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电力巡检视觉实战：从输电线路到变电站的完整方案设计

机器视觉选型笔记 · 行业应用实战第 13 篇

**阅读提示：**本文约 7000 字，预计阅读 18 分钟。如果你正在做输电线路无人机巡检、变电站机器人巡检、固定点位在线监测或者红外测温融合，建议先看第二节（强日光与广域这两个第一性约束）和第四节（五组算例），文末有「电力巡检视觉速查清单」可直接拿走。

这个行业系列写到第十三篇，终于轮到一个和前面十二个都不一样的场景：前面讲的锂电、3C、光伏、钢铁，全是工厂里的流水线——被测物送上门，光源我来打，传送带速度我来定，环境温度我来控。而电力巡检是反过来的：目标散布在方圆几十公里的野外和高压带电区域，光源只有太阳，而且太阳经常帮倒忙。

我第一次参与电力巡检类项目，最不适应的就是这个"主客易位"。工厂里我们最常说的话是"把光打好"；电力巡检里最常说的话变成了"这一档曝光是不是过曝了"“这段是不是飞漏了”。被测对象——绝缘子、销钉、防振锤、表计、刀闸——通常只有指甲盖到巴掌大，挂在十几米到上百米高的铁塔上，周围是强反射的玻璃或瓷面，背景是天空、树林和强日光。机器视觉的核心矛盾从"怎么成像"变成了"怎么在不可控的环境里，稳定地、不漏拍地、可追溯地成像"。

还有一层行业特有的约束：安全距离。输电线路是带电体，无人机和云台相机必须与导线保持足够的安全距离，人不能随意登塔。这个约束意味着你不能像工厂那样"把相机怼近了看"，所有的分辨率压力，最终都被距离放大。这也是为什么电力巡检对长焦、对像素密度、对飞行/行走路线规划的要求，比一般工业场景苛刻得多。

这篇我按老规矩：先把场景拆开，再讲第一性约束，然后过五层硬件链路，给几组能落纸面的公式和算例，最后用一个真实案例的三次踩坑收尾。

一、先把四类场景拆开：电力系统的视觉需求不是一类事

"电力巡检"四个字下面至少藏着四类完全不同的工程问题。选型之前先回答一个问题：相机装在哪？装在无人机上、机器人上、杆塔上还是隧道里，方案形态完全不同。

1. 输电线路无人机巡检：远、小、晃

这是近几年普及最快的一类。无人机沿线路走廊飞行，对杆塔和金具拍照，检查的对象包括：绝缘子自爆破损、金具锈蚀、销钉缺失、防振锤滑移、鸟巢、导线断股、通道内树障和违章建筑。特点概括为三个字：远、小、晃——拍摄距离通常 10 到 30 米，目标尺寸最小到几毫米的销钉，无人机自身还带着机身振动和云台抖动。

巡检模式分两种：人工遥控精飞（飞手逐塔悬停拍照，质量高但人力成本高）和航线自动巡检（预设航点自动飞行，效率高但对定位精度和触发同步要求极高）。现在的主流方向是自动巡检，而自动巡检的所有工程难点，几乎都落在本文第二节和第四节的公式上。

2. 变电站轮式/轨道机器人巡检：重复路径上的高一致性

变电站是发电和输电的枢纽，巡检内容是表计读数（油位计、SF6 密度继电器、避雷器动作计数器）、设备外观（锈蚀、破损、渗漏油）、红外测温（接头、套管发热）、刀闸状态核对、异物和烟火告警。轮式或轨道机器人沿固定路径巡检，特点是路径重复、点位固定，每天定时跑几趟，夜里也要跑。

这类场景对视觉的要求是一致性：同一个表计，今天的照片和昨天的照片必须在相同的拍摄位置、相同的光照策略下获得，读数才有可比性。所以机器人巡检的工程核心不是相机多好，而是停位精度、云台预置位和曝光策略的固化。

3. 固定点位在线监测：7×24 的事件等待

在杆塔、变电站周界、电缆终端场装固定相机，看的是低频高价值事件：山火、外力破坏、异物悬挂、人员入侵、小动物闯入。这类场景一年 365 天里绝大多数时间画面毫无变化，成像系统的要求反而是三层：能在烈日、雨雾、逆光下不误报；事件发生时能触发录像和抓拍；数据能长期留存做溯源。

