KR102023470B1 - 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법 - Google Patents
비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, 다수개의 태양광 모듈; 열화상 카메라가 장착되어 상기 태양광 모듈을 촬영하는 무인항공기 및 상기 태양광 모듈을 촬영하기 위해 상기 무인 항공기의 비행경로를 생성하는 서버를 포함하되, 상기 서버는 데이터 베이스(DB); 위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 상기 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 정보 획득부; 상기 위성 이미지에서 상기 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 이미지 처리부; 분리된 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출하는 좌표 추출부; 상기 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 상기 촬영좌표 사이의 최단 거리로 비행경로를 생성하는 경로 생성부; 생성된 비행경로를 따라 상기 무인항공기가 비행하도록 제어하는 제어부; 상기 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 상기 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 경로 판단부 및 상기 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 영상 분석부를 포함하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 제공할 수 있다.
Description
본 발명은 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로를 생성하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법에 관한 것이다.
태양광은 태양 에너지를 전기 에너지로 변환하는 친환경 기술로 주목받고 있고, 급격한 기술 발전으로 가격이 하락함에 따라 수요가 확대되면서 대규모 태양광 발전소가 많이 형성되고 있다.
현재 국내 태양광 발전소는 약 1만 곳을 육박하고 있으며, 초기 태양광 발전소의 경우 7 내지 8년 경과로 유지관리의 중요성이 대두되고 있다.
태양광 발전소의 유지관리는 발전량과 직결되기 때문에 유지관리를 위해 많은 시간 및 인적자원을 투입하고, 태양광 모듈을 검사하기 위한 연구 개발이 활발하게 수행되고 있다.
최근 무인항공기가 급부상하면서 무인항공기에 열화상 카메라를 장착하여 태양광 발전소의 태양광 모듈의 표면의 열화상 영상을 촬영하여 결함 검출 및 관리를 하고 있다.
이때, 무인항공기를 이용하여 유효한 열화상 이미지를 획득하기 위해서는 적절한 촬영조건이 요구된다.
즉, 무인항공기의 적절한 위치의 비행경로가 설정되는 것이 필요한데, 현재는 인력에 의해 직접 수동적으로 좌표를 설정하고 비행경로를 생성하고 있어 적절한 촬영조건에 맞는 비행경로를 생성하기 어렵고 대규모 발전소의 경우 많은 시간이 필요한 문제점이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하고자, 본 발명은 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로를 생성하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템은 다수개의 태양광 모듈; 열화상 카메라가 장착되어 상기 태양광 모듈을 촬영하는 무인항공기 및 상기 태양광 모듈을 촬영하기 위해 상기 무인 항공기의 비행경로를 생성하는 서버를 포함하되, 상기 서버는 데이터 베이스(DB); 위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 상기 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 정보 획득부; 상기 위성 이미지에서 상기 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 이미지 처리부; 분리된 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출하는 좌표 추출부; 상기 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 상기 촬영좌표 사이의 최단 거리로 비행경로를 생성하는 경로 생성부; 생성된 비행경로를 따라 상기 무인항공기가 비행하도록 제어하는 제어부; 상기 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 상기 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 경로 판단부 및 상기 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 영상 분석부를 포함하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 상기 정보 획득부는 1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 더 획득하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 이미지 처리부는 상기 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만 분리하고 이진화하는 RGB 모델부; 상기 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만 분리하고 이진화하는 HSV 모델부 및 상기 RGB 모델부 및 HSV 모델부로부터 이진화된 이미지를 정합하여 상기 태양광 모듈을 분리하는 이미지 정합부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 RGB 모델부는 상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 위성 이미지를 상기 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리하는 단계; 상기 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계; 상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계 및 상기 히스토그램 평활화된 이미지를 이진화하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 HSV 모델부는 상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계; 상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계; 상기 히스토그램 평활화된 이미지를 상기 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계 및 상기 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 이진화하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 좌표 추출부는 상기 분리된 태양광 모듈에서 각 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하는 점좌표 추출부 및 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 각 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출하는 촬영좌표 추출부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 촬영좌표 추출부는 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고, 상기 초기 조건을 이용하여 상기 무인항공기의 촬영 고도 및 상기 태양광 모듈의 중심점으로부터 촬영 거리를 하기 수학식 1 및 2를 통해 계산하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
[수학식 2]
(여기서, h는 촬영 고도, hp는 태양광 모듈 설치 높이, hc는 태양광 모듈로부터의 고도, dist는 촬영 거리, β는 태양광 모듈 설치 각도, θ는 열화상 카메라의 촬영 각도임.)
또한, 상기 촬영좌표 추출부는 상기 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 상기 촬영좌표를 추출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 경로 생성부는 하기 수학식 3의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 상기 비행경로를 생성하고, 상기 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행되는 것을 특징으로 한다.
[수학식 3]
(여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리임.)
