河北工业大学“管道医生”团队由多学科青年学生组成，团队成员围绕地下管网检测难、修复慢、运维弱等现实问题，持续开展机器人巡检、人工智能识别、超声损伤评估与非开挖修复技术研发。团队坚持从真实场景出发，把课堂所学、科研训练和城市治理需求结合起来，探索面向地下管网安全运行的智能化解决方案。

图1 河北工业大学“管道医生”项目研发团队照片

在城市更新与城市生命线安全工程加速推进的背景下，地下管网老化、漏损、堵塞、内涝和道路塌陷等问题日益突出。传统人工巡检和分段修复模式存在效率低、风险高、扰民大等问题，已难以满足老旧城区管网更新改造和精细化治理需求。针对这一痛点，河北工业大学“管道医生”团队自主研发地下管网智能检测修复一体化系统，为城市地下管网装上“智慧大脑”。

该系统融合人工智能、机器人、物联网和数字化运维技术，构建“智能巡检—缺陷识别—损伤评估—紫外修复—寿命预测”的闭环模式。机器人终端可进入管道内部采集图像、超声和姿态等多源数据，数据通过团队自研抗干扰通信方案稳定回传，为后端识别、评估和报告生成提供支撑。

图2 管道医生智能检测与修复一体化作业流程

在智能识别环节，系统基于 YOLOv11 缺陷识别与超声损伤评估技术，对管道裂缝、腐蚀、破损、渗漏等病害进行定位、识别和分级，解决传统检测“只能看表面、难以判内伤”的问题。针对轻中度局部病害，团队进一步开发紫外光 UV-CIPP 局部修复方案，使机器人能够在检测后进行定点修复，减少人工下井、大面积开挖和重复施工带来的安全风险与交通影响。

图3 YOLO11+ResNet18+OCR+超声融合神经网络拓扑图

在运维应用层，系统可整合检测数据、修复记录和历史工况，形成管网健康档案，并结合寿命预测模型给出风险分级、复检周期和维修建议，推动地下管网运维从“被动抢修”向“主动预警、精准治理”转变。该方案尤其适用于老旧城区管网更新改造、城市道路排水排查和基层管网安全治理等场景。

目前，“管道医生”项目已取得多项技术成果和软件著作权，产品样机完成多轮迭代升级，并在河北省水利工程局、山东五莲县、海克斯康等场景中开展测试与应用验证。项目围绕真实管网环境不断优化通信稳定性、缺陷识别精度、局部修复效率和运维服务能力，相关技术方案与应用成效获得市政单位和行业企业关注。

未来，河北工业大学“管道医生”团队将继续面向城市更新和地下管网安全治理需求，推动产品标准化、服务体系化和数据平台化建设，让地下管网维护更加智能、高效、低扰动，为城市生命线安全和基层社会治理现代化贡献青年科创力量。

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