【摘 要】
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近年来,风电产业在国家的支持下迅速发展,风电机组的运行维护正越来越受到相关单位的重视。叶片作为风电机组捕获风能的重要部件,在机组发电流程中起着重要作用。然而,由于经常暴露在环境中,受到恶劣天气的影响,叶片表面容易产生不同类型的故障,特别是海上风电机组,长期受到高盐、高湿气候的影响,比陆上风电机组更容易出现叶片故障。若不及时对风电机组叶片表面故障处理,极有可能危及机组正常运行。以往风电机组叶片表面故
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近年来,风电产业在国家的支持下迅速发展,风电机组的运行维护正越来越受到相关单位的重视。叶片作为风电机组捕获风能的重要部件,在机组发电流程中起着重要作用。然而,由于经常暴露在环境中,受到恶劣天气的影响,叶片表面容易产生不同类型的故障,特别是海上风电机组,长期受到高盐、高湿气候的影响,比陆上风电机组更容易出现叶片故障。若不及时对风电机组叶片表面故障处理,极有可能危及机组正常运行。以往风电机组叶片表面故障识别多采用人工目视等传统手段,效率较低。随着无人机技术的日益成熟,传统手段难以获得的叶片表面高清图像能
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