据中国可再生能源学会风能专业委员会统计，中国风电行业发生的倒塔、火灾烧毁、关键部件失效等大型事故数量近三年呈上升趋势，其中叶片问题尤为突出，占比高达 44%。风机叶片的日常巡检与维护已成为保障风电场安全运营的关键环节。

传统人工巡检主要采用两种方式：高空吊篮作业和地面望远镜观测。

高空作业中，检修人员需在摇晃的吊篮内进行检测，不仅存在坠落风险，且在动态环境下，难以对叶片表面进行精准检查。地面望远镜观测则受限于距离和角度，极易遗漏叶片表面的细微裂纹等初期损伤。

人工检测单台风机往往需要 1-2 个工作日，且手动记录数据的误差率较大，更难以形成标准化的检测报告和系统性的分析结果。

人工高空吊篮作业和望远镜巡视

相比传统人工巡检，常规无人机巡检方案虽提高了效率，但仍有技术瓶颈：首先，对飞手专业度要求极高，飞行姿态的细微偏差将影响巡检质量；其次，无人机系统集成度复杂、第三方遥控器软件的稳定性难以保证；此外，数据处理完全依赖人工，耗时长且准确性较低。

当前，传统巡检方式难以满足现代化风电场的运维需求，亟需更高效、更智能的巡检解决方案。

今年，大疆行业小型无人机 Matrice 4 系列发布。大疆行业生态厂商图知科技基于 Matrice 4 系列无人机，为风机叶片静态巡检提供一套高效、自动化的解决方案。该方案能够适应不同场景下的风机巡检作业，一起来看看详细的工作流。

在正式巡检前，需要先建立完善的风机信息数据库。工作人员将风机 GIS 坐标、轮毂高度、叶轮直径等关键参数整合入库，为后续巡检作业提供精准的数据支撑。

风机基础信息

针对待检风机，工作人员利用 Pilot 2 插件能力，将风机信息数据库导入 Pilot 2 地图中，再在 Pilot 2 上规划风机的粗模航线任务。

生成风机粗模航线

系统自动生成建模航线后，Matrice 4 系列无人机自主执行巡检任务，通过全方位环绕飞行的方式，精准采集风机多角度的高清影像数据。

采集完成后，工作人员选择“本地建模”，依托 Pilot 2 本地高性能计算能力，仅需 2 分钟即可完成风机三维模型的快速重建。

遥控器直接生成风机粗模

Pilot 2 分享出风机粗模数据，生态厂商系统（图知）将自动识别风机结构特征。在设置相机变焦倍数、安全飞行高度及巡航速度等关键参数后，系统将生成与风机实际姿态相匹配的精细化巡检航线，并将巡检航线导入 Pilot 2 执行。

巡检航线可智能追踪叶尖运动轨迹，确保叶片关键部位全覆盖拍摄。从粗模获取到模型解析，再到巡检航线规划，整个作业流程均可在遥控器完成，无需外接电脑。无人机在执行巡检任务时，能够自主适应风机状态，无需反复调整叶片姿态，大幅提升了作业效率和便捷性。

自动生成精细化巡检航线

Matrice 4 系列无人机广角相机具备 4800 万有效像素，能够在安全距离内获取风机的高清可见光照片，精准捕捉叶片上的每一处细节。无人机自动执行航线任务，全程无需人工干预，省时又省心。

无人机执行航线任务

值得一提的是，Matrice 4 系列无人机还支持 AR 飞行轨迹功能，可实时显示无人机的路线规划，在降落时还能显示无人机近地投影，帮助操作人员确认目标降落位置，确保作业安全。

AR 投射辅助作业安全

现场作业时，仅需“无人机+遥控器”设备即可完成，一人一机轻装上阵无负担。每台风机巡检时间压缩至 20 分钟以内，效率较传统方式提升数十倍。

外业任务完成后，内业缺陷识别同样至关重要。以往，面对无人机采集的海量照片，工作人员需要逐张检查，不仅效率低，还容易出现漏检。如今，巡检数据上传云端后，智能算法可快速准确地识别缺陷。

系统自动将无人机拍摄的照片进行智能拼接，生成完整的风机全景图像。基于该图像，智能检测算法可精准识别各类缺陷，准确率高达 90%，并自动生成可视化分析报告。这大幅减少了人工分析的工作量，综合成本较传统方法降低了 65%，为后续维护决策提供了科学依据。

多张无人机照片叠加生成完整风机图

风机缺陷报告

目前，这套全新的风机巡检方案适配大疆 Matrice 4E/4T/4D/4TD 无人机。从获取风机粗模数据到自动的精细化巡检，无人机高效作业，避免了人员高空作业风险；同时，作业门槛低，飞手通过 Pilot 2 简单点击便能自动完成巡检。内业方面，数据处理依托智能检测算法，生成可视化专业报告，助力风电场智能化运维。

在能源转型与数字化浪潮下，大疆行业无人机自动化巡检风机的方案，为风电行业提供了切实可行的巡检方案，有效提升了风电场的运营效率和安全性，推动风电行业迈向更高效、更安全的新阶段。