Inspection interne des pales - Systèmes robotisés d'entretien des éoliennes

Technologie

Inspection interne de la lame

Notre technologie avancée de chenilles pour pales d'éoliennes est dotée de lumières matricielles LED adaptatives, d'un puissant scanner LiDAR 3D, d'une caméra à 360 degrés et d'une nouvelle caméra de 61 MP pour l'inspection des zones racinaires et la détection des défauts. Elle mesure avec précision la distance parcourue. Conçu pour des inspections internes de haute qualité, cet engin à chenilles offre efficacité et fiabilité, surpassant les méthodes d'inspection traditionnelles.

Inspection interne des lames Robot à chenilles Gen 3

Accès plus profond aux lames et éclairage adaptatif

Inspectez jusqu'à 90% à l'intérieur de la lame avec un éclairage matriciel LED adaptatif pour découvrir les dommages cachés ou difficiles à voir.

Caméra 360° 5K et imagerie haute résolution 61MP

Capturez 100% de la surface des lames avec une caméra 5K à 360°, tandis qu'une caméra 61MP automatise l'inspection de la zone racinaire et la détection des défauts.

Mesure et cartographie 3D LiDAR

Il mesure avec précision la distance parcourue et détecte l'emplacement des défauts grâce à la technologie LiDAR 3D avancée.

Rapports avancés

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Processus d'inspection

Les techniciens d'Aerones utilisent le crawler pour enregistrer les données qui sont examinées et traitées par les analystes de données internes en temps voulu.

Surveiller la progression des dommages

Souvent, l'état interne de la lame peut être complètement différent de l'état externe, ce qui conduit à des dommages importants négligés des lames qui peuvent entraîner des réparations coûteuses (et des profits non gagnés), s'ils ne sont pas traités à temps.

Examinez les résultats de l'inspection du parc éolien avec les données d'image et de vidéo. Cartographier les anomalies et connaître leur emplacement précis. Examinez les recommandations et enregistrez les commentaires pour des analyses ultérieures.

Plateforme de données numériques

La plateforme en ligne rassemble un ensemble unique de données intersectorielles provenant d'inspections, ce qui permet d'établir des plans et des budgets de maintenance préventive plus intelligents.

Exemples

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