团队介绍
多物理场智能感知装备研究中心由浙江大学湖州研究院牵头组建，面向能源、危化、先进制造及重大装备运维过程中的安全监测与智能检测需求，围绕光学、多光谱、声学、振动、气体及运行状态等多源信息的智能感知、融合分析与装备研制开展技术攻关。中心聚焦研究复杂环境下微弱信号增强、多模态信息融合、异常状态识别、缺陷定位与定量评估等关键技术，推动高速成像、多模态融合、红外成像、机器视觉、超声相控阵、激光测量及人工智能算法与工业装备深度融合。
国际科研积累
中心坚持“国际技术积累、关键技术攻关、核心装备研制、产业场景验证”的发展路径，致力于打通从传感器与信号采集、边缘智能分析、专用检测装备，到风险评估和运维决策的完整技术链路，建设面向工业安全与高端装备检测的多物理场智能感知装备研发及成果转化平台。
图1：基于光学气体成像与三维风速测量的气体羽流分析实验
智能感知模组与无人机移动检测
依托德国卡塞尔大学相关研究团队在智能感知模组和无人机巡检方面的科研基础，中心同步关注无人机、机器人和移动载体在危化工业现场的异常检测中的应用。
无人机上搭载多模态感知模组、特定红外光学和环境测量单元，实现对多种工业设施、管线及难以接近区域的异常检测、定位和量化。
上述科研积累为中心进一步开展“多模态传感器+智能载体+边缘算法”的移动式工业巡检装备研究提供了良好的技术基础。
研究方向
01 高速成像和大型装备表面缺陷智能检测
面向风电叶片、桥梁、储罐、管道及大型工程结构，开展远距离高分辨率成像、复杂运动目标捕获、缺陷增强、智能识别、图像拼接和状态评估研究。
焦可见光成像、激光测距、云台控制、高速成像及人工智能算法，实现对裂纹、划伤、涂层脱落、腐蚀、污染、材料老化等表面异常的快速发现与分类。
中心重点研究不停机、非接触、远距离条件下的大型装备检测方法，降低传统人工登高、停机检查及近距离无人机作业带来的时间成本和安全风险。
02 危化工业安全多模态智能感知
围绕石油化工、天然气、危化品储运、能源场站等高风险工业场景，开展可见光、红外热成像、声学、气体传感及环境参数等多源信息的协同感知与融合分析研究。
针对工业现场设备密集、工况复杂、环境干扰强以及异常目标形态多样等问题，研究微弱异常信号增强、多模态目标识别、异常区域定位、运行状态分析及风险等级评估方法，实现对气体与液体泄漏、温度异常、烟雾火情、设备异响、仪表状态及人员不安全行为等风险事件的智能识别与综合研判。
中心将逐步构建固定式感知终端、云台式巡检装备、便携式检测设备及无人机、机器人搭载模组等多形态装备体系，形成从现场信息采集、异常发现、智能复核、风险定位到预警处置的完整技术链路，为高风险工业场景的无人化巡检和安全运维提供技术支撑。
围绕风电机组及工业旋转装备的运行状态监测，开展视觉、振动、转速、功率、载荷及环境工况等多源数据融合分析。
针对叶片污染、结冰、磨损、变形及安装差异引起的气动特性变化，研究叶片轨迹测量、气动不平衡识别、异常程度评估和变化趋势预测技术。
通过将设备表面影像、运行参数、缺陷记录和历次检测报告进行关联，建立面向单台设备的数字化健康档案，为故障定位、检修优先级排序和预测性维护提供决策依据。
04 超声相控阵与声学检测装备
围绕先进制造、能源装备及复杂结构内部缺陷检测需求，开展可编程超声相控阵平台、多通道声学阵列、高压激励、高速同步采集、阵列波束合成及实时成像算法研究。
中心重点突破多通道纳秒级时序控制、高速高精度信号采集、阵列参数灵活配置及复杂介质声学成像等技术，建设具有自主可编程、模块化和可扩展能力的超声与声学检测平台。
相关技术可应用于金属及复合材料裂纹、孔洞、夹杂、脱粘等内部缺陷检测，以及液态金属介质监测、声场测量、科研实验和新型检测算法验证。
① 风机叶片不停机智能巡检装备
中心面向风电场日常巡检、重点机组复核及极端天气前后快速筛查，开展便携式风机叶片不停机检测装备研发。
装备融合长焦可见光成像、激光测距、快速对焦、运动补偿和智能图像处理技术，可在地面远距离条件下对旋转叶片进行快速影像采集。
采集数据可进一步用于叶片影像重建、缺陷候选区域筛选、人工复核和检测报告生成，并逐步形成“一机一档”的叶片数字化档案，为后续缺陷趋势跟踪和运维决策提供数据支持。
面向石化园区、天然气场站和危化品储运区域，中心正在推进融合可见光、红外热成像、气体检测和声学定位能力的多模态工业安全感知终端。
终端可根据不同应用场景配置固定式、云台式、便携式或机器人搭载形态，实现气体泄漏、温度异常、烟雾、液体滴漏、设备异响及仪表状态等多类异常的协同感知。
通过边缘计算与事件级融合分析，终端能够将不同传感器采集到的离散信息转化为可定位、可复核、可追踪的风险事件，为工业现场无人化巡检和安全管理提供数据基础。
中心正在推进可编程多通道超声相控阵与声学阵列平台研发。平台采用FPGA、高速ADC及模块化通道架构，支持多通道发射与接收控制、高压脉冲激励、高精度同步采集、纳秒级延时配置、阵列波束合成及检测结果可视化分析，并可根据阵列规模、探头形式、接口方式进行扩展。
平台面向复杂结构无损检测、液态金属监测、先进声学实验及实时算法验证等应用，可为高校、科研院所和装备制造企业提供从信号激励、数据采集到成像处理的一体化研发工具。
面向工业生产由“自动化”向“自主化、智能化”升级的发展趋势，多物理场智能感知装备研究中心将依托浙江大学湖州研究院科研创新与成果转化平台，持续引进和吸收国内外先进测量与感知技术，推进传感器、智能算法、边缘计算与专用装备的深度融合。
中心将加强与浙江大学、国内外高校科研院所、能源企业、装备制造企业及行业用户的协同合作，围绕真实工业场景开展技术验证、样机迭代和示范应用，逐步形成一批具有自主知识产权的核心模组、检测装备和行业解决方案。
未来，中心将重点建设工业气体泄漏检测、高端装备无损检测、大型结构远距离视觉检测及多模态无人巡检等技术能力，努力打造具有国际科研视野、工程研发能力和产业转化特色的多物理场智能感知装备创新平台，为能源安全、高端装备可靠运行和工业智能化转型提供技术支撑。
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