KR101791305B1 - 열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법 - Google Patents

열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전력 설비 진단 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위한 본 발명의 전력설비 진단 장치는 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부; 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 판단부; 계측부를 통해 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 제어부; 및 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 분류하고, 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSING ELECTRIC POWER EQUIPMENT USING INFRARED THERMAL IMAGING CAMERA}
본 발명은 전력 설비 진단 장치 및 방법에 관한 것이고, 보다 상세하게 차량에 탑재된 열화상 카메라를 이용하여 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하고, 열화상 이미지를 근거로 전력 설비의 이상 여부를 진단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
전력설비는 고전압이 인가된 상태에서 운전하면서 환경적, 기계적, 열적, 전기적 열화 등 복합적인 원인으로 열화현상이 발생하고, 이에 따라 전기적 이상이 나타나고 있다. 예를 들어, 이러한 전기적 이상은 기자재에 표면 균열, 침식 트래킹, 누설전류 증가, 발열, 초음파음, 빛, 기계적 진동 등을 나타내고, 이러한 현상이 지속되면 절연이 파괴되어 고장이 발생하게 된다. 종래에는, 이러한 여러 가지 이상현상에 대한 결함을 미연에 방지하기 위하여 적외선 카메라, 광학 카메라, 초음파장비, 고주파장비, 부분방전 장비, VLF(Very Low Frequency)장비 등 다양한 장비를 활용하여 진단업무를 수행하고 있다.
상술한 진단 방식은 모든 물체들이 절대온도 영도(-273℃)이상에서는 적외선 복사에너지를 표면으로부터 자체적으로 방출하는 특징을 이용한다. 여기서, 적외선 카메라의 원리는 물체에서 발생하는 복사 에너지를 온도 형태로 변환하여 시각적으로 표현된 열화상 이미지로 보여주는 방식이다. 그리고, 열화상 이미지에는 일반적인 광학이미지와 달리 해상도에 따라 수많은 온도정보(Raw Data)를 가지고 있다(예를 들어, 640*480pixels 해상도의 경우 307,200개의 온도 Raw Data를 갖는다).
적외선 열화상 카메라는 비접촉 진단방식으로 원격 감지가 가능하고, 진단결과를 온도 형태로 시각적으로 표현하여 실시간으로 보여줄 수 있다. 이에 따라, 적외선 열화상 카메라는 기자재 결함으로 인한 열화상태를 즉시 판정할 수 있어 전력설비 상태감시 진단업무에 효율적으로 활용하고 있다.
이러한 전력설비 진단방법은 통상적으로, 진단자가 휴대용 적외선 열화상 카메라를 손에 착용하고 차량에 탑승하여 주행하면서 대상설비인 특고압 전주 앞에 차량을 정지하여 열화상 카메라로 진단대상을 촬영하여 이미지를 저장한 후 다음 진단대상으로 차량을 주행하면서 이동하는 방식이 이용되고 있다. 다만, 이러한 진단 방식은 진행하는데 진단에 소요되는 시간이 많이 걸려 진단자별 1일 진단수량은 대략 400개소 내외로 이루어지고 있다. 또한 일부는 단순한 차량 진단 장치를 활용하여 진단하기도 하지만 주행중 이미지를 저장하는 것이 아니고, 차량 정지 후 저장함에 따라 진단시간이 많이 소요되는 문제점이 있다.
또한, 촬영된 이미지는 설비 불량여부를 분석하기 위해서 적외선 카메라 제작사별로 만들어진 기존의 분석 프로그램을 사용하여 이미지를 한 장씩 분석자가 수작업으로 열화여부를 개별 분석하고 있어, 진단자의 분석기술 수준차이에 따라 열화개소를 적출하지 못하는 사례가 다수 발생하고 있으며, 분석시간 또한 수작업으로 한 장씩 이루어지기 때문에 많이 소요되고 있는 실정이다.
