风机叶片智能化损伤检测技术

技术内容

1. 技术背景与行业痛点

针对上述问题，本技术针对风机叶片损失识别目前存在的痛点问题，以吉林省全域风电场为研究对象，首创了集无人机双光采集、多模态图像配准、轻量化深度学习检测、老化评估与运维决策于一体的智能化解决方案，有效填补了国内高寒地区风机叶片多模态融合检测技术的空白。

2. 技术内容与核心创新

(1) 高精度抗干扰的可见光损伤检测模型

通过建立叶片坐标系、结构先验掩膜与多尺度上下文分析，有效区分了“设计内特征”与“非设计异常”，尤其对微小损伤识别能力显著优于各主流算法。

(2) 多维度特征融合的红外图像识别体系

构建包含小波、纹理、形态、边缘、统计五大类共84维红外特征体系，结合5种机器学习和深度学习算法，区分划痕、砂眼、裂纹、胶衣脱落四大隐性损伤。针对红外图像易受结构干扰问题，设计轮廓筛选、周期性判别、区域掩膜等算法，剥离螺丝孔、涡流发生器等伪损伤特征，实现精准识别。

(3) 基于双通道注意力机制的多模态图像配准与融合技术（核心突破）

本技术使得配准融合后的图像能够同时具备可见光的纹理细节与红外的温度/光照鲁棒性。配准融合后，损伤检测的平均精度大幅提升，为后续高可靠性的智能识别奠定了坚实基础。

应用情况

为验证本技术的工程实用性，项目组选取长岭174风电场的8台典型风机（含1.5MW至1KU多种机型）作为示范对象，开展基于无人机双光巡检、多模态图像配准与智能识别的全流程检测与老化评估。该案例已成功验证本技术在高寒、风沙、强温差等复杂环境下的稳定性与实用性。目前技术成果已被吉林省多家风电企业关注，并计划在多个区域风电场进行第二批推广应用。

转化前景

截至2024年底，我国风电累计装机容量已突破5亿千瓦，其中运行10年以上的风电机组占比超过30%，叶片损伤检测与老化评估已成为运维刚需。传统“人工+吊篮”巡检方式效率低、风险高、周期长，且无法实现异常态化监测。目前主流无人机视觉检测仍以单模态（可见光或红外）为主，存在环境适应性差、结构干扰多、融合困难等瓶颈。本技术所解决的多模态图像配准、微小损伤识别、结构物干扰规避等难题，正是当前行业智能化升级的核心卡点，市场空间广阔。