一种风机叶片表面故障检测方法、设备、介质及产品

本申请公开了一种风机叶片表面故障检测方法、设备、介质及产品，涉及风力发电领域。首先收集风电场现场采集的风机叶片表面故障图像，制作原始图像数据集；对原始图像数据集进行混合数据增强，得到扩充后的风机叶片表面故障图像数据集；使用扩充后的风机叶片表面故障图像数据集，采用迁移学习方法训练ConvNeXt V2卷积神经网络得到故障检测模型；部署训练好的故障检测模型，输入待检测风机叶片图像，得到对应的故障类型和置信度分数结果。本申请方法能够提高风机叶片表面故障检测效率和精度。