한국공개특허 제2015-0021619호(명칭: 열화상을 이용한 애자 자동 검사장치)
본 발명은 열화상 이미지를 자동으로 분석하여 전력 설비에 대한 진단을 정확하게 수행할 수 있는 열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 전력설비 진단 장치는 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 상기 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부; 상기 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 판단부; 상기 계측부를 통해 상기 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 제어부; 및 상기 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 상기 열화상 이미지를 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하고, 상기 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 처리부를 포함하고, 상기 처리부는, 온도 정보를 근거로 상기 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하고, 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 상기 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하며, 상기 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 상기 열화상 이미지를 이진화 시킴으로써 패턴 분류를 수행하며, 상기 처리부는, 상기 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 상기 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정하는 것을 특징으로 한다.
삭제
또한, 처리부는 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 3개의 히스토그램 서브 영역에 대한 분류를 수행할 수 있다.
또한, 처리부는 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류할 수 있다.
또한, 처리부는 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류할 수 있다.
삭제
또한, 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분되고, 처리부는 디스플레이부를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 분석 대상 설비 영역을 디스플레이할 수 있다.
또한, 처리부는 기설정된 판정 기준에 따라, 설비 온도를 근거로 전력 설비에 대한 이상 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치는 차량의 위치 정보를 추적하는 위치 추적부를 더 포함하고, 처리부는 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단할 수 있다.
또한, 계측부는 대기 온도 및 주변 습도를 측정하는 온도 및 습도 측정 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 전력설비 진단 방법은 판단부에 의해, 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 상기 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 단계; 전력 설비가 감지된 경우, 제어부에 의해 상기 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 상기 계측부를 통해 촬영하는 단계; 처리부에 의해, 상기 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 상기 열화상 이미지를 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계; 및 상기 처리부에 의해, 상기 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계를 포함하고, 상기 열화상 이미지를 상기 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계는, 온도 정보를 근거로 상기 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하는 단계; 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 상기 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계; 및 상기 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 상기 열화상 이미지를 이진화 시키는 단계를 포함하며, 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는, 상기 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 상기 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
삭제
또한, 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계는 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 이루어질 수 있다.
또한, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 분류하는 단계는, 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 분류하는 단계는 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
삭제
또한, 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분되고, 본 발명의 전력설비 진단 방법은 처리부에 의해, 디스플레이부를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 분석 대상 설비 영역을 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는 기설정된 판정 기준에 따라, 설비 온도를 근거로 전력 설비에 대한 이상 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 전력설비 진단 방법은 위치 추적부에 의해, 차량의 위치 정보를 추적하는 단계를 더 포함하고, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단할 수 있다.
본 발명의 열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법에 따르면 전력 설비의 이상 여부를 자동으로 진단할 수 있고, 차량의 주행중에도 연속 진단이 가능하여 진단 시간을 단축시킬 수 있을 뿐만 아니라, 패턴 분석을 통해 전력 설비의 진단 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 열화상 카메라를 이용한 전력설비 진단 장치 및 방법에 따르면 열화상 이미지를 개별 분석하는 것을 수많은 데이터를 알고리즘을 적용한 시스템에 의한 자동 분석하는 기술개발로 분석에 소요되는 시간을 대폭 단축시켰으며, 분석과정에서 발생할 수 있는 인적에러 요인을 완전히 배제시켜 불량설비를 정확하게 검출하여 분석보고서를 자동으로 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템에 대한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 전력설비 진단 장치에 의해 생성된 히스토그램에 대한 일 예시를 나타내는 도면이다.
도 4a 내지 도 4d는 본 발명의 전력설비 진단 장치를 통해 생성된 이진화 화상의 일 예시를 나타내는 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 전력설비 진단 장치를 통해 생성된 그리드 분류 화상의 일 예시를 나타내는 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 전력설비 진단 장치를 통해 스팬 온도의 폭을 조절하는 방법의 일 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 내지 도7f는 본 발명의 전력설비 진단 장치를 통해 분석 제외 영역을 검출하고, 이를 배제하는 방법의 일 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 이미지에 대한 패턴 분석 방법에 대한 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템(1000)에 대한 개념도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템(1000)은 차량(40)에 장착된 계측부(110)를 통해 전력 설비(20)에 대한 열화상 이미지를 촬영하고, 이를 근거로 해당 전력 설비(20)에 대한 진단을 수행하는 것을 특징으로 한다. 이러한 진단 과정은 차량의 정지 상태 및 주행 상태에 관계 없이, 이루어질 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 시스템(1000)에 따르면, 차량의 상부에 탑재된 계측부(110)에서 전력 설비(20)를 자동으로 검출하고, 검출된 전력 설비(20)에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 것을 특징으로 한다. 이하, 도 2를 참조로, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 설지 장치(100)에 대한 설명이 이루어진다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)에 대한 블록도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)는 계측부(110), 제어부(120), 판단부(130), 처리부(140), 입력부(150), 디스플레이부(160) 및 위치 추적부(170)를 포함하여 구성될 수 있다. 아래에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)에 포함된 각 구성들에 대한 설명이 이루어진다.
