Inspección de subestaciones eléctricas: YOLOv5 en la identificación de puntos calientes mediante imágenes térmicas

Substations are key facilities within an electrical system, untimely failures tend to cause low quality and negative effects on the electrical supply. An early indicator of potential electrical equipment failure is the appearance of hot spots; therefore, its detection and subsequent programmed correction avoids incurring in major failures and unnecessary operation stops. In this research, 64 experiments of the YOLOv5 algorithm were carried out, with the purpose of proposing an automated computer vision mechanism for the detection of hot spots in thermal images of electrical substations. The best results show a mAP value of 81.99%, which were obtained with the YOLOv5m algorithm and the transfer learning application. These results leave a basis to deepen and improve the performance of the algorithm by varying other hyperparameters to those considered in this study.Las subestaciones son instalaciones clave dentro de un sistema eléctrico; las fallas intempestivas tienden a causar baja calidad y efectos negativos del suministro eléctrico. Un indicador temprano de posibles fallas en los equipos eléctricos es la aparición de puntos calientes; por lo que su detección y posterior corrección programada evita incurrir en fallas mayores y paradas de operación innecesarias. En esta investigación se realizaron 64 experimentos del algoritmo YOLOv5, con la finalidad de proponer un mecanismo automatizado de visión por computadora para la detección de puntos calientes en imágenes térmicas de subestaciones eléctricas. Los mejores resultados muestran un valor mAP de 81,99 %, los cuales se obtuvieron con el algoritmo YOLOv5m y la aplicación de transfer learning. Estos resultados dejan una base para profundizar y mejorar el desempeño del algoritmo, variando otros hiperparámetros a los considerados en el presente estudio

Inspección de subestaciones eléctricas: YOLOv5 en la identificación de puntos calientes mediante imágenes térmicas

Las subestaciones son instalaciones clave dentro de un sistema eléctrico; las fallas intempestivas tienden a causar baja calidad y efectos negativos del suministro eléctrico. Un indicador temprano de posibles fallas en los equipos eléctricos es la aparición de puntos calientes; por lo que su detección y posterior corrección programada evita incurrir en fallas mayores y paradas de operación innecesarias. En esta investigación se realizaron 64 experimentos del algoritmo YOLOv5, con la finalidad de proponer un mecanismo automatizado de visión por computadora para la detección de puntos calientes en imágenes térmicas de subestaciones eléctricas. Los mejores resultados muestran un valor mAP de 81,99 %, los cuales se obtuvieron con el algoritmo YOLOv5m y la aplicación de transfer learning. Estos resultados dejan una base para profundizar y mejorar el desempeño del algoritmo, variando otros hiperparámetros a los considerados en el presente estudio