它的技术形态更接近安防+视觉算法的组合，硬件选型的重点是宽温、防雷、供电和通信，而不是极致分辨率。很多方案在这里堆高配置，其实把钱花错了地方。

4. 红外测温融合：发热缺陷的"另一双眼睛"

电力设备最典型的隐形缺陷是发热：接头接触电阻增大、套管受潮、避雷器阀片劣化，都会先表现为局部温升，等看得见的时候往往已经很严重。红外热像仪把温度场变成图像，与可见光相机组成双光融合系统，是变电站机器人和无人机巡检的标配。

红外这一支的选型逻辑和可见光完全不同：看的不是纹理，是温度；关键指标不是像素数，而是热灵敏度（NETD）、空间分辨率（IFOV）和测温精度。第四节我会给出"目标够不够像素测温"的具体算法。

二、第一性约束：强日光、小目标、安全距离

和钢铁那篇的高温一样，电力巡检也有几个绕不过去的物理约束。理解了它们，后面的选型都是自然推论。

1. 太阳是你关不掉的"光源"

正午阳光直射的地面照度约 100000 lux，而一般工业光源打在工件上的照度做到几千到一两万 lux 就已经不错。户外的背景光比你能提供的照明强一到两个数量级，这意味着两件事：一是补光在白天基本无意义，成像策略只能围绕"怎么利用或压制日光"来做；二是日光本身不稳定——云一过，照度可能瞬间掉一个数量级，自动曝光（AE）会跟着剧烈波动，同一目标上午拍和中午拍的亮度分布完全不同，对基于亮度的缺陷判定是灾难。

**对策核心一句话：能锁定就锁定。**对固定工位（机器人、固定点位），把曝光、增益、白平衡全部从自动改成锁定，按一天中的光照时段分组预设，切换跟随时段表走。对无人机，至少锁定快门速度（快门是和运动模糊直接挂钩的参数，绝不能交给 AE 随便漂），让 AE 只在光圈和增益里做小范围调整。

2. 目标小而远：一切分辨率问题都被距离放大

识别一个目标，工程经验是目标至少要占 10 个像素以上，精细判缺陷要 20 到 30 个像素。绝缘子钢帽上的销钉直径大约 10 到 20 毫米——要在 20 米外把它拍出 10 个像素，意味着地面采样距离（GSD）要优于 2 毫米。这个数字反过来决定了焦距和像素数的选择，第四节的算例会算得很具体。

安全距离又在这里插了一脚：无人机靠近带电导线有安全间距要求，实际拍摄距离往往被迫拉远到 15 米以上。距离每远一倍，需要的焦距或像素数就要翻倍，否则目标直接缩成几个像素——这也是为什么输电巡检无人机的载荷相机普遍是长焦变焦镜头，而不是广角。

3. 强反射与逆光：电力设备的"镜面"难题

输电线路大量使用玻璃绝缘子（钢化玻璃伞裙），变电站里有大量瓷套管和金属法兰。这些都是强反射面：阳光斜照时，伞裙表面会出现一条条亮带，在图像里的灰度和"自爆破损露出的白色瓷釉"高度接近；逆光角度下，整串绝缘子变成剪影，缺陷直接消失。

对策有三层，按投入产出排序：第一层是拍摄角度管理——航线设计时让太阳在侧后方 30 到 60 度，避开正逆光窗口，这是零成本、收益最大的一条；第二层是曝光策略——高光抑制模式或降低整体曝光，宁可欠曝半档也不能让高光溢出（溢出的高光是无法恢复的信息，欠曝的暗部算法还能拉）；第三层才是硬件——高动态范围相机（HDR 或大阱容 CMOS），必要时上偏振滤光片压反射光。

三、五层硬件链路，在电力巡检里各自要改什么

沿用本系列的五层模型（成像层 / 照明层 / 传感触发层 / 传输采集层 / 计算承载层），逐层过一遍电力巡检的特殊点。

第一层：相机与镜头——双光配置是基本盘

输电巡检的标准载荷是"可见光变焦 + 红外热像"双光云台：可见光负责外观缺陷，红外负责发热缺陷。可见光端常见 1/1.8 英寸到 1 英寸 CMOS，配等效焦距 20 到 120 毫米以上的变焦镜头，广角看塔头全貌、长焦看金具细节，一趟飞行中来回切换。红外端 640×512 分辨率起步，热灵敏度 NETD ≤ 50 mK，测温范围覆盖 -20℃ 到 150℃ 以上。

