KR100844961B1 - 열화상 패턴 인식을 이용한 전기설비 자동 감시 진단 방법및 시스템 - Google Patents

열화상 패턴 인식을 이용한 전기설비 자동 감시 진단 방법및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전기설비의 무정전 자동 감시 진단 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 열화상 카메라가 이동하면서 서로 다른 위치에 있는 복수개의 전기설비를 촬상하여 각 설비에 대한 촬상화상을 획득하는 촬상화상 획득 단계, 상기 촬상화상으로부터 RGB공간 좌표계 색신호를 획득하는 RGB공간 좌표계 색신호 획득 단계, 상기 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환함으로써 균등색공간 좌표계 색신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색신호 획득 단계, 상기 균등색공간 좌표계 색신호로부터 균등색공간 좌표계 색차신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색차신호 획득단계, 및 상기 균등색공간 좌표계 색신호를 이용하여 상기 각 전기설비에 대한 이상징후 및 열화 유무를 판단하는 설비 점검 단계를 포함하는 전기설비 자동 감시 진단 방법 등을 제공한다. 본 발명에 의하면, 각 설비에 전기특성 측정 장비를 설치하지 않고도 열화상 카메라를 이용하여 온도를 측정하여 이상유무를 판단하므로, 전기설비 자동 감시 진단에 있어 비용이 상당히 절감될 수 있다는 장점이 있다.
전기설비, 점검, 열화상, 적외선, 색공간

Description

열화상 패턴 인식을 이용한 전기설비 자동 감시 진단 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATICALLY DIAGNOSING ELECTRONIC EQUIPMENT USING PATTERN RECOGNITION OF THERMAL IMAGE}
도 1a은 본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템의 개략적 블록도이다.
도 1b는 본 발명에 따른 자동 감시 진단 시스템이 실제 전력설비시설에 설치되는 설치도이다.
도 2는 도 1a의 전기설비 자동 감시 진단 시스템 중 열화상 카메라의 개략적 블록도이다.
도 3은 도 1a의 전기설비 자동 감시 진단 시스템 중 제어장치의 개략적 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 방법의 개략적 흐름도이다.
도 5는 (L*a*b*)균등색 좌표계를 나타내는 도면이다.
도 6은 HSV 색공간 좌표계를 나타내는 도면이다.
도 7은 IR화상 처리에 따른 클러스터의 분류 및 통합 알고리즘을 나타내는 도면이다.
도 8a 내지 8d는 본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템의 디스플레이부의 예시적 화면을 나타낸다.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
100: 열화상 카메라 200: 카메라 이동대
300: 제어장치 310: 인터페이스부
320: 신호처리부 330: 메모리부
340: 입력부 350: 알람발생부
360: 디스플레이부 370: 마이콤
본 발명은 전기설비 감시 및 진단에 관한 것으로서, 특히 전력공급설비와 같은 전기설비의 무정전 자동 감시 진단 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근의 전력설비는 전력수요의 증가와 더불어 수용가로부터의 서비스 향상에 대한 요구가 증대되고 있으며, 도시의 과밀화 현상 및 전력소비경향의 급속한 증가로 과부하에 의한 수용가의 설비사고가 증가하고 있다.
특히, 1990년대부터 전력설비의 발전은 시대와 함께 급격히 발전하였다. 하지만 전력설비의 점검기법은 전력설비의 발전을 따라오지 못하고 있는 추세이다. 과거에는 정전 후에 전력설비 점검이 주로 이루어져 왔으나, 최근 전력설비의 발전과 함께 정전시의 설비 점검에는 많은 문제점들이 발생되고 있으며, 더욱이 무정전 을 요구하는 장비들이 급속히 늘어가고 있다. 이에 따라 각종 전력설비를 점검하는 장비에도 무정전 점검 장비가 요구되고 있다. 종래의 무정전 점검 장비들은 대부분 활선상태의 전력, 전류, 전압, 주파수, 역율, 그리고 고조파 등을 진단하는 장비들이 대부분이다.
그러나, 이와 같이 활선상태의 전력, 전류, 전압, 주파수, 역율, 그리고 고조파와 같은 전기특성을 이용하여 전력설비를 자동으로 점검하는 경우에는 모든 전력설비에 대해 일일이 상기 전기특성을 측정하기 위한 별도의 장비를 설치해야만 하였다. 즉, 여러 종류의 장비들(예를 들면, 전력용 차단기, 배선용 차단기, 변압기, 전력용 콘덴서, 계기용 변성기, 케이블 및 배선 등)로 구성된 전력설비를 자동적으로 점검할 필요가 있는 경우에는, 정확히 어느 장비에서 문제가 발생되는지를 체크하기 위해서는 각 장비마다 전력품질분석기, 부분방전진단장치, 초음파진단분석장치 등과 같은 별도의 전기특성 측정 장비를 설치해야만 하므로 그 비용이 만만치 않았다.
