Detección de Fallos en Equipos Eléctricos a través de un Sistema Aéreo No Tripulado Usando Datos Multi Modales

Las líneas de transmisión de energía son el vínculo entre las plantas de energía y los puntos de consumo, a través de subestaciones. Lo más importante, la evaluación de las líneas aéreas de energía dañadas y de los conductores oxidados es de extrema importancia para la seguridad pública; por lo tanto, las líneas de energía y los componentes asociados deben ser inspeccionados periódicamente para asegurar un suministro continuo y para identificar cualquier fallo y defecto. Para lograr estos objetivos, recientemente se han utilizado ampliamente los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT); de hecho, proporcionan una manera segura de acercar sensores a las líneas de transmisión de energía y sus componentes asociados sin detener el equipo durante la inspección, y reduciendo el costo y riesgo operativo. En este trabajo, un dron, equipado con sensores multi-modales, captura imágenes en el dominio visible e infrarrojo y las transmite a la estación terrestre. Utilizamos métodos de visión por computadora de última generación para resaltar fallos esperados (es decir, puntos calientes) o componentes dañados de la infraestructura eléctrica (es decir, aisladores dañados). La imagen infrarroja, que es invariante a cambios de gran escala e iluminación en el entorno operativo real, apoyó la identificación de fallos en las líneas de transmisión de energía; mientras que una red neuronal se adapta y entrena para detectar y clasificar aisladores a partir de un flujo de video óptico. Demostramos nuestro enfoque en datos capturados por un dron en Parma, Italia.