以来，已经分析了1962公里的数据，标记出疑似伤损451处，现场复核确认轻伤及以上伤损270处。

　　让李济斌觉得“值”的，是系统能够精确分析出人工回放时漏掉的隐患。比如，在分析2月11日广深Ⅳ线K139+319公里处的数据时，人工回放未能发现隐患，利用AI系统分析时，系统标记该处有病害，在现场复核后，发现是深9毫米的鱼鳞伤。再比如，用AI分析6月17日广深Ⅳ线K68+926公里处的数据时，也发现了人工回放没有发现的问题，现场复核发现深10毫米的鱼鳞伤。

　　“不是人不用心，是眼睛真会花。”李济斌说，从事探伤工作12年，知道那种“眼花缭乱”的滋味，波形图看久了，脑子会自动麻木，不知不觉就忽略了异常。

　　有了这套AI系统，并不等于可以高枕无忧。李济斌介绍说，他们把历年积攒的伤损图片和参数投喂到AI系统，完成初筛并标记隐患点，技术人员再不用像过去那样“大海捞针”。“但标记不等于真有伤。”李济斌说，“机器敏感度高，容易把一些不是病害的地方也圈出来，得靠经验往下筛。”

　　也有AI没标、人觉得“不对劲”的时候。上个月，李济斌在复核一串数据时，扫到一处波形有极细微的异常，系统没标注。他调高增益反复看，最终确认是一个早期伤。

　　“AI就是个帮手，最终还得人确定。”李济斌说，机器不会累，但也没有直觉，有些伤损长得怪，数据库里没有，机器认不出，经验丰富的探伤工却能凭波形上那一点细微的变化，凭感觉把它找出来。

　　今年管内京广线集中修，这套系统发挥了大作用。焊缝是钢轨最薄弱的地方，以往全靠人推着探伤仪一寸一寸过，速度慢，还容易走神。现在利用AI系统配合施工计划，提前对重点区段建模，探伤车白天跑数据，晚上回传，系统优先筛出高风险焊缝，人工再带着便携仪去精准复核。李济斌说，那些天几乎是每天跑数据、每天出结果，防断关口往前挪了一大步。(完)