随着“30·60”双碳目标的推进，风电作为新能源产业发展的“主力军”，市场前景愈发广阔。河南坐拥丰富的风能资源，无论是起伏的山区还是辽阔的平原，一座座风力发电设备已然构成一道道独特的工业风景线。然而，这些风电设备普遍存在体型庞大、布局分散、位置偏远等特点，如何借助科技手段实现智慧远程运维，成为风电行业发展面临的关键难题。
精准对接风电行业核心运维需求，我司联合郑州中科集成电路与系统应用研究院，共同研发基于人工智能（AI）技术的风电叶片无人机巡检自主控制系统。该系统聚焦风电叶片核心故障类型，构建了叶片缺陷检测、裂痕检测、磨损检测、蒙皮脱落检测四大核心模块，全方位覆盖叶片运维检测需求。
传统风电巡检模式以人工登高检查为主，不仅耗时耗力、效率低下，更潜藏着极高的安全风险。以风机叶片检查为例，工作人员需乘坐吊篮或攀爬塔筒作业，不仅作业难度大，还易受大风、雨雪等天气因素制约。尤其对于大规模风电场而言，传统巡检模式根本无法满足快速、全面的检测要求，难以匹配风电产业规模化发展节奏。
近年来，无人机技术持续迭代升级，在飞行稳定性、续航能力及搭载设备兼容性等方面实现跨越式提升，为风电巡检领域的技术革新提供了坚实支撑。相较于传统人工巡检，无人机可灵活穿梭于复杂风电场环境，彻底摆脱地形与高度限制，能够更快速、精准地采集设备运行状态信息，为运维决策提供可靠数据基础。
风力发电机叶片是机组捕获风能的核心部件，长期暴露于恶劣自然环境中，需持续承受气流冲击、温差变化、沙尘侵蚀等复杂作用力，极易出现砂眼、磨损、蒙皮脱落、裂纹等故障，直接影响机组运行效率与安全。
我司研发的无人机风机巡检自主控制系统，深度融合AI核心技术，实现了全流程自主化作业：自主规划巡检航线、自主识别风机叶片目标、自主跟踪飞行、自主调整拍摄焦距与曝光参数，精准采集风电场叶片高清图像数据。整个巡检过程无需人工干预，且不影响机组正常生产运行，真正达成了对风机叶片的自主、精准、高效检测，为风电行业智慧运维提供了全新解决方案。