DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA EMBARCADO COM REDE NEURAL PARA DETECÇÃO DE SUJEIRA EM PAINÉIS SOLARES COM CÂMERAS

Objetivo: Desenvolver um sistema embarcado de monitoramento e classificação de sujeira em painéis solares utilizando câmeras conectadas a um Raspberry pi, com uma rede neural convolucional treinada e uma interface para visualização dos dados. Métodos: Foi implementada uma rede neural convolucional (CNN) treinada com imagens térmicas, comuns e combinadas capturadas a partir de câmeras MLX90640 e OV5647, capazes de capturar distintos níveis de sujeira sobre a superfície dos painéis. As imagens foram processadas em um Raspberry Pi que exibe em tempo real e processa e classifica de acordo com as classes pré-definidas e usadas no treinamento, ainda com exibição de variáveis com tensão e corrente. Resultados: O Sistema demonstrou dificuldade em diferenciar entre as categorias treinadas, porém duas categorias se destacaram gerando uma alternativa para o monitoramento da eficiência dos sistemas fotovoltaicos. A interface permite a visualização clara dos dados relevantes para decisões operacionais. Conclusão: A integração em hardware de baixo custo e visão computacional mostrou-se uma opção viável para detecção de folhas e pessoas, possibilitando intervenções pontuais, redução de perdas por sombreamento e otimização de manutenção em sistemas solares.