【摘要】针对槽式光热电站镜场规模大、人工巡检效率低、缺陷识别难等问题，本文提出一种基于无人机平台与 AI 视觉技术的镜面及吸热管破损检测方案。该方案采用无人机搭载高清可见光与红外相机，对镜场进行分区巡检，通过后台高性能数据处理系统实现多视频并行处理、缺陷智能识别与精准定位，系统完成 14 路视频同时处理，缺陷综合检出率达95%以上，定位误差小于0.5m，在 30min 内完成全镜场数据处理并生成可视化报表及检修建议。该方案不仅为大规模槽式光热电站的智能化运维提供了有效技术支撑，也可推广应用于石油化工企业自备光热电站、油田区域新能源项目的智能检测与运维管理。