行业痛点：风电叶片缺陷检测的三大挑战
在电力能源领域，风机叶片作为核心部件，其健康状况直接影响发电效率和安全性。当前风电行业面临以下检测难题：
- 人工巡检风险高：传统检测依赖工程师高空作业，存在严重安全隐患
- 漏检率高：肉眼观测可能遗漏细微裂纹、腐蚀等初期缺陷
- 停机损失大：常规检测需要停机进行，导致发电量损失
创新解决方案：AI驱动的智能检测系统
倍特威视推出的风机叶片缺陷智能检测系统，通过计算机视觉和深度学习技术实现：
- 基于无人机/机器人搭载的高清摄像头采集叶片表面图像
- 采用YOLOv5改进算法，缺陷识别准确率达到98%以上
- 支持裂纹、腐蚀、雷击损伤等12类常见缺陷的自动分类
核心技术优势
1. 多模态数据融合：结合可见光、红外、激光等多传感器数据
2. 自适应学习：系统持续优化模型，适配不同型号叶片
3. 三维重建：通过多角度图像生成叶片三维模型，精确定位缺陷
典型应用场景
定期预防性检测
- 按计划执行自动检测，建立叶片健康档案
- 提前发现潜在缺陷，避免突发性故障
极端天气后专项检测
- 台风、冰雹等极端天气后快速评估损伤
- 生成修复优先级建议，优化维护资源分配
新装叶片质量验收
- 替代传统人工验收流程
- 提供标准化检测报告，确保并网安全
系统集成优势
倍特威视解决方案具备：
- 开放API接口：与SCADA、EMS等系统无缝对接
- 边缘计算能力：支持现场实时处理，降低数据传输压力
- 跨平台兼容：适配Windows/Linux系统，支持云端部署
- 可视化报告：自动生成包含缺陷位置、尺寸、严重等级的检测报告
为用户创造的三重价值
1. 安全价值：减少90%以上的高空作业风险
2. 经济价值：降低30%维护成本，提升5-8%发电效率
3. 数据价值：建立全生命周期叶片健康数据库
检测报告示例：
| 缺陷类型 | 位置坐标 | 尺寸（mm） | 危险等级 |
|———|———|———|———|
| 前缘腐蚀 | （X:2.3,Y:5.7） | 15×8 | 二级 |
| 结构裂纹 | （X:7.1,Y:3.4） | 42×0.5 | 三级 |
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