이에 본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 제안되는 것으로서, 각 장비에 전기특성 측정 장비를 설치하지 않고도 열화상을 이용하여 자동적으로 전력설비를 측정할 수 있는 무정전 자동 감시 진단 방법 및 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 열화상 카메라가 이동하면서 서로 다 른 위치에 있는 복수개의 장비를 촬상하여 각 장비에 대한 촬상화상을 획득하는 촬상화상 획득 단계, 상기 촬상화상으로부터 RGB공간 좌표계 색신호를 획득하는 RGB공간 좌표계 색신호 획득 단계, 상기 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환함으로써 균등색공간 좌표계 색신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색신호 획득 단계, 상기 균등색공간 좌표계 색신호로부터 균등색공간 좌표계 색차신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색차신호 획득단계, 및 상기 균등색공간 좌표계 색신호를 이용하여 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 장비 점검 단계를 포함하는 전기설비 자동 감시 진단 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 방법에 있어서, 상기 장비 점검 단계 결과, 장비 이상 징후가 있는 것으로 판단되는 경우 알람신호를 출력하는 알람신호 출력 단계를 더욱 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 방법에 있어서, 상기 촬영화상획득 단계에서, 상기 열화상 카메라는 상기 복수개의 장비를 순차적으로 반복적으로 촬상하도록 제어되는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 방법에 있어서, 상기 열화상 카메라는 적외선 열화상 카메라인 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 방법에 있어서, 상기 균등색공간 좌표계 색신호는 HSV색공간 좌표계 색신호인 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 방법에 있어서, 상기 균등색공간 좌표계 색신호 획득 단계는, 상기 RGB공간 좌표계 색신호가 XYZ공간 좌표계 색신호 로부터 L*a*b*공간 좌표계로 변환되는 단계, 및 상기 L*a*b*공간 좌표계 색신호가 HSV색공간 좌표계 색신호로 변환되는 단계를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 방법에 있어서, 상기 장비 점검 단계는 상기 HSV색공간 좌표계 색신호를 이용하여 색차를 구하고 상기 색차를 NBS 단위와 비교함으로써 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 서로 다른 위치에 있는 복수개의 장비를 촬상하여 각 장비에 대한 RGB공간 좌표계 색신호를 출력하는 열화상 카메라, 상기 열화상 카메라가 장착되어, 상기 열화상 카메라가 상기 각 장비를 향하여 이동할 수 있도록 하는 카메라 이동대, 및 상기 카메라 이동대를 제어하는 한편, 상기 열화상 카메라로부터의 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환하고, 상기 균등색공간 좌표계 색신호를 이용하여 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 제어장치를 포함하는 전기설비 자동 감시 진단 시스템을 제공한다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템에 있어서, 상기 제어장치는 상기 카메라 이동대의 틸팅(tilting)/패닝(panning)을 제어하고, 상기 카메라 이동대를 통해 상기 열화상 카메라의 줌(zoon)을 제어하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템에 있어서, 상기 제어장치는, 상기 각 장비의 위치에 해당하는 틸팅/패닝/줌 정보, 및 상기 각 장비 촬상 순 서 정보가 저장된 메모리부를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템에 있어서, 상기 제어장치는, 상기 열화상 카메라가 상기 각 장비를 순차적으로 촬상할 수 있도록 상기 카메라 이동대 및 상기 열화상 카메라를 제어하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템에 있어서, 장비 이상 및 열화 징후가 있는 것으로 판단되는 경우 알람신호를 출력하는 알람출력장치를 더욱 포함하는 것이 바람직하다.
이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
본 발명에서는 열화상 진단장비(예컨대, 적외선 카메라)를 이용하여 전기설비의 활선상태 중에서 전기설비의 이상온도를 조기에 발견, 대처함으로서 전기 설비의 신뢰도를 향상시키도록 구성된다. 즉, 본 발명에서는 적외선 열화상 카메라를 이용하여 수변전 설비와 같은 전력설비 내의 변압기를 비롯하여 MOF, VCB, 전력용 콘덴서, 그리고 MCCB(Molded Case Circuit Breaker) 등의 시간대별 온도분포에 의한 색화상의 색차를 추적함으로써 전력수용가 설비의 사고를 미연에 방지할 수 있는 전기설비 자동 감시 진단 방법 및 시스템을 구현하였다
먼저, 수변전 설비와 같은 전력설비를 무정전으로 온도분포를 측정하여 감시 및 진단을 하는 것을 필요로 하는 이유에 대해 간략히 살펴본다.
안정된 전원확보를 위한 발전 및 송·배전, 수전설비 등의 잠재적 고장에 대한 기본적인 정기 검사가 필요하다. 그런데, 현재 전기 설비 진단을 위해 정전조차 허용치 않아 예방진단을 위한 활동에 제약이 많은 것이 사실이였다. 설비의 결함은 일반적으로 저항 상승을 동반하게 되는데, 저항이 상승함에 따라 결함에 의해 소산되는 전력은 증가하여 열로서 나타나게 된다. 전기설비에서의 대부분의 열화를 포함한 결함은 진행단계에 집중화된 과열점이 나타나게 되며, 설계치 이상의 과도한 열 형성은 기대하지 않은 저항의 존재를 암시한다.
따라서, 전기 설비의 설계 한계치 이상의 과도한 열 발생을 감시함으로써 설비의 운전 상태를 파악할 수 있다. 그러므로, 온도를 측정하여 설비의 상태를 판단하는 방법은 설비의 상태 측정을 위한 또다른 열화의 원인이 될 수 있는 스트레스를 측정대상 설비에 인가하지 않아도 되고, 설비의 운전을 정지시키지 않고도 상태 측정이 가능하게 된다. 따라서, 설비의 운전상태를 확인하기 위한 다양한 온도 분석 및 진단기술이 필요하게 된다.
이하, 도 1a 및 1b를 참조하여 전기설비 자동 감시 진단 시스템의 구성에 대해서 살펴본다. 도 1a은 본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템의 개략적 블록도이고, 도 1b는 본 발명에 따른 자동 감시 진단 시스템이 실제 전력설비시설에 설치되는 설치도이다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템(1)은, 열화상 카메라(100), 카메라 이동대(200), 및 제어장치(300)를 포함하여 구성된다.
이들 구성요소들 중 열화상 카메라(100)에 대해 도 2를 더욱 참조하여 살펴본다. 도 2는 도 1a의 전기설비 자동 감시 진단 시스템 중 열화상 카메라(100)의 개략적 블록도이다.
상기 열화상 카메라(100)는 바람직하게는 적외선 열화상 카메라로서, 피사체의 실물을 보여 주는 것이 아닌 피사체의 표면으로부터 복사되는 에너지(열에너지)를 전자파의 일종인 적외선 파장(Infrared wavelength)형태로 검출, 피사체 표면의 복사열의 강도를 측정하여 강도에 따라 각각의 다른 색상(False or Pseudo color)(이를 "열화상"이라고 함)으로 표현하여 주는 장치를 의미한다.
상기 열화상 카메라(100)의 구성에 대해 도 2를 참조하여 살펴보면, 상기 열화상 카메라(100)는 크게 촬상모듈(110), 검출기모듈(130), 및 화상 신호 프로세서(ISP; Image Signal Processor)(150)를 포함하여 구성된다.
