风电场的“远程诊断”：热镀锌螺栓图像AI识别与防腐预警初探

发表：河北盛鑫发表时间：2025-10-23 22:54:56

摘要：一位风电场的技术专家，介绍其团队如何尝试利用无人机高清拍照与AI图像识别技术，对遍布塔筒的热镀锌螺栓进行远程腐蚀状态监测与预警。

我们风电场建在山上，几十台风机耸立。每台风机塔筒的法兰连接，都需要用到上千颗高强度热镀锌螺栓。按照传统方式，巡检人员需要系着安全绳，爬上去近距离检查每一颗螺栓的锈蚀和紧固情况，不仅效率低，风险也高。

去年，我们成立了一个技术小组，探索一种新方法：利用搭载高清摄像头的无人机，对塔筒法兰圈的螺栓进行自动拍照，然后通过我们训练的AI图像识别模型，来诊断螺栓的健康状态。

这套系统的核心挑战之一，就是如何区分正常的热镀锌表面与早期锈蚀。热镀锌层在自然环境下会形成一层碱式碳酸锌保护膜，外观是灰暗甚至有点发白的，这与红褐色的铁锈在颜色和纹理上存在细微差异。

我们给AI模型“喂”了数万张不同状态下的螺栓图片，让它学习。现在，系统已经能初步做到：

识别螺栓定位：自动圈出图片中的每一个螺栓。

评估镀层状态：识别出镀锌层完好、镀锌层自然老化、以及出现点状或片状锈蚀的螺栓。

分级预警：对出现锈蚀的螺栓，根据锈蚀面积和程度，自动标注为“观察”或“预警”级别。

虽然它还无法完全替代人工的近距离检查和扭矩测量，但作为一套高效的初期筛查和预警系统，已经显示出巨大潜力。它让我们能从海量的螺栓中，快速定位到那些需要优先关注和处理的“问题螺栓”，从而制定出更具针对性的维护计划。

这套系统让我们对“热镀锌”的长期状态有了数据化的管理能力。未来，我们甚至希望能建立起每颗螺栓的“生命周期”图像档案，实现预测性维护，这才是智慧运维的未来。