无人机激光雷达风机叶片巡检方案.docx

无人机激光雷达风机叶片巡检方案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，更详细的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。无人机激光雷达风机叶片巡检方案通过激光雷达与视觉融合传感构建，结合超强算力的边缘计算芯片，在无人机端实时进行航线规划、图像处理、叶片检测跟踪，利用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距离。兼容大疆双光谱相机H20T、全画幅相机PI等挂载，即插即用、快速安装作业。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Al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。工作流程空中采集，按照规划路线进行拍摄，数据回传至云端，进行数据分析识别处理，生成检测报告。