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适用于深度学习,机器学习的目标检测。风能是现代社会最重要的可再生能源之一,风能的主要利用形式是风力发电,风机叶片是捕获风能并将其转化为电能的主要部件,由于大多数的风电机组工作环境复杂恶劣,且长期承受交变负荷作用,使得在役风机叶片容易出现故障,从而降低风机发电效率、造成安全生产隐患,因此对风机叶片表面故障进行检测和识别显得尤为重要。2003年中国风电进入开始快速发展阶段,2018年中国风电容量赶超美国,成为全球第一,然而,我国早期投建的风机已逐步进入中老年。风机叶片在运行过程中,受台风,雷电,冰雪,盐雾等恶劣天气影响,加上长期使用工程中受到的交变载荷的作用,容易出现裂纹,砂眼,分层,脱粘等损伤,所以需要长期的巡检,探测外表缺陷,损害,并进行长期的运营保养。为解决风机运维成本高,检测效率低,缺陷识别难等
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风机叶片数据集
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