먼저, 계측부(110)는 차량의 상부에 장착되어, 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 기능을 한다. 이를 위해, 계측부(110)는 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 이에 따라, 촬영 모듈은 팬틸트 모듈에 의해 상하 좌우로 움직일 수 있다. 그리고, 촬영 모듈은 예를 들어, 적외선 열화상 카메라 및 CCD(charge-coupled device) 카메라를 포함할 수 있다. 즉, 일반적인 상황에선 적외선 열화상 카메라를 이용하여 전력 설비를 촬영하되, 열화상 카메라로 적출이 곤란한 기자재 표면의 균열, 크랙 등의 외관 진단을 요구되는 경우, CCD 카메라로 촬영을 수행할 수 있다.
또한, 일반적으로 전력 설비는 차량이 주행하는 도로방향에서 왼쪽으로 약 20 내지 30°, 그리고 위쪽으로 40 내지 50°에 위치하므로, 팬틸트의 프리셋 기능을 이용하여 계측부의 촬영을 도울 수 있다. 또한, 이러한 프리셋 설정 시간은 차량의 속도마다 상이하게 설정될 수 있다.
또한, 계측부(110)는 적외선 조명 모듈을 더 포함하여 구성될 수 있다. 일반 가시광선 파장대의 경우, 강한 빛으로 인해 측정을 위한 조사 시, 전방의 차량이나 주택에 피해를 줄 수 있는 상황이 존재한다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 계측부(110)는 적외선 조명을 이용하여 야간 진단에 따른 설비의 시야를 확보할 수 있다.
또한, 계측부(110)는 대기 온도 및 주변 습도를 측정하는 온도 및 습도 측정 모듈을 더 포함하여 구성될 수 있다.
위치 추적부(170)는 차량의 위치 정보를 추정하는 기능을 한다. 예를 들어, 위치 추적부(170)는 GPS(Global Positioning System)를 포함하여 구성될 수 있다. 상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)는 주행 중인 또는 정차 상태인 차량에 장착된 계측부(110)를 이용하여 열화상 이미지를 촬영하고, 이를 근거로 전력 설비를 진단하는 기술이다. 다만, 이러한 전력 설비는 전국적으로 수백만 개가 존재하므로, 각 전력 설비에 대해 올바른 진단을 수행하더라도 관리가 쉽지 않다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 장치(100)는 저장부에 저장된 또는 외부 시스템과의 연통을 통해 진단 대상에 포함된 전력 설비에 대한 진단 정보를, 전력 설비가 설치된 전주 정보를 근거로 각각을 구분하여 진단 및 저장을 수행할 수 있다. 또한, 상술한 전주와 전력 설비를 대응시키는 방법 외에, 촬영된 열화상 이미지에 해당 GPS 좌표를 포함하여, 각 전력 설비를 구분하는 방식도 이용될 수 있다.
입력부(150)는 팬틸트 모듈의 수동 조작을 위해 예를 들어, 상하 좌우 방향 조정을 위한 조이스틱과, 열화상 이미지 저장을 위한 버튼이 포함된 3축 조정 장치로 구성될 수 있다.
판단부(130)는 계측부(110)를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 기능을 한다.
제어부(120)는 전력 설비가 감지된 것으로 판단될 때, 계측부(110)를 통해 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 기능을 한다.
처리부(140)는 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해 열화상 이미지에 포함된 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 기능을 한다. 구체적으로, 처리부(140)는 열화상 이미지를 3개의 영역 즉, 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 구분하고, 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 기능을 수행한다. 구체적으로, 처리부(140)를 통해 이루어지는 진단 방법은 다음과 같다.
