近些年来，风能是增长最快的能源，作为一种清洁的可再生能源，它能够补替石油和天然气发电。在全球资源日益紧缺的今天，风能作为可再生的能源一定程度上弥补了人们对能源需求的缺口。
根据中国可再生能源学会风能专委会于2020年初披露的数据显示，目前，我国约有4000多个风电场。
随着我国风能生产电力量逐年增加，全国风电场的数量也在不断增长。风电场的运维管理也是一项繁重的工作，风力涡轮机需要定期进行维护。通常，每年需要进行两到三次的预防性维护检查。大多数用于发电的现代风力涡轮机都有三个叶片。涡轮机叶片的尺寸各不相同，主流叶片54m/56m/62m不等，巡检作业量大。传统的风机叶片巡检费时费力，高空作业工作人员安全得不到保障。
无人机风机叶片运维能够全自动进行任务规划、自动飞行，进行叶片视觉跟踪，对风机叶片的缺陷进行监测和预测，使风机叶片巡检更高效，节约成本。
全自动风电叶片巡检，一键起飞，自动完成图像采样；数字平台通过AI智能识别处理缺陷并生成报告；利用数字管理平台查看历史巡检图片、缺陷汇总、实现数字化管理。
1. 单次巡检架次可实现100%叶片采样率，能识别细微缺陷，精度可达1*3mm
叶片锁定固定位置，启动巡检系统，机器视觉开始工作，在规定时间内进行巡检，将巡检的数据传输到云端。对疑似缺陷和损坏程度整体性评估，自动拼接完整的叶片图像，自动定位位置以及尺寸，生成监测报告。
