风机巡检的必要性

能源紧缺问题日趋严峻， 人们对可再生能源的需求量加大，作为可再生能源的“巨头”之一风能自然备受关注。风能需要风力涡轮机运作，风力发电机主要由叶轮、机舱、塔筒三部分构成，风机的叶轮负责将风能转化为机械能，由叶片、轮毂和整流罩组成。

磨损会降低涡轮机结构部件捕风的效率影响其使用寿命。因此对涡轮机进行日常的维护巡检尤为重要，无人机对于风力涡轮机的检查可以识别叶片分层、核心缺陷、内部组件故障等，更详细地对关键缺陷进行定位，利用风电巡检数据管理与分析平台，实现数据上传、管理与AI缺陷分析，最后一键生成巡检报告。

核心技术

1.叶片与轮毂朝向实时测量技术

融合可见光图像与低成本激光雷达的点云信息，感知三维场景、提高外场作业鲁棒性与作业效率。

2.浅表层缺陷巡检技术

可见光+热红外结合，突破肉眼边界，对浅表层隐藏的开裂、分层、褶皱等缺陷进行全面捕捉。

3.叶片缺陷智能识别技术

利用大量采集的叶片缺陷数据，基于深度学习算法模型进行自动缺陷筛查，结合人工确认，快速形成巡检报告。

风电巡检数据管理分析平台

优势

支持缺陷快速识别

采用AI缺陷识别算法预处理与人工复查的机制，规范报告质量、提高作业效率。

缺陷定位与叶片拼接

平台支持对所标记缺陷的比例尺测量，自动输出缺陷位置、大小等信息；并可将整条航线图片进行自动拼接，便于浏览与展示。

数据关联分析

采用可追溯的飞行航线，使得不同时间段巡检的数据具有可对照性，根据缺陷的历史数据关联，可以进一步辅助维修处理决策。

功能

巡检数据管理

巡检数据一键上传，支持单台与多台上传风场、风机、巡检、缺陷数据一体化管理，大容量数据存储，缺陷预测性分析。

人工智能处理

缺陷自动分类与识别大幅叶片全景拼接，3D视角图像展示，精确计算缺陷位置与大小。

自动生成报告

支持AI初筛+人工复查的双重确认机制PDF报告自动生成，大幅提高后处理效率。

工作流程