無人機 B2B 應用案例：用無人機巡檢太陽能電場，效率是人工 6-8 倍

無人機科技近年來應用領域越來越多元，也越來越成熟，8/15 在自家舉辦的研討會上，台廠翔隆航太（Dragonfly）就介紹了他們怎麼透過無人機搭配熱像儀，將過去繁重、費時的太陽能板檢測工作自動化，大幅提升效率。

翔隆執行長李奕儒首先介紹在政府政策大力推動之下，台灣太陽能電場在過去 2018-2019 兩年內有越來越趨於大型化的趨勢，電場一起手就 40 萬片以上太陽能板也已不是太新鮮的事。

但是，一片太陽能板壽命約 15-20 年左右，同時會遇到逐年衰退、出現熱班等種種問題。在過去傳統的檢測方式是透過人工拿著熱影像儀，一片片提前偵測潛在的故障問題，但以前太陽能電站通常都是集中一次大規模進行檢修，在人工速度檢測較慢的狀況下，巡檢計畫通常只能以年作為時間單位計算。

李奕儒說，太陽能板檢測導入無人機主要有幾個好處：第一就是大幅提升效率，以 500Kw 的太陽能電場為例，傳統人工檢測可能要用上 3 至 4 小時，但無人機只要 30 分鐘就可以完成。

第二則是機動性，尤其現在像屋頂型、高架型太陽能板越來越普及，但傳統要檢測這些電板需要有人爬上去或搭高空車，不僅費時還比較危險、不便，但用無人機就能輕鬆飛上去進行檢測。第三則是可以透過軟硬整合，迅速將搜集資料數位化，把影像上傳並透過圖像辨識，馬上找到面板的問題位置。

翔隆自己實際操作步驟如下：首先用 GIS 標示出巡檢範圍，輸入無人機就會升空進行巡檢，並自動對個別太陽能板進行紀錄、問題分析，再把資料回傳到翔隆自制的太陽能板分析雲 VISION 產生巡檢報告，後續讓實際的維修單位前去現場維修。

李奕儒強調，為了因應接下來還會大幅成長的太陽能電場，無人機檢測的下一步將會是加強無人機巡檢機隊的自動化，降低巡檢門檻，另一端也會收集更多資料，搭配 AOI 耦合機器學習加強自動辨識能力，並且透過雲端產生更精準且便利的巡檢報告。

核稿編輯：Mia

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