風電能源是當前我國國家戰(zhàn)略“多元新型能源供應體系”的關鍵科學技術問題與前沿方向。葉片是風機直接捕獲風能的關鍵部件，具有輕、柔、阻尼低的特點，其受力復雜、運行環(huán)境惡劣，是制約風機安全性、經濟性的關鍵因素。本項目主要解決使用無人機進行風電能源核心構件在役風機葉片的巡檢運維時，無法在風機運行（旋轉）狀態(tài)下獲取高保真幾何狀態(tài)數據信息、識別潛在損傷缺陷的技術瓶頸。將全場視覺測量技術與無人機結合，獨創(chuàng)葉片旋轉全過程立體配準準則與移動視覺測量聯(lián)合標定校準方法，以及自研機理模型與動態(tài)數據混合驅動的非線性損傷識別方法，搭建無人機移動視覺監(jiān)測與損傷識別新架構。

1. 采用無人機搭載相機的移動視覺監(jiān)測，相較于現有技術，大場景數據可視化響應時延不超過1s、全域全要素數字化模型精度≥95%，可實現復雜運行環(huán)境下在役風機葉片的非線性局部損傷識別，可有效解決既有監(jiān)測方法布設位置與數量限制以及視覺方法通視與聯(lián)合標定校準無法完全適用等突出問題，便于在山區(qū)或深遠海風電場機-場群推廣應用，這是本項目最主要的特色、先進性。（支撐材料：①科技查新報告：J20245001244377381； ②國家發(fā)明專利3件：一種全視域-多視域組合的連續(xù)時空序列的全息數字圖像測試方法、一種運動軌跡識別與追蹤系統(tǒng)及方法、一種車載移動測量的視覺引導方法及系統(tǒng)； ③實用新型專利3件； ④軟件著作權4件）

2. 相較于現有技術，所建立的移動視覺測量坐標系標定校準方法、分離機械振動效應的理論模型與計算方法、多源數據融合表達與重構方法、非線性損傷識別方法，可為旋轉全過程表觀幾何形態(tài)的高效、高精度、多平臺多模式數據獲取與特征聚合，以及實現在役風機葉片移動監(jiān)測、潛在損傷識別提供新路徑、新方法，且所述方法、技術在所檢文獻以及時限范圍內，國內未見相同文獻報道。本項目具有新穎性。（支撐材料：科技查新報告：J20245001244377381）