走进风电叶片生产车间，一台由唐山学院本科生团队主导研发的激光多模态智能无损检测装备正在平稳作业。无需人工攀爬、不用人眼反复甄别，机械臂自主完成曲面扫查，系统实时输出缺陷云图，叶片内部脱粘、分层损伤一目了然。这台诞生于高校实验室的智能检测机器人，经过多轮迭代优化，正式落地企业产线配资手续费，为风电制造业提质增效注入青春科创力量。
我国风电装机容量连续12年位居世界第一，2025年累计装机突破4.5亿千瓦，每年需要检测的风电机组超过15万台，风电无损检测市场规模持续扩张。但长期以来，叶片出厂质检高度依赖人工，不仅耗费大量工时，检测结果还受检测人员经验影响波动巨大，内部隐性缺陷极易发生漏检，为后续风机运行埋下安全隐患。大量企业调研显示，75.4%企业期待拥有AI自动缺陷识别功能的国产检测设备，市场对自主可控智能检测装备需求十分迫切。
本项目是高教主赛道本科生创意组参赛项目，由崔哲宁带领跨专业学生团队完成。项目坚持需求导向，拒绝实验室闭门造车。团队深入风电制造工厂和风电场实地调研，倾听一线质检人员、企业技术负责人的现实困扰，拿到第一手行业数据，确立研发技术路线。学校搭建机器人产业学院、KAB创业教育基地等双创平台，配备材料、装备仿真、计算机测控多学科教师导师，同时邀请全国五一劳动奖章获得者、大国工匠李征担任项目推荐与指导专家，还有企业一线高级工程师作为工程顾问，构建校内+校外、学术+产业的双导师体系，为学生成果转化保驾护航。
从2024年10月项目立项开始，团队经历原理探索、方案打磨、部件试制、整机雏形、技术突破、外场验证、应用转化完整研发链条。在实验室完成原理样机之后，最大的考验来自真实工厂环境。实验室理想工况下表现优异的算法与硬件，面对大型叶片复杂曲面、现场振动、光照变化，会出现信号波动、成像模糊等各类问题。学生团队长期驻扎合作企业，白天在车间记录设备运行数据，晚上回到驻地修改算法、优化机械结构，前后完成实验室小试、车间静态中试、户外现场工况验证三轮测试。
项目创新融合激光剪切散斑干涉与激光声振双模态探测技术，搭配密集C扫描算法与YOLOv8人工智能识别模型，建立完备基准波形数据库，实现叶片表面与内部缺陷一体化全域检测。整套装备采用模块化轻量化设计，兼顾便携性与检测性能，可适配工厂车间出厂检测，也可用于风场户外巡检。经实测，装备缺陷检出率超98%，实现毫米级缺陷定位，有效弥补传统人工检测短板。
知识产权方面，团队已布局多项发明专利、实用新型专利，核心发明人均为在校本科生。技术成果已经和中材科技等龙头企业开展试点试验，相继签订生产、代销、采购、融资多项协议，商业落地稳步推进。装备投入产线使用后，有效压缩单叶片检测时长，降低人力成本，规避人工检测带来的主观判读偏差，守护叶片出厂质量，从源头减少风机失效事故风险。
产教融合不仅产出硬核装备，更培育复合型创新人才。项目成员覆盖机械、智能制造、材料成型、会计学等多个专业，硬件结构开发、算法迭代、市场商务、财务风控分工明确。同学们在设备组装、现场调试、企业商务洽谈、专利撰写过程中，把课本理论转化为解决复杂工程问题的实战本领，多人在“挑战杯”等高水平科创赛事斩获奖项。
面向未来配资手续费，团队计划持续迭代产品，完成权威机构认证，逐步覆盖全国风电重点省市，未来参与行业标准制定，力争打破国外高端检测设备的垄断局面。学校也将继续深化科教融汇，鼓励更多青年学子瞄准产业“卡脖子”细分难题，把科创论文书写在工厂车间，以青年智慧助力国家新能源产业高质量发展。（精翼求精团队）
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