본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법에 있어서, (a) 서버가 위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 상기 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 단계; (b) 상기 서버가 상기 위성 이미지에서 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 단계; (c) 상기 서버가 1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 설정받는 단계; (d) 상기 서버가 분리된 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 및 초기 조건을 이용하여 촬영 좌표를 추출하는 단계; (e) 상기 서버가 상기 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 상기 촬영좌표 사이의 최단거리로 비행경로를 생성하는 단계; (f) 상기 서버가 열화상 카메라가 장착된 무인항공기에 비행경로를 전송하고, 상기 무인항공기가 수신받은 비행경로에 따라 비행하며 상기 태양광 모듈을 촬영하는 단계; (g) 상기 서버는 상기 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 상기 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 단계 및 (h) 상기 서버가 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 단계를 포함하는 태양광 모듈 감시 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계는 상기 서버가 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 이진화하는 제1 이진화 단계; 상기 서버가 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 이진화하는 제2 이진화 단계 및 상기 제1 이진화 단계 및 제2 이진화 단계에서 이진화된 이미지를 정합하여 상기 태양광 모듈을 분리하는 태양광 모듈 검출 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제1 이진화 단계는 상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 위성 이미지를 상기 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리하는 단계; 상기 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계; 상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계 및 상기 히스토그램 평활화된 이미지를 이진화하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제2 이진화 단계는 상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계; 상기 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계; 상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계; 상기 히스토그램 평활화된 이미지를 상기 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계 및 상기 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 이진화하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (d) 단계는 상기 서버가 분리된 태양광 모듈에서 각 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하는 점좌표 추출단계; 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고, 상기 초기조건을 이용하여 상기 무인항공기의 촬영 고도 및 태양광 모듈의 중심점으로부터 촬영 거리를 계산하는 좌표 계산단계 및 상기 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 상기 촬영좌표를 추출하는 촬영좌표 추출단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (e) 단계는 하기 수학식 3의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 상기 비행경로를 생성하고, 상기 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 3]
(여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리임.)
본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법은 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 태양광 모듈의 설치 조건에 따른 좌표를 추출하여 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로를 생성할 수 있다.
이에 따라, 자동화로 최적의 비행경로를 생성하기 때문에 사용자의 편의성을 증대시키고, 무인항공기를 이용하여 시간 및 비용을 최소화할 수 있다.
또한, 태양광 모듈을 효과적으로 감시할 수 있고, 악천후 환경에서도 정확한 태양광 모듈의 상태를 제공하여 감시에 대한 정밀도 및 신뢰도를 높일 수 있다.
또한, 생성된 비행경로에 따라 무인항공기가 비행시 GPS를 이용하여 무인항공기의 현재 위치와 생성된 비행경로의 일치여부를 판단하여 조율함으로써 정확성을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 서버의 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 검출된 태양광 모듈에 추출된 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 위치를 표시한 모습을 나타낸 예시도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 촬영 고도 및 태양광 모듈의 중심점으로부터의 거리를 구하기 위한 식을 그림으로 표현한 개념도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 비용함수를 이용하여 계산된 촬영좌표 간에 거리를 좌표계를 이용하여 표시한 예시도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 생성된 비행경로를 표시하여 나타낸 예시도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 분리하는 단계(S200)를 나타낸 흐름도.
도 10은 도 9의 제1 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 11은 도 9의 제2 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 촬영좌표를 추출하는 단계(S400)를 나타낸 흐름도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 서버의 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 검출된 태양광 모듈에 추출된 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 위치를 표시한 모습을 나타낸 예시도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 촬영 고도 및 태양광 모듈의 중심점으로부터의 거리를 구하기 위한 식을 그림으로 표현한 개념도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 비용함수를 이용하여 계산된 촬영좌표 간에 거리를 좌표계를 이용하여 표시한 예시도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 생성된 비행경로를 표시하여 나타낸 예시도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 분리하는 단계(S200)를 나타낸 흐름도.
도 10은 도 9의 제1 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 11은 도 9의 제2 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 촬영좌표를 추출하는 단계(S400)를 나타낸 흐름도.
이하, 도면을 참조한 본 발명의 설명은 특정한 실시 형태에 대해 한정되지 않으며, 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이하의 설명에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용되는 용어로서, 그 자체에 의미가 한정되지 아니하며, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서 전체에 걸쳐 사용되는 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 이하에서 기재되는 "포함하다", "구비하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로 해석되어야 하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부한 도 1 내지 도 12를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 검출된 태양광 모듈에 추출된 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 위치를 표시한 모습을 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 무인항공기의 촬영 고도 및 태양광 모듈의 중심점으로부터의 거리를 구하기 위한 식을 그림으로 표현한 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 비용함수를 이용하여 계산된 촬영좌표 간에 거리를 좌표계를 이용하여 표시한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템의 생성된 비행경로를 표시하여 나타낸 예시도이다.
본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템은 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 태양광 모듈의 설치 조건에 따른 좌표를 추출하여 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로 자동으로 생성하여 태양광 모듈의 감시에 대한 비용 대비 효율을 향상시키기 위한 것이다.
도 1 내지 3을 참조하면, 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템은 위성(3), 태양광 모듈(4), 무인항공기(2) 및 서버(1)를 포함할 수 있다.
위성(3)은 지피에스(GPS; Global Positioning System)기반인 인공위성으로, 지상 고도 2만 내지 2.5 만 킬로미터(Km)의 상공, 바람직하게는 평균 약 20,183 km의 고도를 일정하게 운항하는 24개 이상으로 구성되며, 각 인공위성(3)은 해발, 경도, 위도 및 시간으로 분석될 수 있는 지피에스 정보 신호를 무상으로 방송하는 범세계적인 위치 결정 시스템이다.
이러한 인공위성(3)은 서버(1)로 위성 이미지를 전송할 수 있다.
