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Drones, Visión Artificial y Algoritmos entrenados
Automatización de Inspecciones en Líneas de Transmisión y Distribución
Autor: Ing. Percy Cueva Ormeño
Gracias a la tecnología de las aeronaves no tripuladas (Dron), existen numerosas aplicaciones
en el ámbito militar, servicios de mensajería, campo forense, sector salud, seguridad, en los
servicios de sistema de información geográfica, etc. Estas pequeñas aeronaves, sumados al
desarrollo de plataformas informáticas, big data y machine learning, ya se pueden hacer cosas
maravillosas al servicio de la operación y mantenimiento de redes eléctricas.
Veamos de una manera simplificada, una de sus aplicaciones para la automatización de
inspección usando drones en líneas de transmisión y visión artificial.
Tradicionalmente las empresas eléctricas recogen información semiautomática sobre
condición de sus instalaciones: planificación de las inspecciones, emisión de la orden
trabajo, ejecución en campo con ayuda de binoculares, recolección en formatos que
ingresan en una aplicación, los datos se guardan en servidores, análisis, análisis y toma
decisiones de intervención. Si parte del proceso, es realizada por terceros, puede pasar
tiempo antes de ejecutar una acción necesaria de mantenimiento.
la
de
se
de
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1.- Definiciones Claves:
El BI (Business Intelligence): es la habilidad para transformar los datos en información, y la
información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de
decisiones en los negocios.
Machine Learning: es la rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo
desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores aprender. Los proyectos Machine
Learning crean algoritmos capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a
partir de una información suministrada en forma de ejemplo (entrenamiento).
WHES CORPORATION SAC
RUC 20600138007
Av. Circunvalación del Club Golf Los Incas Nro. 154 – Oficina 501
Santiago de Surco (ex – Av. Javier Prado Este 4990)
T 01 6408529
982509902
Algoritmo Entrenado: Es un patrón característico que permite determinar el nivel de
condición de una instalación. En sencillo estudia las características de una instalación y los
califica como: “dentro de rango” o “fuera de rango” dada una referencia de operación
preestablecida. El cerebro del dron inteligente va afinando los rangos en función de la
información que va recopilando de la red a lo largo del tiempo. Estos rangos pueden tener una
gama propia o recogida de alguna norma técnica de referencia: normal, alerta 1, alerta 2,
emergencia para intervención inmediata, etc. Los primeros algoritmos entrenados serán
definidos por el usuario.
2.- Paso Inicial
Normalmente las empresas eléctricas cuentan con información en base de datos Excel de la
línea de transmisión a inspeccionar. El esquema general del software como paso inicial, sería
el siguiente:
La aplicación debe permitir extraer un Excel customizado que recoja los datos que se
consideren más relevantes, además de GENERAR UN MAPA GEOREFERENCIADO TIPO
KMZ del recorrido de la inspección donde cada punto de inspección mostrará en un
desplegable los formularios completados de la inspección y las fotos realizadas.
3.- Inspección en campo con el uso de drones
Es realizado por personal entrenado con el uso de equipos certificados en la DGAC-MTC1
(División General de Aeronáutica Civil). El piloto calificado maneja el dron respetando las
distancias mínimas de seguridad.
Siendo que esta actividad es nueva, se recomienda una primera reunión pormenorizada y
exposición detallada de la inspección, visita previa al lugar por parte del piloto y la gestión de
permisos y otros requerimientos que tenga la empresa eléctrica o normativa de cada país.
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Debe cumplirse con la regulación de cada país. En este caso se especifica la del caso peruano.
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Las inspecciones deben realizarse a todos los componentes de la torre, haciendo un recorrido
de 360 grados:
4.- Resultados
Como se indicó anteriormente, el sistema debe ser capaz de auto detectar anomalías con un
patrón determinado. Con el algoritmo entrenado y su inteligencia artificial, con el tiempo el
diagnóstico será más preciso para una intervención más oportuna. Incluso se debe aplicar
métodos de detección utilizando tecnología de lentes para realidad inmersa2 los cuales
permiten visualizar defectos y anomalías de manera exacta en línea, así como la posibilidad
de poder visualizar esta inspección con una transmisión en vivo desde un punto remoto
hacia una pc desde las propias oficinas de la empresa eléctrica u otro operador a cargo.
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Entiéndase realidad inmersa como una realidad aumentada con el uso de la tecnología combinando situaciones
reales sumados a la inteligencia artificial de un software (machine learning).
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A través de este sistema inteligente (dron, visión artificial más una plataforma con algoritmos
inteligentes) se gana rapidez entre la inspección en campo y la toma de decisiones, además se
superan de una forma enrome las limitaciones de una inspección tradicional con binoculares o
uso de dron sin un software inteligente al descrito en el presente artículo.
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Posteriormente, una vez obtenida la aplicación o software, el usuario debe acceder a los
siguientes reportes que no son limitativos, más bien pueden ser adicionales en función de las
necesidades e imaginación infinita del usuario (tales como reporte de incumplimientos de
distancias mínimas de seguridad, invasión de franjas de servidumbre, etc.):
✓ Informe de inspección describiendo los puntos inspeccionados y las observaciones
relevantes encontradas.
✓ Mapa del recorrido de la inspección que incluye por cada punto inspeccionado un
desplegable donde se muestra la información inicial remitida por la empresa eléctrica y
la información completada por el inspector, incluyendo las fotografías más importantes
tomadas en campo.
✓ Un mapa georreferenciado incorporará LA IDENTIFICACIÓN DE PUNTOS DE
INSPECCIÓN CON OBSERVACIONES por medio de un semáforo de CRITICIDAD
que permitirá reconocer de manera rápida los puntos que requieren de atención o
revisión dentro del recorrido de la línea.
✓ Videos de alta resolución por cada punto de inspección.
✓ Fotogrametría que permita obtener la topografía y el modelo 3D del terreno y objetos
levantados pudiendo obtener la topografía con los métodos más avanzados y manteniendo
altos grados de precisión . A su vez deber mostrar un plano topográfico con sus curvas de
nivel, una ortofoto georreferenciada a esa precisión y calidad píxel, modelos digitales de
elevaciones para determinar las alturas de postes, edificios colindantes, árboles y otros
objetos que interfieran o colinden en la línea, así como la información base para
elaboración de modelados 3D que se pueda requerir. Con ello, conjunto con topografía
clásica y levantamiento arquitectónico se podrían obtener modelos 3D en plataformas
CAD requeridas para subestaciones, torres o elementos requeridos
✓ Topografía de la línea: Conjuntamente con el levantamiento fotogramétrico con puntos de
control georreferenciados y medidos con GPS diferencial de manera estática al IGN o
bases enlazadas al mismo, obtenemos una nube de puntos que sirve para todo tipo de
planos topográficos, cortes, secciones, perfiles levantados georreferenciados al IGN la
mejor precisión.
Más información y ejecución de pruebas piloto: pcueva@whescorp.com
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