风电齿轮箱缺陷检测案例

在风力发电场的日常维护中，齿轮箱的齿面裂纹、点蚀与磨损是常见问题。我们结合高清工业内窥镜与基于深度学习的缺陷识别模型，实现了对齿面缺陷的快速定位与定量评估。

解决方案亮点：

• 使用短焦、可弯曲探头在狭窄空间内灵活探查齿面区域。
• 采用图像增强与去噪算法，提高弱纹理缺陷可见性。
• 基于样本库训练的AI模型对裂纹、点蚀、磨损进行分类与置信度输出。
• 自动生成检测报告与维护建议，支持趋势分析与寿命预测。

应用价值：

• 降低停机时间与维护成本，提升风电设备可靠性。
• 实现标准化、可追溯的检测流程，支持批量设备巡检。