Inspection de panneaux solaires

À propos de cette solution

L’IA découpe chaque panneau photovoltaïque de l’image (drone, caméra fixe ou photo d’inspection) et recherche les non-conformités qui pèsent le plus sur la production et la sécurité d’une centrale : salissures (poussière, fientes, feuilles, neige), verre fissuré ou modules cassés, et câbles détachés ou exposés. Chaque panneau reçoit un statut (Conforme, Salissure X %, Cassé, Câblage exposé), la perte de production est estimée et les panneaux sont classés par priorité de maintenance — l’équipe d’exploitation-maintenance va directement aux modules qui ont le plus besoin d’être nettoyés ou remplacés.

1. 1Segmentation des panneaux (YOLO11-seg) : le contour de chaque module ou table est découpé ; en vidéo de drone, chaque panneau est suivi et compté une seule fois.
2. 2Segmentation des défauts (YOLO11-seg) : poussière, fientes, feuilles et dommages physiques sont découpés selon la forme réelle de la tache. Seul ce qui est À L’INTÉRIEUR du panneau compte — le sol et la toiture autour sont ignorés.
3. 3Un second détecteur ajoute la neige et confirme les dommages ; CLIP (vision-langage, sans entraînement) compare chaque panneau à des descriptions de panneaux propres, sales, enneigés et cassés — un dommage n’est confirmé qu’avec deux votes.
4. 4Salissure = % de la surface du panneau couverte par des taches (poussière, fientes, feuilles, neige). Pour la neige, la couverture est mesurée par les pixels blancs du panneau.
5. 5Câbles détachés/exposés : détection guidée par texte (OWLv2) de câbles pendants, de boucles et de rouleaux lâches près des modules ou sur la structure.
6. 6Perte de production estimée : proportionnelle à la surface salie (voir hypothèses) ; un panneau cassé prend la perte configurée (33 % par défaut, l’une des trois diodes de dérivation d’un module typique).
7. 7Classement de maintenance : panneaux cassés et câbles exposés d’abord (sécurité), puis les panneaux avec la plus forte perte estimée.