Многие инновации в сфере беспилотных систем сегодня касаются не самих летательных аппаратов, а их полезных нагрузок. Улучшения затрагивают далеко не только количество мегапикселей в камере. Зачастую разрабатываются абсолютно новые сенсоры, которые существенно расширяют область применения дронов.
Одна из таких новинок заинтересует все предприятия, которым необходимо регулярно инспектировать линии электропередач. Это многофункциональная камера UV34, выпущенная компанией ZQ Photoelectric. Она устанавливается на беспилотники DJI с помощью фирменного подвеса X-Port, обеспечивающего качественную стабилизацию видеоизображения по трем осям.
Потенциал устройства велик — фактически это 4 сенсора в одном:
- камера видимого диапазона на 8 Мп с 10-кратным оптическим зумом;
- инфракрасная тепловизионная камера с разрешением 640×512 пикселей;
- лазерный дальномер с ToF-датчиком (для расстояний до 45 м);
- ультрафиолетовая (УФ) камера для обнаружения коронного разряда, работающая в частотном диапазоне 240–280 нм.
Кроме того, UV34 оснащена термометром, датчиком влажности и защитой корпуса от внешних воздействий по стандарту IP45. Ознакомиться со всеми возможностями камеры можно в коротком видеообзоре:
Принцип работы УФ-камеры UV34
Коронный разряд не только вызывает потери энергии на высоковольтных линиях передач, но и способствует образованию озона, который активизирует окислительные процессы и таким образом приводит к появлению дефектов на проводах, несущих конструкциях и крепежных элементах. Определить место и мощность разряда помогает регистрация ультрафиолетового излучения.
Ультрафиолетовое излучение занимает часть спектра, ограниченную 40 и 400 нм. Коронный разряд можно обнаружить в сегменте 200–400 нм. УФ-камера UV34 работает с еще более узким промежутком — 240–280 нм. Такой частотный диапазон позволяет обнаружить излучение короны без помех от солнечного излучения. Проблемный участок будет отображаться на изображении красными точками и числовым значением (любое значение выше 500 будет выходить за пределы нормы).
Однако наибольшее внимание должно быть уделено следующей задаче — правильному совмещению изображений, полученных УФ-камерой и оптической/тепловизионной камерой. Точность совмещения необходима как для измерения интенсивности разряда, так и для корректной локализации выявленных дефектов на ЛЭП (например, повреждений изоляторов). Достигнуть этой цели можно при помощи автоматических алгоритмов или ручной калибровкой с использованием программного обеспечения.
Преимущества использования УФ-камеры на беспилотнике
Работа, связанная с инспекциями электрооборудования, считается одной из самых небезопасных. Выполняя ее — пусть даже частично — с помощью БПЛА, беспокоиться о здоровье сотрудников придется гораздо меньше: очевидно, что оператор дрона не подвергает свою жизнь опасности.
Кроме того, беспилотник может делать снимки ЛЭП в высоком разрешении и с близкого расстояния. Если обследовать оборудование с земли (даже при помощи УФ-камеры), достичь такой же точности не удастся и выбрать подходящий ракурс будет гораздо сложнее.
Переход на беспилотники имеет и очевидный экономический эффект для энергетических компаний. Во-первых, такие инспекции гораздо более оперативны: беспилотники компактны, их можно перевозить в обычном автомобиле и легко переносить с места на место. Во-вторых, с помощью БПЛА можно обследовать работающее оборудование — исчезает необходимость отключать напряжение в электросетях.
Наконец, работа с дронами во всех отношениях эффективнее, чем имевшее место ранее применение вертолетов — способ намного более дорогой, небезопасный и вредящий окружающей среде.
Почему UV34 — оправданная инвестиция
За последние годы был достигнут большой прогресс как с точки зрения технических возможностей беспилотников (включая скорость и продолжительность полета), так и с точки зрения разнообразия полезных нагрузок, которые теперь, как правило, многофункциональны и могут применяться для сбора большого объема данных.
Безусловно, в будущем будут появляться новые модели дронов и специального оборудования. Но наиболее перспективное направление — это развитие моделей машинного обучения, которые будут обрабатывать информацию, полученную БПЛА, для оценки рисков и выявления неисправностей.
Таким образом, приобретение специализированного оборудования (такого как камера UV34) в любом случае станет оправданной инвестицией. Благодаря постоянным обновлениям программного обеспечения и накоплению промышленными компаниями всё больших объемов данных работа с полезными нагрузками со временем будет становиться не только проще, но и значительно эффективнее.
