M4 系列小型無人機自動巡檢+智能檢測，為風機葉片“把脈”

據中國可再生能源學會風能專業委員會統計，中國風電行業發生的倒塔、火災燒毀、關鍵部件失效等大型事故數量近三年呈上升趨勢，其中葉片問題尤為突出，占比高達 44%。風機葉片的日常巡檢與維護已成為保障風電場安全運營的關鍵環節。

傳統人工巡檢主要采用兩種方式：高空吊籃作業和地面望遠鏡觀測。

高空作業中，檢修人員需在搖晃的吊籃內進行檢測，不僅存在墜落風險，且在動態環境下，難以對葉片表面進行精準檢查。地面望遠鏡觀測則受限于距離和角度，極易遺漏葉片表面的細微裂紋等初期損傷。

人工檢測單臺風機往往需要 1-2 個工作日，且手動記錄數據的誤差率較大，更難以形成標準化的檢測報告和系統性的分析結果。

人工高空吊籃作業和望遠鏡巡視

相比傳統人工巡檢，常規無人機巡檢方案雖提高了效率，但仍有技術瓶頸：首先，對飛手專業度要求極高，飛行姿態的細微偏差將影響巡檢質量；其次，無人機系統集成度復雜、第三方遙控器軟件的穩定性難以保證；此外，數據處理完全依賴人工，耗時長且準確性較低。

當前，傳統巡檢方式難以滿足現代化風電場的運維需求，亟需更高效、更智能的巡檢解決方案。

今年，大疆行業小型無人機 Matrice 4 系列發布。大疆行業生態廠商圖知科技基于 Matrice 4 系列無人機，為風機葉片靜態巡檢提供一套高效、自動化的解決方案。該方案能夠適應不同場景下的風機巡檢作業，一起來看看詳細的工作流。

在正式巡檢前，需要先建立完善的風機信息數據庫。工作人員將風機 GIS 坐標、輪轂高度、葉輪直徑等關鍵參數整合入庫，為后續巡檢作業提供精準的數據支撐。

風機基礎信息

針對待檢風機，工作人員利用 Pilot 2 插件能力，將風機信息數據庫導入 Pilot 2 地圖中，再在 Pilot 2 上規劃風機的粗模航線任務。

生成風機粗模航線

系統自動生成建模航線后，Matrice 4 系列無人機自主執行巡檢任務，通過全方位環繞飛行的方式，精準采集風機多角度的高清影像數據。

采集完成后，工作人員選擇“本地建模”，依托 Pilot 2 本地高性能計算能力，僅需 2 分鐘即可完成風機三維模型的快速重建。

遙控器直接生成風機粗模

Pilot 2 分享出風機粗模數據，生態廠商系統（圖知）將自動識別風機結構特征。在設置相機變焦倍數、安全飛行高度及巡航速度等關鍵參數后，系統將生成與風機實際姿態相匹配的精細化巡檢航線，并將巡檢航線導入 Pilot 2 執行。

巡檢航線可智能追蹤葉尖運動軌跡，確保葉片關鍵部位全覆蓋拍攝。從粗模獲取到模型解析，再到巡檢航線規劃，整個作業流程均可在遙控器完成，無需外接電腦。無人機在執行巡檢任務時，能夠自主適應風機狀態，無需反復調整葉片姿態，大幅提升了作業效率和便捷性。

自動生成精細化巡檢航線

Matrice 4 系列無人機廣角相機具備 4800 萬有效像素，能夠在安全距離內獲取風機的高清可見光照片，精準捕捉葉片上的每一處細節。無人機自動執行航線任務，全程無需人工干預，省時又省心。

無人機執行航線任務

值得一提的是，Matrice 4 系列無人機還支持 AR 飛行軌跡功能，可實時顯示無人機的路線規劃，在降落時還能顯示無人機近地投影，幫助操作人員確認目標降落位置，確保作業安全。

AR 投射輔助作業安全

現場作業時，僅需“無人機+遙控器”設備即可完成，一人一機輕裝上陣無負擔。每臺風機巡檢時間壓縮至 20 分鐘以內，效率較傳統方式提升數十倍。

外業任務完成后，內業缺陷識別同樣至關重要。以往，面對無人機采集的海量照片，工作人員需要逐張檢查，不僅效率低，還容易出現漏檢。如今，巡檢數據上傳云端后，智能算法可快速準確地識別缺陷。

系統自動將無人機拍攝的照片進行智能拼接，生成完整的風機全景圖像。基于該圖像，智能檢測算法可精準識別各類缺陷，準確率高達 90%，并自動生成可視化分析報告。這大幅減少了人工分析的工作量，綜合成本較傳統方法降低了 65%，為后續維護決策提供了科學依據。

多張無人機照片疊加生成完整風機圖

風機缺陷報告

目前，這套全新的風機巡檢方案適配大疆 Matrice 4E/4T/4D/4TD 無人機。從獲取風機粗模數據到自動的精細化巡檢，無人機高效作業，避免了人員高空作業風險；同時，作業門檻低，飛手通過 Pilot 2 簡單點擊便能自動完成巡檢。內業方面，數據處理依托智能檢測算法，生成可視化專業報告，助力風電場智能化運維。

在能源轉型與數字化浪潮下，大疆行業無人機自動化巡檢風機的方案，為風電行業提供了切實可行的巡檢方案，有效提升了風電場的運營效率和安全性，推動風電行業邁向更高效、更安全的新階段。