快门类型是无人机端最容易踩坑的参数。卷帘快门（rolling shutter）逐行曝光，机身振动和云台角速度会把一行行的曝光时刻错开，图像出现"果冻效应"扭曲——横平竖直的塔材被拍弯了，细小的销钉拖成模糊的斜影。对策按优先级：曝光时间压短（机械振动下建议优于 1/2000 秒）；选全局快门相机；云台增稳参数按拍摄工况重新整定（巡航增稳和悬停增稳是两套参数）。

变电站机器人端相机可以更"工厂化"：固定焦距面阵相机按点位配置，一个表计一个预置位一个视场，镜头焦距按"目标占视场 1/3 以上"反推。表计读数场景还有一个细节：指针式表计需要偏振镜压制表盘玻璃反光，否则正午太阳直射表盘时读数区域会整片泛白——这是我在案例里付出过代价的坑。

第二层：照明——白天放弃补光，夜晚讲策略

这一层在电力巡检是五层里存在感最低的：白天没人打得过太阳，讨论补光没有意义。真正要讲的是两件事：

• 夜间与隧道场景的补光：变电站夜间巡检需要白光补光保证可见光成像，电缆隧道内是常暗环境，固定补光即可。补光要频闪或分时——与曝光同步点亮，避免连续照明加速光衰，也避免对无人机的夜航灯产生干扰。
• 红外不需要照明，但需要"热背景管理"：红外测温要求目标与背景有足够的温差，烈日暴晒后的设备和阴影里的设备温差可达 30℃ 以上，红外巡检时段要避开刚被暴晒的时刻，行业标准做法是选择日出后或日落后设备温度趋于稳定的时间窗口（通常避开雨后和暴晒后 1 小时内），这一点很多新方案根本没写进作业规程里。

第三层：传感与触发——自动巡检的"命门"在这一层

工厂里触发靠光电开关，电力巡检里触发的本质是"在正确的位置拍正确的目标"，三种路线：

1. 无人机：RTK 定位 + 航点触发。厘米级 RTK 定位配合预置航点，无人机到达拍摄点悬停稳定后触发拍摄。工程关键是悬停稳定判据——位置误差和角速度收敛到阈值以内才允许触发，否则拍出来全是糊的；以及触发失败的重试机制——该拍没拍到时要有补拍逻辑，不能飞过去就算巡过了。
2. 机器人：路径定位 + 预置位。轮式机器人靠磁轨或激光定位复现路径，到点后云台按预置位转动、对准、对焦、拍摄。停位误差是这一路线上最脏的变量——每次停靠差几十厘米，相机离表计的相对位置就变了，ROI 框全部偏移。对策是云台粗对准 + 视觉精对准的两级方案，或者 ROI 自适应搜索。
3. 固定点位：事件触发。视频流上跑移动检测/烟火识别算法，事件触发抓拍和录像上送。这层的硬件问题是防雷和供电：野外杆塔上的设备，电源和信号都要过防雷，供电常见"太阳能 + 电池"组合，阴雨天数是电池容量设计的依据。

第四层：传输与采集——机载边缘还是回传后处理

无人机巡检有两种数据处理架构：机载边缘推理（载荷上的计算单元实时跑缺陷识别，落地即出结果）和记录回传（机载存储记录原始图像，落地后统一导入处理）。前者实时性好但载荷功耗和算力受限，后者无算力压力但结果滞后。当前主流是折中：机载做粗筛（把明显无缺陷的塔段筛掉减少数据量），地面站或云端做精检和人工复核。

机器人巡检因为搭载空间宽裕，通常直接上车一台宽温边缘工控机：接可见光相机 + 红外热像两路数据，本地推理，结果经 4G/5G 或变电站内网上送，原始数据按批次归档。这里的多路采集、带宽计算和环形缓冲，前面 A2/A3 两篇采集卡文章里的算法原封不动地适用——红外热像的视频流 + 可见光图像流共存在一条 PCIe 链路上时，记得按各自帧率重新核算带宽，别想当然。

