国家“十四五”规划纲要中明确提出了推行全国范围的城市更新行动策略，标志着城市更新已上升为国家战略层面的重要部署[1]。在对老旧小区的升级改造中，建筑防水渗漏修复是重要组成部分，更是城市更新工程中的痛点、难点。随着人工智能技术的快速发展，其在既有建筑外墙渗漏智能诊断与修复中的应用会越来越广泛，核心发展方向是绿色化和智能化相结合，旨在确保既有建筑在运维阶段能够实现高效监测，保障其在整个生命周期内的安全与健康运行。

通过采用建筑外墙渗漏智能检测设备以及信息化技术手段，可以实现对渗漏快速准确地识别，但要实现渗漏智能化修复仍需进一步深化研究。基于现代检测技术建立既有建筑外墙渗漏智能修复系统，将智能化检测设备与信息化大数据系统有效整合，实现智能勘查、自动诊断并制定修复方案的目标，同步开发一体化防渗漏解决方案，可以实现在建筑外墙智能检测评估基础上的系统性修复工作。

2.1 外墙渗漏传统检测方法

2.2外墙渗漏智能检测方法

2.2.1 无人机搭载高清摄像机或红外热成像仪

检测系统中的无人机平台应当具备便携、悬停精度高、飞行稳定、定位精确、图传距离远等特点以及一定的载荷能力[24]。对于无人机技术指标以及与其配套使用的红外热成像仪、渗漏巡检仪、裂缝宽度观测仪、非接触式水分测试仪等感应式测试仪器的技术指标，需要进行适配性研究。本研究选择大疆 M300 型无人机，初步筛查并预处理建筑外墙图像，提取并筛选裂缝特征，计算裂缝检测和评价所需的各种参数，拼接原始图像及检测结果图像，开发了缺陷数据传输与处理系统，通过远程数据传输，实时生成建筑外墙裂缝识别效果图及裂缝参数测量报告（图 5）。

2.2.2 三维激光扫描与红外热成像检测融合法

红外热成像仪在检测建筑构件、结构或外立面装饰层的空鼓、渗漏等热工缺陷时，只能提供二维图像信息，难以精准定位缺陷位置，且数据存储和管理较为混乱，无法实现简洁高效的管理目标[25]。随着逆向建模技术的快速发展，三维激光扫描仪被用于三维建模，以其高效、精准、智能化等优势，主要应用于构件质量评价、变形检测、安装误差测定以及点云数据重建等工作，其可视化程度高、效果显著[26-27]。借助三维激光扫描仪对建筑外立面进行扫描并拼接建模，获取立面的点云数据，然后利用 Scene 软件对采集的点云数据进行配准拼接、去噪、抽样和纹理映射等处理，构建出含缺陷信息的三维模型，从而实现缺陷位置的精准定位和数据的高效管理[28]。三维激光扫描与红外检测融合技术不受周围环境和气温影响，适用范围广泛，弥补了单一红外热成像法对天气条件要求较高的不足。常见几种建筑外墙渗漏智能检测方法及其评价详见表 2。

表2  外墙渗漏数字化检测方法及评价一览表[4]

3.1系统主要功能

智能外墙渗漏诊断设备能够实现对外墙渗漏的简便快捷检测，通过整合智能化检测设备与信息化大数据系统，达成智能勘查、诊断和修复方案的自动化制定。智能诊断修复系统的优越性体现在以下几个方面：1）开发适用于无人机搭载的集成外墙检测系统，显著提升智能勘查的效率，实现对外墙渗漏的智能诊断；2）利用现场采集的照片和视频资料，运用专业软件进行建筑物三维建模，并在模型中标注外墙缺陷情况，构建既有建筑外墙缺陷的大数据库；3）提高三维建模的精度，确保模型与实际外墙缺陷一一对应，使得智能勘查诊断系统能通过分析三维模型和缺陷数据库，精准定位建筑物的实际问题并出具修缮方案；4）利用无人机搭载高清可见光和红外成像设备，高效采集建筑物外墙数据，实现近乎实时（约 5 s 延时）的远程传输，支持异地建筑外墙情况的实时勘查与专家远程会诊，有效解决不论建筑物外墙问题严重与否都需要派人去现场勘查的问题。

3.2 系统关键技术开发

3.2.1 前端设备整合优化

针对无人机远程定位准确性、搭载红外热成像仪拍摄的红外图片未能实现自动处理及实时传输等问题，重点研究无人机平台、高清图像视频采集设备、红外成像装置、远程数据传输设备的匹配整合，开发数据传输系统。通过预先规划无人机飞行路径，实现无人机自主巡查、自主充电和数据上传等功能，建立智能诊断前端设备的标准配置和数据传输平台，以实现图片自动处理及渗漏缺陷的精准定位。

3.2.2 智能诊断与修复软件平台建设

融合无人机搭载的高清摄像头采集的高清图像数据、红外热成像数据和三维激光扫描形成的 3D 模型数据，重构建筑外墙的三维信息模型，直观展现渗漏缺陷。运用图像处理、识别和人工智能技术，智能提取、处理和分析采集的图像信息，建立建筑外墙缺陷数据库系统和三维建模展示系统。搭建无人机+红外前端智能诊断整合平台，开发远程数据传输软件；针对图像质量和数据传输难题，采用理论研究，建立大数据缺陷数据库和相关软件；针对缺陷数据对比识别问题，结合 BIM 技术和图像 AI 识别，建立智能诊断识别系统应用平台，进而建立建筑外墙缺陷智能对比识别系统，实现既有建筑外墙渗漏的远程数据传输、远程专家会诊、自动生成勘查报告和修复方案。智能诊断系统采用三层架构（数据接入层、数据存储与分析层、数据应用层），降低各层间耦合度，并构建分布式数据抓取框架，分离数据抓取、存储、分析和展示四个环节，形成高效、可扩展的整体框架，能灵活处理各种视频流数据，并可针对不同交易平台特性及数据规模进行软硬件两方面的扩充。同时，针对外墙渗漏问题，通过开发透明无损修复新材料，结合智能诊断平台，实现系统化无损修复目标，并构建起集立体化、信息化、智能化于一体的外墙裂缝勘查、图像识别及修复一体化智能诊断评估平台。目前，该智能诊治软件平台已在建筑外墙损伤渗漏修复改造项目中得到应用，并持续优化提升其功能。

3.2.3 基于 5G 技术的工作流程

在检测前，制定详细的检测方案，选取合适的建筑外立面检测点，确保环境适宜、天气条件满足要求，并检验无人机和红外线热成像仪的性能指标。无人机搭载高清摄像机和红外摄像头，从地面升至楼顶，通过 5G 技术实时回传高清摄像机和红外摄像头捕获的图像数据，让操作者既能通过普通可见光画面清晰观察到墙面裂缝，又能通过红外非可见光揭示隐藏的空鼓、渗水点[29]。随后，通过电脑等设备利用 BIM 技术进行三维建模，并通过智能诊断、评估、修复系统，专家们进行远程会诊，更精确地识别潜在隐患位置。通过与电信部门合作，搭建无人机飞行控制网络平台，实现无人机的高效自动化管理、控制和数据采集。大量采集的高清视频经由该平台，通过三维激光扫描与红外图像融合技术逆向建模及 AI 识别分析缺陷点，结合缺陷大数据库对比分析，辅助人工审核后，即可快速生成智能化建筑外立面渗漏、损伤的勘查与修复初步报告。整个工作流程示意图见图 6 和图 7。

图6  智能诊断修复系统工作流程

图7  智能诊断修复系统硬件构成模组

江苏省南通市海门区江海路 235 号的海门金色维也纳小区 1 号楼，共 16 层，总高约50m，外墙装饰面采用面砖。由于业主希望查明 1 号楼外墙饰面层是否存在渗漏和空鼓现象，遂委托东方雨虹建筑修缮技术有限公司进行专业检测。2022 年 6 月 10 日，公司采用建筑外墙渗漏诊断修复系统对金色维也纳小区 1 号楼进行了全面检测。检测过程中，使用无人机搭载红外及高清可见光设备收集数据，并通过 5G 网络将实时采集的数据上传至云端，存储于建筑外墙渗漏诊断修复系统后台。系统运用 AI 算法自动筛选识别数据，生成初步检测评估报告。初步报告经检测技术人员复核确认后，形成了详尽的最终外墙检测评估报告。结果显示，金色维也纳小区 1 号楼外墙共发现114 处不同类型的病害问题，其中包括 77 处空鼓位置、6 处规则性线性开裂、18 处不规则开裂以及 13 处零星渗漏点，外墙存在较大的抹灰层和饰面层（面砖）局部脱落隐患。如图 8 所示，东立面 15-16 层区域，R1、R2 位置存在空鼓，R3 位置存在渗水问题。