La aplicación de la visión por computadora junto con el GPS es esencial para la inspección autónoma de turbinas eólicas, particularmente cuando el dron navega a través de un parque eólico para detectar la turbina de interés. Aunque los drones para tales inspecciones utilizan GPS, nuestro estudio se centra únicamente en el aspecto de la visión por computadora de la navegación que se puede combinar con la información del GPS para una mejor navegación en un parque eólico. Aquí, empleamos un dron asequible, sin GPS, en un entorno interior para satisfacer necesidades educativas, mejorando su accesibilidad. Para abordar la navegación sin GPS, nuestra solución aprovecha los datos visuales capturados por las cámaras frontales y de abajo del dron. Utilizamos la transformación de Hough, detección de objetos y códigos QR para controlar la posición y calibración del dron. Este enfoque facilita una navegación precisa en un experimento de vendedor viajero, donde el dron visita cada turbina eólica y regresa a un punto de lanzamiento designado sin depender del GPS. Para realizar experimentos e investigar el rendimiento de la técnica de visión por computadora propuesta, se utilizan el dron DJI Tello EDU y ventiladores de pedestal para representar drones comerciales y turbinas eólicas, respectivamente. Nuestros experimentos detallados y oportunos demuestran la efectividad de la planificación de rutas basada en visión por computadora para guiar al dron a través de un parque eólico de sustitución a pequeña escala, asegurando rutas energéticamente eficientes, evitación de colisiones y adaptabilidad en tiempo real. Aunque nuestros esfuerzos no replican el escenario real de inspección de turbinas eólicas utilizando tecnología de drones, proporcionan valiosas contribuciones educativas para aquellos dispuestos a trabajar en esta área y para instituciones educativas que buscan integrar proyectos como este en sus cursos, como sistemas autónomos.