El artículo presenta el tema de la detección de daños en hélices en drones multirrotor no tripulados. El daño en las hélices es peligroso ya que puede afectar negativamente el vuelo de un dron o llevar a situaciones peligrosas. El artículo propone un método no invasivo para detectar daños en el hardware del dron, que utiliza sensores existentes en la Unidad de Medición Interna (IMU) para clasificar los daños en las hélices. La clasificación se realiza utilizando el Modelo de Mezcla Gaussiana Bayesiana (BGMM). En el campo de la detección de daños en hélices de drones, hay un problema significativo de escasez de datos debido a que los métodos tradicionales a menudo implican pruebas invasivas y destructivas, lo que puede llevar a la pérdida de equipos valiosos y altos costos. Los métodos bayesianos, como el BGMM, son particularmente adecuados para abordar este problema al manejar eficazmente datos limitados mediante la incorporación de conocimientos previos y razonamiento probabilístico. Además, utilizar la IMU para la detección de daños es altamente ventajoso ya que elimina la necesidad de sensores adicionales, reduciendo los costos generales y previniendo el peso adicional que podría comprometer el rendimiento del dron. Las IMU no requieren condiciones ambientales específicas para funcionar correctamente, lo que las hace más versátiles y prácticas para aplicaciones del mundo real.