Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Разработка системы автоматической детекции дефектов тепловой изоляции на трубопроводах по термограммам с тепловизоров дронов с учетом солнечной засветки и ветра

Проект направлен на создание интеллектуальной системы неразрушающего контроля тепловых сетей, позволяющей автоматически выявлять дефекты изоляции трубопроводов по данным аэрофотосъемки (термограммы с дронов) с высокоточной компенсацией внешних метеоусловий. Основная инновация заключается в разработке алгоритмов, корректирующих искажения теплового поля, вызванные солнечной засветкой и ветром, без необходимости остановки трубопровода или его вскрытия.

Принципы работы:

1. Комплексный сбор данных: система интегрирует данные с тепловизора и видимого диапазона (RGB-камера), установленных на БПЛА, а также подгружает актуальные метеоданные (скорость ветра, угол падения солнца, облачность) и параметры теплоносителя.

2. Коррекция внешних помех:

- Компенсация солнечной засветки: на основе геопозиции и времени съемки рассчитывается реальный угол падения лучей. Алгоритм удаляет паразитный нагрев поверхности трубы или грунта солнцем, выделяя именно тепловой сигнал от теплопровода.

- Учет ветра: математическая модель конвективного теплообмена учитывает скорость и направление ветра, корректируя расчетный градиент температур в месте выхода тепла (влияние ветра на остывание дефектного участка).

3. Автоматическая сегментация и детекция: очищенные от помех термограммы обрабатываются нейросетевой моделью (компьютерное зрение), которая сравнивает фактическую картину температур с эталонным цифровым двойником участка. Отклонения (аномалии перегрева) классифицируются как дефекты изоляции (увлажнение, разрушение, разгерметизация).

4. Пространственная привязка: дефект автоматически привязывается к географическим координатам с выдачей карты повреждений, что упрощает выезд ремонтных бригад.

Ожидаемый результат: создание программного комплекса, который повышает достоверность диагностики теплотрасс в 2–3 раза (за счет фильтрации ложных срабатываний от солнца и ветра), сокращает трудозатраты на расшифровку термограмм и позволяет проводить мониторинг протяженных участков в любое светлое время суток, снижая риски технологических аварий.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

Коммунальное хозяйство, Энергетика, Беспилотные авиационные системы

Рынки

EnergyNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии