La inspección de puentes y la evaluación de su desempeño en servicio son fundamentales para garantizar la operación segura de los puentes. Desde una perspectiva multiescala, se presenta una revisión sistemática de los avances en investigación, los resultados existentes y las tendencias futuras en el campo de la detección y evaluación de daños en puentes, abarcando las escalas macro, meso y micro. A escala macro, se analiza en profundidad la evolución de los métodos de detección de características de puentes, revelando una tendencia hacia la transformación hacia tecnologías de detección rápida basadas en la respuesta del vehículo; en las escalas meso y micro, dada la complejidad de los daños aparentes en el puente, la investigación actual se centra en métodos de reconocimiento basados en la visión por computadora. En cuanto a la evaluación del desempeño en servicio, se resumen los métodos existentes para evaluaciones de estado a corto plazo y predicciones de estado a largo plazo de los puentes. El análisis integral indica que las tecnologías actuales de detección de puentes son efectivas para identificar características de daños, pero en el futuro se debe centrar en el reconocimiento de daños a escala macro basado en la respuesta del vehículo y en el reconocimiento de daños a escala meso y micro basado en la visión por computadora; estas dos direcciones muestran un gran potencial de aplicación. La investigación futura debe optimizar aún más los modelos de respuesta acoplada vehículo-puente para mejorar su aplicabilidad a diferentes formas de daños a escala macro; profundizar en la relación entre imágenes de daños a escala meso y micro y características mecánicas del puente; fortalecer la investigación sobre la correlación de daños multiescala para mejorar la precisión de la detección; y explorar métodos de evaluación del desempeño en servicio más prácticos desde la perspectiva de la ingeniería aplicada.

inspección de puentes;evaluación del desempeño en servicio;daños multiescala;acoplamiento vehículo-puente;visión por computadora