第五层：计算承载——复核流程比模型精度更重要

电力巡检对漏检的容忍度极低（漏一个破损绝缘子可能就是掉线事故），对误报的容忍度也不高（几万张照片里冒出几千个误报，人工复核会直接摆烂）。所以工程上普遍是"算法初筛 + 人工复核"的流水线，而流水线效率取决于两件硬件方案就决定了的事：图像的归档元数据是否完整（杆塔号、相别、拍摄位置、时间戳必须逐张携带，否则复核员对不上号）和告警排序是否合理（高置信度置顶）。这两件事不是算法问题，是采集端的工程纪律问题。

四、五组公式与算例：把选型从感觉变成数字

公式 1：GSD（地面采样距离）——决定"能不能看清"

GSD = 像元尺寸 × L / f GSD：单个像素对应的实际尺寸；L：拍摄距离；f：焦距

算例：1 英寸 CMOS，像元 3.2 μm，焦距 80 mm，距塔 20 m：GSD = 3.2×10⁻⁶ × 20 / 0.08 ≈0.8 mm。一个 15 mm 的销钉占约 19 个像素——够精细识别。同样的相机换成 30 mm 焦距（广角端），GSD 变成 2.1 mm，销钉只占 7 个像素——只够发现、不够定级。所以航线上的变焦策略不是可选项：全貌用广角、金具用长焦，必须在航点逻辑里固化。

公式 2：运动模糊——决定"拍得清不清"

模糊量（像素）= v × t / GSD ≤ 0.5 v：相对运动速度；t：曝光时间

算例：悬停拍摄时，机身受风扰产生 3 mm/s 的等效角速度抖动，GSD 0.8 mm：允许曝光 t ≤ 0.5 × 0.8 / 3 ≈133 μs，即快门优于 1/7500 秒。这就是为什么巡检无人机的曝光策略是"快门锁死在最短一档、用光圈和 ISO 找平衡"——快门松一档，振动模糊立刻吃掉你的 GSD 优势。很多"图像模糊"的排查最后发现不是相机不行，是快门给了 1/500 秒。

公式 3：红外最小可测温目标——决定"测得到测不到"

最小目标尺寸 = IFOV × L × 3（工程上要求目标 ≥ 3×3 像素） IFOV：瞬时视场角（mrad）；L：距离（m）

算例：640×512 红外机芯，水平视场 24°，IFOV ≈ 0.65 mrad。变电站内距开关柜接头 5 m 测温：最小目标 = 0.65 × 5 × 3 ≈9.8 mm——接头螺栓发热（20~30 mm）没问题；但若在 20 m 外想测一个 10 mm 的导线接头，需要 IFOV ≤ 0.17 mrad，640 机芯做不到，得上更高分辨率的机芯或缩短距离。红外测温的距离约束比可见光严格得多，航点和轨道规划必须先按红外算，再校核可见光。

公式 4：航点间隔与重叠率——决定"漏不漏"

同侧拍摄间隔 d = v × Δt；航向重叠率 = (视场覆盖长度 − d) / 视场覆盖长度

算例：塔头全貌拍摄，广角视场覆盖 8 m，无人机航速 3 m/s，每 2 秒拍一张：d = 6 m，重叠率 = (8−6)/8 = 25%——远低于工程要求的 60%。要么把拍摄间隔压到 0.5 秒以内，要么把航速降到 1 m/s。重叠率不足的后果是：两张照片交界处的目标（比如横担端部的连接金具）恰好两边都只拍到一半，算法认不出，人也容易漏。这个坑在案例一节展开。

公式 5：数据量与回传——决定"结果多快能落地"

单架次数据量 = 张数 × 单张大小 + 视频时长 × 码率 上送时间 = 数据量 / 上行带宽 ÷ 0.7（有效利用率）

算例：一条 40 基塔的线路，自动巡检每塔 30 张长焦 + 10 张广角 + 15 秒塔头视频：50 张 × 8 MB + 15 s × 20 Mbps ≈ 400 MB + 37 MB ≈ 440 MB/架次，一天飞 10 个架次约 4.4 GB。4G 上行按 10 Mbps 实测：440 MB / 1.25 MB/s ≈6 分钟，勉强可接受；若再叠加热红外视频，4G 就很吃力，5G 或落地后统一导入是更稳的选择。带宽预算要在方案阶段算，不要等机队规模上去才发现回传成了瓶颈。

五、一张表选配置：四类场景的典型方案

**一张决策树：**被测目标在动吗？（不动 → 机器人/固定点位优先，成本只有无人机的零头）目标多大、多远？（按公式 1 倒推焦距和像元）要测温度吗？（要 → 先按公式 3 校核红外距离，别等装完才发现测不了）漏检的代价多高？（极高 → 触发与重叠率按公式 4 翻倍冗余，复核流程强制）——四个问题过一遍，方案骨架就定了。

