基于改进YOLOv10s与集成压缩的风电机组叶片表面缺陷检测模型

为解决风电机组叶片表面缺陷检测中因背景复杂、目标微小及缺陷密集导致的精度不足，以及模型参数量过大、内存消耗高等问题，研究人员提出基于YOLOv10s的改进模型CEWIC-YOLOv10s。通过引入轻量化CAM-DW模块、EMA注意力机制和WIoU-V1损失函数提升检测精度，结合异构剪枝与通道知识蒸馏实现模型压缩。实验表明，该模型参数量降低69.7%，内存占用减少68.1%，mAP50和mAP50-95分别提升3.3%和3.8%，检测速度达46.7 FPS，为风电运维智能化提供关键技术支撑。

　　

风能作为清洁能源的核心代表，其高效利用离不开风电机组的稳定运行。然而，叶片作为能量转换的关键部件，长期暴露于恶劣环境中易产生裂纹、腐蚀等缺陷。传统人工巡检效率低下，而基于X射线、超声波的硬件检测方法又面临成本高、环境适应性差等瓶颈。随着无人机技术的普及，海量图像数据亟需智能分析手段，但现有深度学习模型存在参数量膨胀、小目标漏检等痛点。如何实现高精度、轻量化的缺陷检测，成为风电运维领域亟待突破的"卡脖子"难题。

云南某研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，提出名为CEWIC-YOLOv10s的创新模型。该研究通过三大关键技术路径实现突破：首先采用轻量化上下文增强模块（CAM-DW）替代原SPPF结构，增强多尺度特征融合能力；其次引入高效多尺度注意力（EMA）机制优化特征提取；最后利用WIoU-V1损失函数提升密集缺陷的定位精度。为降低计算负担，创新性地融合异构剪枝与通道知识蒸馏（CWD），在DTU-Drones数据集上验证了模型效能。

模型架构优化
通过将YOLOv10s的SPPF模块替换为参数量仅1.7k的CAM-DW，在保持感受野的同时降低计算复杂度。EMA注意力模块通过跨空间-通道交互，使小目标缺陷的检测精度提升2.1%。WIoU-V1的动态聚焦机制有效解决了密集缺陷的边界模糊问题。

集成压缩策略
采用同构剪枝（IP）移除冗余通道，使模型参数量从7.4M降至2.24M。随后通过CWD技术，将未剪枝的CEW-YOLOv10s作为教师模型，恢复剪枝后模型CEWI-YOLOv10s约1.8%的mAP精度损失。

性能验证
在包含12类缺陷的DTU-Drones数据集上，改进模型的mAP₅₀达91.4%，较基线提升3.3个百分点。特别在裂纹、雷击等小目标缺陷上，召回率提升达6.2%。移植至钢板缺陷数据集NEU-DET时，mAP_50-95仍保持82.1%，证明其跨领域适应性。

该研究开创性地将模型优化与压缩技术深度融合：精度提升方面，CAM-DW与EMA的协同使用使小目标检测F1-score提高4.5%；效率优化上，剪枝-蒸馏联合策略使模型体积压缩至3.2MB，满足无人机边缘计算需求。实验证实，在NVIDIA Jetson TX2嵌入式设备上，模型推理速度达38 FPS，较原YOLOv10s提升2.3倍。这些突破不仅为风电运维提供"端-边-云"协同的智能检测方案，其方法论对轨道交通、航天器蒙皮等工业检测场景同样具有重要借鉴价值。正如作者团队强调，未来将进一步探索动态稀疏训练与量化感知蒸馏的融合，持续推动工业检测模型的轻量化进程。