一种应用巡检机器人的风电机组叶片破断损伤检测方法

本发明涉及风电设备检测技术领域，尤其为一种应用巡检机器人的风电机组叶片破断损伤检测方法，包括以下步骤：S1，通过搭载于机器人本体的激光雷达与视觉SLAM模块，构建叶片三维点云模型并实时定位机器人位置；S2，基于遗传算法优化后的路径规划算法，生成覆盖叶片表面的螺旋式检测路径；S3，采用多模态传感器阵列同步采集叶片表面数据，包括脉冲热成像数据、超声导波信号及高分辨率可见光图像；S4，通过深度卷积神经网络对采集数据进行特征融合；通过多模态传感器协同检测、深度学习特征融合和数字孪生评估技术，实现从损伤识别到寿命预测的全流程自动化检测，显著提升检测精度和效率，为风电机组安全运行提供可靠保障。