Solar Panel Inspection — Two-Stage Instance Segmentation
โมเดลตรวจสภาพแผงโซลาร์เซลล์แบบ two-stage instance segmentation ด้วย YOLO11s-seg:
Stage 1 หาขอบเขตของแผงแต่ละแผง และ Stage 2 ตรวจ defect 4 กลุ่ม (dust, bird_drop, physical_damage, leaf) จากนั้นจับคู่ defect กับแผง คำนวณ severity (สัดส่วนพื้นที่ defect ต่อพื้นที่แผง) และแปลงเป็นคำแนะนำการบำรุงรักษาแบบ rule-based รายแผง
repo นี้เก็บ checkpoint ของทั้งสอง stage โดย Stage 2 เป็นเวอร์ชันหลังเพิ่ม clean-negative images (v2) ซึ่งใช้ใน deployment จริง
- Demo (Gradio): https://huggingface.co/spaces/wcahca/solar-panel-inspection
- Code: https://github.com/wachirawit-charoenkitpeeti/Solar-Panel-Inspection
โมเดลนี้เป็นเครื่องมือคัดกรองเบื้องต้น ไม่ได้ออกแบบมาแทนการตรวจของผู้เชี่ยวชาญ
Contents
| File | Stage | คำอธิบาย |
|---|---|---|
stage1_panel.pt |
Stage 1 | panel instance segmentation (1 class: panel) |
stage2_defect_v2.pt |
Stage 2 (v2) | defect instance segmentation (4 classes) หลังเพิ่ม clean negatives |
Usage
from huggingface_hub import hf_hub_download
from ultralytics import YOLO
import numpy as np
REPO = "wcahca/solar-panel-inspection"
# โหลดทั้งสอง stage
panel_model = YOLO(hf_hub_download(REPO, "stage1_panel.pt"))
defect_model = YOLO(hf_hub_download(REPO, "stage2_defect.pt"))
img = "panel.jpg"
PANEL_CONF = DEFECT_CONF = 0.25
NMS_IOU = 0.70
IMGSZ = 640
panels = panel_model.predict(img, conf=PANEL_CONF, iou=NMS_IOU, imgsz=IMGSZ)[0]
defects = defect_model.predict(img, conf=DEFECT_CONF, iou=NMS_IOU, imgsz=IMGSZ)[0]
Credits
Datasets (CC BY 4.0)
- solar-panel-b1cmz — https://universe.roboflow.com/dhanashree-meshram-rcbmv/solar-panel-b1cmz
- solar-panel-o6dwf — https://universe.roboflow.com/solar-panel-damage-detectionsegmentation/solar-panel-o6dwf
- bird_dust_leaf — https://universe.roboflow.com/panneauxphotovoltaique/bird_dust_leaf
- IA-Cobotics — https://www.ia-cobotics.com/research-projects/pv-inspection
Tools: Ultralytics YOLO11-seg, SAM 2.1, GroundingDINO, CVAT, Gradio, Hugging Face
License
CC-BY-4.0
- Downloads last month
- 127