Perceptual Robotics y la University of Bristol han anunciado los resultados de un proyecto de análisis de datos de Innovate UK que demuestran que los robots y la inteligencia artificial (IA) son un 14% más precisos a la hora de detectar fallos en los aerogeneradores que los humanos expertos que realizan las mismas inspecciones.
El proyecto de investigación y desarrollo de Innovate UK consistió en incorporar la detección de defectos superficiales totalmente automatizada a la cadena de procesamiento de datos de las inspecciones de aerogeneradores.
Según los socios, si bien la captura de imágenes tomadas durante las inspecciones se ha automatizado anteriormente, es la primera vez que el procesamiento de las imágenes se realiza de forma totalmente automática.
“Hasta ahora, los operadores de aerogeneradores no conocían las capacidades de las inspecciones totalmente automatizadas en comparación con las manuales, ya que no existía una evaluación comparativa entre ambas”, afirma Kostas Karachalios, director general de Perceptual Robotics.
“Hemos demostrado que la incorporación de la detección de defectos superficiales totalmente automatizada en nuestro sistema Dhalion mejora la reproducibilidad y la velocidad de las inspecciones actuales de los aerogeneradores, reduciendo significativamente los costes, aumentando la calidad y reduciendo los problemas de seguridad.”
El proyecto en curso entre Perceptual Robotics y la Universidad de Bristol tenía inicialmente una duración de dos años, pero se ha ampliado un año más con DNV.
Los dos primeros años del proyecto se centraron en las inspecciones de aerogeneradores en alta mar, antes de ampliarse un año más para considerar la validación de los resultados tanto en entornos terrestres como extremos, en alta mar.
El proyecto se centró en demostrar las capacidades del sistema de inspección mediante la validación y verificación de extremo a extremo del sistema de datos.
Los socios del proyecto también trabajaron en determinar cómo el proceso de recogida de datos puede ser auditable y trazable, y en analizar la forma de medir el rendimiento para garantizar que sea lo más preciso posible.
La participación de DNV en el tercer año ampliado del proyecto permitió a los socios evaluar objetivamente el sistema de inspección y los datos, según Perpetual Robotics.
La empresa británica afirmó que también pudo reducir el tiempo de revisión de los datos en un 27%, lo que permite recibir los resultados de la inspección en 48 horas.
Noticia tomada de: Offshore Wind / Traducción libre del inglés por World Energy Trade
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