상기 촬상모듈(110)은 적외선 복사 에너지에 대하여 반응하여 이를 촬상할 수 있도록 320x240의 IR검출기(115)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다. 또한 상기 촬상모듈(110)은 렌즈군(미도시)을 포함하여 구성된다. 상기 렌즈군은 상기 제어장치(300)로부터 줌신호를 입력받아서 줌인/줌아웃할 수 있도록 구성되는 것이 바람직하다.
상기 IR검출기로는, 최근에는 FPA(Focal Plane Array) Uncooled Microbolometer라는 검출기가 개발되어 사용되고 있다. 상기 IR 검출기에서는 입사(入射)되어진 적외선복사 에너지의 결과를 전기적 신호로 만들어 주는 역할을 한다.
상기 IR검출기에서 출력된 전기적 신호는 상기 검출기모듈(130)의 데이터 프로세서(131)로 전달된다.
상기 데이터 프로세서(131)는 타이밍 제너레이터(135)와 함께 상기 IR검출기(110)로부터 발생된 전기신호를 받아 이 신호를 온도값과 열화상으로 표현될 수 있도록 하는 장치로서, 이 장치 안에는 이러한 작업이 이루어질 수 있도록 하기 위하여 아주 복잡한 여러 수식화된 ISP(Image Signal Processing) 프로그래밍이 되어 있다.
상기 파워모듈(133)은 상기 IR 카메라(100) 내의 전원공급을 담당하고, 상기 출력단(137)는 상기 데이터 프로세서(131)에서의 처리결과 얻어지는 RGB신호를 외부로 출력한다.
다시 도 1a로 돌아와서 상기 카메라이동대(200)에 대해 살펴보면, 상기 카메라이동대(200)는 상기 열화상카메라(100)가 거치되어, 상기 제어장치(300)의 제어 하에서 상기 열화상카메라(100)가 여러 방향으로 향할 수 있도록 보조하는 장치이다. 바람직하게는 상기 카메라이동대(200)는 상하좌우로 패닝/틸팅하도록 구성되는 것이 바람직하다. 도 1a에서는 상기 열화상카메라(100)가 상기 카메라이동대(200)에 의하여 임의의 전력설비(즉, 피진단대상 전력설비)(10)의 장비A(11), 장비 B(13), 장비C(15)로 각각 향하도록 조정될 수 있음이 예시적으로 도시되어 있다. 도 1a에서는 도시의 간편함을 위해 상기 열화상 카메라(100)가 틸팅을 통해서만 각 장비에 향하도록 도시되어 있지만 이에 한정되는 것은 아님을 유의해야 한다.
앞에서는 상기 제어장치(300)의 줌신호가 상기 열화상카메라(100)으로 직접 입력되는 것으로 구성되었으나, 상기 줌신호가 상기 카메라이동대(200)를 통해 상기 열화상카메라(100)으로 입력되도록 구성되어도 무방하다. 상기 카메라이동대(200)는 이미 본 출원시점에 본 기술분야의 당업자가 쉽게 알 수 있는 것으로 판단되므로, 본 명세서의 간명함을 위해 이에 대한 설명은 생략하도록 하겠다.
도 3을 참조하여 상기 제어장치(300)에 대해서 더 자세히 살펴본다. 도 3은 도 1a의 전기설비 자동 감시 진단 시스템 중 제어장치의 개략적 블록도이다. 상기 제어장치(300)는 인터페이스부(310), 신호처리부(320), 메모리부(330), 입력부(340), 디스플레이부(350), 알람발생부(360), 및 마이콤(370)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 인터페이스부(310)는 상기 열화상카메라(100)과 상기 카메라이동대(200) 간의 인터페이스를 담당한다. 도 1a에서는 상기 제어장치(300)와 상기 열화상카메라(100) 및 상기 카메라이동대(200)가 상호 근접하여 위치하는 것처럼 도시되어 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니고, 예컨대 인터넷망 등을 통해 이들이 원거리 이격되어 위치되어도 무방함을 유념하여야 한다.
상기 신호처리부(320)는 상기 열화상카메라(100)의 RGB출력(즉, RGB공간 좌표계 색신호)를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환하는 역할을 한다. 이에 대해서는 다시 나중에 후술된다.
상기 메모리부(330)는 본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템(1)에 필요한 각종 소프트웨어들 및 이에 따른 각종 데이터들을 저장한다. 특히 상기 메모리부(330)에는 피진단 대상 전력설비 중에서 진단이 필요한 장비들(예를 들면 도 1a의 장비A, 장비B, 및 장비C)에 해당하는 상기 열화상카메라의 틸트/패닝/줌 정보 데이터가 저장된다. 상기 틸트/패닝/줌 정보 데이터의 예시가 표 1에 나타나 있다.
장비 구분 틸팅 각도 패닝 각도 줌 (mm)
장비A 0도 20도 130
장비B 30도 -40도 280
장비C 45도 30도 310
또는, 상기 메모리부(330)에는 상기 진단이 필요한 장비들에 대한 상기 열화상 카메라의 촬상 순서 정보가 저장될 수도 있다. 즉, 상기 메모리부(330)에는 예를 들면 장비A → 장비B → 장비C → 장비A → …에 따른 촬상순서정보가 저장될 수 있다. 그 뿐만 아니라, 상기 메모리부(330)에는 상기 장비들이 랜덤 순서에 따라 촬상되도록 하는 촬상순서정보가 저장될 수도 있다.
상기 입력부(340)는 사용자가 상기 전기설비 자동 감시 진단 시스템(1)에 각종 명령 또는 정보를 입력할 수 있도록 한다. 상기 입력부(340)는 상기 전기설비 자동 감시 진단 시스템(1)에 각종 명령 등을 입력만 할 수 있다면 그 형태에 제한이 없다. 즉, 일반적인 키패드 형식의 입력 모듈뿐만 아니라 키패드, 또는 터치스크린 형태의 입력 모듈도 상기 입력부로 사용될 수 있다.
상기 알람발생부(350)는 상기 제어장치(300)가 후술되는 바에 따라 임의의 전기설비에 이상징후 및/또는 열화징후가 있다고 판단하는 경우 사용자에게 알람을 발생하는 역할을 한다. 상기 알람 발생은 일반 경고음 발생일 수도 있고, 사용자의 이동통신기기로 경고메시지 전송에 따른 알람 발생일 수도 있다.