태양광 모듈(4)은 다수개가 구비되어 태양광을 전기에너지로 변환할 수 있다. 이러한 태양광 모듈(4)은 지지프레임 및 지지프레임에 격자 형태로 배열된 태양전지셀을 포함할 수 있다.
또한, 태양광 모듈(4)은 지지프레임에 위치정보식별수단(미도시)이 구비되어 태양광 모듈의 각각의 위치정보를 식별할 수 있도록 한다.
즉, 본 발명의 태양광 모듈 감시 시스템으로부터 검출된 이상 태양광 모듈의 위치가 어디인지 용이하게 파악할 수 있도록 한다.
무인항공기(2)는 열화상 카메라(200)가 장착되어 태양광 모듈(4)을 촬영할 수 있다.
이러한 무인항공기(2)는 일반적으로 사용되는 무인항공기(UAV)를 사용할 수 있고, 열화상 카메라(200), GPS(210), 송수신부(220), 구동제어부(230) 및 배터리(미도시)를 포함할 수 있다.
열화상 카메라(200)는 무인항공기(2)가 비행경로를 따라 비행시 태양광 모듈(4)을 촬영하여 열화상 영상을 송수신부(220)를 통해 서버(1)로 전송할 수 있다.
GPS(210)는 무인항공기(2)의 비행시 무인항공기(2)의 현위치에 해당하는 GPS 정보를 송수신부(220)를 통해 서버(1)로 전송할 수 있다.
또한, GPS(210)는 무인항공기(2)가 비행경로를 따라 자동비행을 수행할 수 있도록 한다.
송수신부(220)는 서버(1)와 무선 연동되어 서버(1)로부터 작동 on 신호 및 비행경로를 수신받아 구동제어부(230)로 전달하고, 열화상 카메라(200)로부터 촬영된 열화상 영상, GPS 정보 등을 서버(1)로 전송할 수 있다.
또한, 송수신부(220)는 서버(1)로부터 수신되는 정보들을 전송받을 수 있다.
즉, 송수신부(220)는 서버(1)로부터 보정 정보를 수신받아 구동제어부(230)에 전달할 수도 있다.
구동제어부(230)는 송수신부(220)로부터 작동 on 신호 및 비행경로를 전달받아, 무인항공기(2)를 작동시키고 비행경로에 따라 무인항공기(2)가 비행하도록 제어할 수 있다.
또한, 구동제어부(230)는 서버(1)에서 비행경로 이탈이 판단되어 보정정보가 수신되면 보정정보에 따라 비행경로에 해당하는 위치에 무인항공기(2)가 위치하도록 제어할 수 있다.
배터리(미도시)는 무인항공기(2)의 전원을 공급하고 외부 전원으로부터 충전이 가능할 수 있다.
서버(1)는 태양광 모듈을 촬영하기 위해 무인항공기(2)의 비행경로를 생성할 수 있다.
이를 위해, 서버(1)는 데이터 베이스(이하 'DB'라고 함)(100), 정보 획득부(110), 이미지 처리부(120), 좌표 추출부(130), 경로 생성부(140), 제어부(150), 경로 판단부(160) 및 영상 분석부(170)를 포함할 수 있다.
DB(100)는 제어부(150)와 연결되어 위성 이미지, 좌표계, 열화상 영상, 유효한 영화상 이미지, 촬영 좌표, 비행경로 등을 저장할 수 있다. 즉, 서버(1)에서 획득, 수신받거나 생성, 추출, 계산되는 정보들을 모두 저장할 수 있다.
이에 따라, 이하에서는 DB(100)에 정보들이 저장되는 과정에 대하여는 생략하기로 한다.
정보 획득부(110)는 인공위성(3)으로부터 위성 이미지를 획득하고, 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득할 수 있다.
여기서 좌표계는 경위도 좌표계 또는 UTM 좌표계일 수 있다.
경위도 좌표계는 지구상의 절대적 위치를 표시하는데 일반적으로 널리 쓰이는 좌표계로, 3차원 구면좌표계에서는 구의 반지름 ρ와 2개의 편각 θ, Φ(ρ, θ, Φ)의 3개의 실수가 대응하여야 하지만, 통상 지구좌표계에서는 경도 λ와 위도 Φ에 의한 좌표(λ, Φ)로 수평위치를 나타내는 좌표계이다.
UTM 좌표계는 적도를 횡축으로 하고 자오선을 종축으로 하는 국제 평면 직각 좌표로, 국제 횡(橫) 메르카토르 도법으로 지구 전체를 원통으로 감싸는 형태의 좌표계이다.
또한, 정보 획득부(110)는 1회 촬영 면적, 고도(hc), 촬영 각도(θ), 태양광 모듈 설치 각도(β) 및 태양광 모듈 설치 높이(hp)를 포함하는 초기 조건을 더 획득할 수 있다. 이 초기 조건은 관리자로부터 입력되어 설정받을 수 있는 값들로, 촬영 좌표를 계산하는데 필요한 변수값들에 해당한다.
여기서 1회 촬영 면적은 무인항공기(2)의 열화상 카메라(200)의 촬영 면적으로, 이미지 처리부(120)에서 태양광 모듈이 검출된 후에 태양광 모듈의 면적을 파악하여 결정될 수 있다.
