叶片作为风机的重要部件，其运行安全性直接影响着发电效率与设备使用寿命。传统人工巡检模式存在检查盲区大、响应滞后等痛点，加之雷击、结构损伤等突发故障，常造成数百万元级经济损失。我司集成研发的叶片视频监测系统，基于AI视觉技术重塑风电运维范式。 系统通过部署在机舱的高清摄像阵列，实现360°全天候叶片表面监测。搭载自主研发的深度学习算法，可精准识别2mm级裂纹、10cm²鼓包等细微缺陷，对雷击灼伤痕迹的监测准确率达99.3%。独创的振动轨迹分析模型，能通过叶片摆动特征预判内部结构损伤，较传统方式提前3-6个月预警断裂风险。 基于已构建的行业完备的故障特征数据库，当叶片视频监测系统识别到异常状况时，将自动生成带有空间定位标识的分析报告，并通过分级预警机制，实时推送至运维终端，实现故障隐患的精准预警与高效处置。