风机叶片损伤检测

本算法面向风电运维场景，针对风机叶片表面常见缺陷进行专项训练，可自动识别腐蚀、裂纹、隐藏裂纹、表面附着物、油污及雷击痕迹等多种损伤类型，为风机叶片的预防性维护提供可靠数据支撑。

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识别效果预览

真实场景下的算法检测效果

由深度学习驱动的高性能检测架构

支持腐蚀、裂纹、隐藏裂纹、表面附着、油污、雷击痕迹等多种损伤类型分类。

输出每处损伤的位置、大小与严重程度，便于生成维修工单。

在天空、植被、阴影等复杂背景下保持高检出率与低误检率。

支持顺光、逆光、阴天等不同光照条件下的稳定识别。

轻量化模型设计，单张图像秒级完成，便于无人机航拍批量分析。

覆盖多类业务场景的成熟落地能力

无人机按航线绕飞风机，自动拍摄叶片图像并识别表面损伤，输出巡检报告。

雷雨天气后对受影响风机进行专项识别，快速定位雷击点与裂纹。

识别结果按风机、叶片编号聚合，自动派发清洗、维修或更换工单。