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人工智能迎来落地时代,扩博智能的核心技术是“计算机视觉”

2019-08-14 阅读888次

  从去年8月在风电行业崭露头角,到当前全球叶片巡检领域打出响当当的品牌。短短不到一年的时间,扩博智能Clobotics这个以“人工智能”起家的计算机技术公司,已经先后和上海电气、双瑞风电,以及欧洲最大风电运维商GEV等风电龙头企业达成合作,成为风电后市场领域横空出世的一匹黑马,直接“杀”过国内竞争者,将整个国际上的竞争对手打了个措手不及。如此想来,其近期获得的Pre-B轮2200万美元的融资便显得更加顺理成章。

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  当然,“C位”出道凭的可不是运气。“公司成立后涉足的第一个业务场景就是风机叶片巡检。期间我们进行了大量的调研和技术验证,包括到风电场进行测试。总要有一个成熟的产品和方案,我们才好拿到市场上宣传嘛。” 扩博智能联合创始人、首席运营官陈丽苹女士爽朗的话语很有感染力,也从另一个角度展示了人工智能公司切入传统电力行业时应有的“务实”态度。

  人工智能让数据更精准

  扩博智能的核心技术是“计算机视觉”。这是一种领先的用摄影机和电脑对目标进行识别、测量,并进一步做图形处理的科学。

  “借助计算机视觉技术,扩博的特种飞行机器人在巡检时可以锁定叶片上1>3毫米的裂缝,并拍摄出清晰图像,甚至连停留在叶片上苍蝇的翅膀纹路都能看得十分清楚。” 陈丽苹是这样解释的。

  

人工智能迎来落地时代,风力发电运维巡检上演无人机硬核剧情


  特种飞行机器人作业拍摄照片上,苍蝇翅膀纹路清晰可见

  谈到叶片裂缝,我们不妨先看一下如果叶片受损,会给业主造成哪些损失。

  风电机组捕风的关键就是叶片,肉眼看上去旋转缓慢的风机叶片,实际上叶尖的运动速度能达到300公里/小时,甚至超过了高铁的平均速度。但由于长时间暴露于风吹、雨淋等恶劣环境中,叶片前缘材料、涂层的腐蚀、裂缝或退化,会极大地影响其空气动力学性能,对发电量产生影响。有数字显示,叶片受损可造成海上风场1.5%--8%的发电量损失。

  因此叶片巡检一直是风电后市场服务的重点领域之一。当前2.1亿千瓦的装机量,以及每年25>30%的增速,无不催生着巨大的后运维需求。

  传统模式下对叶片健康状态的检测比较困难:能使用的方式不过是借助高倍望远镜、无人机进行;或加装传感器监测叶片震动情况。但无论以上哪种方式,要想发现叶片的具体故障点,后期仍需要借助精确设备进行检查验证。就目前的需求而言,需要设备+技术结合实现近距离捕捉毫米级缺陷,才能达到最佳的检测效果。

  但遗憾的是,目前业内能够提供此服务的,除了“蜘蛛人”这种专业工种以外,不依靠人工的解决方案几乎为零,安全性和监测精度都是现在的重大难题。而扩博智能研发的搭载了“计算机视觉技术和核心控制策略”的特种飞行机器人全自动巡检方案,则正好戳中了行业的痛点。

  “我们的解决方案是‘三维自动驾驶’+‘传感器’,机器人的飞行路线不依靠建模,而是采用多传感器反馈信号与视觉识别相融合,实时规划路径。”陈丽苹说。

  有了机器视觉还不够,还有来自于扩博智能的“核心控制策略”,它能让特种机器人100%全自动飞行并锁定故障点。打个比方,如果将特种飞行机器人的硬件比作人类的身体,那么“核心控制策略”是发出指令的大脑,“计算机视觉技术”则是控制行为的中枢神经,这一套来自扩博自主研发的技术,能够独立完成叶片巡检动作。

  基于这样的领先技术和策略,全自动叶片巡检方案可以不限风机的品牌、朝向、高度,在25分钟内实现3个叶片12条路径的全自动飞行,相比传统方式效率提升近10倍,这也是业内类似解决方案鲜有能达到的高度。

  

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  特种飞行机器人空中作业以及照片拍摄

  值得一提的是,机器人的硬件平台来自于无人机行业龙头大疆公司,相机采用SONY工业级别相机,高标准的硬件配置也是特种机器人完成高难度飞行和拍摄的前提条件。

  打造风电叶片运维数据闭环

  当前,风机叶片的健康维护是行业面临的一个重要难题,其背后还有一个深层次的问题所在——在风电智能化发展的今天,作为风电三大部件之一的叶片,自身的历史数据体系却一直处于缺失状态,这也是风电叶片运维的另一个痛点所在。

  “我们在深入行业调研时发现,几乎所有国内的风电场都没有相应的叶片维护历史数据和数据采集体系。”陈丽苹女士说。这也意味着,在我国风电发展近三十年的生命周期中,关于叶片的历史数据几乎为零。即便是叶片厂家,所掌握的数据也仅仅为产能数据,当风机投产后,以运维为主体的数据就发生了断层。

  这是一个很大的问题。在当前风电竞价、平价的趋势下,资产的数字化管理已经提上日程。作为重要资产之一,叶片运维也处在了数字化的风口之上。而这个“风口”被扩博智能敏锐得捕捉到了。

  “扩博所提供的是一整套基于人工智能的一站式风机叶片全自动巡检和数字化管理平台服务。”陈丽苹女士介绍。“拍摄清晰完整照片”是切入点,数字化叶片数据处理与管理平台才是其最终落脚点。

  数字化叶片数据处理与管理平台,是纳入人工智能、计算机视觉、云计算和数据可视化等技术,而开发的集巡检计划管理、巡检数据上传、缺陷标注分析归档等功能于一体的叶片运维管理信息系统。

  

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  利用机器学习技术,对故障进行测量与分析

  我们可以理解为:特种飞行机器人将拍摄照片传到云端,云端自动初筛叶片受损状况,最终生成风机叶片损耗辅助报告反馈给用户。

  从前端的收集图片数据,到后端提供分析服务,这种“端到端”的模式,极大的消除了人工巡检的个体化差异,使数据更为标准,并可进行历史溯源。构建了风机巡检行业的完整数据闭环,帮助业主达成叶片资产数字化管理的目标。

  全球风电叶片智能巡检领航

  2019年2月,扩博智能与欧洲最大风电运维商GEV Wind Power签署深度战略合作协议,以创新 科技 推动全球风机叶片运维市场数字化升级。进一步坐实了风电叶片智能巡检行业难以动摇的地位。

  由于扩博团队的主要核心成员多数来自微软、谷歌等企业,再加上前微软全球首席运营官凯文·特纳正式加入扩博智能战略委员会,使得其在拓展国际市场方面有相对雄厚的基础。

  2018年的欧洲风能展为扩博智能提供了不错的契机。当时团队带着方案向客户推广,回到上海后便接到了某丹麦客户的实地测试要求。当实测照片展示出来后,业主方面对照片的清晰程度以及数据平台的分析能力表示惊讶,当场表示“这就是我们想要的效果”。

  此次“小试牛刀”之后,扩博智能团队进一步明确了公司的国际化发展路径:风电叶片的巡检需求是全球性的,而且中国风电占据了全球40%的市场份额,只要扎根中国市场的同时积极对外拓展,扩博智能就能获得不错的全球市场份额。

  在全球化战略下,从2016年扩博智能创立至今,短短三年不到时间已服务了15家大型客户,27个风场和15种不同类型的风机,特种飞行机器人单架单日最高记录服务达13台风电机组。


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