Inspection de pales à partir de photos de drones.
Un fabricant du secteur de l’éolien en mer.
98 %Exactitude sur les photos de pales
- 90 %Moins de temps de contrôle photo pour les ingénieurs
- 70 à 80 %Exactitude du système d’IA précédent
- Sur siteFonctionne sans connexion cloud
- Client
- Un fabricant du secteur de l’éolien en mer
- Secteur
- Énergie, construction et industrie
- Déploiement
- Sur site, hors ligne
- Processus
- Inspection visuelle
AVANT MATRIX
Le défi.
L’inspection des pales d’éoliennes en mer nécessite l’envoi d’équipes en mer. Un système d’IA précédent n’atteignait que 70 à 80 % d’exactitude sur les photos de drones ; de nombreux déplacements servaient donc à confirmer les dommages.
LE PROCESSUSCe que nous avons développé,
Ce que nous avons développé,
pas à pas.
Un processus par étapes, chacune avec son modèle : signaler les dommages possibles, les délimiter, vérifier leur profondeur et évaluer leur gravité avec un score de confiance. Les photos associées à un faible score de confiance sont transmises à un ingénieur spécialiste des pales, qui décide s’il faut envoyer une équipe en mer.
- 01Un modèle signale les dommages possibles sur chaque photo de drone.
- 02Un deuxième les délimite, et un troisième vérifie leur profondeur afin de les distinguer de la saleté ou des ombres.
- 03Chaque constat est classé par gravité, avec un score de confiance.
- 04Les photos associées à un faible score de confiance sont transmises à un ingénieur spécialiste des pales, qui décide s’il faut envoyer une équipe en mer.
EN COULISSES
Fonctionnement.
Érosion
Rendons l’IA utile.
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Décrivez une tâche récurrente de votre équipe, sans fichiers confidentiels. Nous vous montrerons comment Matrix traite des tâches similaires.
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