Dissertação
Improving image stitching methods for mapping low texture wind turbine blades EVALUATED
As crescentes necessidades energéticas no mundo, direcionaram o foco para as energias renováveis, entre elas a energia eólica. A pá é um dos elementos mais importantes para que a turbina eólica capture energia de forma eficaz. Portanto, precisa de ser continuamente monitorizada. Investigadores introduziram uma forma segura, automática e confiável de inspecionar a pá: inspeção visual através do uso de Veículos Aéreos Não Tripulados, mais comumente chamados de drones. Para detetar pequenos defeitos na pá, as imagens adquiridas precisam de ter alta resolução. Esta dissertação concentra-se no desenvolvimento de um sistema que produz automaticamente um mosaico de alta resolução da pá de uma turbina eólica. O sistema tem como entrada as imagens adquiridas pelo drone durante a inspeção e junta-as numa única. No entanto, dois grandes desafios tiveram de ser ultrapassados: o plano de fundo das imagens extremamente rico em textura e a falta de textura na superfície da pá. Para ultrapassar estes problemas, é proposto que se use o método GraphCut para a segmentação da pá e o método Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization para o aumento de textura na superfície da pá. No mosaico final obtido pela solução desenvolvida observa-se que as linhas das extremidades da pá não têm descontinuidades como era pretendido. O software comercialmente disponível chamado AutoStitch não foi capaz de produzir o mosaico.
junho 22, 2022, 18:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Manuel Fernando Cabido Peres Lopes
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Associado
ORIENTADOR
Alexandre José Malheiro Bernardino
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado