项目单位：内蒙古工业大学

新能源智慧运维针对塔筒的清洁采用吊装环绕式机器人进行作业，其特点在于载重大、操作便捷，对于塔筒清洁作业而言具有效率高、清洁度高、成本低等特点，此外，采用爬壁机器人作为移动平台时，搭载除锈模块、喷漆模块和砂轮打磨模块，实现除锈喷漆一体化。利用磁吸分段式爬筒机器人具有承载能力强、安全性高、适应曲面行走强的特点，作为爬筒作业平台，搭载除锈喷漆作业模块，同时搭载视觉传感器，利用数据驱动的机器学习技术，建立基于视觉的污渍锈迹检测人工神经网络模型，一方面可以对塔筒表面进行检测，寻找污渍锈蚀区域；另一方面可以对作业过程实时监控，避免对污渍锈迹不均匀的区域进行作业时出现损坏基体和污渍锈迹残留的情况。

针对超大型光伏电站巡检任务，提出利用固定翼无人机的长航时优势，结合双光摄像头和嵌入式AI设备进行巡检任务。利用双光摄像头拍摄可见光和红外图像。通过深度学习算法，对图像进行分析，检测光伏板的缺陷，如隐裂、遮挡、组件缺失、热斑、二极管短路故障等。同时对无人机嵌入航线生成算法，根据光伏板分布情况，生成最优航线文件，确保无人机能够高效地完成巡检任务。固定翼无人机搭载高清云台进行巡检拍摄，巡检拍摄流程包含两次飞行拍摄。第一次飞行为建立二维地图，划定巡检范围后无人机起飞拍摄所划定区域照片，使用正射影像合成算法合成区域二维地图，使用深度学习算法识别出每一个光伏支架，从而获得光伏支架的坐标信息，使用航线生成算法将坐标信息写入KML航线文件中，使得无人机可以进行第二次精准巡检飞行，拍摄高精度红外以及可见光视频用于实时缺陷识别。