El volumen y la capacidad de generación de energía de los aerogeneradores han aumentado en todo el mundo. En consecuencia, su inspección, mantenimiento y reparación están recibiendo cada vez más atención. Los defectos estructurales son comunes en las palas de los aerogeneradores, pero su detección es difícil debido al tamaño relativamente grande de las palas. Por lo tanto, los ingenieros a menudo utilizan pruebas no destructivas. Este estudio empleó un vehículo aéreo no tripulado (VANT) para capturar simultáneamente imágenes de luz visible e imágenes térmicas infrarrojas de las palas de energía eólica. Posteriormente, se utilizaron primitivas gráficas neuronales instantáneas y campos de radiancia neuronal para reconstruir la imagen de luz visible en tres dimensiones (3D) y generar un modelo de malla 3D. Los experimentos determinaron que, después de convertir partes de las imágenes en vista ortográfica a imágenes de ángulo de elevación y depresión, la tasa de éxito del cálculo de la actitud de la cámara aumentó del 85.6% al 97.4%. Para la medición de defectos, el sistema primero filtra las imágenes en perspectiva que representan del 6 al 12% del área del primer plano de la imagen térmica, excluyendo así la mayoría de las imágenes en perspectiva que son difíciles de analizar. Basado en los datos de imagen térmica de las palas de generación de energía eólica, se consideró que la pala estaba en un estado normal cuando el rango completo, el valor promedio y la desviación estándar del valor de escala de grises de temperatura relativa en el área del primer plano estaban dentro de sus rangos normales. De lo contrario, se clasificó como anormal. Se estableció un mapa de porcentaje de acumulación de calor a partir de la imagen en perspectiva del estado anormal, y la detección de defectos se basó en la ocurrencia de mínimos locales. Cuando se observó un defecto en la imagen térmica, la imagen 3D reconstruida previamente se cambió al ángulo de visión correspondiente para confirmar la ubicación real del defecto en la pala. Así, el proceso propuesto de reconstrucción de imágenes 3D y el método de análisis de calidad de imágenes térmicas son efectivos para el monitoreo a largo plazo de la calidad de las palas de aerogeneradores.