상기 디스플레이부(360)는 사용자가 상기 전기설비 자동 감시 진단 시스템(1)의 작동 현황을 시각적으로 확인할 수 있도록 한다. 특히 상기 디스플레이부(360)는 피진단대상 전기설비의 어느 부분에 이상징후 및/또는 열화징후가 있는지를 사용자가 쉽게 알 수 있도록 한다.
그리고, 상기 마이컴(370)은 상기 인터페이스부(310), 상기 신호처리부(320), 상기 메모리부(330), 상기 입력부(340), 상기 디스플레이부(350), 및 상기 알람발생부(360)를 제어하여, 후술되는 전기설비 자동 감시 진단 방법이 상기 전기설비 자동 감시 진단시스템에서 구현될 수 있도록 한다.
이상에서는 본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 시스템의 구성에 대해 살펴보았다. 이하에서는 상기 시스템을 통해 전기설비를 자동적으로 진단하는 방법에 대해 도 4를 참조하면서 살펴보도록 하겠다. 도 4는 본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 방법의 개략적 흐름도이다.
먼저, 상기 제어장치(300)는 상기 열화상 카메라가 이동하면서 피진단 대상 전기설비 중에서 서로 다른 위치에 있는 복수개의 장비들을 순차적으로 또는 랜덤으로 촬상하도록 한다[S410]. 이를 위해 상기 제어장치(300)는 상기 틸트/패닝/줌 정보를 상기 카메라이동대(200)로 (필요에 따라서는 상기 열화상 카메라(100)에게도) 제공한다.
그러면, 상기 열화상 카메라(100)는 각 장비에 대해 촬상하여 이에 대한 RGB공간 좌표계 색신호를 출력하여 상기 제어장치(300)로 제공한다[S420].
그 다음, 상기 제어장치(300)는 상기 RGB 공간 좌표계 기반의 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환한다[S430].
그 다음, 상기 제어장치(300)는 상기 균등색공간 좌표계 색신호를 이용하여 상기 각 장비에 대한 이상징후 및 열화 유무를 판단한다[S440].
만약, 이상징후가 발견되면 상기 제어장치(300)는 알람신호를 출력하고[S450, S460], 그렇지 않으면 계속 각 장비에 대한 자동 감시 진단 절차를 계속 밟는다[S450, S410].
이하, 열화상 이미지를 이용한 기본적 이상유무 판정기준에 대해 간략히 살펴본 다음, 본 발명에 따른 상기 RGB 공간 좌표계 기반의 색신호의 균등색공간 좌표계 색신호으로의 변환 및 상기 균등색공간 좌표계 색신호를 이용한 이상징후 및 열화 유무 판단에 대해 살펴보도록 하겠다.
피진단 대상물에서 발산된 복사 에너지는 적외선 열화상 진단장비에 의하여 화상으로 나타나며 이 화상에 표시된 각 지점(Point)의 온도분포를 판정하는 방법은 3상 비교법 또는 온도 패턴법으로 사용한다. 3상 비교법은 동일조건의 다른 부위와 비교하여 판정하므로 측정점의 정확한 온도 보다는 비교하고자 하는 측정점 간의 온도차를 중요시 한다. 표 2는 전력기기에서의 온도차에 따른 판정 기준을 나타내고 있다. 온도차가 5℃미만인 경우는 정상인 경우로 계속사용이 가능하며 5~10℃미만인 경우에는 사용은 가능하나 주의 깊게 관찰을 요하는 경우이다. 또한 10℃이상의 온도차가 날 경우에는 이상상태이므로 교체 또는 개수가 필요하다
온도차 판정기준
5℃ 미만 정상
5~10℃ 사이 요주의
10℃ 이상 이상
다음으로 온도 패턴법은 최고 허용온도를 초과하거나 온도상승한도를 초과한 경우 이상이 있는 것으로 판정하는 방법으로 절연재 열화개념에서의 판정기준이므로 기준치 이하라도 측정당시 조건(부하율, 주위 온도등)을 고려해야 한다. 온도 패턴법의 판정기준은 표 3과 같다.
전력기기 기준 판정
변압기 표면 온도 80~90℃ 이하 요주의
95℃ 이상 이상
MOLD 변압기 철심부 100~120℃ 이하 요주의
120℃ 이상 이상
MOLD 변압기 에폭시표면(B종) 70~80℃ 이하 요주의
80℃ 이상 이상
케이블 IV, VVF 60℃ 이상 이상
HIV, EV 75℃ 이상 이상
CV 90℃ 이상 이상
콘덴서 잔자부 75℃ 이상 이상
본체 65℃ 이상 이상
MCCB 단자 60℃ 이상 이상
전력퓨즈 (COS,PF) 접속부 75℃ 이상 이상
접촉부 80℃ 이상 이상
기계적 구조부 90℃ 이상 이상
계기용 변성기 (CT, PT) 단자부 75℃ 이상 이상
본체 95℃ 이상 이상
측정된 온도에서 설비 주변의 온도를 감한온도를 기준으로 판정하는 방법으로서 경험자의 경험에 의한 판정기준의 표 4와 같다.
온도차이 판정
1℃~10℃ 열화가능성
10℃~20℃ 추후결함으로 진전
21℃~40℃ 결함
>40℃ 치명적 결함
참고로, 부하증감에 따른 온도 산출 방법에 대해서도 간략히 살펴본다.
평상시 설비의 온도를 점검하다보면 설비, 장소, 시간에 따라 부하정도가 차이가 있다. 따라서 현장에서 측정된 온도를 판정할 때 부하정도를 파악한다면 부하가 적은 시기에 온도를 측정한다 하여도 과부하시기의 설비의 온도를 예상하여 사전에 설비의 열화 판정을 할 수가 있다. 이용되는 공식은 주울의 법칙이며 다음과 같다.
Figure 112006083038215-pat00001
상기에서
Figure 112006083038215-pat00002
는 100% 부하시에 예상 편차(상승)온도이고
Figure 112006083038215-pat00003
는 실제 부하시에 측정된 편차(상승)온도, I(100%)는 예상 부하량, I(actual)는 설비에 걸린 실제 부하량을 나타내고 n 는 상수로 다음과 같은 상수로 대표된다.