고도는 태양광 모듈(4)의 아랫면부터 무인항공기(2)까지의 높이이다.
촬영 각도는 무인항공기(2)의 열화상 카메라(200)의 각도와 태양광 모듈(4)의 중심점의 법선(N)과의 각도이다.
이때, 열화상 카메라(200)가 태양광 모듈(4)의 중심의 수직방향으로 촬영하는 것이 좋기 때문에 열화상 카메라(200)의 각도가 법선(N)과 근접할 수록 좋아, 촬영 각도는 0°이 가장 바람직하며, 오차범위 5° 내로 설정하는 것이 바람직하다.
이미지 처리부(120)는 정보 획득부(110)에서 획득된 위성 이미지에서 태양광 모듈을 검출하고 분리할 수 있다.
이를 위해, 이미지 처리부(120)는 RGB 모델부(121), HSV 모델부(122) 및 이미지 정합부(123)를 포함할 수 있다.
RGB 모델부(121)는 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리하고 이진화할 수 있다.
더욱 상세하게는, RGB 모델부(121)는 노이즈를 제거하는 단계, 블루 성분만을 분리하는 단계, 색상 대비를 증가시키는 단계, 히스토그램 평활화하는 단계 및 이진화하는 단계를 수행할 수 있다.
노이즈를 제거하는 단계는 중앙값 필터(Median Filter) 또는 선명화 필터(Sharpening Filter)를 이용하여 위성 이미지의 노이즈를 제거할 수 있다.
블루 성분만을 분리하는 단계는 노이즈가 제거된 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리할 수 있다. 이는 태양광 모듈이 대부분 푸른색 색상을 가지고 있기 때문에 위성 이미지에서 태양광 모듈을 분리하기 위한 것이다.
여기서, RGB 모델은 가장 기본적인 색상모델로서 색(color)을 Red, Green, Blue의 3가지 성분의 조합으로 생각하는 것이다. 예를 들어, RGB 모델에서 검은색은 R=G=B=0, 흰색은 R=G=B=255, 빨강색은 R=255, G=B=0, 노란색은 R=G=255, B=0로 표현되어 색을 나타낼 수 있다.
색상 대비를 증가시키는 단계는 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시킬 수 있다. 이는 태양광 모듈이 색상 차이로 더욱 강조되어 보이도록 할 수 있다.
히스토그램 평활화하는 단계는 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화할 수 있다.
여기서 히스토그램 평활화(Histogram Equlziation)는 색상의 빈도수를 균등하게 만드는 작업이다.
예를 들어, 일반적으로 이미지의 크기가 0~255의 크기 중 0~10 이하의 크기로만 구성되어 있다면 검은 이미지가 되지만, 0~10을 히스토그램 평활화를 통해 0~255의 크기로 스케일 변환을 수행하여 비슷한 색상에서도 차이를 극명하게하여 확실히 보일 수 있는 효과를 갖을 수 있다.
이진화하는 단계는 히스토그램 평활화된 이미지를 문턱처리하여 이진화할 수 있다.
여기서 이진화(Binarization)란 이미지를 참or거짓으로 변화하는 하는 것으로써, 이미지가 어떤 주어진 임계값(Threshold)보다 밝으면 참(1 or 흰색), 임계값보다 낮으면 거짓(0 or 검은색)으로 처리하는 문턱처리를 통해 이진화를 수행할 수 있다.
이때, 히스토그램 평활화된 추출하고자 하는 필요한 임계값(태양광 패널 색상값)을 기준으로 이진화를 할 수 있다.
HSV 모델부(122)는 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만 분리하고 이진화할 수 있다.
더욱 상세하게는, HSV 모델부(122)는 노이즈를 제거하는 단계, 색상 대비를 증가시키는 단계, 히스토그램 평활화하는 단계, 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계 및 이진화하는 단계를 수행할 수 있다.
노이즈를 제거하는 단계는 중앙값 필터(Median Filter) 또는 선명화 필터(Sharpening Filter)를 이용하여 위성 이미지의 노이즈를 제거할 수 있다.
색상 대비를 증가시키는 단계는 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시킬 수 있다. 이는 태양광 모듈이 색상 차이로 더욱 강조되어 보이도록 할 수 있다.
히스토그램 평활화하는 단계는 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화할 수 있다.
색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계는 히스토그램 평활화된 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리할 수 있다.
여기서 HSV 모델은 Hue(색조), Saturation(채도), Value(명도)의 3가지 성분으로 색을 표현하는 것으로, Hue는 색조(예: 붉은색 계열인지 푸른색 계열인지...)를, Saturation은 그 색이 얼마나 선명한(순수한) 색인지를, Value는 밝기(intensity)를 나타낸다.
이러한 HSV 모델은 우리가 색을 가장 직관적으로 표현할 수 있는 모델이며 또한 머리속에서 상상하는 색을 가장 쉽게 만들어낼 수 있는 모델이고, 영상처리/영상인식에서 HSV 모델을 사용할 때, H, S, V 각각은 0 ~ 255 사이의 값으로 표현되어 나타낼 수 있다.
이진화하는 단계는 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 문턱처리하여 이진화할 수 있다.
