The KI-VISIR Reference Dataset: A Compilation of Thermal and Visual Inspection Data for Quantifying Leading Edge Rain Erosion

  • This presentation introduces thermography (thermal imaging) as a key method for non-destructive testing (NDT) of wind turbine rotor blades. By leveraging solar heating and aerodynamic effects, passive thermography detects internal defects, delaminations, and surface issues like leading edge erosion. We discuss field measurements, the role of AI/Machine Learning (LATODA) for automated defect classification, and its importance for improving O&M efficiency and lifetime extension in the wind energy sector.

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Metadaten
Autor*innen:Michael StammORCiD
Koautor*innen:Somsubhro ChaudhuriORCiD, Ivana LapsanskaORCiD
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2025
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.3 Thermografische Verfahren
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Angewandte Physik
Freie Schlagwörter:AI; KI-VISIR; NDT; Thermography; Wind Turbine Blades
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Energie
Energie / Windenergie
Veranstaltung:WindEurope Annual Event 2025
Veranstaltungsort:Copenhagen, Denmark
Beginndatum der Veranstaltung:08.04.2025
Enddatum der Veranstaltung:11.04.2025
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:14.11.2025
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag (wissenschaftliche Konferenzen):Nein
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