基于无人机与人工智能的风机叶片全自主巡检

风机叶片传统人工巡检工作强度大、耗时费力、检测主观性强、无法检测叶片内部缺陷。基于人工智能技术和深度学习算法，通过无人机搭载边缘计算终端、高清相机、热像仪等设备，研究无人机自主飞控算法和双光融合多类型混合缺陷检测定位算法，实现了15～30 min内完成风机叶片多类型混合内外部缺陷快速、高效和智能化检测。基于无人机与人工智能的风机叶片全自主巡检可弥补传统手段的不足，大幅度提高巡检效率，降低风场安全事故隐患。