DNV啟動新的研究項目助力海上風機檢測自動化驗證

近日，DNV啟動了一項新的合作研究項目，旨在開發一種自動數據處理程序，用于驗證已檢測到的風機葉片缺陷，從而提高行業信任度，使自動化數據處理技術獲得行業廣泛接受，并以信息助力未來監管。

該研究項目由布里斯托爾大學(Bristol)和Percepetual Robotics公司合作執行，將對自動無人機所收集的自動核查、確認和處理等檢驗數據進行調查，以提升檢驗質量和性能。該項目旨在為英國自動化檢驗行業發展做出貢獻。

無人駕駛、遠程操控車輛和無人機通常被用于在難以到達的極端環境下的海上風電場資產檢驗。這些工具可以收集豐富而廣泛的數據集，包括高清視頻、圖像、地理定位和傳感器數據，以提供所安裝設備的完整信息，而無需人員親臨這些危險區域。

自2021年4月開始的這一項目將運行12個月，滿足對所收集數據進行完全自動化處理的需求。目前，數據收集仍是半自動化的，主要依賴于訓練有素的專家對圖像數據進行目視檢查。

DNV數字化保障高級研究員Elizabeth Traiger博士說：“由于目前許多檢驗仍然是人工進行，對海上風機的目視檢驗又貴又耗勞力，也很危險，而自動目視檢驗可以解決這些問題。這次合作將打造出一個自動化處理流程和通用框架，從而獲得行業的廣泛接受度，并為未來的監管提供信息。因此，該項目應該也會為自動化檢驗行業的發展建立一個基石。”

“隨著世界范圍內風機安裝數量的增加，尤其是很多風機安裝于偏遠和惡劣環境下，檢驗數據收集數量很快超出了熟練的檢驗人員的能力。該研究項目將通過機器學習算法和過程自動化來解決這一挑戰。”DNV集團研發總監Pierre C. Sames補充道。

作為項目的一部分，布里斯托大學的視覺信息實驗室、3D計算機視覺和圖像處理專家，將使用SLAM和3D追蹤技術創建檢驗圖像和缺陷自動定位的算法。

Perceptual Robotics是一家專門從事使用無人機對風機進行視覺檢測的中小企業，它將完成無人機檢驗，并創建基于人工智能的缺陷檢測模型，以在商業生產環境中試驗過程自動化。

DNV將提供檢驗的專業知識，核實收集的數據，驗證人工智能算法的方法和性能，并就現有的DNV和IEC推薦做法、規范和行業網絡提供指導。

這項研究贏得了英國技術戰略委員會的“創新英國”項目（Innovate UK）舉辦的“機器人助力更安全的世界”競賽項目，并由此獲得了專項資金支持。