MI un mašīnmācīšanās diagnostika

MI un mašīnmācīšanās diagnostika uzlabo tradicionālo termogrāfiju ar automatizētu bojājumu noteikšanu un progresīvu rakstu atpazīšanu. Mūsu modeļi analizē termālos attēlus, RGB fotogrāfijas un metadatus, lai klasificētu defektus, kvantificētu riskus un prognozētu atteiču tendences.
Apvienojot datu kopas un viedos algoritmus, mēs nodrošinām ātrākus, konsekventākus un ļoti precīzus diagnostikas rezultātus, kas atbalsta proaktīvu uzturēšanu un datos balstītu lēmumu pieņemšanu.

Ko mēs analizējam

Mūsu MI modeļi izvērtē termālos raksturlielumus, vizuālās neatbilstības, elektriskos rakstus, ēnojumu, moduļu degradāciju, karstos punktus un telpiskās korelācijas visā PV laukā.

Modeļi un precizitāte

Mašīnmācīšanās spēj noteikt smalkas anomālijas, kuras cilvēka acij var paslīdēt garām — īpaši lielos saules parkos. Tā palielina precizitāti, samazina inspekciju laiku un nodrošina nemainīgu kvalitāti atkārtotās pārbaudēs.

Kāpēc mašīnmācīšanās uzlabo inspekciju

Saules elektrostaciju termogrāfiskā inspekcija nodrošina precīzu, neinvazīvu metodi saules PV instalāciju tehniskā stāvokļa un veiktspējas novērtēšanai. Izmantojot ar droniem iegūtu augstas izšķirtspējas termālo attēlveidošanu, mēs identificējam:

karstos punktus
bojātus moduļus
virkņu atteices
citas slēptas anomālijas
pirms tās pāraug dārgās dīkstāvēs.
Šis pakalpojums palīdz aktīvu īpašniekiem uzturēt optimālu efektivitāti, pagarināt iekārtu kalpošanas laiku un samazināt ekspluatācijas zudumus, nodrošinot savlaicīgu bojājumu atklāšanu un skaidras diagnostikas atziņas.

Rezultātu piemēri

Mēs izmantojam objektu noteikšanas, segmentācijas, anomāliju noteikšanas un klasifikācijas modeļus, kas apmācīti ar nozares specifiskām datu kopām. Precizitāte tiek nepārtraukti uzlabota, izmantojot atgriezeniskās saites ciklus un reālās pasaules datu integrāciju.