Visão de máquina aplicada na identificação de receptores de raio em pás de turbinas eólicas

dc.contributor.advisorValente, Carlos Magno de Oliveira
dc.contributor.authorMauro, Anna Beathriz Cipriano de
dc.contributor.authorStegmann, Nicolas Barbosa
dc.contributor.authorDias, Pedro Villas Bôas
dc.coverage.spatialSão Paulo, SPpt_BR
dc.creatorMauro, Anna Beathriz Cipriano de
dc.creatorStegmann, Nicolas Barbosa
dc.creatorDias, Pedro Villas Bôas
dc.date.accessioned2022-06-30T19:47:40Z
dc.date.available2022-06-30T19:47:40Z
dc.date.issued2020
dc.date.submitted2020
dc.descriptionProjeto realizado na empresa GEpt_BR
dc.description.abstractAo serem utilizados drones para medir a condutividade dos lightning receptors (LR), ou seja, os receptores de raios presentes nas pás de turbinas eólicas, é possível realizar não somente uma forma mais segura para uma manobra de risco (antes feita por operador de O&M), como também uma maneira mais eficiente em termos de tempo de execução e eficácia para a realização da tarefa. A solução apresentada nesse projeto implica no uso de visão de máquina para a criação de um algoritmo em python, utilizando-se da biblioteca Open CV, capaz de analisar as imagens da pá captadas pelo drone em tempo real e identificar a localização dos receptores de raio. Essa abordagem representa a primeira fase de um projeto maior, em que os dados de saída dessa primeira etapa servirão de base para a segunda fase, em que será elaborado o controle do movimento do drone, o qual, orientado pelas imagens, irá se aproximar e medir a condutividade dos receptores. Por fim, embora ambas as fases contribuam para um único produto, o trabalho aqui relatado é relacionado apenas a fase 1.pt_BR
dc.description.otherBy using drones to measure the conductivity of lightning receptors (LR), lightning prevention component present in the blades of wind turbines, it makes possible not only for a safer maneuver (previously done by an O&M operator), as well as a more efficient way in terms of execution time and efficiency of accomplishing the task. This solution implies the use of machine vision in the creation of a python program, using Open CV library, capable of analyzing the images of the drone in real time and identifying the presence of the receptors, as well as detecting its location on the blade. This approach represents the first phase of a bigger project, in which the second phase involves the use of phase 1 outputs for the creation of an autonomous drone flight control algorithm, this one guided by the images, it approaches the blade and performs measurement of its conductivity. Finally, although both phases contribute to a single product, the work reported here is only related to phase 1.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/3307
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseTodos os documentos desta Coleção podem ser acessados, mantendo-se os direitos dos autores pela citação da origem.pt_BR
dc.subjectvisão computacional, lightning receptors, drone e pythonpt_BR
dc.subjectmachine vision, lightning receptors, drone and pythonpt_BR
dc.titleVisão de máquina aplicada na identificação de receptores de raio em pás de turbinas eólicaspt_BR
dc.typebachelor thesis
dspace.entity.typePublication
local.contributor.boardmemberValente, Carlos Magno de Oliveira
local.contributor.boardmemberMontagner, Igor dos Santos
local.contributor.boardmemberAdegas, Fabiano Daher
local.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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