La inspección de líneas de alta tensión utilizando vehículos aéreos no tripulados es una alternativa tecnológica emergente a los métodos tradicionales. En el proyecto Drones4Energy, trabajamos en la construcción de un sistema autónomo de inspección de líneas eléctricas basado en visión más allá de la línea visual (BVLOS). En este documento, presentamos un sistema autónomo de visión basado en aprendizaje profundo para detectar fallas en los componentes de la línea eléctrica. Entrenamos una red neuronal profunda basada en la arquitectura YOLOv4-tiny, ya que mostró resultados destacados para detectar componentes con alta precisión. Para ejecutar estos modelos de aprendizaje profundo en un entorno en tiempo real, se utilizaron diferentes dispositivos de placa única como Raspberry Pi 4, Nvidia Jetson Nano, Nvidia Jetson TX2 y Nvidia Jetson AGX Xavier para la evaluación experimental. Nuestros resultados experimentales demostraron que el enfoque propuesto puede ser efectivo y eficiente para la inspección visual en tiempo real de líneas de energía eléctrica a bordo de manera totalmente automática.