O presente projeto propõe o desenvolvimento e a validação de um sistema automatizado para a inspeção termográfica em subestações de parques eólicos, visando otimizar a manutenção preditiva e aumentar a confiabilidade da geração de energia renovável. A inspeção manual convencional em subestações unitárias (SUs) enfrenta gargalos operacionais e subjetividade na análise de dados. Para mitigar esses desafios, propõe-se a integração de algoritmos de visão computacional baseados na arquitetura YOLOv8 para a detecção e classificação automática de ativos elétricos, associada à extração radiométrica de dados brutos (matriz RAW) via ferramenta ExifTool. Esta abordagem permite a identificação precisa de pontos quentes com fidelidade física, eliminando distorções térmicas comuns em softwares de visualização simples. A metodologia envolve o treinamento de um modelo robusto com dataset específico de ativos eólicos e a criação de um pipeline de processamento quantitativo. Espera-se que a solução reduza o tempo de inspeção, minimize erros humanos e forneça diagnósticos precisos sobre o estado de degradação dos componentes, contribuindo para a eficiência operacional e a segurança do setor elétrico.
Projeto importado do Suap em 25/06/2026 às 04:11 (há 21 horas, 17 minutos)