양호한 열전도체인 경우는 n=1.6, 중간정도의 열전도체인 경우는 n=1.8, 불량한 열전도체인 경우는 n=2.0을 대입한다.
예를 들어 40% 부하가 걸린 접속개소의 접속 슬리브의 표면 온도가 대기온도보다 20도 상승한 것으로 측정되었다면 부하가 80%일 때 실제 편차온도는 어느 정도인지를 산출해 보면 다음과 같다. (단, 접속슬리브의 n=1.8)
Figure 112006083038215-pat00004
가 된다.
이 온도 값은 상당한 고온으로서 반드시 설비점검을 필요로 하는 온도이다. 따라서 설비측정 시 단순한 설비 온도만을 측정하는 것 보다는 이러한 응용기술을 접목시킨다면 진단업무의 품질을 더 향상시킬 수 있다.
그러나, 이러한 상기와 같은 판정기준은 주위환경변화(예를 들면, 습도, 주야간 온도차, 실내외 온도 변화 등)에 따라 온도분포간 오차가 커질 수 있으며, 또한 부하의 종류 및 부하 상태에 따라 온도 편차의 불균일이 발생할 수도 있다. 이 밖에 관측자의 주관적 판단에 의한 오류라든지, 온도 센서의 부착 위치에 따른 온도 분포의 불균일 및 오차의 한계, 그리고 다양한 개소에 고정밀의 온도감지기의 부착 한계 등 이루 수없이 많은 문제점을 내포하고 있다.
이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로서, 열화상 카메라의 출력칼라화상으로부터의 특징 추출에 대해 살펴본다.
칼라화상의 영역 분할은 디지털 화상처리 분야에서 중요한 기술로서, 일반적으로 RGB(Red, Green, Blue)신호에 대한 임계값(threshold) 처리방법과 학습표본 방법, 그리고 클러스터링 방법 등을 이용하고 있다. 그러나 임계값처리 방법은 히스토그램의 임계값 설정을 클러스터의 수에 따라 매번 설정해야 하는 등 작업이 번거로우며, 학습표본 방법은 대상화상이 변할 때마다 표본화상을 매번 추출해야 하고, 통계적 데이터 처리가 요구되는 비효율적인 방법이다.
RGB 색공간을 이용한 클러스터링 방법은 RGB화상 정보와 더불어 영역 정보도 방대한 데이터량이 요구되어 계산량이 많아지게 되며, 인간의 색감각과 일치하지 않는 결점이 있게 된다. 이와 같은 결점을 해결하기 위해서 본 발명은 균등한 공간(uniform color space)을 이용하여 영역을 추출하였다. 이 방법은 색상(hue), 명도(value), 채도(saturation)에 대한 인간의 색지각(color perception)을 평가할 수 있고, 영역내의 색상정보를 작은 정보량으로 표현할 수 있는 이점이 있다.
RGB좌표계에서 균등색 공간인 HSV(Hue, Saturation, Value)좌표계로의 직접변환은 정확도가 저하되고 Munsell 변화표를 이용해야 하는 등의 번거로움이 뒤따를 뿐만 아니라 보간(interpolation)과 근사(approximation)등의 계산처리가 요구된다. 따라서 본 발명에서는 RGB 색공간을 L*a*b* 균등색 공간으로 변환하고, HSV 각 축을 중심으로 클러스터링(clustering)에 따른 영역을 분할함으로써 영역간의 색차(color difference)를 평가하여 컬러화상의 특징을 추출하였다.
칼라화상과 같은 특징벡터를 갖는 영역을 분할하는 경우, 다차원의 특징공간에서 여러 개의 클러스터를 검출하는 방법이 필요하게 된다. 이를 위하여 본 발명에서는 K-mean클러스터링 알고리즘을 이용함으로써 HSV균등색공간의 화상을 클러스터링하는 방법을 제안한다. L*a*b*색공간을 기반으로 한 HSV색공간의 클러스터링은 RGB색공간에서 처리하는 것보다 영역분할이 용이할 뿐만 아니라, 영역내의 색상정보를 작은 정보로 표현할 수 있는 이점을 지니고 있으며, 측정된 색차(color difference)와 인간의 색지각이 일치하기 때문에 주관적 색차를 객관적인 데이터로 다룰 수 있는 이점이 있다. 따라서 본 발명에서는 좌표변환에 따른 색차 오차를 줄이고, 감각량에 부합되는 Balinkin 색차식을 이용하여 색차 평가와 클러스터링을 수행하였다.
균등색공간에 대해 살펴보면, RGB좌표계는 측색치와 인간이 느끼는 색차감 사이에 대응되지 않기 때문에 색공간 좌표를 변환하여 클러스터링을 수행해야 한다. 칼라화상의 클러스터링을 위해서는 주관적으로 지각된 색차(color difference)를 색차에 비례하는 객관적인 양으로 취급할 필요가 있다. 어느 두색에 관하여 지각된 색차의 크기와 공간상에서 재현된 두색 상호간의 유클리드적 거리(Euclidenan distance)가 비례하도록하는 균등색공간이 요구된다.
RGB좌표계에서 XYZ좌표계로의 좌표변환은 RGB원색에 대한 XYZ좌표계의 색도좌표를 결정하여 다음과 같이 변환된다.
X = 2.7690R + 1.7518G + 1.1300B
Y = 1.0000R + 4.5907G + 0.0601B
Z = 0.0000R + 0.0565G + 5.5943B
CIE가 제정한 균등색공간인 (L*a*b*)는 다음과 같다.
L* = 116 [ Y/Y0 ] 1/3 - 16 Y/Y0 > 0.01
a* = 500 [(X/X0)1/3-(Y/Y0)1/3] X/X0 > 0.01
b* = 200 [(Y/Y0)1/3 - (Z/Z0)1/3 ] Z/Z0 > 0.01
여기서 X0, Y0, Z0는 기준백색의 XYZ 값으로서 이 XYZ 데이터는 8비트 화상데이터로 표현을 위해 255로 선택한다. (L*a*b*)균등색 좌표계의 구성이 도 5에 나타나 있다. 도 5는 (L*a*b*)균등색 좌표계를 나타내는 도면이다.