六、案例复盘：一条 220kV 线路自动巡检的三次踩坑

最后讲一个我参与过的输电线路自动巡检项目的复盘。40 基塔，无人机自动巡检 + 地面站人工复核，方案初版很快跑通了，但试运行两周，复核员把报告拍在桌上：误报和漏检都有，而且都集中在同一类目标上。三个坑，一个比一个典型。

坑一：玻璃绝缘子的高光反射被误判为自爆

试运行第一周，"绝缘子破损"类告警里 80% 是误报。拉回原始图像一看：上午九点到十一点之间，太阳侧照时玻璃伞裙表面的高光带，在长焦镜头里和"自爆后露出的白色残片"灰度几乎一致，模型分不出来。

我们试过调阈值，误报降了漏检就升——这不是算法能独立解决的问题。最终的解法分三步：一是航线改时窗，把绝缘子精细化拍摄的时间窗从"全天可飞"改为避开低太阳高度角的时段（正逆光窗口），给每条航线配了太阳方位角校验；二是同一金具双角度拍摄，航点从单点改为对称两侧各拍一张，高光是角度敏感的、真缺陷不是，两图对照误报立降；三是曝光策略改为高光优先，锁定快门后光圈收半档、宁可整体欠曝。三件事都没花一分钱硬件预算，误报率降了一个数量级。这个教训我记到现在：户外视觉的误报，先查太阳，再查模型。

坑二：果冻效应把销钉拍成了斜影

第二个坑暴露在"销钉缺失"这个最高价值的检测项上。抽检发现同一批图像里，销钉有的清晰有的拖影，拖影的几乎必然漏检。排查下来是卷帘快门 + 云台增稳余震：无人机悬停后云台还有残余角速度，逐行曝光把每行的时刻错开，细小目标就拖成模糊斜影；而拍摄逻辑里"悬停 2 秒即拍"的判据太松，没等云台真正稳住。

修复组合拳：曝光从 1/1000 秒压到1/4000 秒（按公式 2 重算后的安全值）；触发判据增加角速度收敛条件（云台角速度低于阈值并保持 0.5 秒才允许拍摄）；拍摄模式由单张改为连拍三张取最清晰的一张——连拍取优是户外振动环境的保命招，成本只是存储。改完后销钉项的图像合格率从七成出头升到九成五以上。

坑三：重叠率不足导致的"交界漏检"

第三个坑最隐蔽：人工抽检发现某一基塔横担端部的连接金具在三期巡检里从未出现在任何照片上。回查飞行日志——航点都在、拍摄都成功、重叠率按设计也有 30%。问题出在航线设计时视场覆盖按广角估算，而该点位实际执行的是长焦精细拍摄：焦距一变，视场覆盖缩小到原来的四分之一，设计时 30% 的"重叠"在长焦端变成了不相连的空洞，横担端部正好落在洞里。

这个坑的教训是重叠率必须按最终执行的那个焦距核算，而自动巡检系统恰恰会在全貌/精细两个模式间切换焦距。修复方案是航线模板里为每个金具点位显式登记"拍摄模式 + 视场覆盖 + 相邻点位重叠校验"，导入航线时自动算一遍公式 4，不达标直接拒绝下发。后来我们把这条校验做成了航线导入的强制关卡，从此没再出过"结构性的盲区"。

这个案例的总结论：三次踩坑没有一次是"换个更好的相机"解决的。户外自动巡检的工程上限，由时窗管理、触发判据、视场覆盖校验这三件流程性的东西决定，相机本身反而很少是瓶颈。方案评审时如果只看硬件参数表，这三个坑一个都看不出来。

