[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.

[es] La dependencia de la Unión Europea (UE) a fuentes de energía externas subraya la urgencia de garantizar la seguridad y asequibilidad energética, destacando la transición hacia energías renovables como la energía eólica como una solución clave. Sin embargo, los altos costos del mantenimiento de turbinas eólicas debido a su exposición a condiciones adversas, que representan el 30% del costo de producción, limitan su eficiencia. Las inspecciones y reparaciones actuales requieren detener las turbinas, lo que incrementa el tiempo de inactividad y los costos operativos. Por ello, es crucial desarrollar soluciones innovadoras que permitan detectar y reparar defectos de forma temprana. Esta tesis propone un sistema integral para evaluar las palas de turbinas eólicas, abarcando desde la detección de defectos y su gravedad hasta la planificación de reparaciones y el análisis de su impacto en la generación de energía. El sistema automatiza y optimiza las tareas de mantenimiento mediante técnicas avanzadas de análisis de imágenes. En particular, se centra en la transmisión eficiente de imágenes que preserven su calidad y la generación de evaluaciones detalladas para diseñar estrategias de reparación consistentes y efectivas. Para ello, se desarrollan un conjunto de algoritmos especializados en segmentar imágenes de palas capturadas bajo diversas condiciones ambientales, identificando con precisión las regiones de interés y simplificando las tareas posteriores de compresión y detección de defectos. Primero, se presenta el modelo Blade U-Net, que incorpora una regularización basada en campos aleatorios condicionales densos, así como un posprocesamiento iterativo mediante el algoritmo de relleno de agujeros y los bosques aleatorios no supervisados. También se implementan dos marcos de análisis de discriminante profundo para mejorar la separabilidad de las regiones, junto con el modelado probabilístico de arquitecturas no lineales para obtener límites precisos y robustos de las palas. Finalmente, se integran algoritmos complementarios con un enfoque de clasificación modular por crecimiento de regiones para condiciones de escasez de datos y modelos generativos preentrenados basados en difusión con aumento de datos tanto en los espacios latentes como en los de imágenes. Estas herramientas garantizan una detección robusta y generalizable, incluso para imágenes con texturas complejas y en diferentes condiciones de inspección adversas. Además, demostramos su rendimiento significativamente superior en comparación con las técnicas existentes. La segunda parte de la tesis aborda la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos de alta resolución mediante la compresión adaptativa. A diferencia de los métodos tradicionales, que tienden a sacrificar detalles cruciales, nuestro enfoque aprovecha la segmentación para realizar una compresión selectiva de alta fidelidad en las regiones de interés, mientras comprime de manera más agresiva las áreas no relevantes. Entre las contribuciones principales destacan modelos de codificación de variables latentes anidadas y un esquema de codificación bits-back paralelizable, diseñado específicamente para aplicaciones industriales, alcanzando un rendimiento de última generación mientras se reduce sustancialmente el costo computacional. Además, la integración de este enfoque con el modelo multitarea de detección de defectos permite realizar diagnósticos más precisos y rápidos, minimizando el impacto en las operaciones de las turbinas y reduciendo la interrupción de la producción de energía. En conjunto, esta tesis presenta una jerarquía integral de algoritmos, desde niveles bajos hasta altos, diseñados para agilizar el diagnóstico y la reparación de turbinas eólicas. Estos desarrollos permiten automatizar la localización, clasificación y priorización de defectos en las palas, optimizando los cronogramas de mantenimiento y reduciendo significativamente el tiempo de inactividad y los costos operativos.