風機巡檢的必要性
能源緊缺問題日趨嚴峻， 人們對可再生能源的需求量加大，作為可再生能源的“巨頭”之一風能自然備受關注。風能需要風力渦輪機運作，風力發電機主要由葉輪、機艙、塔筒三部分構成，風機的葉輪負責將風能轉化為機械能，由葉片、輪轂和整流罩組成。
磨損會降低渦輪機結構部件捕風的效率影響其使用壽命。因此對渦輪機進行日常的維護巡檢尤為重要，無人機對于風力渦輪機的檢查可以識別葉片分層、核心缺陷、內部組件故障等，更詳細地對關鍵缺陷進行定位，利用風電巡檢數據管理與分析平臺，實現數據上傳、管理與AI缺陷分析，最后一鍵生成巡檢報告。
核心技術
1.葉片與輪轂朝向實時測量技術
融合可見光圖像與低成本激光雷達的點云信息，感知三維場景、提高外場作業魯棒性與作業效率。
2.淺表層缺陷巡檢技術
可見光+熱紅外結合，突破肉眼邊界，對淺表層隱藏的開裂、分層、褶皺等缺陷進行全面捕捉。
3.葉片缺陷智能識別技術
利用大量采集的葉片缺陷數據，基于深度學習算法模型進行自動缺陷篩查，結合人工確認，快速形成巡檢報告。
風電巡檢數據管理分析平臺
優勢
支持缺陷快速識別
采用AI缺陷識別算法預處理與人工復查的機制，規范報告質量、提高作業效率。
缺陷定位與葉片拼接
平臺支持對所標記缺陷的比例尺測量，自動輸出缺陷位置、大小等信息；并可將整條航線圖片進行自動拼接，便于瀏覽與展示。
數據關聯分析
采用可追溯的飛行航線，使得不同時間段巡檢的數據具有可對照性，根據缺陷的歷史數據關聯，可以進一步輔助維修處理決策。
功能
巡檢數據管理
巡檢數據一鍵上傳，支持單臺與多臺上傳風場、風機、巡檢、缺陷數據一體化管理，大容量數據存儲，缺陷預測性分析。
人工智能處理
缺陷自動分類與識別大幅葉片全景拼接，3D視角圖像展示，精確計算缺陷位置與大小。
自動生成報告
支持AI初篩+人工復查的雙重確認機制PDF報告自動生成，大幅提高后處理效率。
工作流程