먼저, 처리부(140)는 열화상 이미지에 대한 히스토그램 분석을 수행한다. 여기서, 처리부(140)를 통해 생성된 히스토그램에 대한 예시는 도 3에 도시된다. 도 3에서, x 축은 온도 대역폭을 나타내고, y 축은 픽셀 개수를 나타낸다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 처리부(140)는 열화상 이미지의 온도 대역별 히스토그램에 의한 픽셀 분포도를 계산하여 배열을 할 수 있다. 다만, 이러한 히스토그램만으로는 주위 배경과 전력 설비의 구분이 용이하지 않다.
이에 따라, 처리부(140)는 주위 배경과 전력 설비의 구분을 위해, 해당 히스토그램에 대해 일정 온도 간격 스캔 작업을 수행한다. 적외선 열화상 이미지는 히스토그램의 온도 대역폭(256단계)을 사용자가 정한 특정 온도 대역으로 스캔함으로 온도 대역 별로 픽셀분포도를 계산하여 영역별 온도 값을 찾아낸다. 여기서, 온도 대역은 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 구분이 이루어질 수 있다. 즉, 전력 설비에 대한 온도 범위인 설비 온도 범위를 기준으로, 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하고, 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 구분함으로써, 3개의 영역으로의 구분이 가능하다. 여기서, 영역을 3개로 구분하는 이유는, 일반적으로 열화상 이미지에는 전력 설비에 대한 영역 외에, 구름 등과 같은 배경 영역이 존재할 수 있기 때문이다. 또한, 아래에서 언급되는 전력 설비가 아닌 조명 또는 변압기와 같은 비분석 대상 설비도 구분하기 위함이다.
그 후, 처리부(140)는 분류를 간편하기 위하여, 열화상 이미지에 대한 이진화를 수행한다. 여기서, 이진화 방식은 처리부(140)를 통해 일정 온도 간격으로 스캔한 영상을 영역 안에 포함된 온도 대역의 영상은 흰색으로, 그렇지 않은 온도 대역의 영상은 검은색으로 표현하는 방식이다. 이렇게 처리부(140)를 통해 이진화된 이진화 영상에 대한 예시는 도 4a 내지 도 4d에 도시된다. 구체적으로, 도 4a는 본 발명의 처리부(140)를 통해 구분된 비분석 대상 설비 영역(예를 들어, 변압기, 조명 등)에 대한 이진화 영상을 나타내고, 도 4b 및 도 4c는 본 발명의 처리부(140)를 통해 구분된 분석 대상 설비 영역에 대한 이진화 영상을 나타내며, 도 4d는 배경 잡음 영역에 대한 이진화 영상을 나타낸다.
그 후, 처리부(140)는 상술한 온도 간격 스캔 및 이진화 영상 작업을 통해 고온부(변압기와 조명등과 같은 비분석 대상 설비), 분석 대상 설비 및 배경 잡음 영역(예를 들어, 저온부의 하늘 및 구름)에 대한 패턴을 분류한다. 일반적으로, 야간에 온도를 측정함에 있어서 외부의 잡음요소(겨울철 건축물의 난방으로 인한 열 누수 등)가 없는 상태에서는 고온부(변압기와 조명등과 같은 비분석 대상 설비) -> 분석대상 설비(건축물 또는 수목 등 포함) -> 저온부(예를 들어, 저온부의 하늘 및 구름과 같은 배경 잡음 영역) 순서로 분류하게 된다. 이 기법을 사용함으로써 원하는 대상물을 분석대상에 포함하며 분석대상이 아닌 건축물, 가로등, 수목 등 불필요한 영상을 구분할 수 있다.
그 후, 처리부(140)는 상술한 이진화 영상에 대해 그리드 분석을 수행할 수 있다. 구체적으로 처리부(140)는 이진화 영상에 대해 이상분에 대한 템플릿을 생성하고, 이상분을 표준화함으로써, 그리드 분리 작업을 수행할 수 있다. 그 후, 온도 차이에 대한 추출대상 기준 조건을 제시하면, 추출 대상 분리작업을 수행한 후, 이상 발열개소를 찾아가게 되며 수행 후에는 이상개소 적출분에 대한 온도분석을 하게 된다.
