Automatic Temperature Extraction from Arresters’ Thermal Images with Artificial Intelligence

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dc.contributor.authorMoussa, Adel Abdul Karim
dc.date.accessioned2023-06-21T17:46:00Z
dc.date.available2023-06-21T17:46:00Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractOs para-raios são fundamentais para garantir a confiabilidade, a economia e a segurança dos sistemas elétricos. Entretanto, a degradação que ocorre naturalmente ao longo do tempo representa um problema que leva a um desafio ainda em aberto, no qual vários estudos científicos propuseram e exploraram técnicas inovadoras de diagnóstico. Um novo método de diagnóstico manual está sendo empregado atualmente em subestações elétricas. O método emprega uma lógica anotada paraconsistente de dois valores, usando medições de temperatura por termografia infravermelha e dados de corrente de fuga resistiva como entrada para uma avaliação precisa da condição do para-raios. Tal método baseia-se em campanhas de coleta para obter imagens térmicas de para-raios de alta tensão em operação, exigindo posteriormente a extração manual dos dados de temperatura máxima e média e suas diferenças (delta) ao longo do eixo principal de cada para-raios por meio de um software de câmera digital. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo aprimorar e automatizar o diagnóstico de para-raios por meio do cálculo automático da temperatura delta, introduzindo um novo método, cuja abordagem é baseada em Inteligência Artificial Deep Learning. O método proposto neste estudo emprega um modelo de Rede Neural Convolucional de Região de Máscara (Mask R-CNN) para segmentação dos para-raios a partir da imagem térmica, seguido de um algoritmo para extração de dados de temperatura dos para-raios, que são usados para diagnóstico de degradação. O processo de segmentação de para-raios com Mask R-CNN, em imagens térmicas, mostrou se viável, com uma precisão média de 83,85%. A análise comparativa da precisão média entre o método manual (original) e o método proposto (automatizado), a partir de 195 imagens térmicas processadas, revelou um Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) de 11,48% na temperatura delta, que é usada na análise da degradação do para-raios. Esse resultado demonstra que o método proposto neste estudo é viável e permite automatizar a inspeção de para-raios. Investigações futuras consistem em refinar o processo de segmentação por meio do ajuste fino dos hiperparâmetros e do uso da técnica de validação cruzadapt_BR
dc.identifier.citationMOUSSA, Adel Abdul Karim. Automatic Temperature Extraction from Arresters' Thermal Images with Artificial Intelligence. 2023. 53 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em engenharia física) - Universidade Federal da Integração Latino-Americana, Foz do Iguaçu.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/7412
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsopenAccess
dc.subjectpara-raios
dc.subjectdegradação
dc.subjectaprendizado profundo
dc.subjectextração de temperatura
dc.subjectimagens térmicas
dc.titleAutomatic Temperature Extraction from Arresters’ Thermal Images with Artificial Intelligencept_BR
dc.typebachelorThesispt_BR

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