大华股份依托星汉大模型与智慧物联感知能力，打造风电叶片视觉智能检测方案，通过在线抓拍、智能识别、风险预警与检修建议，让巡检不必次次上塔，让缺陷更早发现、处置更早一步。

过去，给百米高空的风电叶片做一次“体检”，主要依靠人工和无人机。人工巡检单台通常需要4-8小时，周期长、成本高，还伴随高空作业风险；无人机则易受到天气、飞行安全与检测频次限制，在不停机状态下很难持续获得稳定、精细的画面。

如今，部署在风机机舱的大华专用抗振云台，如同一位驻守高空的“观察员”。围绕叶根、叶中、叶尖及叶片不同表面，设置多个抓拍预置位。当叶片经过预设位置时，云台自动调整角度与变倍，依次采集画面，部分点位还会结合收桨状态完成抓拍。通过多点位、多角度采集，叶片的一次次转动被转化为可供分析的清晰影像。

机舱的低频振动、叶片高速旋转、远距离成像和昼夜光线变化，都在考验画面质量。设备抗振防抖、偏移自动校正、宽动态画质优化与远距离补光协同工作，即使面对低温、强风等复杂环境，也能稳定捕捉叶片表面细节，让叶片检测从阶段性登高作业走向常态化在线监测。

高速旋转的叶片掠过镜头，一秒留下多帧画面。真正有价值的，是从连续画面中筛出清晰、完整的叶片图像，再进一步读懂其中不易察觉的细微变化。

这场“阅片”由叶片分割算法与多模态视频理解大模型协同完成。叶片分割算法逐帧计算叶片占比，从每秒30帧画面中筛选出高质量图像；多模态视频理解大模型进一步识别划痕、裂纹、脱胶、开胶、凝冰、雷击黑斑等缺陷。单GPU下，单张画面约2秒即可完成分析。

面对风电叶片真实缺陷样本少、类型分散的特点，原型网络技术从有限样本中提取缺陷关键特征，帮助模型辨别不同缺陷的典型差异，进一步提升小样本条件下的识别精度。

从有效画面的快速筛选到细微缺陷的深入识别，大小模型各有所长、协同分析。系统不仅能从海量画面中锁定异常，还会自动标记缺陷、形成风险预警并给出检修建议，让运维人员减少逐张人工判图，将更多精力投入现场复核与处置。

在甘肃某风电场，20多台大型风电机组迎风运转。叶片每一次经过预设位置，都会留下可供分析的状态画面。

大华风电叶片视觉智能检测系统上线半年，累计抓拍约15万张叶片画面，并从中检出2台风机的3支真实缺陷叶片：一处约7厘米长的早期裂纹，另外两处为叶片脱胶。藏在百米高空的细微异常，由此被精准锁定。

针对识别出的缺陷，系统自动完成画面标记，输出风险预警与检修建议，为现场复核和维修计划制定提供依据，帮助运维人员在缺陷进一步扩大前及时安排处置。

随着新能源场站加快向少人值守、智能运维演进，大华股份持续推动大模型与智能感知能力深入业务场景，让设备状态更清晰、风险研判更及时、运维处置更高效，助力风电场提升设备管理水平，守护风机稳定运行与清洁能源可靠供给。