이 색공간의 원통형 좌표(HSV)는 Munsell 색공간과 대응되며, 칼라화상의 허용된 심리적 모델과 일치한다.
HSV(Hue Saturaion Value)색공간은 지각(perception)에 의한 색공간의 일종으로서 색상(hue), 채도(saturation), 명도(value)를 3차원공간으로 모델화하여 색을 표현한 Munsell 좌표계이다. 이에 대해 도 6을 참조하면서 살펴본다. 도 6은 HSV 색공간 좌표계를 나타내는 도면이다.
도 6에서 보는 바와 같이 HSV색공간은 색상환(color circle)상의 색상을 중심축에 따라 배열하고, 축을 따라 각 색상의 명도를 진행시켜 중심축에 수직한 방향으로 채도를 배열한 색공간이다. 색상, 명도, 채도의 3속성을 기본으로 한 3차원 공간에 인간이 지각할 수 있는 색감각을 배열시킴으로써 실제 사용되고 있는 모든 물체색을 이 색공간에 포함시킬 수가 있다.
CIE L*a*b*색공간의 좌표치로부터 HSV공간의 각 좌표치는 도 6을 근거로 하여 다음과 같이 근사화시킬 수 있다.
Figure 112006083038215-pat00005
위 식으로부터 색공간을 통한 수평면은 명도가 일정한 면(plane)을 정의하고, 무채도 L* 축을 근거로 한 수직면은 색상이 일정한 면을 정의한다.
본 명세서에서는 칼라 화상으로부터 특징을 추출하여 영역 분할의 처리와 그에 따른 구조해석과 기술을 수행하는 접근방법에 대하여 논한다.
1. 전처리
L*a*b* 공간 좌표계에서 HSV 좌표계로 변화되는 칼라 화상의 경우 셰이딩 부분과 색상 및 채도에 잡음을 포함하고 있어 영역 분할시에 영역의 과분할의 원인이 되고 있다. 이러한 잡음을 억제하기 위해서는 평활한 부분과 윤곽부분을 유지시켜 랜덤 잡음(random noise)과 셰이딩(shading)을 억제해 주는 옛지 보존형 필터(edge preserving filter)의 전처리 과정을 수행한다.
2. 영역분할
칼라화상의 구조해석과 기술(description)을 수행하기 위하여, 화상을 몇 개의 특징있는 영역으로 분할해야 한다. 본 제안에서는 인간이 감각적으로 취급이 용이한 균등색 공간에서 화상 정보로 변환하고, 이 색공간을 공간적으로 분할시켜 칼라화상의 영역을 분할한다.
2.1 균등색 공간의 도입
본 명세서에서는 색지각이 균등한 CIE L*a*b* 색공간을 인간의 색지각에 고유한 양인 색상, 명도, 채도의 속성을 지닌 HSV Munsell 색공간으로 변환하여, 2색의 지각된 색차와 2색간의 유클리디언 거리(Euclidean distance)가 비례하는 성질을 이용한다. 이 균등 색공간은 색차량과 색차의 단위인 NBS와의 대응 관계가 성립되어 2색간의 색차를 평가에도 표현할 수 있는 특징을 갖는다.
색차는 표준색과의 차이를 통해서 색차를 표현하는 방법으로서 표준색과 시료색과의 색공간에 있어서 기하학적인 거리에 상당하는 수치로 색채의 차이를 나타낸다. 미국 국가 표준국에서 제정한 NBS 단위(National Bureau Standard Unit)를 써서 수량적인 색채의 차이를 결정하며, 이 수치의 감각적 표현은 표 5과 같다.
NBS 단위 색차의 감각적 표현
0.0~0.5 미약하다 (trace)
0.5~1.5 근소하다 (slight)
1.5~3.0 눈에 띈다 (noticeable)
3.0~6.0 감지할 정도 (appreciable)
6.0~12.0 많다 (much)
12.0 이상 매우 많다 (very much)
2.2 클러스터링에 의한 영역분할
균등색공간인 HSV 색공간을 몇 개의 벡터로 분할하고, 그 대표 벡터와 영역분할 하고자 하는 화상 데이터와의 변이를 구하며 그 최소값의 클러스터 번호를 그 화소의 인덱스로 정한다.
본 발명에서 클러스터링(clustering)의 전제조건으로 화상전체가 m 개의 영역으로 분할되면 특정 공간에도 n개(n≤M)의 클러스터를 검출하는 k평균 클러스터링 방법을 구현한다.
(1) HSV 색공간 내에 임의의
Figure 112006083038215-pat00006
개의 특징벡터를 클러스터의 중심으로 취하고, 칼라 화상데이터
Figure 112006083038215-pat00007
와의 거리를 구한다.
Figure 112006083038215-pat00008
대부분의 샘플벡터가
Figure 112006083038215-pat00009
이면,
Figure 112006083038215-pat00010
에 의해서 이 샘플벡터를 클러스터
Figure 112006083038215-pat00011
로 분류한다. 클러스터
Figure 112006083038215-pat00012
의 샘플벡터 수
Figure 112006083038215-pat00013
가 규정된 값보다 작을 때
Figure 112006083038215-pat00014
를 소멸시켜 클러스터의 수
Figure 112006083038215-pat00015
을 1개 감소시킨다.
(2) 클러스터
Figure 112006083038215-pat00016
의 평균을 취하여 클러스터 중심을 바꾸고, 클러스터
Figure 112006083038215-pat00017
내의 HSV의 부분 공간에 대한 평균 색차
Figure 112006083038215-pat00018
를 구한다.
Figure 112006083038215-pat00019
(3) HSV 색공간의 샘플벡터 전체에 대한 상기 과정 (2)의 평균 색차를 평균하여 클러스터의 색차를 계산하고, 사전에 설정한 NBS(National Bureau Standard)색차값
Figure 112006083038215-pat00020
와 계산된 색차
Figure 112006083038215-pat00021
를 비교하여 영역을 공간적으로 분류한다.
