风电场风电机组叶片无人机自动巡检技术，基于多传感器融合的智能视觉控制技术，主要包括GPS和惯性导航技术应用，激光雷达和计算机视觉，主要创新点介绍如下：

1．巡检路径自动规划。利用GPS和惯性导航技术规划无人机巡检过程中基本的飞行任务路径，飞行任务路径为：1条塔筒正前方起飞向上至轮毂+12条叶片巡检路径（三只叶片）+1条轮毂向下至地面的下降路径，实现基本的飞行轨迹设计。

2．叶片自动追踪。利用计算机视觉技术，让飞行巡检的过程可以将无效背景信息剥离，实现自动追踪叶片。而其它仅靠飞行路径规划的无人机系统，在高空高干扰环境下，发生一定的路径偏离后无法追踪捕捉目标物，飞行作业往往失败。计算机视觉算法和程序，装载无人机机载电脑（下方硬件配置中有）中，在飞行期间运行。深度学习算法的应用，校验计算机视觉的软件的判断结果，确保追踪目标物的准确性。

3．安全高质量图像采集。利用雷达测距技术，保证在飞行过程中，无人机与巡检叶片的距离始终保持在预设的数值，保证飞行安全的同时（被瞬时强风干扰进入预设距离内则报警同时自动恢复预设距离），还保证拍照距离的固定从而确保照片质量以及照片数据的一致，对于后期数据处理，包括测量缺陷位置和大小建立可靠基础。

实现功能如下：

一是提升叶片巡检效率。单台风机作业时间30分钟，较传统人工检查手段，巡检效率可提高5倍，节约运维成本约287万元，尤其针对海上叶片，运维效率提升更为明显；

二是提高叶片精细化管理水平。可获取毫米级高精度缺陷图像，精确捕捉叶片翼型变化，挽回机组运行出力下降导致的潜在电量损失720万元，提前发现早期缺陷，避免叶片故障扩大化损失约907万元；

三是实现叶片状态动态跟踪。搭建叶片数字化管理平台，自动判别缺陷类型、尺寸及严重等级，实现叶片运行状态趋势分析和修复效果评价，开创叶片“状态检修”运维新模式。

风电机组叶片无人机巡检自动技术，是一项汇集了人工智能机器视觉、智能飞行机器人、激光雷达等多项技术于一体的智能技术。该技术智能化程度高，可以实现“一键起飞”智能巡检作业。经过多次技术升级迭代，叶片无人机巡检技术已具备规模化推广应用条件。目前，中能公司正在起草风电场无人机技术应用规范，积极推进叶片无人机巡检标准化应用，填补风电行业叶片无人机巡检技术应用空白。

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