도 5a 및 도 5b는 화면상을 일정 간격으로 나눔으로써 전력설비의 분포도를 판단하는 그리드 분석을 수행하는 도면이다. 여기서, 도 5a는 분석 대상 설비인 전력 설비에 대한 그리드 분류 화상을 나타내고, 도 5b는 분석 대상이 아닌 배경 잡음 예를 들어, 구름을 제거하는 기술을 표현한 그리드 분류 화상을 나타낸다. 전력 설비를 측정함에 있어서 설비 또는 구름이 가장 큰 분포를 차지하게 되는데 그리드 분석을 통하여 분류된 영상 중 연결성 및 스캔 영상의 전후 영상 변화도를 분석하여 진단 대상설비를 찾아낼 수 있다.
또한, 처리부(140)는 상술한 과정을 통해 분류된 패턴 중, 분석하고자 하는 전력 설비를 검출하고, 이진화 패턴에 분포되어 있는 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여, 이를 설비 온도로 설정한다. 그리고, 처리부(140)는 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정한다. 여기서, 스팬 온도 범위는 육안 식별을 양호하게 하기 위해, 설비 온도를 중심으로 예를 들어, 5℃의 온도로 결정할 수 있다. 여기서, 온도 범위는 가급적 높지 않고 낮은 수치로 이루어지는 것이 바람직한데, 이는 이상설비의 작은 온도차를 온도 차이에 따라 달리 표현하는 색상을 육안으로 쉽게 확인이 가능하기 때문이다. 이렇게 스팬 온도 범위를 조정하고, 이에 따라 설비의 이상 여부가 추출된 화상에 대한 예시는 도 6a 및 도 6b에 도시된다. 도 6b에 도시된 것처럼, 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분된다. 이에 따라, 처리부(140)는 디스플레이부(160)를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 상기 분석 대상 설비 영역을 디스플레이할 수 있다.
또한, 다른 방법으로는 전력설비의 기자재 표면온도를 추출하기 위해, 계측부(140)에 포함된 온도 및 습도 측정 모듈을 통해 측정된 온도 정보를 이용하여 촬영 모듈(예를 들어, 적외선 열화상 카메라)의 측정 기능을 조절할 수 있다. 즉, 외부 온도 및 습도 값을 이용하여 온도 변화에 따라 스팬 온도 및 레벨 온도 값 설정 시, 이를 자동으로 조정할 수 있다.
또한, 처리부(140)는 전력설비의 정상 설비와 이상설비의 온도차를 구할 수 있다. 상술한 바와 같이, 처리부(140)는 열화상 이미지 중, 배경 부분과 비분석 대상 설비를 제외하고, 분석하고자 하는 전력 설비에 대해서만 분석을 수행한다. 이에 따라, 처리부(140)는 분석하고자 하는 전력 설비에 해당하는 온도범위 중, 최저 온도를 기준온도로 설정하고, 이상 발열된 최고 온도를 찾아 서로간의 온도 차를 표현할 수 있다.
위에서 설명한 바와 같이, 처리부(140)는 열화상 이미지에서 비분석 대상 영역과 배경 잡음 영역을 배제함으로써 전력 설비에 대한 분석 대상 설비 영역을 추출하고, 해당 영역에 대한 스팬 온도 범위 조정을 통해 전력 설비에 대한 진단을 수행하는 것을 특징으로 한다. 즉, 도 7a에 도시된 원본 열화상 이미지에서, 도 7b에 도시된 고온부(변압기, 가로등)를 배제하여, 도 7c에 도시된 것처럼 대상 설비를 추출하고, 도 7d 및 도 7e에 도시된 것처럼 비분석 대상 설비와 구름 등을 구분하여 도 7f에 도시된 것처럼, 분석 대상 설비를 추출한다. 또한, 스팬 온도 조절을 통해 이상 설비에 대한 진단을 수행할 수 있다.
또한, 처리부(140)는 GPS 정보를 이용하여 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단할 수 있다. 또한, 처리부(140)는 열화상 이미지 마다 해당 GPS 정보를 추가하여 사용자에게 디스플레이 하는 처리를 수행하는 것도 가능하다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 방법에 대한 흐름도이다. 이하, 도 8을 참조로, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력설비 진단 방법에 대한 설명이 이루어진다. 이하에서는 위에서 설명한 부분과 중복되는 사항은 생략하여 설명이 이루어진다.
