【摘 要】
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随着工业互联网、物联网、大数据和人工智能等新兴技术的推广,行业及国家监管部门对安全生产提出了更高的标准和要求,风电厂安全管理的智能化落地迫在眉睫。本文针对传统风机叶片巡检过程中的滞后性、间歇性、繁杂性等问题,通过深度学习构建了风机叶片健康诊断巡检模型,提出了基于视觉AI的智能巡检方案,全面实时非接触地对风机叶片进行监测探伤、及时处置,降低了安全事故发生造成的损失。
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随着工业互联网、物联网、大数据和人工智能等新兴技术的推广,行业及国家监管部门对安全生产提出了更高的标准和要求,风电厂安全管理的智能化落地迫在眉睫。本文针对传统风机叶片巡检过程中的滞后性、间歇性、繁杂性等问题,通过深度学习构建了风机叶片健康诊断巡检模型,提出了基于视觉AI的智能巡检方案,全面实时非接触地对风机叶片进行监测探伤、及时处置,降低了安全事故发生造成的损失。
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