[ca] La dependència de la Unió Europea (UE) a fonts d'energia externes subratlla la urgència de garantir la seguretat i assequibilitat energètica, destacant la transició cap a energies renovables com l'energia eòlica com una solució clau. No obstant això, els alts costos del manteniment de turbines eòliques a causa de la seva exposició a condicions adverses, que representen el 30% del cost de producció, limiten la seva eficiència. Les inspeccions i reparacions actuals requereixen detenir les turbines, la qual cosa incrementa el temps d'inactivitat i els costos operatius. És per això que és crucial desenvolupar solucions innovadores que permetin detectar i reparar defectes de manera primerenca. Aquesta tesi proposa un sistema integral per a avaluar les pales de turbines eòliques, abastant des de la detecció de defectes i la seva gravetat fins a la planificació de reparacions i l'anàlisi del seu impacte en la generació d'energia. El sistema automatitza i optimitza les tasques de manteniment mitjançant tècniques avançades d'anàlisis d'imatges. En particular, se centra en la transmissió eficient d'imatges que preservin la seva qualitat i la generació d'avaluacions detallades per a dissenyar estratègies de reparació consistents i efectives. És per això que es desenvolupen un conjunt d'algoritmes especialitzats a segmentar imatges de pales capturades sota diverses condicions ambientals, identificant amb precisió les regions d'interès i, així, simplificant les tasques posteriors de compressió i detecció de defectes. Primerament, es presenta el model Blade U-Net, que incorpora una regularització basada en camps aleatoris condicionals densos, així com un postprocessament iteratiu mitjançant l'algoritme de farciment de forats i els boscos aleatoris no supervisats. També s'implementen dos marcs d'anàlisis de discriminant profund per a millorar la separabilitat de les regions, juntament amb el modelatge probabilístic d'arquitectures no lineals per a obtenir límits precisos i robustos de les pales. Finalment, s'integren algoritmes complementaris amb un enfocament de classificació modular per creixement de regions per a condicions d'escassetat de dades i models generatius preentrenats basats en difusió amb augment de dades tant en els espais latents com en els d'imatges. Aquestes eines garanteixen una detecció robusta i generalitzable, fins i tot, per a imatges amb textures complexes i en diferents condicions d'inspecció adverses. A més, demostrem el seu rendiment significativament superior en comparació amb les tècniques existents. La segona part de la tesi aborda la gestió eficient de grans volums de dades d'alta resolució mitjançant la compressió adaptativa. A diferència dels mètodes tradicionals, que tendeixen a sacrificar detalls crucials, el nostre enfocament aprofita la segmentació per a realitzar una compressió selectiva d'alta fidelitat a les regions d'interès, mentre comprimeix de manera més agressiva les àrees no rellevants. Entre les contribucions principals destaquen models de codificació de variables latents niades i un esquema de codificació bits-back paral·lelitzable, dissenyat específicament per a aplicacions industrials, aconseguint un rendiment d'última generació mentre es redueix substancialment el cost computacional. A més, la integració d'aquest enfocament amb el model multitasca de detecció de defectes permet realitzar diagnòstics més precisos i ràpids, minimitzant l'impacte en les operacions de les turbines i reduint la interrupció de la producció d'energia. En conjunt, aquesta tesi presenta una jerarquia integral d'algoritmes, des de nivells baixos fins a alts, dissenyats per a agilitzar el diagnòstic i la reparació de turbines eòliques. Aquests desenvolupaments permeten automatitzar la localització, classificació i priorització de defectes en les pales, optimitzant els cronogrames de manteniment i reduint significativament el temps d'inactivitat i els costos operatius.

[en] The European Union's (EU) reliance on external energy sources underscores the urgent need for energy security and affordability, driving the transition to renewable energy with wind power as a key renewable solution. However, wind turbine operation and maintenance still account for 30% of energy production costs, due to their prolonged exposure to harsh environmental conditions. Timely defect detection and repair are critical, as turbines must often be halted during visual inspections and repairs. Streamlining the process from inspection to decision-making is essential to reduce downtime and operational costs. This thesis presents a comprehensive end-to-end blade assessment system designed to determine defect severity, quantify their impact on energy production, and deliver actionable repair recommendations. By enabling wind turbine owners to act proactively, this system helps minimize operational costs. The framework emphasizes efficient image transmission that preserves quality, followed by the generation of detailed blade assessments to establish a consistent and effective repair strategy. To this end, this project proposes first segmenting images to isolate blade regions, simplifying subsequent tasks through algorithms tailored for imagery acquired under diverse conditions. These include a Blade U-Net model, which introduces dense conditional-random-field regularization to enhance segmentation accuracy, and advanced post-processing involving iterative refinement through hole-filling and noise reduction via an unsupervised random forest. Two deep discriminant analysis frameworks integrate class separability and probabilistic modeling into robust non-linear architectures to derive precise defect boundaries, handle complex textures, and improve generalization across varied inspection data. Additional contributions include a modular region-growing classifier for efficient segmentation in data-scarce conditions and diffusion-based models with dual-space augmentation to improve generalization and robustness, leading to substantial superior performance than competing techniques. Together, these segmentation methods form the foundation for automated defect detection and diagnostics. In the second part, to address the challenge of handling large volumes of high-resolution inspection data, this work also presents a novel region-of-interest (ROI) image compression framework. Traditional methods often compromise critical defect information. The proposed framework leverages segmentation outputs to ensure high-fidelity compression in blade regions, employing lossless or high-quality lossy techniques while aggressively compressing non-relevant areas. Key innovations include multi-layer nested latent variable models for lossy coding and parallelized bits-back coding optimized for industrial-scale applications. These advancements achieve state-of-the-art performance while significantly reducing computational costs. By coupling compression with our proposed multi-task defect detection model, this approach supports timely and accurate diagnostics, ensuring minimal disruption to turbine operations. In summary, this thesis contributes a hierarchy of low-level to high-level algorithms designed to streamline wind turbine maintenance processes. The combination of advanced segmentation and compression enables a fully automated pipeline for blade defect assessment, encompassing defect localization, classification, and repair prioritization, directly improving energy efficiency by reducing downtime, optimizing maintenance schedules, and minimizing repair costs.