먼저, 차량의 위치 정보를 추적하는 단계(S110)가 수행된다. 상술한 바와 같이, 전력 설비의 경우 전국적으로 수백만 개가 존재하므로, 이를 구분하여 진단을 수행하는 것이 중요하다. 이에 따라, 본 발명에서는 차량의 위치 정보를 추적하고, 이하에서 설명되는 것처럼 해당 열화상 이미지에 GPS 정보를 추가하여 구분하는 것을 특징으로 한다,
그 후, 판단부에 의해, 계측부를 통해 전력 설비가 감지되었는지 판단하는 단계(S120)가 이루어진다. 여기서, 계측부는 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부를 포함할 수 있다. S120 단계에서 계측부를 통해 전력 설비가 감지된 것으로 판단된 경우, 제어는 S130 단계로 전달된다. 그렇지 않은 경우, 제어는 다시 S110 단계로 전달되어 상기 단계들을 재수행한다.
S130 단계는 팬틸트 제어를 통해 촬영 모듈로 전력 설비를 촬영하여, 열화상 이미지를 생성하는 단계이다.
그 후, 처리부에 의해, 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 수행하고(S140), 열화상 이미지를 3개의 영역으로 분류하는 단계(S150)가 이루어진다. 여기서, S140 단계를 통해 이루어지는 분석 방법은 위에서 도 2 내지 도 7을 참조로 상세히 이루어졌고, 아래에서 도 9를 참조로 더 언급되므로, 이에 대한 설명은 생략한다.
그리고, S150 단계로 언급된 3개의 영역은 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 포함한다. 여기서, 분석 대상 설비 영역은 진단을 수행하고자 하는 대상 전력 설비에 대한 영역을 나타내고, 비분석 대상 설비 영역은 변압기 및 조명등과 같이 필터링 되어야 할 영역을 나타내며, 배경 잡음 영역은 구름 및 하늘과 같이 필터링 되어야 할 영역을 나타낸다. 이러한 3개의 영역의 구분은 위에서 설명한 것처럼 열화상 이미지에 포함된 온도 정보를 근거로 이루어질 수 있다. 즉, 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하고, 열화상 이미지에서 온도 값이 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류하며, 온도 값이 설비 온도 범위 내인 경우, 이를 분석 대상 설비 영역으로 분류할 수 있다.
그 후, 처리부에 의해, 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계(S160)가 이루어진다. 여기서, 전력 설비에 대한 이상 여부 진단은 온도 정보를 이용한 기설정된 판정 기준을 통해 이루어질 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 이미지에 대한 패턴 분석 방법에 대한 흐름도이다. 이하, 도 9를 참조로 도 8의 S140 단계에 대한 설명이 이루어진다. 또한, 이하의 서술에서는 위에서 설명된 부분과 중복되는 부분은 생략하여 설명이 이루어진다.
먼저, 온도 정보를 근거로 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하는 단계(S141)가 이루어진다.
그 후, 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계(S142)가 이루어진다. 상술한 것처럼, 3개의 히스토그램 서브 영역은 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역을 나타낸다. 이들 영역에 대한 설명은 위에서 상세히 이루어졌으므로, 추가적인 설명은 생략한다. 이들 영역에 대한 구분은 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 이루어질 수 있다.
그 후, 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 열화상 이미지를 이진화 시키는 단계(S143)가 이루어진다. 여기서, 이진화 방식은 처리부를 통해 일정 온도 간격으로 스캔한 영상을 영역 안에 포함된 온도 대역의 영상은 흰색으로, 그렇지 않은 온도 대역의 영상은 검은색으로 표현하는 방식을 나타낸다.
그 후, 상기 이진화 영상에 대해 패턴 분류를 수행하는 단계(S144), 그리고 이진화 영상에 대해 그리드 분석을 수행하는 단계(S145)가 이루어진다. S144 및 S145 단계를 통해 이루어지는 과정은 위에서 상세히 설명하였으므로, 이에 대한 추가적인 설명은 생략한다.