이미지 정합부(123)는 RGB 모델부(121) 및 HSV 모델부(122)로부터 이진화된 이미지를 정합하여 태양광 모듈(4)을 분리할 수 있다. 즉, 이진화된 두 이미지를 정합하여 태양광 모듈(4)과 비슷한 색상을 갖는 도로나 길은 검출되지 않고 태양광 모듈(4)만 검출하여 분리할 수 있다.
좌표 추출부(130)는 이미지 처리부(120)로부터 분리된 태양광 모듈(4)에서 각 태양광 모듈(4)의 가상의 중심점 및 4개의 코너점을 생성하고 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 촬영좌표를 추출할 수 있다.
이를 위해, 좌표 추출부(130)는 점좌표 추출부(131) 및 촬영좌표 추출부(132)를 포함할 수 있다.
점좌표 추출부(131)는 도 4에 도시된 바와 같이 분리된 태양광 모듈(4)에서 각 태양광 모듈의 가상의 중심점(xo) 및 4개의 코너점(x1, x2, x3 및 x4)을 생성하고, 생성된 중심점(xo) 및 4개의 코너점(x1, x2, x3 및 x4)의 좌표를 추출할 수 있다.
촬영좌표 추출부(132)는 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 각 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출할 수 있다,
더욱 상세하게는, 촬영좌표 추출부(132)는 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산할 수 있다. 이때, 계산된 방위각이 무인항공기(2)의 열화상 카메라(200)가 해당 태양광 모듈(4)을 촬영하는 촬영 방향으로 설정된다.
또한, 촬영좌표 추출부(132)는 초기 조건 및 중심점의 좌표를 이용하여 무인항공기(2)의 촬영 고도 및 태양광 모듈(4)의 중심점으로부터 촬영 거리를 계산하여 구할 수 있다.
도 5는 촬영 고도 및 촬영 거리를 구하기 위한 식을 그림으로 나타낸 것으로, 도 5에 도시된 h는 촬영 고도, hp는 태양광 모듈 설치 높이, hc는 태양광 모듈의 하면으로부터 무인항공기까지 높이(고도), dist는 촬영 거리, β는 태양광 모듈 설치 각도, θ는 열화상 카메라의 촬영 각도이다.
이에 따라, [수학식 1] 및 [수학식 2]를 이용하여 촬영 고도 및 촬영 거리를 구할 수 있다.
먼저, 촬영좌표 추출부(132)는 하기 [수학식 1]을 통해 촬영 고도(h)를 구할 수 있다.
또한, 촬영좌표 추출부(132)는 하기 [수학식 2]를 통해 촬영 거리(dist)를 구할 수 있다.
또한, 촬영좌표 추출부(132)는 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 촬영좌표를 추출할 수 있다.
경로 생성부(140)는 좌표 추출부(130)로부터 추출된 촬영좌표 중 초기지점을 선태하고 비용함수를 이용하여 촬영좌표 사이의 최단 거리로 비행경로를 생성할 수 있다.
즉, 도 6을 참조하면 경로 생성부(140)는 하기 [수학식 3]의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표(ni)에서 다른 촬영좌표(nj)와의 거리를 계산하고, 그 후 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 비행경로를 생성할 수 있다.
여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리이다.
단, 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 선택된 촬영좌표(ni)로 지정되어 수행될 수 있다.
또한, 한번 선택된 촬영좌표는 다음 계산에서 중복 선택이 되지 않도록 제외되고 수행됨으로써, 촬영좌표들을 모두 경유하는 비행경로를 생성할 수 있다.
제어부(150)는 경로 생성부(140)로부터 생성된 비행경로 및 무인항공기(2)의 작동 on신호를 무인항공기(2)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 무인항공기(2)가 작동되어 비행경로를 따라 비행할 수 있다.
또한, 제어부(150)는 경로 판단부(160)로부터 생성된 보정정보를 무인항공기(2)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 무인항공기(2)가 비행경로를 이탈한 경우에 보정정보에 따라 무인항공기(2)가 제어되어 비행경로에 해당하는 위치에 위치되도록 할 수 있다.
경로 판단부(160)는 무인항공기(2)로부터 GPS 정보를 수신받아 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단할 수 있다.
이에 따라, 태양광 모듈(4)의 감시에 대한 정확도 및 신뢰도를 높일 수 있다.
먼저, 현재 무인항공기(2)의 위치인 GPS 정보와 비행경로의 촬영좌표와 일치하는 경우 무인항공기(2)로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장할 수 있다.
반대로, 일치하지 않는 경우 유효한 열화상 이미지가 저장되지 않고, 무인항공기(2)는 비행경로를 따라 비행경로 중 하나의 촬영좌표에 도달할 때까지 비행될 수 있다.
또한, 무인항공기(2)의 위치가 비행경로에서 아예 벗어난 경우 보정 정보를 생성하여 무인항공기(2)로 전송되도록 할 수 있다.
보정 정보는 현재 위치에서 최단 거리 지점에 해당하는 비행경로 중 하나의 지점으로 가는 방향, 거리 정보일 수 있다.
영상 분석부(170)는 경로 판단부(160)로부터 저장된 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출할 수 있다.
이상, 앞서 설명한 구성을 기초하여 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법을 설명한다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 분리하는 단계(S200)를 나타낸 흐름도이다.
도 10은 도 9의 제1 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도이다.
