全球綠色低碳能源數字轉型發展正在進入一個重要窗口期。風電作為一種清潔能源，在碳中和過程中扮演重要角色，但風電場運維卻是一件十足的“苦差事”。

傳統的風機葉片人工巡檢方式主要依靠巡檢人員利用高倍望遠鏡檢查、高空繞行下降目測檢查(蜘蛛人)、葉片維修平臺檢查等方式進行作業。

此類作業方式缺點顯著：

1. 巡檢效率低，因停機時間長導致發電量損失較大；

2. 工作強度高，且巡檢人員存在較大的安全隱患；

3. 巡檢質量無法保證，工人在長時間進行高強度的巡檢時容易產生視覺疲勞，影響檢測結果及效率。

按照運維計劃，風電場運維工程師每月都要爬上80米高的塔筒巡檢，在攀爬設備的助力下，一名運維人員每年爬塔筒的高度約等于6613層樓，每臺風機平均巡檢的面積約600平方米，相當于一個半籃球場，巡檢工作點多且面廣。

行業內迫切需要一種可以對葉片進行全天候、無需停機的巡檢方案。

國產8K攝像機制造廠商BOSMA博冠，利用旗下8K超高清前端采集技術，圍繞風電場智能運維方面，研造出24小時全天候可視頻監測的風機超高清智能巡檢系統，代替傳統人工操作沖在最一線，幫助風電場實現風機集中統一管控。結合定點式在線狀態監測與數據分析平臺，對風機葉片進行近程+遠程的雙重智能監測。

4K8K+AI風電智能巡檢系統

該系統搭載超高分辨率可見光攝像機24小時視頻記錄葉片表面狀態，視覺信息采集數據傳輸至后端，用風力發電葉片智能巡檢平臺人工智能算法實現智能辨識，實現同期8K攝像機自動巡檢和葉片數字化管理平臺運維。通過4K/8K視頻數據，可以準確無誤地復原現場環境，也能保存記錄到的影像資料，方便后期分析和研究。

BOSMA博冠通過8K+AI技術建立設備在線智能監測系統，結合前端8K超高清攝像機S系列設備對風機葉片表面狀態進行全天候視頻記錄監測，本地邊緣計算，實現缺陷目標目標智能抓拍，視覺信息采集數據傳輸至系統進行AI智能辨識缺陷，同時對缺陷等級進行分類，當發現可疑點時，8K畫面為AI檢測提供充足數據，及時發現異常并告警，并可將巡視結果分級推送給值班人員，實現人工巡視向智能巡視的模式轉變，為“無人值班、少人值守、集中監控”的智能化運維管理新模式提供有力支撐。