그 후, 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정하는 단계(S146)가 이루어진다. 여기서, 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분될 수 있어서, 분석 대상 설비 영역에서 전력 설비는 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 디스플레이부를 통해 디스플레이된다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : 전력설비 진단 장치 110 : 계측부
120 : 제어부 130 : 판단부
140 : 처리부 150 : 입력부
160 : 디스플레이부 170 : 위치 추적부

Claims (19)

  1. 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 상기 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부;
    상기 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 판단부;
    상기 계측부를 통해 상기 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 촬영하는 제어부; 및
    상기 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 상기 열화상 이미지를 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하고, 상기 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 처리부를 포함하고,
    상기 처리부는,
    온도 정보를 근거로 상기 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하고, 기설정된 설비 온도 범위를 근거로 상기 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하며, 상기 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 상기 열화상 이미지를 이진화 시킴으로써 패턴 분류를 수행하며,
    상기 처리부는,
    상기 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 상기 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 상기 3개의 히스토그램 서브 영역에 대한 분류를 수행하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 장치.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분되고, 상기 처리부는 디스플레이부를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 상기 분석 대상 설비 영역을 디스플레이하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    기설정된 판정 기준에 따라, 상기 설비 온도를 근거로 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 위치 정보를 추적하는 위치 추적부를 더 포함하고,
    상기 처리부는 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 상기 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 계측부는,
    대기 온도 및 주변 습도를 측정하는 온도 및 습도 측정 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 장치.
  11. 판단부에 의해, 차량의 상면에 장착되는 팬틸트 모듈과, 상기 팬틸트 모듈의 상부에 장착되는 촬영 모듈을 포함하는 계측부를 통한 전력 설비의 감지 여부를 판단하는 단계;
    전력 설비가 감지된 경우, 제어부에 의해 상기 전력 설비에 대한 열화상 이미지를 상기 계측부를 통해 촬영하는 단계;
    처리부에 의해, 상기 열화상 이미지에 대한 패턴 분석을 통해, 상기 열화상 이미지를 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계; 및
    상기 처리부에 의해, 상기 분석 대상 설비 영역에 포함된 온도 정보를 근거로, 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계를 포함하고,
    상기 열화상 이미지를 상기 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계는,
    온도 정보를 근거로 상기 열화상 이미지에 대한 히스토그램을 생성하는 단계;
    기설정된 설비 온도 범위를 근거로 상기 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계; 및
    상기 3개의 히스토그램 서브 영역을 근거로 상기 열화상 이미지를 이진화 시키는 단계를 포함하며,
    상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는,
    상기 분석 대상 설비 영역에 대한 히스토그램 서브 영역에서, 가장 많은 픽셀에 해당하는 온도를 추출하여 설비 온도로 설정하고, 상기 설비 온도와 기설정된 스팬 온도 설정값의 가산 및 감산을 통해 스팬 온도 범위를 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 히스토그램을 3개의 히스토그램 서브 영역으로 분류하는 단계는,
    상기 히스토그램을 고온부에서 저온부 순으로 분석함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 열화상 이미지를 상기 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계는,
    상기 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위를 초과하는 영역을 비분석 대상 설비 영역으로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 열화상 이미지를 상기 분석 대상 설비 영역, 비분석 대상 설비 영역 및 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계는,
    상기 열화상 이미지에서 온도 값이 상기 설비 온도 범위 미만인 영역을 배경 잡음 영역으로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력 설비 진단 방법.
  16. 삭제
  17. 제11항에 있어서,
    상기 스팬 온도 범위는 복수의 온도 레벨로 구분되고,
    상기 처리부에 의해, 디스플레이부를 통해 각 온도 레벨에 따라 상이한 색으로 상기 분석 대상 설비 영역을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는,
    기설정된 판정 기준에 따라, 상기 설비 온도를 근거로 상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    위치 추적부에 의해, 상기 차량의 위치 정보를 추적하는 단계를 더 포함하고,
    상기 전력 설비에 대한 이상 여부를 진단하는 단계는 기저장된 복수의 전주들에 대한 정보를 근거로, 상기 복수의 전주들에 설치된 전력 설비 각각을 구분하여 진단하는 것을 특징으로 하는, 전력설비 진단 방법.
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