Pipeline Disaccoppiata per il Rilevamento Automatico dei Difetti e la Generazione di Report nell'Ispezione delle Turbine Eoliche
Una nuova architettura ibrida visione-linguaggio automatizza il ragionamento sui difetti e la generazione di report per l'ispezione industriale, mirata specificamente alle pale delle turbine eoliche. Il sistema, descritto in arXiv:2605.26533, disaccoppia il compito in tre componenti: Eyes (rilevatore YOLO26-x-obb per la localizzazione dei difetti), Bridge (modulo di codifica deterministica che mappa i bounding box in token spaziali) e Brain (modello Qwen-2.5-1.5B quantizzato a 4 bit, ottimizzato con QLoRA su 947 report sintetici). Il Retrieval-Augmented Fine-Tuning (RAFT) basa le raccomandazioni su dati di manutenzione indicizzati. La pipeline è distribuibile su dispositivi edge e produce report JSON strutturati, colmando l'attuale lacuna in cui l'interpretazione linguistica si basa su esperti umani.
Fatti principali
- arXiv:2605.26533 descrive una pipeline disaccoppiata per l'ispezione delle pale delle turbine eoliche.
- Il sistema utilizza YOLO26-x-obb per il rilevamento di bounding box orientati.
- Un modulo di codifica deterministica mappa i bounding box in token spaziali con riferimento a griglia.
- Il modello linguistico è un Qwen-2.5-1.5B quantizzato a 4 bit, adattato con QLoRA.
- I dati di addestramento consistono in 947 report di manutenzione generati sinteticamente.
- Il Retrieval-Augmented Fine-Tuning (RAFT) basa le raccomandazioni su dati di manutenzione indicizzati.
- La pipeline è progettata per la distribuzione su dispositivi edge.
- Genera automaticamente report JSON strutturati.
Entità
Istituzioni
- arXiv