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根據TechCrunch報導，風力渦輪發電機生產優質的潔淨能源，塔座須穩定矗立多年耐受惡劣氣候、極端氣溫、雷擊、正常的磨損，而葉片生命週期歷經約1百萬個負載循環(load cycle)，期間可能受到冰雹、濕氣、閃電、風雨等天候影響而逐漸磨損，嚴重的話甚至導致災難性後果，因此需要定期檢測與維修以確保再生能源基礎建設的正常運轉。
不過風力渦輪發電機通常安置於離岸等遙遠或難以到達的地區，維護人員除了要置身惡劣的天候與環境，還必須到數百英尺高且潛藏危機的巨大葉片位置執行檢修作業。此外現有的檢測方式困難且易流於形式，僅止於透過肉眼或配備望遠鏡頭的照相機拍攝照片，以視覺方式檢查葉片表面，但通常發現到問題時實際損壞已經相當嚴重，處理的時間與成本極可觀。
更周詳與深入的檢測是不可或缺，Sandia國家實驗室借助航空電子與機器人，結合先進掃描技術，提供業界可行的非侵入性葉片內部檢測解決方案，可偵測出目視無法發現的損壞，有助於縮小維修規模與成本、延長葉片壽命。計畫一為爬行機器人配備攝影機與掃描器以偵測葉片表面與內部瑕疵；計畫二為無人機配備感測器，運用陽光的熱能偵測損壞。
Sandia國家實驗室、International Climbing Machines、Dophitech合作開發配備攝影機與超音波掃描器的爬行機器人，能幾乎完全自主的沿葉片移動完整檢測每個部分，提供即時、高傳真影像以發現葉片表面的裂縫與磨損，而相位陣列式(phase array)超音波成像可穿透到葉片內部發現潛藏的損壞，遠早於外觀出現可被檢測的瑕疵。
無人機早已廣泛應用在檢測橋樑、紀念碑等人類不易到達或有危險性的建築結構。Sandia國家實驗室的無人機配備高解析度攝影機與紅外線感測器，運用熱相法(thermography)可偵測深達葉片內部0.5英吋的損壞。當陽光的熱能透過葉片的材料擴散時，葉片表面下有損壞的位置由於熱特性出現變化，因此會造成不規則擴散，便能藉此發現瑕疵處。
隨著爬行機器人與無人機檢測系統的自動化程度日益改善，將開創更安全的新作業模式，亦即先派出無人機進行第一階段檢測，確認需要後續處理的風力發電塔，再由內建常駐於風力渦輪發電機的爬行機器人接手第二階段的深入檢測，當維護人員到達現場進行實際維修時，便已掌握到更完整的資訊知道從何下手。
目前爬行機器人移動還相當緩慢且需要人類監督，未來維護人員可望只需在每個葉片配置爬行機器人，等候爬行機器人數小時或數日完成作業後，再返回針對機器人標記需要進一步處理的區域進行詳細檢測。日後或許可以直接將爬行機器人內建常駐於風力渦輪發電機內，能定期自主外出檢測每一個葉片。
氣流的衝擊與過大壓力會造成厚重、採用複合材料的葉片表面下損壞，相位陣列式超音波能檢測到隱藏在葉片內部每一層的瑕疵，掃描器自動分析超音波反射的訊號特徵變化來辨識損壞位置，在進一步惡化前處理有助於避免葉片故障或需要替換葉片，縮短風力渦輪發電機運轉中斷時間。
科技新知
結合爬行機器人與無人機的檢測系統 可及早發現風力發電機葉片損壞
- 發佈日期:2019/7/2
- 資料來源：Digitimes
- 點閱次數：17860次
2019-07-02 陳明陽
根據TechCrunch報導，風力渦輪發電機生產優質的潔淨能源，塔座須穩定矗立多年耐受惡劣氣候、極端氣溫、雷擊、正常的磨損，而葉片生命週期歷經約1百萬個負載循環(load cycle)，期間可能受到冰雹、濕氣、閃電、風雨等天候影響而逐漸磨損，嚴重的話甚至導致災難性後果，因此需要定期檢測與維修以確保再生能源基礎建設的正常運轉。
不過風力渦輪發電機通常安置於離岸等遙遠或難以到達的地區，維護人員除了要置身惡劣的天候與環境，還必須到數百英尺高且潛藏危機的巨大葉片位置執行檢修作業。此外現有的檢測方式困難且易流於形式，僅止於透過肉眼或配備望遠鏡頭的照相機拍攝照片，以視覺方式檢查葉片表面，但通常發現到問題時實際損壞已經相當嚴重，處理的時間與成本極可觀。
更周詳與深入的檢測是不可或缺，Sandia國家實驗室借助航空電子與機器人，結合先進掃描技術，提供業界可行的非侵入性葉片內部檢測解決方案，可偵測出目視無法發現的損壞，有助於縮小維修規模與成本、延長葉片壽命。計畫一為爬行機器人配備攝影機與掃描器以偵測葉片表面與內部瑕疵；計畫二為無人機配備感測器，運用陽光的熱能偵測損壞。
Sandia國家實驗室、International Climbing Machines、Dophitech合作開發配備攝影機與超音波掃描器的爬行機器人，能幾乎完全自主的沿葉片移動完整檢測每個部分，提供即時、高傳真影像以發現葉片表面的裂縫與磨損，而相位陣列式(phase array)超音波成像可穿透到葉片內部發現潛藏的損壞，遠早於外觀出現可被檢測的瑕疵。
無人機早已廣泛應用在檢測橋樑、紀念碑等人類不易到達或有危險性的建築結構。Sandia國家實驗室的無人機配備高解析度攝影機與紅外線感測器，運用熱相法(thermography)可偵測深達葉片內部0.5英吋的損壞。當陽光的熱能透過葉片的材料擴散時，葉片表面下有損壞的位置由於熱特性出現變化，因此會造成不規則擴散，便能藉此發現瑕疵處。
隨著爬行機器人與無人機檢測系統的自動化程度日益改善，將開創更安全的新作業模式，亦即先派出無人機進行第一階段檢測，確認需要後續處理的風力發電塔，再由內建常駐於風力渦輪發電機的爬行機器人接手第二階段的深入檢測，當維護人員到達現場進行實際維修時，便已掌握到更完整的資訊知道從何下手。
目前爬行機器人移動還相當緩慢且需要人類監督，未來維護人員可望只需在每個葉片配置爬行機器人，等候爬行機器人數小時或數日完成作業後，再返回針對機器人標記需要進一步處理的區域進行詳細檢測。日後或許可以直接將爬行機器人內建常駐於風力渦輪發電機內，能定期自主外出檢測每一個葉片。
氣流的衝擊與過大壓力會造成厚重、採用複合材料的葉片表面下損壞，相位陣列式超音波能檢測到隱藏在葉片內部每一層的瑕疵，掃描器自動分析超音波反射的訊號特徵變化來辨識損壞位置，在進一步惡化前處理有助於避免葉片故障或需要替換葉片，縮短風力渦輪發電機運轉中斷時間。
