Una red de segmentación de instancias para descargar trazas de carbono dentro de transformadores sumergidos en aceite...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería eléctrica
• Inteligencia artificial
• La robótica

Sus antecedentes:

• La detección de defectos de aislamiento interno en grandes transformadores sumergidos en aceite es un desafío debido a su estructura cerrada.
• Los métodos existentes luchan con las variadas formas, tamaños y complejos antecedentes de defectos como las huellas de carbono.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un sistema automatizado de inspección visual para la identificación de defectos de aislamiento en transformadores mediante el uso de un micro-robot.
• Proponer una nueva red de aprendizaje profundo, CDEP-CTSeg, para una segmentación precisa y eficiente de las huellas de carbono.

Principales métodos:

• Se utilizó un algoritmo Retinex mejorado para el preprocesamiento de imágenes para manejar la sobreexposición y la distorsión del color.
• Se integró un nuevo módulo C2f-DySnake en el marco YOLOv8 para mejorar la segmentación de rastros de carbono complejos y ramificados.
• Se incorporó una red piramidal de características EHSPAN para mejorar la detección de pequeños rastros de carbono.

Principales resultados:

• La red CDEP-CTSeg demostró un mejor recuerdo (2,3%), precisión (2,8%) y mAP50 (2,8%) en comparación con el modelo YOLOv8-seg.
• Se observaron mejoras significativas en la Precisión Media para las trazas de carbono agrupadas (1,9%) y dendríticas (3,7%).
• El método propuesto permite una segmentación rápida y precisa de los defectos internos del aislamiento del transformador.

Conclusiones:

• La red CDEP-CTSeg aborda eficazmente los desafíos de la detección y segmentación de defectos de aislamiento en transformadores sumergidos en aceite.
• Esta tecnología contribuye al funcionamiento estable y al mantenimiento predictivo de grandes transformadores sumergidos en aceite.
• El sistema desarrollado ofrece una solución prometedora para la inspección visual interna automatizada de la infraestructura eléctrica crítica.