无人机挂载摄像机风机叶片巡检方案

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。风能需求风力涡轮机运作，风力发电机主要由叶轮、机舱、塔筒三局部构成，风机的叶轮担任将风能转化为机械能，由叶片、轮毂和整流罩组成。

磨损会降低涡轮机构造部件捕风的效率影响其运用寿命。因而对涡轮机停止日常的维护巡检尤为重要，无人机关于风力涡轮机的检查能够辨认叶片分层、中心缺陷、内部组件毛病等，更细致地对关键缺陷停止定位，应用风电巡检数据管理与剖析平台，完成数据上传、管理与AI缺陷剖析，最后一键生成巡检报告。

无人机激光雷达风机叶片巡检计划

经过激光雷达与视觉交融传感构建，分离超强算力的边缘计算芯片，在无人机端实时停止航线规划、图像处置、叶片检测跟踪，应用RTK高精度定位技术以及激光雷达信息，精准控制飞机的飞行控制以及与叶片相对间隔。兼容大疆双光谱相机H20T、全画幅相机P1等挂载，即插即用、快速装置作业。

交融可见光图像与低本钱激光雷达的点云信息，感知三维场景、进步外场作业鲁棒性与作业效率。可见光+热红外分离，打破肉眼边境，对浅表层躲藏的开裂、分层、褶皱等缺陷停止全面捕捉。应用大量采集的叶片缺陷数据，基于深度学习算法模型停止自动缺陷筛查，分离人工确认，快速构成巡检报告。

风电巡检数据管理剖析平台

优势

支持缺陷快速辨认

采用AI缺陷辨认算法预处置与人工复查的机制，标准报告质量、进步作业效率。

缺陷定位与叶片拼接

平台支持对所标志缺陷的比例尺丈量，自动输出缺陷位置、大小等信息；并可将整条航线图片停止自动拼接，便于阅读与展现。

数据关系剖析

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，依据缺陷的历史数据关联，能够进一步辅助维修处置决策。

功用

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，缺陷预测性剖析。

人工智能处置

缺陷自动分类与辨认大幅叶片全景拼接，3D视角图像展现，准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，大幅进步后处置效率。