Computer vision alapú kivitelezés-ellenőrzés napelemes telepítéseknél

Előbb mérés, aztán ígéret

A kiinduló igény az volt, hogy a rendszer fotóból számolja meg a beépített anyagot. A validációs teszt több projekten és tételen kimutatta, hogy ez fizikailag nem megbízható: a rögzítőelemek a beépítés után takarásban vannak, ferde szögből a darabszám pontatlan. Ezért a rendszert a ténylegesen működő értékre terveztük át: fotóminőség-kapura, adatintegritás-ellenőrzésre és a munkafázis-lezárás igazolására.

A technológiai implementáció és üzleti hatás

Képfelismerő pipeline és helyszíni visszajelzés

A szerelő helyszíni fotóját a rendszer még a feltöltéskor minőségellenőrzésen futtatja át. Ha a kép nem értékelhető, azonnal újrafotózást kér, ismételt sikertelenség esetén pedig projektvezetői felülbírálásra küldi. Egy tartós, QR-kódos helyszíni referenciatábla biztosítja a csapatazonosítást, az időbélyeget és a méretreferenciát.

Háromállapotú döntés hamis biztonság helyett

Az AI nem kényszerít ki igen–nem választ. A villamos bekötések ellenőrzésénél a kimenet „megfelelő”, „lehetséges nem megfelelő” vagy „képből nem ellenőrizhető”. Bizonytalanság esetén tehát jelez és emberhez irányít, nem talál ki eredményt.

Mérhető üzleti hatás és ROI

A rendszer a vállalatirányítási adatokkal veti össze a kiadott és a dokumentáltan beépített anyagot, így az anyagveszteség projekt- és csapatszinten láthatóvá válik. Ehhez a napi feldolgozási riport és a vezetői dashboard ad rálátást. A munkafázis-lezárás fotóalapú igazolása a garanciális vitákban is bizonyítékként szolgál.

Adatminőség és integráció

Az audit egy kritikus adatminőségi hibát is feltárt: a feltöltési lánc eltávolította a fotók metaadatait (időbélyeg, GPS), ezért a forrás javítása a fejlesztés előfeltétele lett. A megoldás a megrendelő saját partner- és munkairányítási rendszeréhez csak backend képfelismerő végpontokkal kapcsolódik, a meglévő felületeket nem cseréli le.