도 11은 도 9의 제2 이진화 단계를 순차적으로 나타낸 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 모듈 감시 방법의 촬영좌표를 추출하는 단계(S400)를 나타낸 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법은 서버가 위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 단계(S100), 서버가 위성 이미지에서 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 단계(S200), 서버가 1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 설정받는 단계(S300), 서버가 분리된 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 및 초기 조건을 이용하여 촬영 좌표를 추출하는 단계(S400), 서버가 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 촬영좌표 사이의 최단거리로 비행경로를 생성하는 단계(S500), 서버가 열화상 카메라가 장착된 무인항공기에 비행경로를 전송하고, 무인항공기가 수신받은 비행경로에 따라 비행하며 태양광 모듈을 촬영하는 단계(S600), 서버는 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 단계(S700) 및 서버가 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 단계(S800)을 포함할 수 있다.
먼저, S100 단계에서 서버(1)가 위성(3)으로부터 위성 이미지를 획득하고, 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득할 수 있다.
S200 단계는 서버(1)가 위성 이미지에서 태양광 모듈(4)을 검출하고 분리할 수 있다.
더욱 구체적으로, 도 9를 참조하면, S200 단계는 제1 이진화 단계(S210), 제2 이진화 단계(S220) 및 태양광 모듈 검출 단계(S230)를 포함할 수 있다. 상기 단계는 상기 시스템의 설명에서 설명하였으므로 간략하게 설명하기로 한다.
S210 단계는 서버(1)가 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 이진화하는 단계로, 노이즈를 제거하는 단계(S211), 블루 성분만을 분리하는 단계(S212), 색상 대비를 증가시키는 단계(S213), 히스토그램 평활화하는 단계(S214) 및 이진화하는 단계(S215)를 포함할 수 있다. 상기 단계는 상기 시스템의 설명에서 설명하였으므로 간략하게 설명하기로 한다.
먼저, S211 단계는 위성 이미지의 노이즈를 제거할 수 있다. S212 단계는 노이즈가 제거된 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리할 수 있다. S213 단계는 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시킬 수 있다. S214 단계는 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화할 수 있다. 마지막으로, S215 단계는 히스토그램 평활화된 이미지를 이진화할 수 있다.
S220 단계는 서버(1)가 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 이진화하는 단계로, 노이즈를 제거하는 단계(S221), 색상 대비를 증가시키는 단계(S222), 히스토그램 평활화하는 단계(S223), 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계(S224) 및 이진화하는 단계(S225)를 포함할 수 있다.
먼저, S221 단계는 위성 이미지의 노이즈를 제거할 수 있다. S222 단계는 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시킬 수 있다. S223 단계는 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화할 수 있다. S224 단계는 히스토그램 평활화된 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리할 수 있다. 마지막으로, S225 단계는 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 이진화할 수 있다.
S230 단계는 제1 이진화 단계(S210) 및 제2 이진화 단계(S220)에서 이진화된 이미지를 정합하여 태양광 모듈(4)을 분리할 수 있다.
S300 단계는 서버(1)가 관리자로부터 1회 촬영 면적, 고도, 촬영 각도, 태양광 모듈 설치 각도 및 태양광 모듈 설치 높이를 포함하는 초기 조건을 설정받을 수 있다.
S400 단계는 서버(1)가 분리된 태양광 모듈(4)의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 및 초기 조건을 이용하여 촬영 좌표를 추출할 수 있다.
더욱 구체적으로, 도 12를 참조하면 S400 단계는 점좌표 추출단계(S410), 좌표 추출단계(S420) 및 촬영좌표 추출단계(S430)를 포함할 수 있다. 상기 단계는 상기 시스템의 설명에서 설명하였으므로 간략하게 설명하기로 한다.
S410 단계는 분리된 태양광 모듈(4)에서 각 태양광 모듈(4)의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출할 수 있다.
S420단계는 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고, 계산된 방위각을 무인항공기(2)의 열화상 카메라(200)가 해당 태양광 모듈(4)을 촬영하는 방향인 촬영 방향으로 설정할 수 있다.
또한, S420 단계는 초기조건 및 중심점의 좌표를 이용하여 무인항공기(2)의 촬영 고도(h) 및 태양광 모듈(4)의 중심점으로부터 촬영 거리(dist)를 계산할 수 있다.
S430 단계는 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 촬영좌표를 추출할 수 있다.
S500 단계는 서버(1)가 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 영좌표 사이의 최단거리로 비행경로를 생성할 수 있다.
더욱 구체적으로, [수학식 3]의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 비행경로를 생성할 수 있다. 단, 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행할 수 있다.
S600 단계는 서버(1)가 열화상 카메라(200)가 장착된 무인항공기(2)에 비행경로를 전송하고, 무인항공기(2)가 수신받은 비행경로에 따라 비행하며 태양광 모듈(4)을 촬영할 수 있다.
S700 단계에서 서버(1)는 무인항공기(2)로부터 GPS 정보를 수신받아 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 무인항공기(2)로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장할 수 있다.
이때, 일치하지 않는 경우 유효한 열화상 이미지가 저장되지 않고, 무인항공기(2)는 비행경로를 따라 비행경로 중 하나의 촬영좌표에 도달할 때까지 비행될 수 있다. 그 후 촬영좌표에 도달하여 GPS 정보와 촬영좌표와 일치하게 되면 그때 유효한 열화상 이미지를 저장할 수 있다.
S800 단계는 서버(1)가 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출할 수 있다.
