风电全生命周期视觉检测系统是指基于计算机视觉、人工智能算法与无人机/机器人等移动平台，对风力发电机组在制造、运输、安装、运维及退役等全生命周期阶段进行外观及内部缺陷检测的技术体系。
根据新思界产业研究中心发布的
《2026-2030年全球及中国风电全生命周期视觉检测系统行业研究及十五五规划分析报告》显示，风电全生命周期视觉检测系统的应用覆盖了风电机组从生产到退役的完整链条。在制造环节，视觉检测系统可用于叶片出厂外观缺陷识别、塔筒焊缝宽度视觉检测，以及关键零部件三维特征尺寸测量等方面；在安装阶段，视觉检测系统可提供超远视距下的智能吊装定位引导；运维阶段的视觉检测是当前应用最为广泛的场景，可以实现叶片表面腐蚀、胶衣脱落等缺陷识别。
在《国家重点推广的低碳技术目录（第五批）》中，“基于人工智能的高海拔风电场全生命周期高精度视觉检测系统”被列入，主要技术参数包括测量精度平均0.23mm，叶片出厂表面缺陷检测类别4种，制造阶段现场漏检率0.19%、误报率0.96%，吊装目标识别距离大于150m，运维阶段现场漏检率0.42%、误报率2.76%。
我国政策对风电全生命周期视觉检测系统的检测精度要求不断提高，推动行业在其关键技术研制方面不断取得进展，基于深度学习的图像识别算法已经成为行业主流，多传感器融合成为技术发展重要趋势。从多传感器融合来看，在叶片制造阶段，采用相控阵超声波测试仪进行检测，在运行阶段，利用红外相机进行表面筛查，当检测到潜在损伤时，采用机器人超声扫描系统进行深度评估。
从具体研究成果来看，2025年10月，国华投资河北分公司研发的“运行状态风电机组叶片自动巡检系统研究与应用”项目通过鉴定，该系统融合多种智能技术，可在风机运行状态下进行不停机巡检，单次叶片巡检时间缩短50%以上，缺陷识别准确率超90%。2026年7月，中国联通、上海电气风电联合推出“风察”叶片缺陷识别智能体，该系统通过无人机高空巡航，10分钟即可完成单支叶片360度全方位扫描及图像回传，缺陷自动识别准确率达85%以上，巡检效率提升约60%。
新思界
行业分析人士表示，我国海上风电装机规模持续扩张，海上风机普遍具备塔筒高度大、叶片尺寸长的特征，叶片运维检修难度较高。传统人工目视巡检模式不仅安全风险突出、作业效率偏低，检测精度也易受人为因素影响；若叶片微小缺陷发生漏检，长期发展易诱发结构性损伤，严重时需整体更换叶片，产生高昂更换成本。在此背景下，能够实现高效、精准、安全检测的风电全生命周期视觉检测系统拥有广阔市场发展空间。
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