102018011661 SISTEMA PARA INSPEÇÃO TERMOGRÁFICA MÓVEL DE REDES DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA
Depósito: 23/04/2001
Destaque: A tecnologia já está em operação com a Companhia Paulista de Força e Luz (CPFL) e sua subsidiária RGE Sul Distribuidora de Energia, e também foi exportada para o Equador.
Inventor: YUZO YANO; FRANCISCO FAMBRINI; RANGEL ARTHUR; FRANK ALEXIS CANAHUIRE, CABELLO; GUILHERME MAZONI; ABEL ALEJANDRO DUEÑAS RODRIGUEZ; JOÃO MARCELO, BONTURI VON ZUBEN; EDUARDO CARRARA; DIOGO GARÁ CAETANO; ROSIVALDO FERRAREZI
Titular: UNICAMP (BR/SP)
Um sistema que integra inteligência artificial, visão computacional e câmeras ópticas e térmicas embarcadas em veículos comuns foi desenvolvido por pesquisadores da Unicamp em parceria com concessionárias de energia, protegido por patente e licenciado para a spin-off Kasco Tecnologia. A solução substitui o modelo tradicional de inspeção, que dependia de técnicos em caçambas usando câmeras manuais, tornando o processo mais rápido, seguro e confiável. O projeto surgiu de uma demanda da CPFL para modernizar as inspeções e reduzir riscos, tempo e limitações ergonômicas. O sistema utiliza quatro pares de câmeras capazes de inspecionar redes a até 30 km/h, enquanto um motorista percorre rotas pré-programadas. As imagens coletadas são analisadas em tempo real pelo software Thermovision, que detecta anomalias e gera relatórios automáticos enviados às centrais técnicas. Antes, a inspeção de alimentadores em uma cidade como Campinas poderia levar anos, mas agora pode ser realizada com maior frequência, reduzindo falhas e interrupções. O sistema combina câmeras térmicas de alta frequência, sensores ópticos, GPS e estação meteorológica embarcada. Desafios técnicos incluíram estabilizar câmeras em movimento e integrar imagens térmicas, de menor resolução, com ópticas de alta definição. A detecção precoce de aquecimentos anômalos permite ações preventivas, atendendo exigências da ANEEL. A tecnologia melhora as condições de trabalho, afastando técnicos de riscos diretos e ampliando sua atuação em análises. O desenvolvimento começou em 2019 com apoio da CPFL e financiamento da ANEEL, culminando em protótipo funcional e licenciamento pela Kasco. Fundada em 2015, a Kasco direcionou suas atividades para deep learning, tornando o produto comercialmente viável. Hoje oferece modelos de negócio que incluem licenças permanentes, prestação de serviços e cobrança por quilômetro rodado. Já atua em Campinas, Curitiba e Quito, com planos de expansão na América Latina. A solução está em testes com drones e pode atender agronegócio, indústria, iluminação pública e linhas de transmissão. A empresa também reduziu em 70% o custo do sistema e viabilizou instalação em qualquer veículo em até uma hora. O objetivo é escalar a tecnologia, ampliar mercados e consolidar o impacto da inovação.
Resumo: 102018011661 Método para inspeção termográfica móvel de redes de distribuição de energia caracterizado pelo fato de que compreende as etapas de: ajustar, automaticamente e remotamente, a posição de pelo menos uma câmera óptica (CO) e pelo menos uma câmera térmica (CT) a partir de um meio para ajustar, automaticamente e remotamente, a posição das câmeras ópticas e térmicas nos sentidos vertical e rotacional (ou eixos) acionado a partir de uma largura (L) da via obtida através de uma câmera frontal (CF); capturar, com o veículo em movimento, uma pluralidade de imagens ópticas e uma pluralidade de imagens térmicas a partir de um par de câmera óptica (CO) e câmera térmica (CT); calcular, em tempo real, a compensação de temperatura a partir de uma base de dados com valores nominais de corrente dos elementos elétricos detectados em cada ponto em função de medições de velocidade do vento e temperatura ambiente; realizar o reconhecimento de padrões de postes utilizando uma rede neural Convolucional com adição de uma camada de imagem térmica e executar o seguimento KCF para o poste de maior área; realizar o pré-processamento de imagens ópticas e térmicas; localizar pontos de interesse utilizando uma rede neural Convolucional com adição de uma camada de imagem térmica com sincronismo de tipos de imagens estabelecido por um algoritmo de diferenças de Gaussiano; relatar se determinada região ou elemento do poste apresenta sobreaquecimento de acordo com o seu respectivo limiar de sobreaquecimento.
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