상기에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법은 태양광 모듈의 감시를 위해 위성 이미지를 이용하여 태양광 모듈을 검출하고 태양광 모듈의 설치 조건에 따른 좌표를 추출하여 무인항공기의 적절한 촬영조건에 맞는 최적의 비행경로를 생성할 수 있다.
이에 따라, 자동화로 최적의 비행경로를 생성하기 때문에 사용자의 편의성을 증대시키고, 무인항공기를 이용하여 시간 및 비용을 최소화할 수 있다.
또한, 태양광 모듈을 효과적으로 감시할 수 있고, 악천후 환경에서도 정확한 태양광 모듈의 상태를 제공하여 감시에 대한 정밀도 및 신뢰도를 높일 수 있다.
또한, 생성된 비행경로에 따라 무인항공기가 비행시 GPS를 이용하여 무인항공기의 현재 위치와 생성된 비행경로의 일치여부를 판단하여 조율함으로써 정확성을 높일 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
1: 서버
100: 데이터 베이스
110: 정보 획득부
120: 이미지 처리부
121: RGB 모델부
122: HSV 모델부
123: 이미지 정합부
130: 좌표 추출부
131: 점좌표 추출부
132: 촬영좌표 추출부
140: 경로 생성부
150: 제어부
160: 경로 판단부
160: 영상 분석부
2: 무인항공기
200: 열화상 카메라
210: GPS
220: 송수신부
230: 구동제어부
3: 위성
4: 태양광 모듈
100: 데이터 베이스
110: 정보 획득부
120: 이미지 처리부
121: RGB 모델부
122: HSV 모델부
123: 이미지 정합부
130: 좌표 추출부
131: 점좌표 추출부
132: 촬영좌표 추출부
140: 경로 생성부
150: 제어부
160: 경로 판단부
160: 영상 분석부
2: 무인항공기
200: 열화상 카메라
210: GPS
220: 송수신부
230: 구동제어부
3: 위성
4: 태양광 모듈
Claims (12)
- 다수개의 태양광 모듈;
열화상 카메라가 장착되어 상기 태양광 모듈을 촬영하는 무인항공기 및
상기 태양광 모듈을 촬영하기 위해 상기 무인 항공기의 비행경로를 생성하는 서버를 포함하되,
상기 서버는,
데이터 베이스(DB);
위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 상기 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 정보 획득부;
상기 위성 이미지에서 상기 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 이미지 처리부;
분리된 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출하는 좌표 추출부;
상기 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 상기 촬영좌표 사이의 최단 거리로 비행경로를 생성하는 경로 생성부;
생성된 비행경로를 따라 상기 무인항공기가 비행하도록 제어하는 제어부;
상기 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 상기 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 경로 판단부 및
상기 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 영상 분석부를 포함하되,
상기 정보 획득부는,
1회 촬영 면적, 고도(hc), 촬영 각도(θ), 태양광 모듈 설치 각도(β) 및 태양광 모듈 설치 높이(hp)를 포함하는 초기 조건을 더 획득하고,
상기 1회 촬영 면적은,
열화상 카메라의 촬영 면적으로, 이미지 처리부에서 태양광 모듈이 검출된 후에 태양광 모듈의 면적을 파악하여 결정되고,
상기 고도(hc)는,
태양광 모듈의 아랫면부터 무인항공기까지의 높이이고,
상기 촬영 각도(θ)는,
열화상 카메라의 각도와 태양광 모듈의 중심점의 법선(N)과의 각도이며,
상기 촬영 각도는 0°에서 오차범위 5°내로 설정되고,
상기 좌표 추출부는,
상기 분리된 태양광 모듈에서 각 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하는 점좌표 추출부 및
상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고, 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 각 태양광 모듈의 촬영좌표를 추출하는 촬영좌표 추출부를 포함하며,
상기 방위각은,
열화상 카메라가 해당 태양광 모듈을 촬영하는 촬영 방향으로 설정되는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 이미지 처리부는,
상기 위성 이미지를 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만 분리하고 이진화하는 RGB 모델부;
상기 위성 이미지를 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만 분리하고 이진화하는 HSV 모델부 및
상기 RGB 모델부 및 HSV 모델부로부터 이진화된 이미지를 정합하여 상기 태양광 모듈을 분리하는 이미지 정합부를 포함하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
- 제3항에 있어서,
상기 RGB 모델부는,
상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계;
상기 노이즈가 제거된 위성 이미지를 상기 RGB 모델을 이용하여 블루 성분만을 분리하는 단계;
상기 블루 성분만 분리된 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계;
상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계 및
상기 히스토그램 평활화된 이미지를 이진화하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
- 제3항에 있어서,
상기 HSV 모델부는,
상기 위성 이미지의 노이즈를 제거하는 단계;
상기 노이즈가 제거된 위성 이미지의 색상 대비를 증가시키는 단계;
상기 색상 대비가 증가된 이미지를 히스토그램 평활화하는 단계;
상기 히스토그램 평활화된 이미지를 상기 HSV 모델을 이용하여 색조, 채도 및 명도 정보만을 분리하는 단계 및
상기 색조, 채도 및 명도 정보만 분리된 이미지를 이진화하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 촬영좌표 추출부는,
상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고,
상기 초기 조건을 이용하여 상기 무인항공기의 촬영 고도 및 상기 태양광 모듈의 중심점으로부터 촬영 거리를 하기 수학식 1 및 2를 통해 계산하는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
[수학식 1]
[수학식 2]
(여기서, h는 촬영 고도, hp는 태양광 모듈 설치 높이, hc는 태양광 모듈로부터의 고도, dist는 촬영 거리, β는 태양광 모듈 설치 각도, θ는 열화상 카메라의 촬영 각도임.)