七、坑位清单：电力巡检视觉的八个常见坑

1. 自动曝光到处开：日光一波动，同一目标前后判若两图。固定工位全部锁定曝光/增益/白平衡，无人机至少锁快门。
2. 重叠率按广角算、按长焦飞：视场随焦距缩水，交界处出现结构性盲区。重叠率必须按最终焦距核算并做成导入校验。
3. 忽略正逆光时窗：上午下午各有一条"拍摄禁区"，航线不避时窗，误报翻着倍地涨。
4. 卷帘快门撞上机身振动：悬停判据只有位置没有角速度，拍出来全是果冻。曝光压短 + 角速度判据 + 连拍取优。
5. 红外距离超限：目标小于 3×3 像素时测温值不可信，方案阶段不按公式 3 校核，装完才发现"测不了"。
6. 红外时段不挑：暴晒刚过或雨后，设备温度场剧烈变化，测温结果既不可比也不可信，巡检时段要写进规程。
7. 元数据不全：照片不带杆塔号/相别/位置/时间戳，复核员对不上号，再准的算法也用不起来。
8. 带宽没有预算：机队规模一上来，回传排队几小时，“实时"变"隔夜”。按公式 5 提前算，预留 5G 或落地导入通道。

八、FAQ：被问得最多的六个问题

Q1：像素越高是不是越好？能不能直接上更高分辨率的相机解决目标太小的问题？
不是。像素翻倍，GSD 只改善约 40%，代价是数据量、码流、算力全面翻倍。优先级应该是：先把拍摄距离压到安全允许的最近（航线规划的问题），再用焦距解决（光学的问题），最后才是像素（传感器的问题）。顺序反了就是烧钱。

Q2：无人机机载推理和落地后处理，到底怎么选？
看两件事：结果时效要求和通信条件。需要现场立即出告警（比如通道隐患要现场处置）才值得上机载算力；常规周期巡检，落地后处理更省钱也更准——地面算力不受限，模型可以更复杂，人工复核流程也好搭。我的默认建议是后者，除非有明确的实时性理由。

Q3：变电站机器人巡检，表计读数总在某个时段失败，怎么回事？
九成是表盘玻璃反光。太阳直射角度随时间变化，总有一两个时段正好怼在表盘上。对策：加偏振镜、给该点位登记"光照敏感时段"、敏感时段内改用双角度拍摄或跳过该项转人工。不要试图用一个模型参数把所有时段全兜住。

Q4：红外和可见光图像怎么对齐融合？
双光融合的前提是标定：可见光与红外镜头视场、焦距不同，先做像素级配准（棋盘格或发热靶标标定），再叠加。工程上更实用的是"双窗口对照"而非像素融合——复核员并排看两张图，比看一张融合图误判更少。别把融合当目的。

Q5：多飞几趟能不能替代重叠率设计？
不能。重复飞行解决的是时间维度上的漏检（不同批次互相校验），不解决单架次内的空间盲区——盲区是航线结构决定的，飞一百次那个金具还是不在视场里。先把公式 4 的校验做进航线导入，再谈复飞频次。

Q6：固定点位监测用什么相机？高配有必要吗？
大多数固定点位不需要高配：事件类任务（入侵、烟火、异物）对分辨率要求不高，对可靠性、宽温、防雷、供电续航要求极高。钱花在防护等级和电源冗余上，比花在像素上有效得多。唯一例外是需要在固定点做精细识别（比如对某串绝缘子做长期跟踪），才需要配长焦定焦相机。

九、电力巡检视觉速查清单

方案阶段

• □ 场景归类完成：无人机 / 机器人 / 固定点位 / 红外测温，四类至少分清主次
• □ 按公式 1（GSD）倒推过焦距与像元，目标占像素数 ≥ 10（精细判定 ≥ 20）
• □ 红外测温按公式 3 校核过 3×3 像素距离约束
• □ 航线/路径按公式 4 核算过重叠率，且按最终执行焦距核算
• □ 回传带宽按公式 5 做过预算，含视频流
• □ 拍摄时窗避开了正逆光与红外温度不稳定时段

落地阶段

• □ 曝光/增益/白平衡锁定策略已分组固化（无人机至少锁快门）
• □ 悬停触发判据含位置误差 + 角速度双条件，连拍取优已开启
• □ 航线导入含视场覆盖与重叠率强制校验
• □ 每张图像携带杆塔号/相别/位置/时间戳元数据
• □ 复核流程（置信度排序 + 双角度对照）已在地面站跑通
• □ 固定点位设备完成防雷与供电续航验算

到这里，行业应用实战系列已经过了十三篇。电力巡检和前面十二个场景最大的不同，是它把机器视觉从"工厂里的受控光学"拽回了"大自然里的不可控光学"——而解决的钥匙从来不是更强的相机，而是把太阳的规律、振动的规律、视场的规律都算进方案里。下一篇我们换一个行业继续。

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