Figure 112006083038215-pat00022
Figure 112006083038215-pat00023
이면 처리를 종료하고 그렇지 않으면 상기 과정 (3)을 진행하여 설정값과 계산값을 계속 비교한다.
(4) HSV 색공간의 클러스터
Figure 112006083038215-pat00024
의
Figure 112006083038215-pat00025
차원간의 표준편차
Figure 112006083038215-pat00026
를 구하여 최대색차를 계산한다.
Figure 112006083038215-pat00027
Figure 112006083038215-pat00028
는
Figure 112006083038215-pat00029
를 만족하는 HSV 각
Figure 112006083038215-pat00030
차원의 특징벡터이며,
Figure 112006083038215-pat00031
는 클러스터
Figure 112006083038215-pat00032
에 대한 각
Figure 112006083038215-pat00033
차원의 특징벡터이다.
Figure 112006083038215-pat00034
(5) 클러스터
Figure 112006083038215-pat00035
내의 (HSV) 부분 공간에 대한 평균 색차와 샘플벡터 전체에 대한 색차를 비교하여 클러스터를 분류한다.
Figure 112006083038215-pat00036
에서
Figure 112006083038215-pat00037
이면, 도 7에서 HSV 샘플벡터
Figure 112006083038215-pat00038
대신에
Figure 112006083038215-pat00039
와
Figure 112006083038215-pat00040
의 2개의 클러스터 중심을 만들어서, 특징벡터
Figure 112006083038215-pat00041
을 1개 증가시켜 분류한다. 여기서
Figure 112006083038215-pat00042
는 클러스터가 확대될 때의 거리 파라미터이다.
(6) 임의의 영역
Figure 112006083038215-pat00043
의 HSV 벡터와 인접한 영역
Figure 112006083038215-pat00044
의 HSV 벡터 간의 변형 척도를 구하여, 규정된 클러스터 간의 색차보다 작은 색차를 순서로 배열한다.
Figure 112006083038215-pat00045
(7) 샘플 클러스터의 수
Figure 112006083038215-pat00046
과
Figure 112006083038215-pat00047
에 대한 인접영역과 임의 영역 간의 변형 척도를 각각 구한다.
Figure 112006083038215-pat00048
(8)
Figure 112006083038215-pat00049
의 순서로
Figure 112006083038215-pat00050
에 대응하는 인접영역의 특징벡터
Figure 112006083038215-pat00051
과 임의영역의 특징벡터
Figure 112006083038215-pat00052
을 1개로 통합하고
Figure 112006083038215-pat00053
을 1개 감소시킨다.
설정한 임계치
Figure 112006083038215-pat00054
는 NBS 단위를 기본으로 설정할 수 있다. 거리가 가까운 클러스터는 1개로 통합하지만, 새로운
Figure 112006083038215-pat00055
에서 클러스터 중심이 기존의 조작으로 통합되어 있는 경우는 소멸시켜 다음 과정을 진행한다.
(9) 반복이 종료되면 여기서 종료하고, 그렇지 않으면 상기 과정(1)로 돌아간다.
이와 같은 방법이 실행되는 전기설비 자동 감시 진단 시스템의 디스플레이부의 예시적 화면이 도 8a 내지 8d에 도시되어 있다. 도 8a 내지 도 8d는 본 발명에 따른 전기설비 자동진단 시스템의 디스플레이부의 예시적 화면을 나타낸다.
도 8a에서 막대그래프는 촬영된 이미지 영상 정보에서 설정된 영역의 픽셀의 온도분포를 나타낸다.
도 8b에서 촬영된 이미지 영상 정보에서 사용자가 관심을 갖는 영역(ROI:Region of Interest)에 대한 범위가 4개 설정되어 있다. 설정된 영역에 대해서는 ROI를 선택함으로써 오른쪽 화면 상에서 관련된 온도의 최대온도, 최소온도, 그리고 평균온도를 나타낸다.
도 8c에서 설정된 ROI에 대하여 이상 상태를 ROI 영역 정상(Green), 이상 경고(Yellow), 위험(Red)로 각 설정된 ROI에 색상을 입혀서 시각적으로 알려준다.
도 8d에서 촬영된 이미지에서 측정하고자 하는 부분에 대하여 마우스를 드래그하여 선을 추가한다. 선이 지나간 부분에 대한 온도 분포를 나타낼 수 있다.
본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
본 발명에 따른 전기설비 자동 감시 진단 방법 및 시스템에 의하면 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 본 발명에 의하면, 각 장비에 별도의 이상유무 및 열화 진단을 위한 고가의 전기특성 측정 장비를 설치하지 않고도 열화상 카메라를 이용하여 전기설비의 온도를 측정하여 이상유무 및 열화유무를 판단하므로, 전기설비 자동 감시 진단에 있어 비용이 상당히 절감될 수 있다는 장점이 있다.
둘째, 본 발명에 의하면, 열화상 카메라의 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색차신호로 변환하여 각 장비에 이상징후 및 열화 유무 판단에 사용한다. RGB 좌표계의 측색치는 인간이 느끼는 색차감과 대응되지 않아서 상당히 주관적인 색차를 도출할 수 밖에 없으나, 균등색공간 좌표계로 변환된 상기 측색치는 객관적 데이터로 받아들여질 수 있으므로, 이상유무 및 열화 유무 판단에 더욱 정확해질 수 있다는 장점이 있다.
셋째, 본 발명에 의하면, 수변전 설비 내에 위치한 다양한 전력 시설물(예를 들면, 변압기, 개폐기, 차단기, 파워퓨즈, 전력용 컨덴서, 배선용 차단기, 변성기 등)의 이상 징후 및 열화 유무를 1대의 열화상 카메라를 이용하여 팬, 틸트, 줌 기능을 제어함으로써 경제적인 전기설비의 감시 진단 장치로서 사용할 수 있는 장점이 있다.
넷째, 본 발명에 의하면, 열화상 카메라로부터 획득한 칼라화상을 영역분할에 대한 패턴 인식 알고리즘을 적용함으로써, 열화 징후 및 이상 유무를 사고가 파급되기 전에 사전에 예측 경보를 발생시켜 수변전설비의 예지 운전에 최적의 도구를 제공해줄 수 있다는 장점이 있다.