- 제7항에 있어서,
상기 촬영좌표 추출부는,
상기 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 상기 촬영좌표를 추출하는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 경로 생성부는,
하기 수학식 3의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 상기 비행경로를 생성하고,
상기 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행되는 것을 특징으로 하는 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템.
[수학식 3]
(여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리임.)
- 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템을 이용한 태양광 모듈 감시 방법에 있어서,
(a) 서버가 위성으로부터 위성 이미지를 획득하고, 상기 위성 이미지에 해당하는 좌표계를 획득하는 단계;
(b) 상기 서버가 상기 위성 이미지에서 태양광 모듈을 검출하고 분리하는 단계;
(c) 상기 서버가 1회 촬영 면적, 고도(hc), 촬영 각도(θ), 태양광 모듈 설치 각도(β) 및 태양광 모듈 설치 높이(hp)를 포함하는 초기 조건을 설정받는 단계;
(d) 상기 서버가 분리된 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하고, 상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표 및 초기 조건을 이용하여 촬영 좌표를 추출하는 단계;
(e) 상기 서버가 상기 촬영좌표 중 초기지점을 선택하고 비용함수를 이용하여 상기 촬영좌표 사이의 최단거리로 비행경로를 생성하는 단계;
(f) 상기 서버가 열화상 카메라가 장착된 무인항공기에 비행경로를 전송하고, 상기 무인항공기가 수신받은 비행경로에 따라 비행하며 상기 태양광 모듈을 촬영하는 단계;
(g) 상기 서버는 상기 무인항공기로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 비행경로의 촬영좌표와 일치하는지를 판단하고, 일치하는 경우 상기 무인항공기로부터 수신된 열화상 영상에서 유효한 열화상 이미지를 저장하는 단계 및
(h) 상기 서버가 유효한 열화상 이미지를 분석하여 이상 태양광 모듈을 검출하는 단계를 포함하되,
상기 (d) 단계는,
상기 서버가 분리된 태양광 모듈에서 각 태양광 모듈의 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 추출하는 점좌표 추출단계;
상기 중심점 및 4개의 코너점의 좌표를 이용하여 방위각을 계산하고, 상기 초기조건을 이용하여 상기 무인항공기의 촬영 고도 및 태양광 모듈의 중심점으로부터 촬영 거리를 계산하는 좌표 계산단계 및
상기 방위각, 중심점의 좌표 및 촬영 거리를 이용하여 선형 방정식을 통해 상기 촬영좌표를 추출하는 촬영좌표 추출단계를 포함하며,
상기 1회 촬영 면적은,
열화상 카메라의 촬영 면적으로, 이미지 처리부에서 태양광 모듈이 검출된 후에 태양광 모듈의 면적을 파악하여 결정되고,
상기 고도(hc)는,
태양광 모듈의 아랫면부터 무인항공기까지의 높이이고,
상기 촬영 각도(θ)는,
열화상 카메라의 각도와 태양광 모듈의 중심점의 법선(N)과의 각도이며,
상기 촬영 각도는 0°에서 오차범위 5°내로 설정되고,
상기 방위각은,
열화상 카메라가 해당 태양광 모듈을 촬영하는 촬영 방향으로 설정되는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈 감시 방법.
- 삭제
- 제10항에 있어서,
상기 (e) 단계는,
하기 수학식 3의 비용함수를 이용하여 선택된 촬영좌표에서 다른 촬영좌표와의 거리를 계산하고, 거리 중에 최단 거리인 촬영좌표를 선택하는 것을 반복적으로 수행하여 상기 비행경로를 생성하고, 상기 초기지점으로 선택된 촬영좌표부터 수행하는 것을 특징으로 하는 태양광 모듈 감시 방법.
[수학식 3]
(여기서, ni는 선택된 촬영좌표, nj는 다른 촬영좌표, Cdist는 ni에서 nj사이의 거리임.)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180007815A KR102023470B1 (ko) | 2018-01-22 | 2018-01-22 | 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180007815A KR102023470B1 (ko) | 2018-01-22 | 2018-01-22 | 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190090100A KR20190090100A (ko) | 2019-08-01 |
| KR102023470B1 true KR102023470B1 (ko) | 2019-09-23 |
Family
ID=67615550
Family Applications (1)
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| KR1020180007815A KR102023470B1 (ko) | 2018-01-22 | 2018-01-22 | 비행경로생성 알고리즘을 이용한 태양광 모듈 감시 시스템 및 이를 이용한 태양광 모듈 감시 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102023470B1 (ko) |
Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| JP2016197979A (ja) * | 2015-04-06 | 2016-11-24 | 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ | 診断システム、診断方法、及びプログラム |
-
2018
- 2018-01-22 KR KR1020180007815A patent/KR102023470B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016197979A (ja) * | 2015-04-06 | 2016-11-24 | 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ | 診断システム、診断方法、及びプログラム |
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| KR20190090100A (ko) | 2019-08-01 |
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