Desarrollo de un sistema para la detección automática de paneles fotovoltaicos afectados por suciedad mediante imágenes aéreas provenientes de un dron

Este documento presenta el proceso de diseño de un sistema para la detección automática de paneles fotovoltaicos afectados por suciedad utilizando la metodología planteada en el libro diseño y desarrollo de productos de Ulrich y Eppinger, evidenciando el proceso desde la identificación de oportunida...

Full description

Autores:
Salazar Cárdenas, Daniel
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio:
RED: Repositorio Educativo Digital UAO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:red.uao.edu.co:10614/15196
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10614/15196
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Palabra clave:
Panel fotovoltaico
Detección de suciedad
YOLOv7
Procesamiento de imágenes aéreas
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Soiling detection
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Aerial image processing
Rights
openAccess
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Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2023
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description Este documento presenta el proceso de diseño de un sistema para la detección automática de paneles fotovoltaicos afectados por suciedad utilizando la metodología planteada en el libro diseño y desarrollo de productos de Ulrich y Eppinger, evidenciando el proceso desde la identificación de oportunidades hasta la prueba de concepto seleccionado, un dron que toma imágenes aéreas, las transmite a un servidor en la nube que las procesa mediante la arquitectura YOLOv7 y presenta los resultados mediante una interfaz web. Como parte del proceso estructurado se alcanzaron diferentes milestones representados en los objetivos específicos del proyecto, la selección de la arquitectura, la puesta a punto del hardware local y en la nube necesario, la generación del dataset, la creación de un algoritmo para referenciar la ubicación de los paneles identificados, la creación de una plataforma de visualización basada en react y nodejs para finalmente presentar un conjunto de pruebas sobre la arquitectura planteada. Estas pruebas consistieron en la creación de un video que simuló el vuelo del dron realizando un recorrido en una ruta donde una cámara graba paneles limpios y sucios, para posteriormente ejecutar el proceso de detección y observar los resultados en la plataforma web, al igual que pruebas en vuelos reales en un ambiente controlado, realizando una transmisión en tiempo real de la imagen de la cámara que fue procesada por el servidor web. De estas pruebas se obtuvo una incidencia de falsos positivos inferior al 2% en 91 detecciones provenientes de la transmisión en tiempo real (RTMP), y una incertidumbre de 3 metros en la ubicación del panel detectado. Resultados que muestran el correcto funcionamiento del sistema creado y abren la puerta a futuros desarrollos para mejorar su capacidad de ubicación
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Como parte del proceso estructurado se alcanzaron diferentes milestones representados en los objetivos específicos del proyecto, la selección de la arquitectura, la puesta a punto del hardware local y en la nube necesario, la generación del dataset, la creación de un algoritmo para referenciar la ubicación de los paneles identificados, la creación de una plataforma de visualización basada en react y nodejs para finalmente presentar un conjunto de pruebas sobre la arquitectura planteada. Estas pruebas consistieron en la creación de un video que simuló el vuelo del dron realizando un recorrido en una ruta donde una cámara graba paneles limpios y sucios, para posteriormente ejecutar el proceso de detección y observar los resultados en la plataforma web, al igual que pruebas en vuelos reales en un ambiente controlado, realizando una transmisión en tiempo real de la imagen de la cámara que fue procesada por el servidor web. De estas pruebas se obtuvo una incidencia de falsos positivos inferior al 2% en 91 detecciones provenientes de la transmisión en tiempo real (RTMP), y una incertidumbre de 3 metros en la ubicación del panel detectado. Resultados que muestran el correcto funcionamiento del sistema creado y abren la puerta a futuros desarrollos para mejorar su capacidad de ubicaciónThis document presents the design process of an automatic photovoltaic panel soiling detection system using the methodology exposed in Product design and development book by Ulrich and Eppinger, showing the process since the identification of opportunities until the tests applied to the selected concept, a drone taking aerial images streamed through rtmp protocol to a web server which processes them with the YOLOv7 architecture and presents the results on a web application. As part of the structured process different milestones were achieved, those were represented by the project specific objectives, the architecture selection, the local and cloud hardware fine tuning, the dataset generation, the creation of an algorithm to reference the location of the photovoltaic panels detected as soiled, the creation of a web application based on react and nodejs and finally, the tests to the concept. These tests encompassed the synthetic video generation simulating a drone's trajectory, during which the integrated camera captured both clean and dusty panels. Following this, we executed the detection process and displayed the results on the web application. Furthermore, we conducted a second test involving actual flights within a controlled environment, where the web server processed the RTMP transmission using the YOLOv7 model and a location algorithm. The test outcomes revealed a false positive rate of less than 2% among 91 detections stemming from Real-Time Messaging Protocol (RTMP) transmissions, with a localization uncertainty of approximately 3 meters when pinpointing the contaminated panel. Those results show a good behavior of the system and open a door to create further developments to improve the ability of the system to locate the panelsTesis (Magister en Ingeniería de Desarrollo de Productos)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2023MaestríaMagíster en Ingeniería de Desarrollo de Productos104 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteMaestría en Ingeniería de Desarrollo de ProductosFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Desarrollo de un sistema para la detección automática de paneles fotovoltaicos afectados por suciedad mediante imágenes aéreas provenientes de un dronTrabajo de grado - MaestríaTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85AgEagle. 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