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。風能需求風力渦輪機運作，風力發電機主要由葉輪、機艙、塔筒三局部構成，風機的葉輪擔任將風能轉化為機械能，由葉片、輪轂和整流罩組成。

 磨損會降低渦輪機構造部件捕風的效率影響其運用壽命。因而對渦輪機停止日常的維護巡檢尤為重要，無人機關于風力渦輪機的檢查能夠辨認葉片分層、中心缺陷、內部組件毛病等，更細致地對關鍵缺陷停止定位，應用風電巡檢數據管理與剖析平臺，完成數據上傳、管理與AI缺陷剖析，最后一鍵生成巡檢報告。

無人機激光雷達風機葉片巡檢計劃

 經過激光雷達與視覺交融傳感構建，分離超強算力的邊緣計算芯片，在無人機端實時停止航線規劃、圖像處置、葉片檢測跟蹤，應用RTK高精度定位技術以及激光雷達信息，精準控制飛機的飛行控制以及與葉片相對間隔。兼容大疆雙光譜相機H20T、全畫幅相機P1等掛載，即插即用、快速裝置作業。

 交融可見光圖像與低本錢激光雷達的點云信息，感知三維場景、進步外場作業魯棒性與作業效率。可見光+熱紅外分離，打破肉眼邊境，對淺表層躲藏的開裂、分層、褶皺等缺陷停止全面捕捉。應用大量采集的葉片缺陷數據，基于深度學習算法模型停止自動缺陷篩查，分離人工確認，快速構成巡檢報告。

風電巡檢數據管理剖析平臺

優勢

支持缺陷快速辨認

采用AI缺陷辨認算法預處置與人工復查的機制，標準報告質量、進步作業效率。

缺陷定位與葉片拼接

 平臺支持對所標志缺陷的比例尺丈量，自動輸出缺陷位置、大小等信息；并可將整條航線圖片停止自動拼接，便于閱讀與展現。

數據關系剖析

 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，依據缺陷的歷史數據關聯，能夠進一步輔助維修處置決策。

功用

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，缺陷預測性剖析。

人工智能處置

缺陷自動分類與辨認大幅葉片全景拼接，3D視角圖像展現，準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，大幅進步后處置效率。