【摘要】目前，传统的风机叶片缺陷检测方法主要依赖人工视觉，存在效率低下和准确性不高的问题。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于深度学习的风机叶片缺陷自动识别技术。该技术利用深度神经网络模型，通过对大量标注好的风机叶片图像进行训练，实现了对风机叶片缺陷的自动识别。本研究结果表明，基于风机叶片缺陷自动识别技术具有较高的准确性和效率，在风机维护和管理中具有广阔的应用前景。