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At 18 m to 30 m above a photovoltaic (PV) installation, a custom hexacopter moved through autonomous flight paths while two cameras searched the panels below. The Polish-Spanish research team tested it over a small residential site and a large industrial-scale facility; the researchers classified modules as hotspots, dust, sand, bird droppings or clean. The aircraft and sensor payload used dedicated power supplies, enabling approximately 25 minutes of flight time.
A 18 m a 30 m sobre una instalación fotovoltaica (PV), un hexacóptero personalizado recorrió rutas de vuelo autónomas mientras dos cámaras examinaban los paneles situados debajo. El equipo de investigación polaco-español lo probó sobre una pequeña instalación residencial y una gran planta de escala industrial; los investigadores clasificaron los módulos como puntos calientes, polvo, arena, excrementos de aves o limpios. La aeronave y la carga de sensores utilizaban fuentes de alimentación específicas, lo que permitía aproximadamente 25 minutos de autonomía de vuelo.
The method does not treat the thermal camera as a simple thermometer. The researchers use thermal imagery to spot relative visual patterns, then check whether an anomaly remains consistent across several frames captured from different viewing angles. The payload combined a FLIR Boson 640 radiometric thermal camera with a MicaSense Altum, which simultaneously captures RGB, thermal and multispectral imagery.
El método no trata la cámara térmica como un simple termómetro. Los investigadores utilizan las imágenes térmicas para detectar patrones visuales relativos y después comprueban si una anomalía mantiene su coherencia en varios fotogramas captados desde distintos ángulos de observación. La carga combinaba una cámara térmica radiométrica FLIR Boson 640 con una MicaSense Altum, que captura simultáneamente imágenes RGB, térmicas y multiespectrales.
The team built its dataset from 1,950 proprietary flight images, 190 images from the public Kaggle “Solar Panel Images” repository and 260 laboratory images showing controlled contamination. After filtering blurred, overexposed and noisy frames, the researchers segmented individual modules and compared four convolutional neural network (CNN) architectures. EfficientNet-B0 performed best, with precision of 0.903, recall of 0.907, a macro F1 score of 0.904 and a weighted F1 score of 0.927. F1 measures the balance between precision and recall.
El equipo construyó su conjunto de datos a partir de 1.950 imágenes propias de vuelos, 190 imágenes del repositorio público de Kaggle «Solar Panel Images» y 260 imágenes de laboratorio que mostraban contaminación controlada. Tras filtrar los fotogramas borrosos, sobreexpuestos y con ruido, los investigadores segmentaron los módulos individuales y compararon cuatro arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN). EfficientNet-B0 obtuvo el mejor resultado, con una precisión de 0,903, una exhaustividad de 0,907, una puntuación F1 macro de 0,904 y una puntuación F1 ponderada de 0,927. F1 mide el equilibrio entre precisión y exhaustividad.
The results were uneven by anomaly type. Hotspots and clean modules each received precision, recall and F1 scores of 1.000. Sand reached an F1 score of 0.907, bird droppings 0.889, while dust was the hardest to identify, with precision of 0.711, recall of 0.751 and an F1 score of 0.732. The campaigns took place during daylight, at ambient temperatures from 12 C to 22 C, mostly under clear or partly cloudy skies, with wind speeds below 12 m/s. The reported figures therefore describe this dataset and these test conditions, not every solar installation.
Los resultados variaron según el tipo de anomalía. Tanto los puntos calientes como los módulos limpios obtuvieron puntuaciones de precisión, exhaustividad y F1 de 1,000. La arena alcanzó una puntuación F1 de 0,907 y los excrementos de aves, 0,889, mientras que el polvo fue el más difícil de identificar, con una precisión de 0,711, una exhaustividad de 0,751 y una puntuación F1 de 0,732. Las campañas se realizaron durante el día, con temperaturas ambiente de entre 12 C y 22 C, principalmente bajo cielos despejados o parcialmente nublados y con velocidades del viento inferiores a 12 m/s. Por tanto, las cifras comunicadas describen este conjunto de datos y estas condiciones de prueba, no todas las instalaciones solares.
Concretely, the prototype could give residential and industrial PV operators an automated way to flag suspicious modules for closer inspection, if later testing confirms the performance outside the researchers' campaigns. Its modular design could also be extended to coordinated multi-UAV operation and additional sensor fusion, the team says. For now, the work is a research framework published in Measurement, developed by scientists from Rzeszow University of Technology and Valencia Polytechnic University, rather than a deployed inspection service.
En la práctica, el prototipo podría ofrecer a los operadores de instalaciones PV residenciales e industriales una forma automatizada de señalar módulos sospechosos para una inspección más exhaustiva, si futuras pruebas confirman su rendimiento fuera de las campañas de los investigadores. Según el equipo, su diseño modular también podría ampliarse para permitir operaciones coordinadas con varios UAV y añadir una mayor fusión de sensores. Por ahora, el trabajo es un marco de investigación publicado en Measurement, desarrollado por científicos de la Universidad Tecnológica de Rzeszów y la Universidad Politécnica de Valencia, no un servicio de inspección desplegado.