Компания, специализирующаяся на техническом обслуживании, анализе состояния, поставке и перепродаже солнечных панелей, обратилась к нам со следующей проблемой: при транспортировке этих сложных и хрупких конструкций важно удостовериться в их исправности, так как любые скрытые дефекты могут значительно снизить производительность панелей и привести к убыткам.

Для подтверждения качества покупатели требуют снимки в специальном спектре, которые позволяют выявить мельчайшие дефекты ещё до отправки товара. Однако процесс изучения каждой панели занимает много времени, а нехватка квалифицированных специалистов лишь усугубляет ситуацию, приводит к задержкам в поставках и финансовым потерям.

Изначально для автоматизации этого процесса была привлечена команда разработчиков, которая попыталась внедрить систему на базе машинного зрения. Однако предложенное решение оказалось неэффективным, т.к увеличивало время обработки каждой панели до 30 минут и не обеспечивало должного качества анализа.

Наша команда предложила клиенту альтернативный подход. Он позволил значительно сократить время обработки панелей, а также выявил ключевую проблему - качество исходных данных для обучения модели.

ЗАДАЧА

Оптимизировать процесс диагностики солнечных панелей — ускорить обнаружение дефектов, исключить ошибки, связанные с человеческим фактором, и снизить временные и финансовые затраты.

РЕШЕНИЕ

Система состоит из нескольких модулей:

01

Загрузка снимков в электролюминесцентном спектре

02

Модуль системы распознавания

03

Модуль формирования отчётов

04

Десктоп и веб-приложения