Claims (12)

  1. 삭제
  2. 열화상 카메라가 이동하면서 서로 다른 위치에 있는 복수개의 장비를 촬상하여 각 장비에 대한 촬상화상을 획득하는 촬상화상 획득 단계;
    상기 촬상화상으로부터 RGB공간 좌표계 색신호를 획득하는 RGB공간 좌표계 색신호 획득 단계;
    상기 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환함으로써 균등색공간 좌표계 색신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색신호 획득 단계;
    상기 균등색공간 좌표계 색신호로부터 균등색공간 좌표계 색차신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색차신호 획득단계; 및
    상기 균등색공간 좌표계 색차신호를 이용하여 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 장비 점검 단계; 및
    상기 장비 점검 단계 결과, 장비 이상 징후가 있는 것으로 판단되는 경우 알람신호를 출력하는 알람신호 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 방법.
  3. 열화상 카메라가 이동하면서 서로 다른 위치에 있는 복수개의 장비를 촬상하여 각 장비에 대한 촬상화상을 획득하는 촬상화상 획득 단계;
    상기 촬상화상으로부터 RGB공간 좌표계 색신호를 획득하는 RGB공간 좌표계 색신호 획득 단계;
    상기 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환함으로써 균등색공간 좌표계 색신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색신호 획득 단계;
    상기 균등색공간 좌표계 색신호로부터 균등색공간 좌표계 색차신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색차신호 획득단계; 및
    상기 균등색공간 좌표계 색차신호를 이용하여 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 장비 점검 단계;를 포함하고,
    상기 촬상화상획득 단계에서, 상기 열화상 카메라는 상기 복수개의 장비를 순차적으로 반복적으로 촬상하도록 제어되는 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 방법.
  4. 열화상 카메라가 이동하면서 서로 다른 위치에 있는 복수개의 장비를 촬상하여 각 장비에 대한 촬상화상을 획득하는 촬상화상 획득 단계;
    상기 촬상화상으로부터 RGB공간 좌표계 색신호를 획득하는 RGB공간 좌표계 색신호 획득 단계;
    상기 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환함으로써 균등색공간 좌표계 색신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색신호 획득 단계;
    상기 균등색공간 좌표계 색신호로부터 균등색공간 좌표계 색차신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색차신호 획득단계; 및
    상기 균등색공간 좌표계 색차신호를 이용하여 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 장비 점검 단계;를 포함하고,
    상기 열화상 카메라는 적외선 열화상 카메라인 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 방법.
  5. 열화상 카메라가 이동하면서 서로 다른 위치에 있는 복수개의 장비를 촬상하여 각 장비에 대한 촬상화상을 획득하는 촬상화상 획득 단계;
    상기 촬상화상으로부터 RGB공간 좌표계 색신호를 획득하는 RGB공간 좌표계 색신호 획득 단계;
    상기 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환함으로써 균등색공간 좌표계 색신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색신호 획득 단계;
    상기 균등색공간 좌표계 색신호로부터 균등색공간 좌표계 색차신호를 획득하는 균등색공간 좌표계 색차신호 획득단계; 및
    상기 균등색공간 좌표계 색차신호를 이용하여 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 장비 점검 단계;를 포함하고,
    상기 균등색공간 좌표계 색신호는 HSV색공간 좌표계 색신호인 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 균등색공간 좌표계 색신호 획득 단계는,
    상기 RGB공간 좌표계 색신호가 XYZ공간 좌표계로부터 L*a*b*공간 좌표계로 변환되는 단계; 및
    상기 L*a*b*공간 좌표계 색신호가 HSV색공간 좌표계 색신호로 변환되는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 장비 점검 단계는 상기 HSV색공간 좌표계 색신호를 이용하여 색차를 구 하고 상기 색차를 NBS 단위와 비교함으로써 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 방법.
  8. 삭제
  9. 서로 다른 위치에 있는 복수개의 장비를 촬상하여 각 장비에 대한 RGB공간 좌표계 색신호를 출력하는 열화상 카메라;
    상기 열화상 카메라가 장착되어, 상기 열화상 카메라가 상기 각 장비를 향하여 이동할 수 있도록 하는 카메라 이동대; 및
    상기 카메라 이동대를 제어하는 한편, 상기 열화상 카메라로부터의 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환하고, 상기 균등색공간 좌표계 색신호로부터 균등색공간 좌표계 색차신호를 획득하고, 상기 균등색공간 좌표계 색신호를 이용하여 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 제어장치;를 포함하고,
    상기 제어장치는 상기 카메라 이동대의 틸팅(tilting)/패닝(panning)을 제어하고, 상기 카메라 이동대를 통해 상기 열화상 카메라의 줌(zoon)을 제어하는 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 제어장치는, 상기 각 장비의 위치에 해당하는 틸팅/패닝/줌 정보, 및 상기 각 장비 촬상 순서 정보가 저장된 메모리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제어장치는, 상기 열화상 카메라가 상기 각 장비를 순차적으로 촬상할 수 있도록 상기 카메라 이동대 및 상기 열화상 카메라를 제어하는 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 시스템.
  12. 서로 다른 위치에 있는 복수개의 장비를 촬상하여 각 장비에 대한 RGB공간 좌표계 색신호를 출력하는 열화상 카메라;
    상기 열화상 카메라가 장착되어, 상기 열화상 카메라가 상기 각 장비를 향하여 이동할 수 있도록 하는 카메라 이동대;
    상기 카메라 이동대를 제어하는 한편, 상기 열화상 카메라로부터의 RGB공간 좌표계 색신호를 균등색공간 좌표계 색신호로 변환하고, 상기 균등색공간 좌표계 색신호로부터 균등색공간 좌표계 색차신호를 획득하고, 상기 균등색공간 좌표계 색신호를 이용하여 상기 각 장비에 대한 이상징후 유무를 판단하는 제어장치; 및
    장비 이상 징후가 있는 것으로 판단되는 경우 알람신호를 출력하는 알람출력장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기설비 자동 감시 진단 시스템.
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