Automação na Deteção de Roldanas para Instalação de Cabos Elétricos

Integração de Visão por Computador na Deteção de Roldanas

A instalação de equipamentos eletrónicos que envolvem a passagem de cabos elétricos de alta tensão (line stringing) representa um desafio significativo, devido aos riscos associados à altura e à tensão dos cabos. Com o objetivo de reduzir os perigos envolvidos e otimizar o processo de instalação, uma empresa identificou a necessidade de desenvolver uma solução inovadora para automatizar a deteção das roldanas utilizadas na passagem de cabos. Para concretizar esta visão, recorreu à AI-Center Testbed, que, com o seu conhecimento em Computer Vision, está a colaborar no desenvolvimento de um sistema de deteção baseado em visão por computador.

O DESAFIO
O Problema

A instalação de cabos elétricos de alta tensão é um processo complexo e de alto risco, exigindo intervenção humana em locais elevados e sujeitos a grandes esforços mecânicos. A empresa procurava uma solução que eliminasse a necessidade de inspeção manual das roldanas utilizadas na instalação, garantindo maior segurança e eficiência.

Setor e área de atuação

O AutoPulley destina-se ao setor energético e de telecomunicações, oferecendo uma solução inovadora para operadores de linhas elétricas, empresas de infraestrutura e prestadores de serviços que trabalham com cabos em altura. A tecnologia tem o potencial de ser aplicada em diversos contextos industriais onde a instalação de cabos exige alta precisão e segurança operacional.

Definição e objetivos

O produto está a ser concebido para integrar visão por computador na deteção de roldanas utilizadas na instalação de cabos elétricos de alta tensão. O objetivo principal é permitir que drones capturem imagens das roldanas e identifiquem automaticamente a sua posição, eliminando a necessidade de inspeção manual e aumentando a segurança dos técnicos.

IMPACTO

Vantagens competitivas

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Aumento da segurança

A automação do processo reduz a necessidade de intervenção humana direta em altura, minimizando riscos e melhorando as condições de trabalho dos técnicos.

Redução de custos

A deteção automática das roldanas permite acelerar o processo de instalação dos cabos, diminuindo os custos operacionais e otimizando a gestão de recursos.

Eficiência na instalação de cabos

Com um sistema de deteção preciso e automatizado, os operadores podem reduzir o tempo necessário para inspecionar e instalar cabos elétricos, aumentando a produtividade.

O DESAFIO
Desenvolvimento e Testes

O desenvolvimento do AutoPulley iniciou-se com a definição dos requisitos técnicos, incluindo a adaptação das roldanas para facilitar a sua deteção por algoritmos de visão por computador. Para isso, foram adicionadas linhas pretas sobre um fundo branco nos apoios metálicos, criando um ponto de destaque para o sistema de deteção. Foi implementado um algoritmo em Python para identificar automaticamente as roldanas com base nestes pontos de destaque. Durante os testes, foram avaliadas diferentes configurações, incluindo a deteção com um e dois pontos de destaque, ajustando o algoritmo para aumentar a sua precisão e fiabilidade. A AI-Center Testbed permite o desenvolvimento e teste dos algoritmos de deteção de roldanas em ambiente controlado.

Implementação e Resultados Iniciais

Espera-se que o produto-piloto alcance o TRL 5, validando a tecnologia num ambiente relevante. Durante o desenvolvimento inicial, os algoritmos foram testados em condições controladas que replicavam cenários reais do setor energético. O sistema demonstrou elevada precisão na identificação das roldanas adaptadas, consolidando a base para a sua futura implementação em terreno.

PERSPETIVAS FUTURAS

Os próximos passos

Os próximos passos incluem a validação destes algoritmos em cenários operacionais reais, bem como a sua integração com drones, que irão capturar imagens e realizar a deteção de forma automatizada. Esta evolução permitirá a automatização completa do processo de instalação de cabos elétricos, aumentando significativamente a segurança e reduzindo os custos operacionais.